Великі генеративні моделі як інструмент персоналізації інтегрованих проєктів з математики і мистецтва

У статті розглядаються проблеми пов’язані з процесом цифрової трансформації освітнього простору. Зокрема попри значне зростання кількості електронних освітніх ресурсів, однією з головних методологічних проблем залишається фрагментарність знань учнів, які не здатні бачити та застосовувати зв'язки між різними освітніми галузями. Для вирішення цієї проблеми пропонується використовувати потенціал великих генеративних моделей для реалізації інтегрованого підходу. Основний фокус зроблено на складній міжпредметній інтеграції математики та мистецтва, де творча діяльність учнів слугує потужним інструментом для корекції прогалин у засвоєнні точних наук, зокрема, геометрії. У статті обґрунтовано та детально описано алгоритм взаємодії педагога та великої генеративної моделі, а також деталізовано відповідні методичні рекомендації вчителю. Унікальність запропонованого алгоритму полягає у синергії людської педагогічної експертизи та аналітичної потужності штучного інтелекту. Він проводить багатофакторний аналіз академічної успішності учнів з обох дисциплін, ідентифікуючи точні освітні потреби. На основі цього аналізу велика генеративна модель здійснює автоматизоване формування гетерогенних груп та цільову генерацію оригінальних тем проєктів. Це гарантує, що кожен згенерований проєкт є не просто інтегрованим, а коригуючим і персоналізованим для всіх учасників групи. Результати дослідження демонструють, що розроблений алгоритм значно оптимізує витрати часу педагога на планування та створює умови для справжньої індивідуалізації навчального процесу. Це підтверджує, що велика генеративна модель виступає потужним механізмом, який не лише автоматизує процеси, але й якісно підвищує рівень персоналізації інтегрованого контенту, сприяючи формуванню у здобувачів освіти цілісного, компетентнісного світогляду, що відповідає вимогам сучасної цифрової освіти.

The article considers the problems associated with the process of digital transformation of the educational space. In particular, despite the significant increase in the number of electronic educational resources, one of the main methodological problems remains the fragmentation of secondary school students' knowledge, who are unable to see and apply connections between different educational fields. To solve this problem, it is proposed to use the potential of large generative models to implement an integrated approach. The main focus is on the complex interdisciplinary integration of mathematics and art, where pupils' creative activity serves as a powerful tool for correcting gaps in the mastery of exact sciences, in particular, geometry. The article substantiates and describes in detail the algorithm for the interaction of the teacher and the large generative model, as well as details the relevant methodological recommendations for the teacher. The uniqueness of the proposed algorithm lies in the synergy of human pedagogical expertise and the analytical power of artificial intelligence. It conducts a multifactorial analysis of the academic success of pupils in both disciplines, identifying precise educational needs. Based on this analysis, the large generative model performs automated formation of heterogeneous groups and targeted generation of original project themes. This ensures that each generated project is not just integrated, but corrective and personalized for all group members. The results of the study demonstrate that the developed algorithm significantly optimizes the teacher's time spent on planning and creates conditions for true individualization of the educational process. This confirms that the large generative model acts as a powerful mechanism that not only automates processes, but also qualitatively increases the level of personalization of integrated content, contributing to the formation of a holistic, competent worldview in pupils that meets the requirements of modern digital education.