KFU. Card publication. Эффективность стратегий промт-инжиниринга в генерации математического образовательного контента: экспериментальное исследование

- RUS
- 中文
- ES

ЭФФЕКТИВНОСТЬ СТРАТЕГИЙ ПРОМТ-ИНЖИНИРИНГА В ГЕНЕРАЦИИ МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО КОНТЕНТА: ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ

Form of presentation

Articles in Russian journals and collections

Year of publication

2025

Язык

русский

Authors, employees of KFU

Batrova Nailya Ildusovna, author

Danilov Andrey Vladimirovich, author

Zaripova Rinata Raisovna, author

Lukoyanova Marina Aleksandrovna, author

Salekhova Lyaylya Leonardovna, author

Bibliographic description in the original language

Danilov A. V., Zaripova R. R., Lukoyanova M. A., Batrova N. I., Salekhova L. L. Effektivnost strategiy promt-inzhiniringa v generacii matematicheskogo obrazovatelnogo kontenta: eksperimentalnoe issledovanie // Science for Education Today. – 2025. – № 4. – S. 113–135. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2658-6762.2504.05

Annotation

Проблема и цель. В статье представлены результаты исследования проблемы генерации качественного образовательного контента по математической грамотности для школьников 5-х классов с использованием генеративного искусственного интеллекта. Проблема обусловлена дефицитом адаптивных заданий, соответствующих стандартам, и ограничениями искусственного интеллекта (галлюцинации, невоспроизводимость). Цель – оценить эффективность авторской стратегии промт-инжиниринга для генерации педагогически релевантных и возрастно-адекватных задач. Методология. Использованы системный и деятельностный подходы. Применены методы анализа опыта применения искусственного интеллекта в образовании, экспериментальной генерации задач с гибридной стратегией промт-инжиниринга (Few-Shot Learning + Chain-of-Thought + Role Prompting) на базе ChatGPT-4o, экспертной оценки (10 учителей математики, стаж ≥ 12 лет) и статистической обработки данных (коэффициент Коэна κ, средние значения ?). Верификация включала генерацию задач в новом контексте (аэропорты) и оценку по критериям адекватности, соответствия возможностям учащихся и сложности. Результаты. Основные результаты заключаются в успешной апробации стратегии, обеспечившей генерацию структурно согласованных задач (κ = 0,82). Подчеркивается критическая значимость техники Chain-of-Thought для создания многошаговых заданий. Авторами отмечается двойная функциональность задач (обучение и диагностика). Эксперимент подтвердил высокую экспертную оценку адекватности (? = 4,81), соответствия формата (? = 4,77) и полноты описания (? = 4,82). Выявлено ограничение по сложности терминологии для части задач. Заключение. Делаются выводы о высокой эффективности комбинированной стратегии промт-инжиниринга для генерации задач для развития математической грамотности учащихся и ее потенциале для интеграции в цифровые платформы. Для внедрения требуется оптимизация лингвистической адаптации и разработка конвейера валидации.

Keywords

промт-инжиниринг; генерация учебных задач; математическая грамотность; генеративный искусственный интеллект; Chain-of-Thought; ролевой промтинг

The name of the journal

Science for Education Today

URL

http://sciforedu.ru/article/6567

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

https://repository.kpfu.ru/eng/?p_id=316645&p_lang=2

Resource files

File name	Size (MB)	Format
F_13_Danilov_4_25.pdf	1,04	pdf	show / download

Full metadata record

Field DC	Value	Language
dc.contributor.author	Batrova Nailya Ildusovna	ru_RU
dc.contributor.author	Danilov Andrey Vladimirovich	ru_RU
dc.contributor.author	Zaripova Rinata Raisovna	ru_RU
dc.contributor.author	Lukoyanova Marina Aleksandrovna	ru_RU
dc.contributor.author	Salekhova Lyaylya Leonardovna	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	Данилов А. В., Зарипова Р. Р., Лукоянова М. А., Батрова Н. И., Салехова Л. Л. Эффективность стратегий промт-инжиниринга в генерации математического образовательного контента: экспериментальное исследование // Science for Education Today. – 2025. – № 4. – С. 113–135. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2658-6762.2504.05	ru_RU
dc.identifier.uri	https://repository.kpfu.ru/eng/?p_id=316645&p_lang=2	ru_RU
dc.description.abstract	Science for Education Today	ru_RU
dc.description.abstract	Проблема и цель. В статье представлены результаты исследования проблемы генерации качественного образовательного контента по математической грамотности для школьников 5-х классов с использованием генеративного искусственного интеллекта. Проблема обусловлена дефицитом адаптивных заданий, соответствующих стандартам, и ограничениями искусственного интеллекта (галлюцинации, невоспроизводимость). Цель – оценить эффективность авторской стратегии промт-инжиниринга для генерации педагогически релевантных и возрастно-адекватных задач. Методология. Использованы системный и деятельностный подходы. Применены методы анализа опыта применения искусственного интеллекта в образовании, экспериментальной генерации задач с гибридной стратегией промт-инжиниринга (Few-Shot Learning + Chain-of-Thought + Role Prompting) на базе ChatGPT-4o, экспертной оценки (10 учителей математики, стаж ≥ 12 лет) и статистической обработки данных (коэффициент Коэна κ, средние значения ?). Верификация включала генерацию задач в новом контексте (аэропорты) и оценку по критериям адекватности, соответствия возможностям учащихся и сложности. Результаты. Основные результаты заключаются в успешной апробации стратегии, обеспечившей генерацию структурно согласованных задач (κ = 0,82). Подчеркивается критическая значимость техники Chain-of-Thought для создания многошаговых заданий. Авторами отмечается двойная функциональность задач (обучение и диагностика). Эксперимент подтвердил высокую экспертную оценку адекватности (? = 4,81), соответствия формата (? = 4,77) и полноты описания (? = 4,82). Выявлено ограничение по сложности терминологии для части задач. Заключение. Делаются выводы о высокой эффективности комбинированной стратегии промт-инжиниринга для генерации задач для развития математической грамотности учащихся и ее потенциале для интеграции в цифровые платформы. Для внедрения требуется оптимизация лингвистической адаптации и разработка конвейера валидации.	ru_RU
dc.language.iso	ru	ru_RU
dc.subject		ru_RU
dc.title	Эффективность стратегий промт-инжиниринга в генерации математического образовательного контента: экспериментальное исследование	ru_RU
dc.type	Articles in Russian journals and collections	ru_RU