Современный урок химии: цифровые инструменты и искусственный интеллект в учебном процессе

Автор: Григорьева Ирина Александровна

Организация: МБОУ «Тельченская СОШ»

Населенный пункт: Орловская область, Мценский район, село Тельчье

Аннотация. В статье рассматриваются дидактические возможности цифровых инструментов и технологий искусственного интеллекта (ИИ) на уроках химии. Систематизированы основные группы средств: интерактивные симуляции, виртуальные лаборатории, инструменты молекулярного моделирования, генеративные чат-боты и платформы адаптивного обучения. Показано, что интеграция цифровых инструментов и ИИ в структуру современного урока химии позволяет усилить визуализацию абстрактных понятий, индивидуализировать обратную связь и вовлечь учащихся в исследовательскую деятельность. На основе анализа современных исследований и практики выделены педагогические условия эффективного применения этих средств, а также риски, связанные с надёжностью генерируемого контента, формированием зависимости и этическими аспектами. Предложены методические рекомендации по проектированию урока химии с использованием цифровых инструментов и ИИ.

Ключевые слова: современный урок, обучение химии, цифровые инструменты, искусственный интеллект, виртуальная лаборатория, генеративные модели, функциональная грамотность, критическое мышление.

Введение

Современный урок химии перестаёт быть трансляцией готового знания. Федеральные образовательные стандарты и обновлённые примерные программы ориентируют педагога на формирование функциональной грамотности, критического мышления и умения работать с информацией. Химия при этом остаётся одним из наиболее сложных для восприятия предметов: значительная часть её содержания недоступна прямому наблюдению (строение атома, механизмы реакций, электролитическая диссоциация), а реальный химический эксперимент сопряжён с ограничениями по безопасности, оборудованию и времени. Именно поэтому цифровые инструменты и технологии ИИ становятся не «дополнением», а средством перестройки учебной деятельности.

Анализ публикаций последних лет показывает устойчивый рост интереса к этой проблематике. Исследуются виртуальные лаборатории, интерактивные симуляции, генеративные чат-боты и адаптивные обучающие системы. Вместе с тем остаётся недостаточно описанным, как именно эти средства встраиваются в ткань современного урока химии, какие дидактические задачи они решают и какие риски сопровождают их применение. Цель статьи — систематизировать цифровые инструменты и возможности ИИ применительно к уроку химии и предложить методические ориентиры для их педагогически обоснованного использования.

1. Цифровые инструменты на уроке химии: типология и дидактические функции

Цифровые инструменты, применяемые в химическом образовании, целесообразно разделить на несколько групп по их дидактическому назначению.

Интерактивные симуляции и виртуальные лаборатории. Платформы PhET Interactive Simulations, Labster, VR Chemistry Lab и аналогичные среды позволяют моделировать химические процессы, недоступные для непосредственного наблюдения в школьной лаборатории, или проводить эксперименты без риска для здоровья и с минимальными затратами расходных материалов. Например, симуляции PhET эффективно используются при изучении газовых законов, кислотно-основных равновесий, строения атома и молекулярных взаимодействий; они позволяют учащимся изменять параметры системы и наблюдать последствия в реальном времени. Виртуальные лаборатории Labster дополняют реальный практикум: учащийся может безопасно ошибаться, повторять процедуру и осваивать алгоритмы работы с оборудованием до перехода к «настоящей» лаборатории.

Инструменты молекулярного моделирования и визуализации. Программы ChemSketch, Avogadro, Jmol, Molview дают возможность строить двумерные и трёхмерные модели молекул, визуализировать пространственное строение веществ и электронные эффекты. Исследования показывают, что использование ACD/ChemSketch и Avogadro при изучении химической связи положительно влияет на понимание учащимися строения вещества и повышает их мотивацию. Эти инструменты особенно продуктивны на этапах объяснения нового материала и рефлексии, когда абстрактная формула должна превратиться в образ.

Платформы формирующего оценивания и геймификации. Kahoot!, Wordwall, Plickers и подобные сервисы позволяют оперативно получать обратную связь и корректировать ход урока. Сравнительные исследования свидетельствуют о значительном приросте учебных результатов при использовании Wordwall и Plickers в качестве инструментов формирующего оценивания на уроках химии. Kahoot! зарекомендовал себя как средство мгновенной проверки понимания и активизации аудитории на лекционных и практических занятиях.

Генеративные чат-боты и ИИ-ассистенты. ChatGPT, Gemini, Claude и специализированные ассистенты (например, ChEdu) всё чаще рассматриваются как средство поддержки объяснения, генерации учебных заданий и индивидуализированной обратной связи. Однако их применение требует особой педагогической рамки, о чём пойдёт речь ниже.

2. Искусственный интеллект в обучении химии: возможности и границы

ИИ не является единым «инструментом»; в химическом образовании он выступает в нескольких ролях.

Адаптивное обучение и персонализация. Системы на основе ИИ способны выявлять конкретные концептуальные ошибки учащегося и в реальном времени корректировать сложность заданий, предлагая дополнительные материалы или более трудные задачи. Примером может служить платформа ChemConcept Bridge, которая сочетает адаптивный движок вопросов с обнаружением заблуждений и прогнозной аналитикой. В школьной практике аналогичные функции частично реализуются через цифровые платформы с адаптивными тренировочными заданиями.

Интеллектуальные обучающие ассистенты. Система ChEdu, разработанная на основе больших языковых моделей, использует сократический диалог и опору на зону ближайшего развития: учащийся не получает готовый ответ, а проводится через серию вопросов к самостоятельному выводу. Это принципиально отличает педагогически спроектированного ИИ-ассистента от «свободного» чат-бота, склонного выдавать готовые решения.

Развитие критического мышления через работу с ИИ-контентом. Один из наиболее продуктивных методических приёмов — целенаправленное использование генеративных моделей для создания текстов с логическими или фактическими ошибками. В квазиэкспериментальном исследовании учащимся 8–9 классов предлагалось анализировать учебные тексты, сгенерированные ChatGPT с преднамеренно внесёнными ошибками. Результаты показали статистически значимое повышение показателей критического мышления в экспериментальных группах по сравнению с контрольными. Таким образом, ИИ может выступать не источником истины, а тренажёром аналитической позиции.

Визуализация и поддержка эксперимента. ИИ-инструменты всё активнее интегрируются с видео- и лабораторными системами: например, система AI-LabEyes обеспечивает многокамерную фиксацию лабораторных действий и формирующую обратную связь при выполнении титрования. Подобные решения показывают, что ИИ способен усиливать не только «теоретическую», но и практическую составляющую урока.

Вместе с тем границы возможностей ИИ в химии существенны. Большие языковые модели могут галлюцинировать, предлагать химически некорректные структуры или небезопасные условия экспериментов. Следовательно, ИИ на уроке химии должен использоваться в связке с учителем и проверяемыми источниками, а не как автономный «эксперт».

3. Методические сценарии интеграции цифровых инструментов и ИИ в современный урок химии

Эффективность цифровых средств определяется не самим фактом их использования, а тем, как они встроены в структуру учебной деятельности. Наиболее перспективной представляется интеграция в рамках исследовательского цикла, например модели 7E (Engage — Explore — Explain — Elaborate — Extend — Exchange — Evaluate), которая органично сочетается с цифровыми симуляциями и ИИ-поддержкой.

Сценарий 1. Урок-исследование с PhET и ИИ-ассистентом (8–9 классы, тема «Электролитическая диссоциация»).
На этапе Engage учащиеся сталкиваются с проблемным вопросом: почему раствор одних веществ проводит ток, а других — нет. На этапе Explore они работают с симуляцией PhET, изменяя концентрацию и тип растворённого вещества и фиксируя наблюдения. На этапе Explain учитель организует обсуждение, а ИИ-ассистент (в режиме сократического диалога или с заранее подготовленными промптами) помогает учащимся сформулировать различие между сильными и слабыми электролитами. На этапе Elaborate учащиеся получают от ИИ персонализированные тренировочные задания, подобранные по результатам их работы с симуляцией. Исследования показывают, что подобная интеграция контекстных задач, цифровых симуляций и ИИ-поддержки даёт значимо более высокие результаты по сравнению с традиционным обучением и обучением без ИИ. Квазиэкспериментальное исследование по теме «Электролитическая диссоциация» также зафиксировало рост среднего балла в экспериментальной группе с 16,5 до 22,4, тогда как в контрольной — лишь с 14,2 до 17,8.

Сценарий 2. Виртуальная лаборатория как пропедевтика реального практикума (10–11 классы, органическая химия).
Перед выполнением реальной работы (например, перекристаллизация или простое титрование) учащиеся проходят соответствующую виртуальную лабораторию Labster или VR Chemistry Lab. Это снижает тревожность, формирует алгоритм действий и позволяет сосредоточиться на смысле процедуры, а не на механическом следовании инструкции. На самом уроке высвобождается время для обсуждения результатов и анализа ошибок.

Сценарий 3. Развитие критического мышления через анализ ИИ-текстов (9–11 классы, обобщающее повторение).
Учитель готовит с помощью ChatGPT или Gemini текст по изученной теме с намеренными ошибками (неверная валентность, перепутанные признаки реакций, некорректная формулировка закона). Учащиеся в парах ищут ошибки, аргументируют их и предлагают исправления. Как показано в исследовании, такая работа способствует более глубокому когнитивному вовлечению и активизации аналитической деятельности.

Сценарий 4. Формирующее оценивание с цифровыми платформами.
На этапах актуализации и рефлексии используются Kahoot!, Wordwall или Plickers. Данные о ответах учащихся позволяют учителю оперативно перестроить объяснение, а учащимся — увидеть зоны затруднения. Эффективность этих инструментов подтверждена эмпирически, в том числе в сравнении друг с другом.

4. Риски и педагогические условия эффективного применения

Цифровые инструменты и ИИ не являются педагогически нейтральными. Анализ литературы позволяет выделить несколько групп рисков.

Риски, связанные с качеством контента. Генеративные модели могут выдавать фактически неверную информацию, «галлюцинировать» и предлагать химически небезопасные решения. Поэтому на уроке химии обязательна верификация ИИ-контента учителем, а учащиеся должны осваивать стратегии проверки утверждений по надёжным источникам.

Риски зависимости и снижения самостоятельности. Если ИИ используется для получения готовых ответов, он может тормозить формирование предметных умений. Исследователи предупреждают о «провале зависимости», когда недостаток педагогического сопровождения приводит не к прогрессу, а к беспомощности учащегося. Отсюда вытекает требование проектировать задания так, чтобы ИИ поддерживал мышление, а не заменял его.

Этические и правовые аспекты. К ним относятся вопросы академической честности, конфиденциальности данных, авторских прав и прозрачности алгоритмов. Использование ИИ должно сопровождаться обсуждением с учащимися этических норм и правил академической добросовестности.

Технические и кадровые ограничения. Не все школы располагают стабильным доступом к цифровым платформам и оборудованию для VR; не все педагоги прошли достаточную подготовку по интеграции ИИ в предметное обучение. Поэтому системные решения должны сочетать инфраструктурные меры, методическую поддержку учителя и постепенное введение инструментов.

Педагогическими условиями эффективности при этом выступают: (1) постановка ясной учебной задачи, для решения которой цифровой инструмент действительно необходим; (2) сочетание цифровой и «ручной» деятельности, а не вытеснение последней; (3) обучение учащихся стратегиям работы с ИИ (формулировка запросов, проверка ответов, рефлексия ограничений); (4) прозрачные критерии оценивания, учитывающие вклад ИИ; (5) готовность учителя выступать не «оператором технологий», а проектировщиком учебной ситуации.

Заключение

Цифровые инструменты и искусственный интеллект обладают значительным потенциалом для обновления современного урока химии. Они позволяют сделать абстрактное видимым, опасное — безопасным, а обратную связь — более адресной. Однако этот потенциал реализуется только при педагогически осмысленном встраивании технологий в структуру учебной деятельности. Ключевой фигурой остаётся учитель, который отбирает инструменты под дидактическую задачу, задаёт рамки критического отношения к ИИ-контенту и обеспечивает баланс между цифровой поддержкой и самостоятельным мышлением учащихся. Дальнейшие исследования целесообразно направить на разработку и апробацию конкретных методик интеграции ИИ в предметное обучение химии, а также на изучение долгосрочных эффектов такой интеграции.

Литература

1. Кабжалелов К.Р., Корганбаева Ж.К., Нурахметова А.Р. Развитие критического мышления с помощью современных чат-ботов при обучении химии // Scientific Journal of Pedagogy and Economics. 2026. № 2 (420). С. 190–207. DOI: 10.32014/2026.2518-1467.1154.
2. Абдикаюмова Н.А., Мадыбекова Г.М., Кадайифчи Х. Обучение химии в средней школе с поддержкой искусственного интеллекта // Scientific Journal of Pedagogy and Economics. 2025. DOI: 10.32014/2025.2518-1467.1055.
3. Николаев А.А., Митрофанова А.В. Цифровизация на уроках химии: достижения, проблемы и перспективы // Педагогика. 2025. DOI: 10.60797/PED.2025.8.7.
4. Using context-based and AI-enhanced approaches to improve student engagement and achievement in secondary chemistry education // Chemistry Teacher International. 2026. DOI: 10.1515/cti-2025-0068.
5. Wang X., Zhang L., Mao Y., McGillivray D.J., Wang Z. ChEdu: A Guided AI Teaching Assistant for Chemistry Education and Exam Support // Journal of Chemical Education. 2025. Vol. 102, № 12. P. 5347–5354. DOI: 10.1021/acs.jchemed.5c00036.
6. VR Chemistry Lab // Поле цифровой дидактики. URL: https://digida.mgpu.ru/
7. Информационные технологии как инструмент для решения химических задач // Zenodo. 2025.
8. Garuda. Implementation of ACD/ChemSketch and Avogadro in chemistry learning // Garuda.
9. Using Kahoot! as a Formative Assessment Tool in Undergraduate Organic Chemistry Lecture Courses // Journal of Chemical Education. 2025.
10. Garuda. Comparative study of Wordwall and Plickers for formative assessment in chemistry // Garuda.
11. ChemConcept Bridge: An AI-Powered Adaptive Chemistry Learning and Secure Examination System with Misconception Detection, Predictive Analytics, and Dynamic Concept Graph Integration // Zenodo. 2026.
12. Ethical Considerations and Future Perspectives // Large Language Models in Chemistry. Taylor & Francis, 2026.
13. Translating UNESCO Artificial Intelligence Guidelines to Chemical Education and Its Intersection with Sustainable Development Goals. Elsevier, 2026.
14. Fighting AI slop: a risk-inquiry framework for integrating AI into green chemistry and sustainability education // RSC. 2026.