Искусственный интеллект на стыке информатики и географии: новые горизонты межпредметного обучения

Автор: Круц Диана Васильевна

Организация: МБУДО «Белогорье» г. Белгорода

Населенный пункт: г. Белгород

Автор: Дедух Галина Васильевна

Организация: МБУДО «Белогорье» г. Белгорода

Населенный пункт: г. Белгород

Современное образование всё чаще обращается к междисциплинарным подходам, позволяющим учащимся видеть взаимосвязи между разными областями знаний. Особенно перспективным направлением становится интеграция информатики и географии через призму технологий искусственного интеллекта (ИИ). Такой синтез не только углубляет понимание обеих дисциплин, но и развивает у школьников критическое мышление, навыки анализа данных и цифровую грамотность.

Почему именно ИИ?

Искусственный интеллект — это не просто модный тренд, а мощный инструмент обработки и интерпретации больших объёмов информации. В географии, где ключевую роль играют пространственные данные, карты, климатические модели и демографические показатели, ИИ способен выявлять скрытые закономерности, прогнозировать изменения и визуализировать сложные процессы. А информатика предоставляет техническую основу: алгоритмы, языки программирования, базы данных и средства машинного обучения.

Практические примеры применения ИИ на уроках

1. Анализ спутниковых снимков с помощью нейросетей

Учащиеся могут использовать готовые модели ИИ (например, через платформы Google Earth Engine или Sentinel Hub) для классификации землепользования: выделение лесов, городских зон, сельскохозяйственных угодий. Это позволяет наглядно изучать процессы урбанизации, вырубки лесов или восстановления экосистем.

2. Прогнозирование погоды и климатических изменений

На стыке географии и информатики можно организовать мини-проект по обучению простой модели машинного обучения на исторических метеоданных. Школьники собирают данные (температура, осадки, влажность), обрабатывают их в Python с помощью библиотек pandas и scikit-learn, а затем строят прогнозы. Это развивает как географическое мышление, так и навыки программирования.

3. Геоинформационные системы (ГИС) и ИИ

Современные ГИС-платформы (например, QGIS с подключением модулей машинного обучения) позволяют анализировать пространственные данные с использованием ИИ. Учащиеся могут, например, определить оптимальные места для строительства школы с учётом плотности населения, транспортной доступности и экологической обстановки.

4. ИИ в изучении культурного ландшафта

С помощью компьютерного зрения и обработки естественного языка (NLP) школьники могут анализировать туристические фотографии или отзывы о достопримечательностях, чтобы выявить особенности культурного восприятия регионов. Такой проект объединяет географию, информатику и даже элементы социологии.

Преимущества межпредметного подхода

• Мотивация учащихся: реальные задачи вызывают больший интерес, чем абстрактные упражнения.
• Развитие soft skills: работа в группах, презентация результатов, критическое осмысление данных.
• Подготовка к будущему: цифровые компетенции и геопространственное мышление востребованы во многих профессиях — от экологии до логистики и урбанистики.
• Методические рекомендации для учителей
• Начинайте с простого: используйте готовые онлайн-инструменты с дружелюбным интерфейсом (например, Teachable Machine от Google для классификации изображений).
• Формируйте проектные задания: пусть учащиеся выбирают тему, связанную с их регионом (загрязнение рек, рост городов, миграция населения).
• Обеспечьте этическую рефлексию: обсуждайте вопросы конфиденциальности, точности данных и возможных ошибок ИИ.
• Сотрудничайте с коллегами: совместное планирование уроков информатики и географии повышает эффективность обучения.

Интеграция искусственного интеллекта в школьное обучение — это не просто внедрение новых технологий, а создание условий для формирования целостной картины мира. Когда информатика и география работают вместе, учащиеся учатся видеть данные не как набор цифр, а как отражение реальных процессов на Земле. В этом синтезе рождаются не только знания, но и ответственность за будущее планеты.

Список литературы:

1. Федеральный государственный образовательный стандарт основного общего образования (ФГОС ООО). Утв. приказом Минобрнауки России от 31.05.2021 № 287. — М., 2021. — 64 с.
2. Белоусова, Л. И. Междисциплинарные образовательные технологии как средство формирования целостной картины мира у школьников / Л. И. Белоусова // Педагогическое образование в России. — 2022. — № 5. — С. 78–85. — DOI:10.26170/2079-802X_2022_05_10.
3. Григорьев, Д. В. Межпредметные связи в школьном образовании: теория и практика / Д. В. Григорьев, П. В. Степанов. — М.: Просвещение, 2020. — 256 с.
4. Кузнецов, А. А. Цифровая грамотность школьников: содержание, технологии, оценка / А. А. Кузнецов, Н. Д. Угринович // Информатика и образование. — 2021. — № 9. — С. 3–10.
5. Миронов, В. В. Искусственный интеллект в школьном образовании: возможности и риски / В. В. Миронов, Е. А. Семёнова // Школьные технологии. — 2023. — № 2. — С. 45–52.
6. Петрова, И. В. Применение геоинформационных систем в школьном курсе географии / И. В. Петрова // География в школе. — 2022. — № 7. — С. 34–39.

Опубликовано: 12.10.2025