| dc.contributor.author | Білинський, Й. Й. | uk |
| dc.contributor.author | Камінський, О. С. | uk |
| dc.contributor.author | Bilynsky, Yo. Yo. | uk |
| dc.contributor.author | Kaminskyi, O. S. | uk |
| dc.date.accessioned | 2025-10-21T11:13:00Z | |
| dc.date.available | 2025-10-21T11:13:00Z | |
| dc.date.issued | 2025 | uk |
| dc.identifier.citation | Білинський Й. Й., Камінський О. С. Застосування штучного інтелекту в дослідницьких завданнях з курсу загальної фізики // Вісник Вінницького політехнічного інституту. 2025. № 4. С. 201-206. DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2025-181-4. | uk |
| dc.identifier.issn | 1997-9266 | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/49829 | |
| dc.description.abstract | The scientific justification is presented and the prospects for the application of artificial intelligence in solving research
problems in the course of general physics are considered. The authors emphasize that artificial intelligence is used in many
areas of modern production, education, and science. The development of modern machine learning technologies at the
beginning of the 21st century provided a significant breakthrough in the implementation of artificial intelligence in the educational process. The process of introducing AI into the educational process of many countries has begun at the state level,
even entire ministries have been created that deal only with this problem. Artificial intelligence in education can be applied in
the form of interactive platforms and chatbots that provide students with instant answers to questions and can apply mathematical tools to significantly facilitate and accelerate the solution of physical problems. This is especially important for the
research tasks. But the question arises - how correctly AI copes with the tasks set. The work tested modern AIs such as
ChatGPT-4turbo, DeepSeek, Copilot, Gemini 2.0, Claude, Grok regarding the reliability of solving research physical tasks. In
order to systematize the results of the study, a classification of physics tasks was proposed, which were divided into groups
according to the content and degree of generalization, the nature of the formulation, the method of solution and research,
and the didactic purpose, depending on the requirements of the task. Three main types of tasks related to solving research
problems are considered: tasks in which the research begins with the beginning of the solution; tasks in which an intermediate result obtained in the form of a functional dependence is investigated; tasks in which the final result of the solution is
investigated. To do this, each of the considered AIs was offered 30 tasks for consideration, the list of which included tasks of
each type from the above classification of research tasks and tasks of increased complexity. Based on the conducted research, it was found that the tested AIs, such as ChatGPT-4turbo, DeepSeek, Copilot, Gemini 2.0, Claude, correctly solve
about 60 % of the research problems, and with an incorrect solution, the deviation from the correct answer ranges from
several percent to several times. The Grok AI shows a slightly worse result both in terms of the percentage of correctly
solved problems (50%) and in terms of deviation from the true result. Based on the nature of the interpretation of the answers, we can confidently say that it is AI with a developed reasoning ability (in our research, these are ChatGPT-4turbo,
DeepSeek, Copilot, Gemini 2.0, Claude) that show the best results when solving research tasks and tasks of increased
complexity. The results of the research showed the possibility of using AI to facilitate and accelerate the solution of research
problems, provided that the results are verified, since today it can be considered that AI is still in the learning stage. At the
same time, the role of the teacher is not decreasing, but, on the contrary, increasing. | en_US |
| dc.description.abstract | Науково обґрунтовано та розглянуто перспективи застосування штучного інтелекту для розв`я
зання задач дослідження в курсі загальної фізики. Автори наголошують на тому, що штучний інте
лект застосовується в багатьох галузях сучасного виробництва, освіти та науки. Розвиток техно
логій машинного навчання на початку 21 століття забезпечив значний прорив у впровадженні штуч
ного інтелекту в освітній процес. Розпочався процес впровадження ШІ в освітній процес багатьох
країн на державному рівні, навіть створені цілі міністерства, які займаються тільки цією проблемою.
Штучний інтелект в освіті можна застосовувати у вигляді інтерактивних платформ та чат-ботів,
які надають студентам миттєві відповіді на запитання та можуть застосувати математичний
апарат для значного полегшення та пришвидшення розв`язування фізичних задач. Особливо це має
значення для задач дослідницького характеру. Але актуальним постає питання: «наскільки коректно
ШІ справляється з поставленими завданнями?». В роботі проведено тестування сучасних ШІ, таких
як ChatGPT-4turbo, DeepSeek, Copilot, Gemini 2.0, Claude, Grok щодо достовірності розв`язання саме
дослідницьких фізичних завдань. З метою систематизації результатів дослідження запропоновано
класифікацію завдань з фізики, які поділено на групи за змістом і ступенем узагальнення, за характе
ром формулювання, за способом розв`язування та дослідження, за дидактичною метою, залежно від
вимог поставленого завдання. Розглянуто три основні типи завдань, пов`язаних з розв`язанням задач
дослідження: задачі, в яких дослідження починається з початку розв`язання; задачі, в яких досліджу
ється проміжний, отриманий у вигляді функціональної залежності результат; задачі, в яких дос
ліджується кінцевий результат розв`язання. Для цього кожному з розглянутих ШІ запропоновано для
розгляду 30 задач, в переліку яких були задачі з кожного типу з вищезазначеної класифікації задач
дослідження та задачі підвищеної складності. На основі проведених досліджень встановлено, шо про
тестовані ШІ, такі як ChatGPT-4turbo, DeepSeek, Copilot, Gemini 2.0, Claude, правильно розв`язують
близько 60 % задач на дослідження, а у разі неправильного розв`язку відхилення від правильної відповіді
становить від декількох відсотків до декількох разів. ШІ Grok показує дещо гірший результат як за
відсотком правильно розв`язаних задач (50 %), так і за відхиленням від істинного результату. За
характером трактування відповідей можна впевнено сказати, що саме ШІ з розвинутою здатністю
до міркувань (в наших дослідженнях це ChatGPT-4turbo, DeepSeek, Copilot, Gemini 2.0, Claude) показу
ють кращий результат розв`язування задач на дослідження та задач підвищеної складності. Резуль
тати досліджень показали можливість використання ШІ для полегшення та пришвидшення
розв`язування дослідницьких задач за умови перевірки результатів, оскільки наразі можна вважати,
шо ШІ знаходяться поки що на етапі навчання. При цьому роль викладача не зменшується, а навпаки
— зростає. | uk_UA |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Вінницького національного технічного університету. № 4 : 201-206. | uk |
| dc.subject | задачі на дослідження | uk |
| dc.subject | курс загальної фізики | uk |
| dc.subject | штучний інтелект | uk |
| dc.subject | дослідження | uk |
| dc.subject | класифікація | uk |
| dc.subject | research tasks | uk |
| dc.subject | general physics course | uk |
| dc.subject | artificial intelligence | uk |
| dc.subject | research | uk |
| dc.subject | classification | uk |
| dc.title | Застосування штучного інтелекту в дослідницьких завданнях з курсу загальної фізики | uk |
| dc.title.alternative | Application of Artificial Intelligence in Research Tasks in the General Physics Course | en_US |
| dc.type | Article, professional native edition | |
| dc.identifier.udc | 371.3 | uk |
| dc.relation.references | https://visnyk.vntu.edu.ua/index.php/visnyk/article/view/3320 | uk |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.31649/1997-9266-2025-181-4 | uk |
| dc.identifier.orcid | https://orcid.org/ORCID:0000-0002-9659-7221 | uk |