Please use this identifier to cite or link to this item:
https://evnuir.vnu.edu.ua/handle/123456789/26968
Title: | Mетодичні підходи до викладання основ штучного інтелекту для учнів старших класів |
Authors: | Яцюк, Андрій Вікторович |
Affiliation: | Кафедра загальної математики та методики навчання інформатики 014 Середня освіта (Інформатика) |
Bibliographic description (Ukraine): | Яцюк А. В. Mетодичні підходи до викладання основ штучного інтелекту для учнів старших класів: робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра : спец. 014 Середня освіта (Інформатика) / наук. кер. А. А. Федонюк ; Волинський національний університет імені Лесі Українки. Луцьк, 2024. 57 с. |
Issue Date: | 2024 |
Date of entry: | 6-Jan-2025 |
Publisher: | Волинський національний університет імені Лесі Українки |
Country (code): | UA |
Supervisor: | Федонюк, Анатолій Ананійович |
Keywords: | інформатика штучний інтелект здобувачі освіт |
Abstract: | Представлено ключові аспекти методики навчання основам штучного інтелекту для учнів старших класів. Визначено, що ефективне викладання цієї теми залежить від вдало обраних педагогічних стратегій, таких як використання практичних прикладів, проєктних методів та інтеграція міждисциплінарних підходів. Досліджено інструменти та програмні рішення, які сприяють запровадженню технологій штучного інтелекту. Розроблено веборієнтований курс «Штучний інтелект в освіті» для майбутніх вчителів інформатики, що забезпечує додаткову підтримку педагогів у їхній професійній діяльності, дозволяючи їм отримати актуальні знання з теми, освоїти нові підходи до навчання та підвищити свою кваліфікацію. Запропонована методика навчання основам штучного інтелекту з використанням сучасних педагогічних стратегій, технологічних інструментів та програмних засобів, які покращують якісний засвоєння матеріалу і розвитку в старшокласних практичних навичках. |
URI: | https://evnuir.vnu.edu.ua/handle/123456789/26968 |
Content type: | Master Thesis |
Appears in Collections: | FITM_KR (2024) |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Yaciuk_2024.pdf | 1,81 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.