Воскоглой Майкл Гр.Voskoglou Michael Gr.Abdel-Badeeh M. SalemАбдел-Баді М. Салем2020-10-152020-10-152020Voskoglou, Michael Gr. Machine Learning Techniques for Teaching Mathematics [Text] / Michael Gr. Voskoglou, Abdel-Badeeh M. Salem // Фізико-математична освіта : науковий журнал / Міністерство освіти і науки України, Сумський державний педагогічний університет імені А. С. Макаренка, Фізико-математичний факультет ; [редкол.: М. П. Вовк, М. Гр. Воскоглу, Т. Г. Дерека та ін.]. – Суми : [СумДПУ імені А. С. Макаренка], 2020. – Вип. 2 (24). – С. 17–25. – DOI: 10.31110/2413-1571-2020-024-2-003.https://repository.sspu.edu.ua/handle/123456789/9408Formulation of the problem. Famous social thinkers of our times are speaking about a forthcoming new industrial revolution that will be characterized by the development of an advanced Internet of things and energy, and by the cyber-physical systems controlled through it. There is no doubt that our students should take full advantage of the potential that the new digital technologies can bring for improving their learning skills. Materials and methods. This treatise has a review character. The methods of analysis used are based on already reported researches. Results. The article focuses on the role that the artificial teaching and learning of mathematics could play for education in the forthcoming era of the new industrial revolution Starting with a brief review of the traditional learning theories and methods of teaching mathematics, the article continues by studying the use of computers and of applications of artificial intelligence in mathematics education. Conclusions. The advantages and disadvantages of artificial with respect to traditional learning are discussed as well as the perspectives for future research on the subject.Постановка проблеми. Відомі мислителі нашого часу говорять про майбутню нову індустріальну революцію, яка характеризуватиметься розвиненим Інтернетом речей і енергії та керованими через неї кібер-фізичними системами. Немає сумнівів, що наші студенти повинні вміти використовувати потенціал, який нові цифрові технології можуть принести для вдосконалення їх навичок. Матеріали та методи. Дана стаття має оглядовий характер. Використовуються методи аналізу існуючих досліджень з даної проблематики. Результати. У статті приділяється увага ролі машинного навчання та вивчення математики для освіти в майбутній епосі нової промислової революції. Наведено короткий огляд традиційних теорій та методів навчання математики. Досліджено можливості використання комп'ютерів та додатків штучного інтелекту в навчанні математики. Висновки. У статті обговорюються переваги та недоліки машинного відносно традиційного навчання, а також перспективи подальших досліджень з цього питання.eninternet of things and energy (IoT & E)learning theories“5E’s”teaching methodAPOS/ACE instructional treatment of mathematicsflipped learning (FL)artificial intelligence (AI)e-learningmachine learning (ML)smart learning system (SLS)ontological engineeringcase-based reasoning (CBR)social robotsінтернет речей та енергії (IoT & E)теорії навчанняметод навчання "5E"APOS/ACE навчання математикиперевернуте навчанняштучний інтелект (ШІ)електронне навчаннямашинне навчаннярозумна система навчанняонтологічна інженеріяміркування на базі прецедентів (ЦБР)соціальні роботиArticle10.31110/2413-1571-2020-024-2-003