Компетентностно-ориентированная модель преподавания математики в магистратуре в эпоху искусственного интеллекта
Журнал: Бюллетень науки и практики @bulletennauki
Рубрика: Социальные и гуманитарные науки
Статья в выпуске: 9 т.12, 2026 года.
Бесплатный доступ
В настоящее время динамичное развитие технологий искусственного интеллекта оказывает существенное влияние на содержание системы образования, технологии обучения и формы организации образовательного процесса. В высшем образовании, особенно на уровне магистратуры, одним из важнейших направлений подготовки студентов является повышение их профессиональной компетентности, развитие навыков самостоятельной научно-исследовательской работы и формирование навыков работы в цифровой среде. В данной статье рассматриваются теоретические и методические основы компетентностно-ориентированной модели преподавания математики в магистратуре в условиях применения технологий искусственного интеллекта. В исследовании анализируются интеграция математических знаний с современными цифровыми технологиями, дидактические возможности использования средств искусственного интеллекта в учебном процессе и условия их эффективного использования. Автор предлагает модель обучения, направленную на развитие математических, исследовательских, цифровых и профессиональных компетенций студентов. Определено содержание целевых, содержательных, технологических, деятельностных и оценочно-результативных компонентов модели, а также показана их взаимосвязь. Результаты исследования показывают, что педагогически обоснованное использование технологий искусственного интеллекта способствует повышению качества преподавания математики, развитию у магистрантов аналитического мышления, творческих способностей и навыков решения проблем. Такой подход рассматривается как эффективное направление подготовки магистрантов в соответствии с современными профессиональными требованиями.
Короткий адрес: https://sciup.org/14139074
IDS: 14139074 | УДК: 371.3.51 | DOI: 10.33619/2414-2948/130/78
A Competency-Based Model for Teaching Mathematics in Graduate Schools in the Era of Artificial Intelligence
Currently, the dynamic development of artificial intelligence technologies has a significant impact on the content of the education system, learning technologies, and the organization of the educational process. In higher education, especially at the master's level, one of the most important areas of student training is increasing their professional competence, developing independent research skills, and fostering the ability to work in a digital environment. This article discusses the theoretical and methodological foundations of a competence-based model for teaching mathematics in graduate school in the context of artificial intelligence. The study analyzes the integration of mathematical knowledge with modern digital technologies, the didactic possibilities of using artificial intelligence tools, and the conditions for their effective implementation. The author proposes a learning model aimed at developing students' mathematical, research, digital, and professional competencies. The content of the target, substantive, technological, activity-based, and evaluative-effective components of the model is defined, and their interrelation is demonstrated. The results of the study show that the pedagogically sound use of artificial intelligence technologies contributes to improving the quality of mathematics teaching and developing students' analytical thinking, creative abilities, and problem-solving skills. This approach is considered an effective strategy for training graduate students in accordance with modern professional requirements.
