Алгоритми людино-машинної взаємодії з ChatGPT для вирішення прикладних задач освітнього процесу
Вантажиться...
Дата
2026
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
У статті розглянуто специфіку людино-машинної взаємодії з інтелектуальними чат-ботами, зокрема ChatGPT, у процесі розв’язування прикладних освітніх задач. На основі аналізу сучасних досліджень показано, що попри значний потенціал генеративного штучного інтелекту, у науковій літературі відсутні алгоритми, здатні забезпечити структурований, адаптивний і педагогічно вмотивований діалог між учителем, учнем та інтелектуальною системою. Виявлено ключові виклики, зокрема хибне трактування логічних складових у умовах задач, неправильну інтерпретацію намірів користувача, залежність від якості запиту та дисбаланс між освітньою метою і згенерованими відповідями. Доведено, що ефективність взаємодії залежить від точності визначення ролі користувача, логіки побудови запиту та здатності як системи, так і людини-користувача підтримувати послідовну інтелектуальну модель задачі. Запропоновано методичний підхід до формування алгоритмів людино- машинної взаємодії, який передбачає поділ запиту на смислові блоки, фільтрацію другорядної інформації, уточнення наміру та побудову навчальної послідовності у вигляді сесії «умова – аналіз – обчислення – пояснення». На основі прикладу простої математичної задачі продемонстровано, як зміна ролі користувача й алгоритму взаємодії призводить до появи різних підходів формування кінцевої відповіді. Показано, що ChatGPT виконує низку когнітивно орієнтованих операцій – аналіз, семантичне структурування, логічне перетворення. Проте якість результату повністю залежить від правильно організованого діалогу з урахуванням ролей вчитель-користувач або учень-користувач. Отримані результати мають практичну цінність для освітньої сфери: вони дозволяють формувати в учнів навички структурування інформації, критичного читання умов задач і свідомого керування цифровими інструментами. Обґрунтовано перспективу створення спеціалізованого додатку для автоматизації взаємодії вчителя з ChatGPT під час розроблення навчальних задач, тестів та інструктивно-методичних матеріалів, що забезпечить адаптацію контенту до ролі користувача та рівня підготовки учня.
The article examines the specifics of human–machine interaction with intelligent chatbots, particularly ChatGPT, in the process of solving applied educational tasks. Based on recent studies, it is evident that, despite the significant potential of generative artificial intelligence, the scientific literature still lacks algorithms capable of supporting a structured, adaptive, and pedagogically grounded dialogue among a teacher, a student, and an intelligent system. The key challenges identified include incorrect interpretation of logical components in task conditions, misunderstanding of user intentions, reliance on the quality of the prompt, and imbalance between the educational goal and the generated responses. It is demonstrated that interaction effectiveness depends on accurately defining the user’s role, building a clear prompt structure, and ensuring that both the system and the human user maintain a consistent intellectual model of the task. A methodological approach to developing human–machine interaction algorithms is proposed. It includes dividing the prompt into meaningful blocks, filtering secondary information, clarifying the user’s intention, and forming a learning sequence structured as “condition – analysis – calculation – explanation.” Using a simple mathematical problem as an example, the article shows how changes in the user’s role and the interaction algorithm lead to different ways of forming the final answer. It is demonstrated that ChatGPT performs several cognitively oriented operations, such as analysis, semantic structuring, and logical transformation. However, the quality of the result fully depends on a properly organised dialogue that considers the roles of teacher-user and student-user. The findings have practical value for education: they help develop students’ skills in structuring information, critically analysing problem statements, and consciously managing digital tools. The article justifies the prospects for creating a specialised application that would automate teacher interaction with ChatGPT during the preparation of learning tasks, tests, and instructional materials, ensuring that the content adapts to the user’s role and the student’s level of preparation.
The article examines the specifics of human–machine interaction with intelligent chatbots, particularly ChatGPT, in the process of solving applied educational tasks. Based on recent studies, it is evident that, despite the significant potential of generative artificial intelligence, the scientific literature still lacks algorithms capable of supporting a structured, adaptive, and pedagogically grounded dialogue among a teacher, a student, and an intelligent system. The key challenges identified include incorrect interpretation of logical components in task conditions, misunderstanding of user intentions, reliance on the quality of the prompt, and imbalance between the educational goal and the generated responses. It is demonstrated that interaction effectiveness depends on accurately defining the user’s role, building a clear prompt structure, and ensuring that both the system and the human user maintain a consistent intellectual model of the task. A methodological approach to developing human–machine interaction algorithms is proposed. It includes dividing the prompt into meaningful blocks, filtering secondary information, clarifying the user’s intention, and forming a learning sequence structured as “condition – analysis – calculation – explanation.” Using a simple mathematical problem as an example, the article shows how changes in the user’s role and the interaction algorithm lead to different ways of forming the final answer. It is demonstrated that ChatGPT performs several cognitively oriented operations, such as analysis, semantic structuring, and logical transformation. However, the quality of the result fully depends on a properly organised dialogue that considers the roles of teacher-user and student-user. The findings have practical value for education: they help develop students’ skills in structuring information, critically analysing problem statements, and consciously managing digital tools. The article justifies the prospects for creating a specialised application that would automate teacher interaction with ChatGPT during the preparation of learning tasks, tests, and instructional materials, ensuring that the content adapts to the user’s role and the student’s level of preparation.
Опис
Ключові слова
інтелектуальна система, запит, інформаційний шум, роль користувача, intelligent system, prompt, information noise, user role
Бібліографічний опис
Буряк О. Алгоритми людино-машинної взаємодії з ChatGPT для вирішення прикладних задач освітнього процесу [Текст] / О. Буряк // Освіта. Інноватика. Практика : науковий журнал / МОН України, Сумський державний педагогічний ун-т ім. А. С. Макаренка ; [ред. рада: О. Боряк, М. Воскоглу, Т. Лукашова та ін.]. – Суми : [СумДПУ ім. А. С. Макаренка], 2026. – Т. 14, № 1. – С. 28–37. – DOI: https://doi.org/10.31110/2616-650X-vol14i1-004