KFU. Card publication. Анализ автоматизированного оценивания с использованием нейронных сетей по химии на примере ChatGPT

KAZAN
FEDERAL UNIVERSITY

- RUS
- 中文
- ES

АНАЛИЗ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ОЦЕНИВАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПО ХИМИИ НА ПРИМЕРЕ CHATGPT

Form of presentation

Articles in Russian journals and collections

Year of publication

2025

Язык

русский

Authors, employees of KFU

Kosmodemyanskaya Svetlana Sergeevna, author

Yarullin Ilnar Fagimovich, author

Authors, students KFU

Tadzhibaev Rustam Ruslanovich, author

Bibliographic description in the original language

Tadzhibaev R.R. Analiz avtomatizirovannogo ocenivaniya s ispolzovaniem neyronnykh setey po khimii na primere ChatGPT / R.R. Tadzhibaev, S.S. Kosmodemyanskaya, I.F. Yarullin, S.S. Kosmodemyanskaya / CITISE. 2025. № 2. S. 818-828. … RINC, Zhurnal VAK

Annotation

Современная образовательная система сталкивается с необходимостью оптимизации и объективизации процессов оценивания знаний обучающихся, особенно в предметных областях, требующих обработки специфического контента, таких как химия. Растущая нагрузка на преподавателей актуализирует поиск эффективных инструментов автоматизации. Стремительное развитие искусственного интеллекта (ИИ), нейронных сетей и больших языковых моделей открывает значительные перспективы для решения этой задачи. В данной статье анализируется потенциал применения нейронных сетей для автоматизированного оценивания контрольных работ обучающихся по химии. Предлагается общая методика такого оценивания, включающая ключевой этап оцифровки рукописных ответов. Представлены результаты эксперимента по использованию больших языковых моделей (далее БЯМ) ChatGPT для оцифровки реальных рукописных контрольных работ по химии, продемонстрировавшего высокую точность распознавания специфического химического контента (формул, уравнений, расчетов). Успех данного этапа снимает один из основных технических барьеров на пути к полной автоматизации. Обсуждаются преимущества внедрения ИИ-систем (скорость, масштабируемость, потенциальная объективность), а также значительные проблемы и ограничения (точность анализа сложных случаев, потребность в данных, интерпретируемость, оценка творческих ответов, предвзятость). Особо подчеркнута критическая роль точной оцифровки рукописных ответов, содержащих сложную химическую нотацию. Особое внимание уделено этическим аспектам, включая конфиденциальность данных, прозрачность, справедливость оценки, академическую добропорядочность и сохранение роли преподавателя. В заключении резюмируются основные выводы и определяются ключевые направления дальнейших исследований для создания полноценных и этически ответственных систем автоматизированного оценивания по химии.

Keywords

химия, методика преподавания, искусственный интеллект, нейронные сети, большие языковые модели, ChatGPT, образовательное оценивание

The name of the journal

ЦИТИСЭ

URL

https://ma123.ru/ru/2025/06/%d0%b0%d0%bd%d0%b0%d0%bb%d0%b8%d0%b7-%d0%b0%d0%b2%d1%82%d0%be%d0%bc%d0%b0%d1%82%d0%b8%d0%b7%d0%b8%d1%80%d0%be%d0%b2%d0%b0%d0%bd%d0%bd%d0%be%d0%b3%d0%be-%d0%be%d1%86%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b2%d0%b0%d0%bd/

Please use this ID to quote from or refer to the card

https://repository.kpfu.ru/eng/?p_id=315850&p_lang=2

Full metadata record

Field DC	Value	Language
dc.contributor.author	Kosmodemyanskaya Svetlana Sergeevna	ru_RU
dc.contributor.author	Yarullin Ilnar Fagimovich	ru_RU
dc.contributor.author	Tadzhibaev Rustam Ruslanovich	ru_RU
dc.date.accessioned	2025-01-01T00:00:00Z	ru_RU
dc.date.available	2025-01-01T00:00:00Z	ru_RU
dc.date.issued	2025	ru_RU
dc.identifier.citation	Таджибаев Р.Р. Анализ автоматизированного оценивания с использованием нейронных сетей по химии на примере ChatGPT / Р.Р. Таджибаев, С.С. Космодемьянская, И.Ф. Яруллин, С.С. Космодемьянская / ЦИТИСЭ. 2025. № 2. С. 818-828. … РИНЦ, Журнал ВАК	ru_RU
dc.identifier.uri	https://repository.kpfu.ru/eng/?p_id=315850&p_lang=2	ru_RU
dc.description.abstract	ЦИТИСЭ	ru_RU
dc.description.abstract	Современная образовательная система сталкивается с необходимостью оптимизации и объективизации процессов оценивания знаний обучающихся, особенно в предметных областях, требующих обработки специфического контента, таких как химия. Растущая нагрузка на преподавателей актуализирует поиск эффективных инструментов автоматизации. Стремительное развитие искусственного интеллекта (ИИ), нейронных сетей и больших языковых моделей открывает значительные перспективы для решения этой задачи. В данной статье анализируется потенциал применения нейронных сетей для автоматизированного оценивания контрольных работ обучающихся по химии. Предлагается общая методика такого оценивания, включающая ключевой этап оцифровки рукописных ответов. Представлены результаты эксперимента по использованию больших языковых моделей (далее БЯМ) ChatGPT для оцифровки реальных рукописных контрольных работ по химии, продемонстрировавшего высокую точность распознавания специфического химического контента (формул, уравнений, расчетов). Успех данного этапа снимает один из основных технических барьеров на пути к полной автоматизации. Обсуждаются преимущества внедрения ИИ-систем (скорость, масштабируемость, потенциальная объективность), а также значительные проблемы и ограничения (точность анализа сложных случаев, потребность в данных, интерпретируемость, оценка творческих ответов, предвзятость). Особо подчеркнута критическая роль точной оцифровки рукописных ответов, содержащих сложную химическую нотацию. Особое внимание уделено этическим аспектам, включая конфиденциальность данных, прозрачность, справедливость оценки, академическую добропорядочность и сохранение роли преподавателя. В заключении резюмируются основные выводы и определяются ключевые направления дальнейших исследований для создания полноценных и этически ответственных систем автоматизированного оценивания по химии.	ru_RU
dc.language.iso	ru	ru_RU
dc.subject	химия	ru_RU
dc.subject	методика преподавания	ru_RU
dc.subject	искусственный интеллект	ru_RU
dc.subject	нейронные сети	ru_RU
dc.subject	большие языковые модели	ru_RU
dc.subject	ChatGPT	ru_RU
dc.subject	образовательное оценивание	ru_RU
dc.title	Анализ автоматизированного оценивания с использованием нейронных сетей по химии на примере ChatGPT	ru_RU
dc.type	Articles in Russian journals and collections	ru_RU