ФОРМУВАННЯ КРИТИЧНОГО МИСЛЕННЯ ЯК КЛЮЧОВОЇ КОМПЕТЕНТНОСТІ МАЙБУТНІХ УЧИТЕЛІВ ХІМІЇ ЗАСОБАМИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Ключові слова: критичне мислення, майбутні вчителі хімії, штучний інтелект, ситуаційно-методичні задачі, згенерований контент, підготовка вчителів, цифровізація освіти, методична підготовка

Анотація

DOI: https://doi.org/10.26565/2074-8922-2026-86-14

Мета. Обґрунтувати проблеми формування критичного мислення майбутніх учителів хімії в умовах упровадження штучного інтелекту в освітньому процесі закладів вищої педагогічної освіти.

Методи. Дослідження проводилося на базі закладів вищої педагогічної освіти за участю 87 здобувачів бакалаврського рівня вищої освіти за освітньою програмою «Середня освіта (Хімія)». Для збору емпіричних даних використовувався комплекс методів: авторське анкетування за опитувальником «Критичне мислення майбутнього вчителя хімії в умовах використання штучного інтелекту» (24 запитання, шкала Лікерта 1-5 балів); педагогічне спостереження за діяльністю здобувачів під час розв'язування ситуаційно-методичних задач з хімії із залученням ШІ-інструментів; контент-аналіз навчальних продуктів (конспекти уроків, дидактичні матеріали, аналітичні есе); експертне оцінювання за картою з чотирма критеріями. Експеримент охоплював констатувальний і формувальний етапи.

Результати. На констатувальному етапі встановлено, що 24,7 % здобувачів регулярно використовують ШІ-інструменти (ChatGPT, Gemini, Copilot) у навчальній діяльності, однак лише 7,4 % систематично верифікують достовірність ШІ-згенерованого хімічного контенту. Виявлено три стратегії взаємодії здобувачів зі ШІ: «некритичне копіювання» (32,1 %), «часткова верифікація» (44,8 %) та «критичний аналіз» (23,1 %). У 38,4 % навчальних продуктів зафіксовано хімічно некоректний контент, зокрема помилки в хімічних рівняннях, формулах і поясненнях механізмів реакцій. Середній показник якості критичного аналізу ШІ-згенерованого контенту за експертною оцінкою становив 2,1 бала з 5. Після впровадження педагогічних умов на формувальному етапі зафіксовано суттєву позитивну динаміку: частка здобувачів зі стратегією «критичного аналізу» зросла з 23,1 % до 54,3 %; середній показник якості критичного аналізу підвищився з 2,1 до 3,9 бала; частка хімічно некоректних навчальних продуктів скоротилася з 38,4 % до 12,6 %; кількість здобувачів, переконаних у необхідності верифікації ШІ-контенту, зросла з 16,7 % до 23,3 %.

Висновки. Встановлено, що ефективне формування критичного мислення майбутніх учителів хімії в умовах інтеграції ШІ забезпечується сукупністю таких нововведень: цілеспрямоване включення завдань на критичний аналіз ШІ-згенерованого хімічного контенту в систему методичної підготовки; систематичне використання ситуаційно-методичних задач з хімії у взаємодії зі ШІ-інструментами; формування усвідомленого розуміння типових помилок ШІ в хімічному контексті; розвиток рефлексивної культури використання ШІ як інструменту професійної педагогічної діяльності. Результати дослідження доводять, що реалізація визначених нововведень забезпечує якісну зміну характеру взаємодії майбутніх учителів хімії зі ШІ - від некритичного відтворення згенерованого контенту до його усвідомленого, науково обґрунтованого використання в освітній практиці.

Завантаження

##plugins.generic.usageStats.noStats##

Посилання

Androshchuk, A., Maluga, O. (2024). Use of artificial intelligence in higher education: state and trends. International Science Journal of Education & Linguistics, 3(2), 27–35. https://doi.org/10.46299/j.isjel.20240302.04 (in Ukrainian).

Braslavska, O., Sovhira, S. (2023). Preparation of the future chemistry teacher for solving situation-methodical problems. Modern Information Technologies and Innovation Methodologies of Education in Professional Training Methodology Theory Experience Problems, 67, 150-159. https://doi.org/10.31652/2412-1142-2023-67-150-159 (in Ukrainian).

Hrytsai, N., Popeplnytska, O. (2024). Research approach in methodological future science teacher training. Ukrainian Professional Education, (15), 108–117. https://doi.org/10.33989/2519-8254.2024.15.312212 (in Ukrainian).

Gurevych, R., Konoshevskyi, L., Konoshevskyi, O., Voіevoda A., Liulchak, S. (2024). Integration of artificial intelligence in the field of education: problems, challenges, threats, prospects. Modern Information Technologies and Innovation Methodologies of Education in Professional Training Methodology Theory Experience Problems, 72, 170-186. https://doi.org/10.31652/2412-1142-2024-72-170-186 (in Ukrainian).

Kyselova, O. (2024). Implementing Project-Based Learning Using Artificial Intelligence. Problems of Modern Transformations. Series: Pedagogy and Psychology, (4). https://doi.org/10.54929/2786-9199-2024-4-06-02 (in Ukrainian).

Klochko, O. (2024). Development of critical thinking of future teachers of computer science and mathematics using artificial intelligence tools. Modern Information Technologies and Innovation Methodologies of Education in Professional Training Methodology Theory Experience Problems, 72, 14-26. https://doi.org/10.31652/2412-1142-2024-72-14-26 (in Ukrainian).

Kovalchuk, V., Korchevskyi, D., Buriak, D., Buryak, D. (2025). Approaches to the application of artificial intelligence in educational activities. E-Learning TeXnology, 9, 45–52. https://doi.org/10.31865/2709-840092025348843 (in Ukrainian).

Kolomiets, A., Kushnir, O. (2023). Use of artificial intelligence in educational and scientificactivities: opportunities and challenges. Modern Information Technologies and Innovation Methodologies of Education in Professional Training Methodology Theory Experience Problems, 70, 45-57. https://doi.org/10.31652/2412-1142-2023-70-45-57 (in Ukrainian).

Kutsak, L. (2025). Artificial intelligence in modern education: application perspectives and challenges. Modern Information Technologies and Innovation Methodologies of Education in Professional Training Methodology Theory Experience Problems, 74, 27-37. https://doi.org/10.31652/2412-1142-2024-74-27-37 (in Ukrainian).

Umanets, V., Shakhina, I., Rozputnia , B. (2024). Training future computer science teachers to use artificial intelligence technologies in the educational process. Modern Information Technologies and Innovation Methodologies of Education in Professional Training Methodology Theory Experience Problems, 72, 162-169. https://doi.org/10.31652/2412-1142-2024-72-162-170 (in Ukrainian).

Almasri, F. (2024). Exploring the impact of artificial intelligence in teaching and learning of science: a systematic review of empirical research. Research in Science Education, 54(5), 977–997. https://doi.org/10.1007/s11165-024-10176-3

Blonder, R., Feldman-Maggor, Y. (2024). AI for chemistry teaching: responsible AI and ethical considerations. Chemistry Teacher International, 6(4), 385-395. https://doi.org/10.1515/cti-2024-0014

Erduran, S., Levrini, O. (2024). The impact of artificial intelligence on scientific practices: an emergent area of research for science education. International Journal of Science Education, 46(18), 1982–1989. https://doi.org/10.1080/09500693.2024.2306604

Feldman-Maggor, Y., Blonder, R., Alexandron, G. (2025). Perspectives of generative AI in chemistry education within the TPACK framework. Journal of Science Education and Technology, 34, 1-12. https://doi.org/10.1007/s10956-024-10147-3

Yildirim, B., Akcan, A. T. (2024). AI-professional development model for chemistry teacher: artificial intelligence in chemistry education. Journal of Education in Science, Environment and Health (JESEH), 10(4), 161–182. https://doi.org/10.55549/jeseh.741

Опубліковано
2026-05-31