Персонализация обучения физике: Роль ИИ в выявлении пробелов и

построении индивидуальных образовательных траекторий школьников

Введение

Одна из главных сложностей в преподавании физики – значительный разброс в

уровне подготовки, мотивации и способностях учащихся в рамках одного класса.

Современные Федеральные основные общеобразовательные программы (ФООП),

реализующие обновленные ФГОС, прямо требуют обеспечения индивидуального

подхода к обучению, учета образовательных потребностей и особенностей

каждого школьника, а также создания условий для освоения программы в разном

темпе и на разном уровне глубины.

В условиях стремительно развивающихся цифровых технологиях которые

влияют

на

восприятие

школьниками

окружающего

мира

и

информации,

традиционные

методы

фронтального

обучения

зачастую

препятствуют

реализации

ФООП

ФГОС.

Построение

по-настоящему

индивидуальных

образовательных траекторий (ИОТ) вручную – задача, требующая огромных

временных затрат. Именно здесь на помощь педагогу приходят технологии

искусственного интеллекта, предлагая мощные инструменты для автоматизации

диагностики и персонализации учебного процесса, что позволяет в том числе

своевременно и эффективно выявить и устранить пробелы в знаниях каждого

ученика

Искусственный интеллект как диагностический инструмент и

конструктор ИОТ

ИИ,

интегрированный

в

современные

образовательные

платформы

(ЯндексУчебник, Фоксфорд, Учи.ру, SkySmart, МЭО и др.), предлагает следующие

ключевые возможности:

а) Автоматизированная диагностика пробелов в реальном времени:

Анализ ответов: ИИ-алгоритмы анализируют не только конечный ответ ученика

на цифровой платформе, но и ход его решения, время выполнения, количество

попыток, допущенные ошибки на каждом шаге. Это позволяет выявить не просто

"неверный ответ на задачу N", а, конкретизировать пробелы в знаниях. Например:

"ученик систематически путает проекции векторов при движении под углом к

горизонту" или "не применяет закон сохранения энергии в замкнутой системе".

Выявление распространенных ошибок: искусственный интеллект способен

обнаруживать типичные и нетипичные ошибки, группируя учеников по схожим

проблемам. Учитель видит не просто список ошибок, а карту проблемных зон

класса и каждого ученика.

На основе анализа текущих и исторических данных об успеваемости ИИ

способен прогнозировать, какие темы могут вызвать затруднения у конкретного

ученика в будущем.

б) Построение и корректировка индивидуальных образовательных траекторий:

Адаптивное назначение заданий: на основе диагностики ИИ автоматически

подбирает для каждого ученика персонализированный набор заданий, которые

помогут устранить выявленные пробелы в знаниях, а также закрепить текущий

материал

на

подходящем

уровне

сложности

(базовый,

повышенный,

олимпиадный).

в) Построение траектории опережающего развития сильных учеников.

Динамическая корректировка: после выполнения каждого задания ИИ

анализирует результат и мгновенно корректирует дальнейший путь: усложняет,

упрощает, предлагает дополнительные объяснения или возвращается к более

ранним темам. На основе данных ИИ помогает учителю сформировать для

ученика (или группы схожих учеников) целостный маршрут изучения темы или

раздела, включающий необходимые ресурсы (видео, симуляции, тексты, задачи

разного типа).

г) Персонализированная обратная связь и поддержка:

Мгновенная обратная связь: Ученик получает комментарии к своим решениям не

только о правильности ответа, но и о типе ошибки, с подсказками, на что обратить

внимание. Некоторые платформы генерируют текстовые объяснения "на лету".

Практические примеры применения на уроках физики искусственного

интеллекта

Рассмотрим несколько типичных сценариев:

Пример 1: Точная диагностика пробелов по теме «Законы Ньютона»

Учителю необходимо быстро и точно выявить, какие именно аспекты классической

механики вызывают затруднения у каждого ученика после изучения темы. Решить

задачу поможет платформа с адаптивным тестированием и продвинутой

аналитикой (например, ЯндексУчебник). Ученики проходят короткий цифровой

тест или серию интерактивных заданий по теме. ИИ-алгоритм анализирует не

только правильность итогового ответа, но и ход решения, типичные ошибки, время

выполнения, использованные формулы. Учитель получает детализированный

отчет не по классу в целом, а по каждому ученику. Например: "Ученик А

систематически

не

применяет

третий

закон

Ньютона

при

анализе

взаимодействий", "Ученик Б путает силу трения покоя и силу трения скольжения в

задачах на движение по плоскости", "Ученик В испытывает трудности с векторным

сложением сил". Это позволяет точечно планировать коррекционную работу.

Пример 2: Адаптивная ликвидация пробела в понимании "Закона Ома"

Например

у

ученика

диагностирован

конкретный

пробел

(непонимание

взаимосвязи силы тока, напряжения и сопротивления на участке цепи). Нужно

предоставить ему именно те материалы и задания, которые помогут восполнить

этот пробел, без лишней информации и на подходящем уровне. В этом помогут

адаптивные обучающие модули платформ (Учи.ру, Фоксфорд, SkySmart). На

основе

данных

диагностики

ИИ

автоматически

формирует

для

ученика

индивидуальный набор активностей. Это могут быть: интерактивные симуляции

цепей, короткие анимационные объяснения ключевых понятий, задачи с

постепенно

нарастающей

сложностью

и

контекстными

подсказками,

сфокусированные именно на законе Ома для участка цепи. Если ученик

ошибается, система мгновенно реагирует – предлагает подсказку, упрощает

задачу или возвращается к теории. В результате ученик концентрируется

исключительно на своей проблемной зоне. Он получает немедленную обратную

связь и возможность отработать навык до достижения понимания. Учитель видит

прогресс ученика на панели аналитики платформы.

Пример 3: Дифференциация домашнего задания по теме "КПД тепловых

двигателей"

В классе есть ученики с разным уровнем подготовки. Нужно задать домашнее

задание, которое будет посильным и полезным для всех: от тех, кто осваивает

базовые расчеты, до сильных учеников, готовых к решению комплексных задач. С

этим справятся Генераторы задач на базе языковых моделей (ChatGPT или

Gemini) с обязательной последующей проверкой и корректировкой учителем.

Учитель формулирует запрос ИИ: «Сгенерируй 3 варианта домашнего задания по

физике на тему 'КПД тепловых двигателей' для 10 класса. Уровень 1 (базовый):

простые расчетные задачи на применение формулы КПД. Уровень 2 (средний):

задачи с несколькими ступенями, определение параметров по графику цикла.

Уровень 3 (повышенный): комплексные задачи с элементами исследования,

связью с экологией. Включи числовые данные, условия, ответы». Каждый ученик

получает персонализированный набор задач, соответствующий его текущему

уровню понимания и возможностям. Сильные ученики не скучают, слабые – не

теряют мотивацию из-за нерешаемых задач.

Пример 4: Поддержка одаренных учеников после темы "Геометрическая

оптика"

Ученик,

быстро

и

успешно

освоивший

базовую

программу

по

оптике,

демонстрирует интерес и способности. Нужно предоставить ему возможности для

углубления знаний и развития без отрыва от основного потока. Для этого можно

использовать системы рекомендаций адаптивных платформ (SkySmart, МЭО) или

курируемые базы дополнительных материалов. Платформа, анализируя высокие

результаты

и

скорость

прохождения

основного

модуля,

автоматически

рекомендует ученику дополнительные материалы. Это могут быть: задачи

повышенной сложности на построение хода лучей в системах линз, статьи о

практическом применении оптики в микроскопах или телескопах, ссылки на

олимпиадные задачи прошлых лет по оптике. Одаренный ученик получает

интеллектуальный вызов и возможность углубленного изучения темы, сохраняя

интерес к предмету. Учитель экономит время на поиске подходящих материалов

вручную.

Ограничения, риски и этические аспекты

Важно помнить, что ИИ – мощный инструмент, а не замена педагога. Его

использование требует критического подхода: выводы ИИ зависят от качества

обучающих

данных

и

алгоритмов.

Возможны

ошибки

диагностики

("галлюцинации") или некорректные рекомендации. Роль учителя: обязательная

проверка и интерпретация данных ИИ, контроль качества генерируемого контента.

ИИ не может заменить живое объяснение учителя, эмоциональную поддержку,

мотивацию, умение увидеть неочевидные причины затруднений (психологические,

социальные). Надо понимать, что активное использование технологий приводит к

излишней изоляции ученика в "цифровом пузыре" ограничивая развитие навыков

коммуникации и работы в команде, необходимо гармонично сочетать цифровую

персонализацию с групповыми и проектными формами работы.

Заключение

Интеграция искусственного интеллекта в процесс преподавания физики открывает

революционные возможности для персонализации обучения. ИИ-инструменты

берут на себя трудоемкую работу по диагностике пробелов, первичной аналитике

и адаптивному подбору заданий, предоставляя учителю детализированную "карту

знаний" каждого ученика и класса в целом. Это позволяет педагогу перейти от

унифицированного

подхода

к

построению

подлинно

индивидуальных

образовательных траекторий, где усилия ученика и время учителя направляются

максимально точно на преодоление конкретных трудностей и достижение учебных

целей и получения нужного результата.