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.
инженерное образование, искусственный интеллект, нейросетевые технологии, подготовка лекций, общая физика, методика преподавания физики, мультимедийное сопровождение
1. 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. DOI: https://doi.org/10.52944/PORT.2024.58.3.001; EDN: https://elibrary.ru/AOMGBJ
2. 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. DOI: https://doi.org/10.31992/0869-3617-2025-34-6-36-57; EDN: https://elibrary.ru/AXWAWH
3. 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.
4. 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.
5. Солдаткина Г.И. Генеративные модели искусственного интеллекта как инструмент поддержки преподавателя // Информатика и образование. – 2024. – № 1. – С. 22-29.
6. Милинский А.Ю. Потенциал технологий дополненной реальности при обучении физике // Проблемы современного педагогического образования. – 2025. – № 87-4. – С. 238-241. EDN: https://elibrary.ru/EXPAHJ
7. 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. EDN: https://elibrary.ru/LBBGUL
8. 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. DOI: https://doi.org/10.24412/1991-5497-2021-186-114-116; EDN: https://elibrary.ru/AJOUAJ
9. 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.
