ОСОБЛИВОСТІ ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧ З КУРСІВ БІЗНЕС-МАТЕМАТИКА ТА СТАТИСТИКА АНГЛІЙСЬКОЮ МОВОЮ ЗАСТОСУНКАМИ ГЕНЕРАТИВНОГО ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.31732/2663-2209-2025-79-254-260

Ключові слова:

генеративний штучний інтелект, бізнес-математика, статистика, англійська мова, постплагіат

Анотація

У цій публікації досліджено особливості використання генеративного штучного інтелекту (ГШІ) для розв'язання задач з курсів бізнес-математики та статистики, що викладаються англійською мовою. Зважаючи на широке впровадження ГШІ в освітній процес, ця тема є надзвичайно актуальною як для студентів, так і для викладачів.

Для дослідження були обрані одні з найпоширеніших на сьогодні ГШІ: ChatGPT, Gemini, Copilot та Grok. Задачі, що пропонувалися для розв'язання англійською мовою, мали заздалегідь відомі способи та результати, що забезпечувало об'єктивність аналізу. Для підвищення валідності дослідження задачі були розподілені за ступенями складності: прості та складні.

За результатами дослідження виявлено: задачі з бізнес-математики та статистики коректно розпізнаються ГШІ за умови подачі англійською мовою та наявності частково формалізованого опису; прості задачі (на обчислення, пошук відсотків, обробку рядів даних тощо) успішно вирішуються всіма розглянутими застосунками ГШІ. Однак, ступінь деталізації пояснень варіюється; наприклад, Copilot надає менш розгорнуті відповіді без додаткових пояснень; складні задачі, зокрема транспортні або ті, що потребують застосування комбінованих статистичних методів, викликають значні труднощі у ГШІ. Результати можуть бути частково правильними або повністю помилковими. Особливо проблемними для ГШІ виявилися задачі з великою кількістю змінних або зміненими умовами (наприклад, розбіжність між запасами та потребами в транспортній задачі).

Ймовірність використання ГШІ як основи для плагіату при вирішенні складних задач з бізнес-математики та статистики англійською мовою залишається низькою.

На основі отриманих результатів рекомендовано: уникати використання у завданнях для самостійної роботи студентів задач, які легко вирішуються ГШІ; проводити розв'язання таких задач в аудиторіях з індивідуальними варіантами вихідних даних для кожного здобувача освіти; активно використовувати засоби ГШІ для створення навчальних матеріалів, зокрема варіативних задач;запроваджувати завдання, орієнтовані на пояснення логіки рішення, а не лише на отримання кінцевої відповіді.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Біографії авторів

Володимир Троцько, ВНЗ "Університет економіки та права "КРОК"

Кандидат військових наук, старший науковий співробітник, доцент кафедри комп’ютерних наук, ВНЗ «Університет економіки та права «КРОК», Київ, Україна

Ігор Чернозубкін, ВНЗ «Університет економіки та права «КРОК»

Кандидат технічних наук, доцент кафедри комп’ютерних наук, ВНЗ «Університет економіки та права «КРОК», м. Київ, Україна

Ілона Новак, ВНЗ «Університет економіки та права «КРОК»

Завідувачка кафедри іноземних мов та загальноосвітніх дисциплін, ВНЗ «Університет економіки та права «КРОК», м. Київ, Україна

Посилання

Awang, L. A., Yusop, F. D., & Danaee, M. (б.д.). Current practices and future direction of artificial intelligence in mathematics education: A systematic review. https://www.iejme.com/download/current-practices-and-future-direction-of-artificial-intelligence-in-mathematics-education-a-16006.pdf

Бойко, В. М. (2022). Сучасні технології навчання бізнес-математики в університеті. Видавництво КНУ.

Castillo, R. (2015). Transportation Problem. https://www.researchgate.net/publication/319393263_Transportation_Problem

Eaton International Journal for Educational Integrity. (2025). https://doi.org/10.1007/s40979-025-00187-6

Gabriel, F., Kennedy, J. P., Marrone, R., & Leonard, S. (б.д.). Pragmatic AI in education and its role in mathematics learning and teaching. https://www.nature.com/articles/s41539-025-00315-4

Holmes, A., Illowsky, B., & Dean, S. (б.д.). Introductory Business Statistics. https://openlibrary-repo.ecampusontario.ca/jspui/bitstream/123456789/486/1/introductory-business-statistics-33.86.pdf

Ковальчук, І. П. (2023). Використання штучного інтелекту в освіті: перспективи для викладання математики і статистики. Вісник Київського університету. Серія «Педагогіка і психологія», (74), 58–66.

Мельник, Т. В. (2024). Використання комп’ютерних додатків у курсі статистики для студентів економічних спеціальностей. Науковий вісник НЛТУ України, 34(1), 105–112.

Olivier, J.-P. (б.д.). Business Math a Step-by-Step Handbook 2023-A-D. Lyryx Learning Inc. https://collection.bccampus.ca/textbooks/business-math-a-step-by-step-handbook-2023-a-d-lyryx-learning-inc-447/

Ramki, H. (б.д.). The 21 best generative AI tools in 2025. Zapier. https://zapier.com/blog/generative-ai-tools/

Штучний інтелект у вищій освіті: ризики та перспективи інтеграції. (2024, липень 1 – серпень 11). Матеріали всеукраїнського науково-педагогічного підвищення кваліфікації. https://cuesc.org.ua/images/informlist/%D0%9C%D0%B0%D0%BA%D0%B5%D1%82%20advanced_training_OLA.pdf

Downloads

Опубліковано

2025-09-30

Як цитувати

Троцько, В., Чернозубкін, І., & Новак, І. (2025). ОСОБЛИВОСТІ ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧ З КУРСІВ БІЗНЕС-МАТЕМАТИКА ТА СТАТИСТИКА АНГЛІЙСЬКОЮ МОВОЮ ЗАСТОСУНКАМИ ГЕНЕРАТИВНОГО ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ. Вчені записки Університету «КРОК», (3(79), 254–260. https://doi.org/10.31732/2663-2209-2025-79-254-260

Номер

Розділ

Розділ 2. Управління та адміністрування