В статье проанализированы возможности ИИ-инструментов на различных этапах подготовки лекций по курсу общей физики в техническом вузе – от построения логи- ческой структуры и подбора прикладных примеров до создания визуального сопровож- дения 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 адре- сована преподавателям физики и специалистам в области методики высшего образования.
инженерное образование, искусственный интеллект, нейросетевые технологии, подготовка лекций, общая физика, методика преподавания физики, мульти- медийное 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.
