Порівняльний аналіз ефективності генеративних мовних моделей в освітньому процесі
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.15008351Ключові слова:
штучний інтелект, навчальні матеріали, академічний текст, ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral 7B, автоматизація освіти, адаптивне навчанняАнотація
Використання штучного інтелекту для створення персоналізованих навчальних матеріалів є однією з ключових освітніх інновацій, що виникла у відповідь на зростаючу потребу в індивідуалізованому навчанні, здатному враховувати різні особливості здобувачів освіти. Традиційні методи навчання, як правило, базуються на стандартизованій подачі матеріалу, що ефективно працює для великих груп, але не враховує індивідуальних стилів навчання, швидкості засвоєння інформації та когнітивних характеристик кожного здобувача. Штучний інтелект, завдяки своїй здатності аналізувати великі обсяги даних і генерувати корисні висновки в реальному часі, відкриває нові можливості для розробки навчальних матеріалів, які можуть гнучко адаптуватися до потреб кожного здобувача освіти. Мета: здійснити аналіз можливостей сучасних моделей штучного інтелекту у створенні навчальних матеріалів для освітнього процесу. Особлива увага приділена оцінці точності відповідей, їх академічної коректності, логічної структурованості та адаптивності до рівня знань здобувачів освіти. Методи: аналізу наукової літератури, контент-аналіз та оцінювання текстових відповідей згенерованих моделями ChatGPT, Claude, Gemini та Mistral 7B. Результати дослідження показало, що всі розглянуті моделі здатні генерувати навчальні матеріали високої якості, проте існують відмінності в рівні академічності та структурованості текстів. ChatGPT та Claude продемонстрували найкращі результати щодо логічної побудови тексту та відповідності академічним стандартам. Модель Gemini виявилася ефективною у створенні адаптивних навчальних матеріалів, тоді як Mistral 7B дещо поступається іншим моделям за рівнем академічної коректності. Оцінка практичної корисності підтвердила потенціал ШІ-моделей у підготовці лекційних матеріалів, тестів та інструментів для оцінювання знань. Дослідження підкреслює, що сучасні ШІ-моделі можуть значно покращити процес підготовки навчального контенту, оптимізуючи роботу викладача. Висновки отримані, в результаті цього дослідження, підтверджують, що актуальними залишаються питання контролю достовірності інформації, ризиків плагіату та необхідності адаптації матеріалів до конкретних навчальних програм. Подальші дослідження можуть бути спрямовані на розробку комбінованих методик інтеграції ШІ в навчальний процес, а також аналіз впливу цих технологій на ефективність навчання в різних дисциплінах.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.