ІНСТРУМЕНТИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В НАВЧАННІ ПРОГРАМУВАННЯ МАЙБУТНІХ УЧИТЕЛІВ ІНФОРМАТИКИ: КРИТЕРІЇ ДОБОРУ ТА ДИДАКТИЧНА СИСТЕМАТИЗАЦІЯ

Анотація

У статті здійснено загальний аналітичний огляд використання інструментів штучного інтелекту в підготовці майбутніх учителів інформатики та сформовано цілісну модель їх педагогічно обґрунтованого добору. Обґрунтовано актуальність переходу від епізодичного застосування генеративних сервісів до системного проєктування інструментально-педагогічного середовища навчання програмування у закладах вищої освіти. На основі аналізу сучасних міжнародних і вітчизняних досліджень охарактеризовано групи інструментів: універсальні моделі великої мови (Large Language Models, LLM), зокрема ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot; асистенти кодування, інтегровані в IDE (GitHub Copilot, Codeium, Amazon Code\-Whisperer), а також засоби генерації задач, тестів, пояснень, аналізу коду. Запропоновано дидактичну систематизацію за чотирма вимірами: функцією, рівнем втручання, етапами роботи з кодом і типом підтримки. Сформульовано критерії відбору інструментів для методики навчання програмування майбутніх учителів інформатики: дидактична доцільність, функціональна відповідність, етапність застосування, ризики академічної недоброчесності, персоналізація, технічна доступність і професійна придатність для педагогічної практики. Визначено місце процесу їх використання в авторській методиці, у якій інструменти штучного інтелекту розглядаються як засоби підтримки навчальної діяльності, об’єкти методичного аналізу та ресурси формування компетентностей штучного інтелекту майбутнього вчителя. Окремо аргументовано значущість умінь формулювати запити до інструментів штучного інтелекту як складової підготовки з програмування й методичної підготовки. Узагальнено організаційно-педагогічні умови впровадження запропонованої моделі: нормативне регулювання використання інструментів, підготовка викладачів, інституційний моніторинг навчальних результатів і підтримка культури академічної доброчесності. Практична цінність результатів полягає у можливості використання моделі для оновлення змісту дисциплін, проєктування навчальних завдань різних рівнів складності, розроблення прозорих критеріїв оцінювання та планування подальших експериментальних досліджень ефективності інтеграції ШІ у підготовці майбутніх учителів інформатики.