Статья посвящена исследованию внедрения технологий искусственного интеллекта в процесс преподавания геометро-графических дисциплин в технических вузах. Основная цель – выявление возможностей эффективного применения технологий искусственного интеллекта в обучении геометро-графическим дисциплинам. Рассматриваются современные тенденции развития инженерного образования и трудности, с которыми сталкиваются студенты при освоении геометро-графических дисциплин. Обосновывается необходимость исследования возможности интеграции современных технологий в процесс геометро-графической подготовки. Исследование включает анализ научно-методической литературы, эмпирическое испытание нейросетей DeepSeek, GigaChat и Rugpt, педагогический опыт автора. Изучается потенциал искусственного интеллекта для автоматизации разработки оценочных материалов, консультативной помощи студентам и оптимизации самостоятельной работы. Опровергается возможность существенной экономии времени преподавателей благодаря использованию искусственного интеллекта для генерации учебных заданий по графическим дисциплинам, так как невозможно генерировать изображения требуемого уровня. Выделяются преимущества и недостатки автоматизированных систем оценки, подчеркивается важность индивидуализации заданий и предоставления своевременной обратной связи. Отмечается положительное влияние новых технологий на повышение мотивации и вовлеченности студентов в учебный процесс, но остается открытым вопрос об определении уровня самостоятельности выполнения заданий. Автор утверждает, что новые технологии пока неприменимы в геометро-графической подготовке студентов, однако подчеркивает перспективность их внедрения в ближайшее время благодаря постоянному развитию. Отмечается важность качественной переподготовки педагогов и регулярного обновления программного обеспечения с учетом особенностей каждого вуза. Автор акцентирует внимание на значимости разработки российских программных продуктов и призывает осторожно внедрять технологии искусственного интеллекта, принимая во внимание потенциальные угрозы и ограничения.
The article is devoted to the study of the introduction of artificial intelligence technologies in the process of teaching geometric and graphic disciplines in technical universities. The main goal is to identify the possibilities of effective use of artificial intelligence technologies in teaching geometric and graphic disciplines. The article examines current trends in the development of engineering education and the difficulties faced by students in mastering geometric and graphic disciplines. The necessity of investigating the possibility of integrating modern technologies into the process of geographic training is substantiated. The research includes an analysis of scientific and methodological literature, empirical testing of DeepSeek, GigaChat and Rugpt neural networks, and the author’s pedagogical experience. The potential of artificial intelligence for automating the development of assessment materials, advising students and optimizing independent work is being studied. The possibility of significant time savings for teachers due to the use of artificial intelligence for generating educational tasks in graphic disciplines is refuted, since it is not possible to generate images of the required level. The advantages and disadvantages of automated assessment systems are highlighted, the importance of individualizing assignments and providing timely feedback is emphasized. The positive impact of new technologies on increasing students’ motivation and involvement in the learning process is noted, but the question of determining the level of independence in completing assignments remains open. The author argues that the new technologies are not yet applicable in the geometric and graphic training of students but emphasizes the prospects for their implementation in the near future due to continuous development. The importance of high-quality teacher retraining and regular updating of software, taking into account the specifics of each university, is noted. The author focuses on the importance of developing Russian software products and urges careful implementation of artificial intelligence technologies, taking into account potential threats and limitations.
1. Некрасова Г.Н., Ренжина Е.А. Оценивание первичных графических навыков студентов по техническому рисунку как необходимой основы для решения профессиональных конструкторских задач // Концепт. 2022. № 4. С. 129–151. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenivanie-pervichnyh-graficheskih-navykov-studentov-po-tehnichesko-mu-risunku-kak-neobhodimoy-osnovy-dlya-resheniya/viewer (дата обращения: 12.05.2025). DOI: 10.24412/2304-120X-2022-11028. EDN: DRYCST.
2. Маркова В.В., Ямаева С.О., Газизуллина З.А. Влияние предмета черчение в школе на успеваемость в вузе // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика. 2024. № 2 (48). С. 117–123. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_72124837_49632851.pdf (дата обращения: 12.05.2025). DOI: 10.17122/2541-8904-2024-2-48-117-123.
3. Рыченкова А.Ю. Прикладные аспекты проектирования и использования отведенных лекций в геометро-графической подготовке специалистов морского транспорта // Вестник Омского государственного педагогического университета. Гуманитарные исследования. 2025. № 1 (46). С. 187–193. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prikladnye-aspekty-proektirovaniya-i-ispolzovaniya-multimediynyh-lektsiy-v-geometro-graficheskoy-podgotovke-spetsialistov-morskogo/viewer (дата обращения: 12.05.2025). DOI: 10.36809/2309-9380-2025-46-187-193. EDN: KLHVI.
4. Гущин А.В., Цибуцинина И.Е., Шеленина О.В. Инновационные технологии профессионального обучения // Известия Балтийской государственной академии рыбопромыслового флота: психолого-педагогические науки. 2024. № 1 (67). С. 51–55. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_65117682_91025216.pdf. (дата обращения: 12.05.2025). DOI: 10.46845/2071-5331-2024-1-67-51-55. EDN: QNJQPT.
5. Букина Т.В. Искусственный интеллект в образовании: современное состояние и перспективы развития // Общество: социология, психология, педагогика. 2025. № 1 (129). С. 76–83. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_80262603_26292397.pdf (дата обращения: 12.05.2025). DOI: 10.24158/spp.2025.1.9. EDN: LKLHXQ.
6. Уткина И.В., Алексеева В.К., Ермолаева Д.А., Атаджанова А.А. Использование нейросетей в процессе профессиональной подготовки студентов-дизайнеров // Общество: социология, психология, педагогика. 2025. № 3 (131). С. 76–89. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_80501713_45712106.pdf (дата обращения: 12.05.2025). DOI: 10.24158/spp.2025.3.10. EDN: EPWJJE.
7. Петухова А.В. Автоматическая генерация заданий по начертательной геометрии с помощью параметрических шаблонов // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Строительство и архитектура. 2024. Т. 24. № 2. С. 55–65. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_67225007_26911752.pdf (дата обращения: 12.05.2025). DOI: 10.14529/build240208.
8. Алексеев Р.В., Лукьянов Н.Д. Автоматизация создания фондов оценочных средств по образовательным программам, реализуемым университетом // Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2025. № 1 (37). С. 143–152. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_80493726_32514779.pdf. (дата обращения: 12.05.2025). DOI: 10.25729/ESI.2025.37.1.014.
9. Григорьева Е.В. К вопросу самостоятельной работы студентов при изучении курса начертательной геометрии // Международный научно-исследовательский журнал. 2023. № 4 (130). URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_52452149_29434487.pdf (дата обращения: 12.05.2025). DOI: 10.23670/IRJ.2023.130.16.
10. Бугреева А.С. Проблемы и перспективы применения приложений на основе искусственного интеллекта в целях персонификации обучения в системе высшего образования // Мир науки, культуры, образования. 2025. № 1 (110). С. 131–132. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_80509790_14997079.pdf (дата обращения: 12.05.2025). DOI: 10.24412/1991-5497-2025-1110-131-133.
11. Назарова Ж.А. Анализ возможности применения средств электронной образовательной среды для проверки домашних заданий по начертательной геометрии // Современная педагогика и психология: теория, методика, практика: сборник материалов VI Международной очно-заочной научно-практической конференции (Москва, 21 октября 2022 г.). М.: Научно-издательский центр «Империя», 2022. С. 43–49. [Электронный ресурс]. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_49732594_44086129.pdf (дата обращения: 12.05.2025). EDN: NOCYES.
12. Трубникова Л.И., Запорощенко Е.В. О применении некоторых форм учета знаний курсантов при изучении технических дисциплин // Мир науки, культуры, образования. 2022. № 6 (97). С. 110–111. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_50067961_14722421.pdf (дата обращения: 12.05.2025). DOI: 10.24412/1991-5497-2022-697-110-112.
13. Назарова Ж.А. Графическая подготовка студентов с применением форм дистанционного обучения // Геометрия и графика. 2022. Т. 10. № 4. С. 59–66. DOI: 10.12737/2308-4898-2022-10-4-59-66.
14. Назарова Ж.А. Применение средств электронной образовательной среды Blackboard при изучении начертательной геометрии и инженерной компьютерной графики // Современные наукоемкие технологии. 2024. № 6. С. 107–111. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_67917909_94564187.pdf (дата обращения: 12.05.2025). DOI: 10.17513/snt.40072.