МЕТОДИЧНІ ЗАСАДИ ІНТЕГРАЦІЇ ГЕНЕРАТИВНИХ МОВНИХ МОДЕЛЕЙ У ВИКЛАДАННЯ ПРОГРАМУВАННЯ ДЛЯ СТУДЕНТІВ ТЕХНІЧНИХ СПЕЦІАЛЬНОСТЕЙ

Анотація

У статті обґрунтовано диференційований методичний каркас інтеграції генеративних мовних моделей у курси програмування для студентів інженерних, фізико-математичних, енергетичних та прикладно-математичних спеціальностей. Розмежовано базові поняття предметного поля (генеративні мовні моделі, AI-асистенти програмування, інтелектуальні навчальні системи, адаптивні платформи) та сформульовано шкалу інтеграції від епізодичного використання до системного перепроєктування курсу. Проаналізовано трансформацію цілей програмістської підготовки за умов доступності великих мовних моделей: акцент зсувається від синтаксису й шаблонних алгоритмів до декомпозиції задачі, специфікації вимог, інтерпретації згенерованого коду, його верифікації та налагодження. Розгорнуто чотири дидактичні моделі інтеграції: парне програмування з моделлю як драйвером, LLM як опонент у структурованих дебатах, перевернутий клас з AI-згенерованими прикладами, структуровані промпт-задачі з рубрикою якості запиту. Обґрунтовано необхідність реструктурації системи оцінювання через процесні портфоліо, усний захист коду, метакогнітивні завдання та диференційовані режими доступу до AI у різних модулях курсу. Виявлено специфіку студентів технічних спеціальностей як адресатів інтеграції: ризик передчасної автоматизації перед формуванням алгоритмічної інтуїції та симетричний ризик недооцінки LLM у спеціальностях з інструментальним використанням коду. Розглянуто інституційні умови інтеграції в українській вищій технічній освіті у контексті післявоєнного відновлення й євроінтеграції, зіставлені з рамковими документами Європейської Комісії, ЮНЕСКО та ОЕСР. Запропоновано триступеневу типологію режимів інтеграції (початковий, проміжний, поглиблений), диференційовану за роллю програмування у спеціальності та етапом освітнього циклу.