ВІД ГОТОВОЇ ВІДПОВІДІ ДО КЕРОВАНОГО МИСЛЕННЯ: МЕТОД ТРАСУВАННЯ КОГНІТИВНОЇ ТРАЄКТОРІЇ У ВИКОРИСТАННІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
| dc.contributor.author | Саган О. В. | |
| dc.contributor.author | Sagan O. | |
| dc.date.accessioned | 2026-07-02T03:58:12Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.description | Саган О. В. Від готової відповіді до керованого мислення: метод трасування когнітивної траєкторії у використанні штучного інтелекту / О. В. Саган // Педагогічні науки: зб. наук. праць / гол. ред. Л. А. Пермінова. – Івано-Франківськ : ХДУ, 2026. – Вип. 114. – С.107-114. | |
| dc.description.abstract | Мета. Метою статті є теоретичне обґрунтування та експериментальна перевірка дидактичної моделі педагогічно керованого використання штучного інтелекту у формуванні математичних компетентно- стей майбутніх учителів початкових класів, а також розкриття сутності методу трасування когнітивної траєкторії як інструмента аналізу навчальної діяльності студентів. Методи. У дослідженні використа- но аналіз наукових і нормативно-методичних джерел, педагогічне спостереження, опитування, аналіз діалогів студентів із ШІ, квазіексперимент із констатувальним, формувальним і контрольним етапами, а також статистичну обробку результатів із застосуванням t-критерію Стьюдента. У дослідженні взяли участь 33 здобувачі другого курсу спеціальності «Початкова освіта» двох послідовних академічних наборів. Результати. Запропоновано дидактичну модель використання ШІ, у якій його роль зміню- ється від інструмента перевірки та варіювання умов до об’єкта критичного аналізу й засобу співтвор- чості. Обґрунтовано метод трасування когнітивної траєкторії, що дає змогу фіксувати не лише кінцевий результат, а й послідовність пізнавальних дій студента: постановку запиту, уточнення умов, вибір стра- тегії, перевірку, пояснення та рефлексію. Експериментальні результати засвідчили позитивну динаміку рівнів математичної компетентності, зростання частки аналітичних і рефлексивних дій, а також ознаки перенесення навчального досвіду в площину майбутньої методичної діяльності. Висновки. Педагогіч- но кероване використання ШІ може бути ефективним засобом формування математичних і методич- них компетентностей майбутніх учителів за умови чіткого дидактичного дизайну, людського контролю та орієнтації на процес мислення, а не лише на правильність відповіді. Purpose. The purpose of the article is to theoretically justify and experimentally verify a didactic model of pedagogically guided use of artificial intelligence in developing mathematical competencies of future primary school teachers, as well as to clarify the essence of the cognitive-trajectory tracing method as a tool for analysing students’ learning activity. Methods. The study employed analysis of scholarly and policy sources, pedagogical observation, questionnaires, analysis of student–AI dialogues, and a quasi-experiment with diagnostic, formative, and control stages. Statistical processing of the results was carried out using Student’s t-test. The participants were 33 second-year students majoring in Primary Education from two consecutive academic cohorts. Results. The article proposes a didactic model of AI use in which the role of artificial intelligence shifts from a tool for checking answers and varying task conditions to an object of critical analysis and a means of co-creation. The cognitive-trajectory tracing method is substantiated as a way to record not only the final answer but also the sequence of students’ cognitive actions in interaction with AI, including prompt formulation, clarification of conditions, choice of strategy, verification, explanation, and reflection. The experimental results demonstrated positive dynamics in the levels of mathematical competence, an increase in analytical and reflective actions, and signs of transfer from students’ own learning strategies to their emerging methodological competence as future teachers. Conclusions. Pedagogically guided AI use can serve as an effective means of developing mathematical and methodological competencies in future primary school teachers, provided that learning is based on clear didactic design, human oversight, and a shift of emphasis from answer production to the process of thinking. | |
| dc.identifier.uri | https://ekhsuir.kspu.edu/handle/123456789/22734 | |
| dc.subject | цифрова дидактика | |
| dc.subject | математична компетентність | |
| dc.subject | методична компетентність | |
| dc.subject | метод трасування когнітивної траєкторії | |
| dc.subject | таксономія Блума | |
| dc.subject | підготовка вчителів | |
| dc.subject | digital didactics | |
| dc.subject | mathematical competence | |
| dc.subject | methodological competence | |
| dc.subject | cognitive trajectory tracing method | |
| dc.subject | Bloom’s taxonomy | |
| dc.subject | teacher training. | |
| dc.title | ВІД ГОТОВОЇ ВІДПОВІДІ ДО КЕРОВАНОГО МИСЛЕННЯ: МЕТОД ТРАСУВАННЯ КОГНІТИВНОЇ ТРАЄКТОРІЇ У ВИКОРИСТАННІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ | |
| dc.title.alternative | FROM READY-MADE ANSWERS TO GUIDED THINKING: THE METHOD OF COGNITIVE-TRAJECTORY TRACING IN THE USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE | |
| dc.type | Article |