Особливості використання штучного інтелекту в процесі навчання програмування майбутніх учителів інформатики

У статті здійснено теоретичне узагальнення й аналіз проблеми впровадження технологій штучного інтелекту в професійну підготовку майбутніх учителів інформатики. Актуальність зумовлена потребою оновлення методики навчання програмування в умовах цифровізації освіти та поширення генеративних моделей. На основі ретроспективного огляду вітчизняних публікацій (від 1990-х років) простежено еволюцію підходів – від експертних систем до сучасних технологій ШІ у вищій освіті. Мета дослідження – обґрунтувати доцільність використання агентів штучного інтелекту в навчанні програмування та окреслити особливості реалізації відповідної методики. Застосовано теоретичні методи: аналіз нормативних документів і педагогічних джерел, порівняння можливостей інтелектуальних освітніх платформ, узагальнення результатів дисертаційних досліджень. Основними результатами аналізу є визначення ролі штучного інтелекту як персоналізованого асистента, засобу автоматизації оцінювання коду та інструменту адаптивного навчання. Розглянуто використання платформ перевірки коду з генеративними моделями (GPT-4, Gemini) і чат-ботів на основі RAG-архітектури, що забезпечують оперативний зворотний зв’язок та підтримують індивідуалізацію навчання.
Зроблено висновок, що методика навчання програмування з використанням штучного інтелекту перебуває на ста-дії становлення та потребує розроблення цілісних методичних систем, узгоджених із дидактичними принципами. Подальші дослідження доцільно спрямувати на теоретичне обґрунтування такої методики з використанням агентів штучного інтелекту та визначення педагогічних умов і критеріїв її результативності (014 – Середня освіта (Інформатика)).

The article provides a theoretical synthesis and analysis of the problem of integrating artificial intelligence (AI) technologies into the professional training of future computer science teachers. The relevance of the study is determined by the need to update programming teaching methodology in the context of education digitalisation and the growing adoption of generative models. Based on a retrospective review of domestic publications (since the 1990s), the evolution of approaches is traced – from expert systems to contemporary AI technologies in higher education. The purpose of the study is to substantiate the feasibility of using AI agents in programming education and to outline the features of implementing the corresponding methodology. The study employs theoretical methods, including analysis of regulatory documents and pedagogical sources, comparison of the capabilities of intelligent educational platforms, and generalisation of dissertation research findings. The main results include identifying the role of AI as a personalised assistant, a means of automating code assessment, and a tool for adaptive learning. The use of code-checking platforms supported by generative models (GPT-4, Gemini) and chatbots based on a RAG (Retrieval-Augmented Generation) architecture is considered, as these tools provide prompt feedback and support individualised learning. It is concluded that the methodology of teaching programming with artificial intelligence is still emerging and requires the development of coherent methodological systems aligned with didactic principles. Further research should focus on the theoretical substantiation of such a methodology using AI agents and on identifying pedagogical conditions and effectiveness criteria within speciality 014 – Secondary Education (Computer Science).