Physics in Higher Education Physics in Higher Education Физическое образование в вузах 1609-3143 1607-2340 113597 10.54965/1609-3143-2025-31-4-107-117 dgawop Образование Education Образование Artificial Intelligence Potential in Preparing Lecture Material for a General Physics Course Возможности искусственного интеллекта при подготовке лекционного материала курса общей физики Антифеева Елизавета Львовна Antifeeva Elizaveta L'vovna Петрова Дарья Георгиевна Petrova Dar'ya Georgievna Сотова Юлия Ильинична Sotova Yuliya Il'inichna Военно-космическая академия имени А.Ф. Можайского Mozhaisky Military Space Engineering Academy 31 12 2025 31 12 2025 31 4 107 117 02 12 2025 https://pinhe.moomfo.ru/en/nauka/article/113597/view

В статье проанализированы возможности ИИ-инструментов на различных этапах подготовки лекций по курсу общей физики в техническом вузе – от построения логической структуры и подбора прикладных примеров до создания визуального сопровождения и формулирования вводных вопросов для актуализации знаний. Особое внимание уделяется как потенциалу нейросетевых технологий с точки зрения снижения трудозатрат преподавателя, так и их ограничениям, связанным с необходимостью дополнительной проверки генерируемого контента. Материалы исследования основаны на практическом опыте авторов по преподаванию физики. Полученные выводы могут быть востребованы при разработке методических рекомендаций, цифровых образовательных сред, а также в повседневной практике сотрудниками кафедр физики технических вузов. Статья адресована преподавателям физики и специалистам в области методики высшего образования.

This article analyzes the capabilities of AI tools at various stages of preparing general physics lectures at a technical university – from constructing a logical structure and selecting applied examples to creating visual support and formulating introductory questions for knowledge reinforcement. Particular attention is paid to both the potential of neural network technologies for reducing instructor effort and their limitations associated with the need for additional verification of generated content. The study is based on the authors’ practical experience in teaching physics. The findings can be used in the development of methodological recommendations, digital educational environments, and in the daily practice of physics departments at technical universities. The article is intended for physics teachers and specialists in higher education methodology.

 инженерное образование искусственный интеллект нейросетевые технологии подготовка лекций общая физика методика преподавания физики мультимедийное сопровождение engineering education artificial intelligence neural network technologies lecture preparation general physics physics teaching methods multimedia support

Поспелова Е.А., Отоцкий П.Л., Горлачева Е.Н., Файзуллин Р.В. Генеративный искусственный интеллект в образовании: анализ тенденций и перспектив // Профессиональное образование и рынок труда. – 2024. – № 3 (58). – С. 6-21. Pospelova E.A., Ototskiy P.L., Gorlacheva E.N., Fayzullin R.V. Generative Artificial Intelligence in Education: Analysis of Trends and Prospects // Professional Education and the Labor Market. – 2024. – No. 3 (58). – P. 6-21. Кошкина Е.А., Бордовская Н.В., Гнедых Д.С., Хромова М.А. Демьянчук Р.В., Исхакова М.П., Балышев П.А. Генеративный искусственный интеллект в высшем образовании: обзор теоретических подходов и практик применения // Высшее образование в России. – 2025. – № 6. – С. 36-57. Koshkina E.A., Bordovskaya N.V., Gnedykh D.S., Khromova M.A., Demyanchuk R.V., Iskhakova M.P., Balyshev P.A. Generative Artificial Intelligence in Higher Education: A Review of Theoretical Approaches and Application Practices // Higher Education in Russia. – 2025. – No. 6. – P. 36-57. Никишкина Е.В., Ларин С.Э., Белаш В.Ю. Нейросети и образование: положительные и отрицательные стороны, возможности использования // Педагогический вестник. – 2024. – № 32. – С. 54-58. Nikishkina E.V., Larin S.E., Belash V.Yu. Neural Networks and Education: Positive and Negative Aspects, and Possibilities of Use // Pedagogical Bulletin. – 2024. – No. 32. – Pp. 54-58. Князева М.А., Куприянов А.В. Искусственный интеллект в высшем образовании: вызовы и возможности // Вестник Московского университета. Серия 23: Информатика, вычислительная техника и управление. – 2023. – № 2. – С. 45-60. Knyazeva M.A., Kupriyanov A.V. Artificial Intelligence in Higher Education: Challenges and Opportunities // Bulletin of Moscow University. Series 23: Computer Science, Computer Engineering, and Management. – 2023. – No. 2. – Pp. 45-60. Солдаткина Г.И. Генеративные модели искусственного интеллекта как инструмент поддержки преподавателя // Информатика и образование. – 2024. – № 1. – С. 22-29. Soldatkina G.I. Generative Models of Artificial Intelligence as a Teacher Support Tool // Computer Science and Education. – 2024. – No. 1. – Pp. 22-29. Милинский А.Ю. Потенциал технологий дополненной реальности при обучении физике // Проблемы современного педагогического образования. – 2025. – № 87-4. – С. 238-241. Milinsky A.Yu. The Potential of Augmented Reality Technologies in Teaching Physics // Problems of Modern Pedagogical Education. – 2025. – No. 87-4. – Pp. 238-241. Алтухов А.И. Проблемы разработки дидактических и эргономических компонентов электронного учебника по физике // Труды Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского. – 2022. – № 682. – С. 248-256. Altukhov A.I. Problems of Developing Didactic and Ergonomic Components of an Electronic Physics Textbook // Transactions of the A.F. Mozhaisky Military Space Academy. – 2022. – No. 682. – Pp. 248-256. Рымкевич О.В., Коцкович А.В., Макеев А.А. Развитие познавательного интереса у обучающихся в ходе изучения курса физики // Мир науки, культуры, образования. – 2021. – № 1 (86). – С. 114-116. Rymkevich O.V., Kotskovich A.V., Makeev A.A. Developing Students’ Cognitive Interest in a Physics Course // World of Science, Culture, and Education. – 2021. – No. 1 (86). – Pp. 114-116. Валова Т.С. Эффективные условия организации занятий по дисциплине «физика» с учётом психологических особенностей восприятия обучающихся // Интеграция медицинского и фармацевтического образования, науки и практики : Сборник статей I Международного научно-педагогического форума, посвященного 80-летию ФГБОУ ВО КрасГМУ им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого Минздрава России, Красноярск, 02–04 февраля 2022 года. – Красноярск, 2022. – С. 158-162. Valova T.S. Effective Conditions for Organizing Classes in Physics Taking into Account the Psychological Peculiarities of Students’ Perception // Integration of Medical and Pharmaceutical Education, Science, and Practice: Collection of articles from the 1st International Scientific and Pedagogical Forum dedicated to the 80th anniversary of the Krasnoyarsk State Medical University named after prof. V.F. Voyno-Yasenetsky, Ministry of Healthcare of the Russian Federation, Krasnoyarsk, February 2–4, 2022. – Krasnoyarsk, 2022. – Pp. 158–162.