Журналы — Педагогические технологии — Выпуск №3/2026
Емельянов А. М.
Применение современных нейросетей в алгоритме проектирования урока с точки зрения требований новых ФГОС
В статье анализируются возможности применения современных нейросетевых моделей при проектировании урока в соответствии с требованиями Федеральных государственных образовательных стандартов нового поколения (ФГОС). На основе девятиэтапного алгоритма проектирования урока рассматриваются типы нейросетей (большие языковые модели, генеративные модели, модели компьютерного зрения, рекомендательные системы), способные поддерживать каждый этап педагогического проектирования. Использованы современные исследования по цифровизации образования, педагогическому дизайну и искусственному интеллекту. Показано, что использование нейросетей позволяет оптимизировать труд педагога, повысить качество учебных материалов, обеспечить персонализацию и усилить метапредметный компонент обучения.
Ключевые слова: ФГОС, проектирование урока, искусственный интеллект, нейросети, генеративные модели, большие языковые модели, цифровые образовательные технологии, педагогический дизайн
Using Modern Neural Networks in a Lesson Design Algorithm in Accordance with the New Federal State Educational Standards
Alexey M. Yemelyanov, PhD Candidate, Department of Theory and Practice of Primary Education, Moscow State Pedagogical University, Moscow
Abstract. This article analyzes the potential of using modern neural network models in lesson design in accordance with the requirements of the new generation of Federal State Educational Standards (FSES). Using a nine-stage lesson design algorithm, we examine the types of neural networks (large language models, generative models, computer vision models, and recommender systems) capable of supporting each stage of instructional design. Contemporary research on the digitalization of education, instructional design, and artificial intelligence is utilized. It is shown that the use of neural networks optimizes teacher performance, improves the quality of educational materials, ensures personalization, and enhances the meta-subject component of learning.
Keywords: FSES, lesson design, artificial intelligence, neural networks, generative models, large language models, digital educational technologies, instructional design
