Ссылаться на эту работу следует следующим образом:
А.А.Лоза. Промпт-инжениринг как средство реализации межпредметных связей при изучении физики и географии в школе // Письма в Эмиссия.Оффлайн (The Emissia.Offline Letters): электронный научный журнал. 2026. №7 (июль). ART 3749. URL: http://emissia.org/offline/2026/3749.htm

Специальность ВАК 5.8.2
УДК 372.8

Лоза Алексей Анатольевич
начальник управления информатизации, Российский государственный педагогический университет им. А. И. Герцена, Санкт-Петербург
a.loza@list.ru

Аннотация
Cтатья посвящена проблеме формирования навыков взаимодействия с генеративным искусственным интеллектом у школьников при изучении физики. Рассматривается подготовка школьниками учебно-познавательных промтов, предложены критерии оценивания промтов (ролевая установка, дидактические ограничения, межпредметный синтез, проблемный вопрос), трехуровневая шкала сформированности навыка создания промта. Приводятся примеры учебных промт-шаблонов по тематике региональных (Санкт-Петербург) физико-географических процессов (белые ночи, ледоход на Неве), реализующих межпредметные связи физики и географии.

Ключевые слова: промпт-инжиниринг, искусственный интеллект, критическое мышление, межпредметные связи, физика, география, методика обучения, большие языковые модели.

----------------

Aleksey A. Loza
Head of the Informatization Department, A.I. Herzen State Pedagogical University of Russia, St. Petersburg
a.loza@list.ru

Abstract
The article addresses the issue of developing schoolchildren’s skills in interacting with generative artificial intelligence while studying physics. It examines the process of students preparing educational and cognitive prompts, proposes criteria for evaluating prompts (role‑based setting, didactic constraints, interdisciplinary synthesis, problem‑based question), and introduces a three‑level scale for assessing the level of proficiency in prompt creation. The paper provides examples of educational prompt templates focused on regional (Saint Petersburg) physical and geographical processes (white nights, ice drift on the Neva River) that implement interdisciplinary connections between physics and geography.

Key words: prompt engineering, artificial intelligence, critical thinking, interdisciplinary connections, physics, geography, teaching methodology, large language models.

----------------

Генеративный искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью информационной среды современного учащегося. Проникновение нейросетей в образовательный процесс несет в себе колоссальный дидактический потенциал, однако их бессистемное использование учащимися порождает серьезные педагогические риски. Одним из главных рисков - феномен «когнитивной разгрузки» [1 - 3]: учащиеся, получая мгновенные, порой очень убедительные готовые ответы, перекладывают на ИИ функции анализа, синтеза и оценки информации, что неизбежно приводит к снижению познавательной активности и иллюзии компетентности.

Анализ современной научно-методической литературы показывает, что в настоящее время подходы к интеграции ИИ в обучение физике только формируются. В наших исследованиях [4, 5] поднимаются вопросы необходимости смещения фокуса с запретительных мер на формирование у обучающихся навыков критической верификации ответов ИИ. В частности, было показано, что характерные недостатки нейросетей (таких как склонность к галлюцинациям, неполнота ответов, игнорирование межпредметных связей) могут быть трансформированы учителем в дидактический ресурс для инициирования управляемого познавательного конфликта. Подробно вопросы межпредметных связей физики и географии рассматриваются в [6 - 11].

Верификация ответов ИИ – это, по своей сути, реактивный подход: обучающийся взаимодействует с уже сгенерированным, зачастую некорректным или односторонним контентом. Важным представляется изучить возможность развития проактивного управления диалогом с ИИ. И если в сфере информационных технологий промт-инжиниринг понимается как технический навык точной формулировки запроса для получения нужного алгоритма запроса к ИИ, то в педагогике требуется качественно иная парадигма – необходимо то, что можно обозначить как «промт-инжиниринг в учебно-познавательной деятельности». В отличие от технического, его цель – не получить готовое решение физической задачи, а сконструировать такой запрос к ИИ, который будет содержать дидактические ограничения, заставляя нейросеть выступать в роли тьютора.

В рамках планируемого исследования учащимся будет предложено инициировать межпредметный синтез: будут рассматриваться физико-географические процессы Санкт-Петербурга (гидродинамика Невы, оптика белых ночей, аэродинамика высотных доминант), что потребует от учащихся понимания неразрывной связи фундаментального физического закона и уникальных географических условий региона. Представляется. что формирование навыков учебно-познавательного промт-инжиниринга позволит решить фундаментальную проблему: превратить ИИ из инструмента для получения готового ответа в персонализированный тренажер для развития критического мышления и формирования целостной межпредметной картины мира на примере родного края.

Таким образом, цель предстоящего исследования заключается в теоретическом обосновании и разработке методики формирования навыков учебно-познавательного промт-инжиниринга у учащихся, что может способствовать развитию критического мышления при анализе физико-географических процессов.

Методологическую основу исследования составляет системно-деятельностный подход, рассматривающий учебно-познавательную деятельность как процесс активного конструирования знаний и теория критического мышления, адаптированная к условиям цифровой образовательной среды.

Учащимся предлагается сформулировать промты, моделирующие:

• Сократический диалог, при котором ИИ задает наводящие вопросы, а не выдает готовый ответ.
  
  
• Межпредметный синтез - ИИ интегрирует знания из разных научных областей.
  
  
• Поиск уязвимостей - ИИ намеренно или случайно допускает ошибки для их последующей верификации.

Для повышения интереса школьников к изучению сложных физико-географических явлений, мы делаем опору на анализ геофизических процессов, происходящих в Санкт-Петербурге, взяв для примера общеизвестные явления - белые ночи и ледоход на Неве.

Ниже приводятся два кейса на обозначенную тематику, в каждом из которых содержится простой запрос школьника на тему, поверхностный ответ сети, и далее – учебно-познавательный промт на эту тему, сконструированный школьником.

Кейс 1: Белые ночи

Запрос школьника: «Почему в Петербурге бывают белые ночи?»

Ответ ИИ (поверхностный, без использования межпредметных связей): «Белые ночи бывают из-за высокой географической широты (около 60° с.ш.), Солнце не заходит глубоко за горизонт».

Учебно-познавательный промт (сконструированный школьником): «Ты — астрофизик из Пулковской обсерватории. Я хочу разобраться в процессах образования эффекта белых ночей. Понимая, что белые ночи связаны с широтой 60°, прошу пояснить почему сумерки в Петербурге такие яркие и более длительные по сравнению с Хельсинки или Осло, которые тоже на севере? Объясни мне физическую природу рассеяния света. Составь таблицу: как влажность и аэрозольный состав воздуха над Финским заливом влияют на рефракцию и рассеяние солнечного спектра. Задай мне вопрос: как изменится длительность белых ночей, если широта Петербурга изменится на 1 градус к северу?»

Траектория развития критического мышления: Выявление скрытых географических переменных (влажность, аэрозоли), влияющих на физическое явление. Навык сравнительного анализа и межпредметного синтеза.

Кейс 2: Ледоход на Неве

Запрос школьника: «Почему на Неве бывает ледоход?»

Ответ ИИ (поверхностный, без использования межпредметных связей): «Ледоход бывает весной, когда тает снег и лед на реке».

Учебно-познавательный промт (сконструированный школьником): «Ты — гидролог, изучающий Неву. Я школьник, желающий понять особенности ледохода на Неве — что это явление, не просто таяние льда весной. Докажи мне, используя термодинамику и географию бассейна Невы, что ледоход — это сложное гидродинамическое явление. Не давай готового ответа! Объясни мне роль Ладожского озера как "теплового аккумулятора", почему лед на Неве тоньше, чем на Волге при той же температуре, и как изгибы реки создают заторы. Задай мне расчетный вопрос о силе давления льда на опоры мостов

Траектория развития критического мышления: Переход от бытового понимания к строгому физико-географическому анализу. Навык верификации и поиска методологических ошибок в поверхностных ответах.

Приведенные учебно-познавательные промты содержат:

1. Ролевую установку (астрофизик и гидролог).
   
   
2. Дидактическое ограничение к ИИ (не давать готовых ответов, объяснить, задавать вопросы к школьникам, подготовить сравнительную таблицу).
   
   
3. Требование к межпредметному, региональному синтезу (связь физики и географии Санкт-Петербурга).

Для оценки промтов, конструируемых учащимися, учителю физики предлагается система критериев, показатель по каждому критерию и шкала оценивания от 0 до 2 баллов по каждому показателю, см. таблицу 1.

Таблица 1

Критерии оценивания сформированности навыка учебно-познавательного промт-инжиниринга

Итоговые результаты (полученные от сложения баллов по всем критериям), интерпретируются с позиции наличия трех уровней сформированности навыка эффективного взаимодействия с ИИ:

• Начальный уровень (0-3 балла). Учащийся ограничиваются бытовыми формулировками. ИИ используется лишь в режиме «вопрос-ответ». Запрос не содержит ролевой установки и дидактических ограничений, по сути являясь обычным поисковым запросом, что свидетельствует о начальном этапе знакомства с промт-инжинирингом. Для учителя – это сигнал о необходимости дополнительной методической работы с таким школьником.
  
  
• Базовый уровень (3-6 баллов). Учащийся демонстрирует умение ролевого взаимодействия с ИИ, способен вводить дидактические ограничения. Однако запросы лишены глубокой проблемной составляющей. Например, получив от ИИ поверхностный ответ о том, что белые ночи в Санкт-Петербурге обусловлены высокой географической широтой (около 60 с.ш.) и неглубоким заходом солнца за горизонт, школьник не задает уточняющих вопросов.
  
  
• Продвинутый уровень (более 6 баллов). Ключевое отличие – создание полноценной проблемной ситуации, которая побуждает ИИ к развернутому ответу и позволяет глубже изучить физику явления. Получив такой ответ, учащийся не просто принимает его, а задает уточняющие вопросы, например:


• Почему в городах Осло, Хельсинки, находящихся на приблизительно той же широте, что и Санкт-Петербург, не такие длительные и не такие яркие белые ночи?
  
  
• Как изменится длительность белых ночей, если широта Петербурга изменится на 1 градус к северу?

Разработанная методика и критерии оценивания представляют собой теоретико-методический конструкт, требующий эмпирической проверки. В ближайшей перспективе планируется проведение педагогического эксперимента на базе одной из школ московского района Санкт-Петербурга в 8-9 классах в течение 2026-2027 года. Эксперимент будет включать входную и итоговую диагностику уровня сформированности навыков учебно-познавательного промт-инжиниринга, что позволит оценить эффективность разработанной методики.

Автор заявляет об отсутствии потенциального или явного конфликта интересов.
Данные доступны по запросу, адресованному автору
Исследование проведено без финансовой поддержки.

Литература

1. Норкина, В. М. Проблема развития критического мышления при активном использовании искусственного интеллекта / В. М. Норкина // Проблемы гуманитарных исследований: Сборник всероссийской (национальной) научно-практической конференции, Новосибирск, 11–12 декабря 2025 года. Новосибирск: ИЦ НГАУ "Золотой колос", 2025. С. 551-556. EDN MFXJDJ.

2. Голубинская, А. В. «Когнитивные петли» критического мышления в эпоху генеративных нейросетей / А. В. Голубинская, С. С. Грозов // Философия образования. 2025. Т. 25, № 4. С. 66-79. DOI 10.15372/PHE20250405. EDN OHRTCD.

3. Берман, Н. Д. Преодоление вызовов внедрения ии-агентов в образовательной среде: фокус на этические аспекты и риски / Н. Д. Берман // ЦИТИСЭ. 2025. № 3(45). С. 166-177. EDN MFAQIU.

4. Лаптев, В. В. Верификация результатов поисковых запросов систем искусственного интеллекта как средство инициирования познавательной активности учащихся в общеобразовательном курсе физики / В. В. Лаптев, Л. А. Ларченкова, А. А. Лоза // Открытое образование. 2025. Т. 29, № 4. С. 29-45. DOI 10.21686/1818-4243-2025-4-29-45. EDN ZOUAWJ.

5. Лоза, А. А. Цифровая педагогика в обучении: опыт интеграции искусственного интеллекта в учебный процесс по физике / А. А. Лоза // Физика в системе современного образования (ФССО-2025): Материалы XVIII Международной конференции, Санкт-Петербург, 23–26 июня 2025 года. Санкт-Петербург: Российский государственный педагогический университет им. А. И. Герцена, 2025. С. 501-509. EDN URJLZB.

6. Гаврилова, Т. Н. Значение метапредметных связей для развития познавательных способностей при изучении физики и географии / Т. Н. Гаврилова, В. В. Сергеев // Кооперация науки и практики – путь модернизации и образования : Материалы Всероссийской научно-практической конференции, Чебоксары, 20 января 2026 года. Чебоксары: Общество с ограниченной ответственностью "Центр научного сотрудничества "Интерактив плюс", 2026. С. 225-227. EDN QSDMLC.

7. Шурыгин В. Ю., Краснова Л. А., Дерягин А. В. Реализация межпредметных связей на основе применения цифровых технологий в преподавании физики в вузе // Качество педагогического образования в условиях современных вызовов: сборник научных трудов IX Международного форума по педагогическому образованию (Казань, 24–26 мая 2023 г.). Казань: Казанский (Приволжский) федеральный университет, 2023. С. 505–509. EDN: KPWGLC.

8. Забугина А. А., Маклакова А. А. Использование межпредметных связей при изучении географии и физики в системе СПО // Вестник научных конференций. 2023. № 11–4(99). С. 60–61. EDN: FHRRWE.

9. Андреева Н. С. Межпредметные связи при изучении физики // Вестник науки. 2024. Т. 4, № 6(75). С. 532–539. EDN: ABRFSE.

10. Лазорак О. В. Влияние искусственного интеллекта на развитие критического мышления у студентов университета // Современные наукоемкие технологии. 2026. № 2. С. 182–188. DOI: 10.17513/snt.40688. EDN: WHVKVY.

11. Березовская Н. В. Приоритетные направления реализации межпредметных связей естественнонаучных предметов в школе / Н. В. Березовская, С. В. Фирсова // Аллея науки. 2025. Т. 1, № 3(103). С. 240–244. EDN: LJPORL.

Рекомендовано к публикации:
А.А.Ахаян, доктор педагогических наук, член Редакционной Коллегии

Literature

1. Norkina, V. M. Problema razvitiya kriticheskogo myshleniya pri aktivnom ispol'zovanii iskusstvennogo intellekta / V. M. Norkina // Problemy gumanitarnykh issledovaniy: Sbornik vserossiyskoy (natsional'noy) nauchno-prakticheskoy konferentsii, Novosibirsk, 11–12 dekabrya 2025 goda. Novosibirsk: ITS NGAU "Zolotoy kolos", 2025. S. 551-556. EDN MFXJDJ.

2. Golubinskaya, A. V. «Kognitivnyye petli» kriticheskogo myshleniya v epokhu generativnykh neyrosetey / A. V. Golubinskaya, S. S. Grozov // Filosofiya obrazovaniya. 2025. T. 25, № 4. S. 66-79. DOI 10.15372/PHE20250405. EDN OHRTCD.

3. Berman, N. D. Preodoleniye vyzovov vnedreniya ii-agentov v obrazovatel'noy srede: fokus na eticheskiye aspekty i riski / N. D. Berman // TSITISE. 2025. № 3(45). S. 166-177. EDN MFAQIU.

4. Laptev, V. V. Verifikatsiya rezul'tatov poiskovykh zaprosov sistem iskusstvennogo intellekta kak sredstvo initsiirovaniya poznavatel'noy aktivnosti uchashchikhsya v obshcheobrazovatel'nom kurse fiziki / V. V. Laptev, L. A. Larchenkova, A. A. Loza // Otkrytoye obrazovaniye. 2025. T. 29, № 4. S. 29-45. DOI 10.21686/1818-4243-2025-4-29-45. EDN ZOUAWJ.

5. Loza, A. A. Tsifrovaya pedagogika v obuchenii: opyt integratsii iskusstvennogo intellekta v uchebnyy protsess po fizike / A. A. Loza // Fizika v sisteme sovremennogo obrazovaniya (FSSO-2025): Materialy XVIII Mezhdunarodnoy konferentsii, Sankt-Peterburg, 23–26 iyunya 2025 goda. Sankt-Peterburg: Rossiyskiy gosudarstvennyy pedagogicheskiy universitet im. A. I. Gertsena, 2025. S. 501-509. EDN URJLZB.

6. Gavrilova, T. N. Znacheniye metapredmetnykh svyazey dlya razvitiya poznavatel'nykh sposobnostey pri izuchenii fiziki i geografii / T. N. Gavrilova, V. V. Sergeyev // Kooperatsiya nauki i praktiki – put' modernizatsii i obrazovaniya: Materialy Vserossiyskoy nauchno-prakticheskoy konferentsii, Cheboksary, 20 yanvarya 2026 goda. Cheboksary: Obshchestvo s ogranichennoy otvetstvennost'yu "Tsentr nauchnogo sotrudnichestva "Interaktiv plyus", 2026. S. 225-227. EDN QSDMLC.

7. Shurygin V. YU., Krasnova L. A., Deryagin A. V. Realizatsiya mezhpredmetnykh svyazey na osnove primeneniya tsifrovykh tekhnologiy v prepodavanii fiziki v vuze // Kachestvo pedagogicheskogo obrazovaniya v usloviyakh sovremennykh vyzovov: sbornik nauchnykh trudov IX Mezhdunarodnogo foruma po pedagogicheskomu obrazovaniyu (Kazan', 24–26 maya 2023 g.). Kazan': Kazanskiy (Privolzhskiy) federal'nyy universitet, 2023. S. 505–509. EDN: KPWGLC.

8. Zabugina A. A., Maklakova A. A. Ispol'zovaniye mezhpredmetnykh svyazey pri izuchenii geografii i fiziki v sisteme SPO // Vestnik nauchnykh konferentsiy. 2023. № 11–4(99). S. 60–61. EDN: FHRRWE.

9. Andreyeva N. S. Mezhpredmetnyye svyazi pri izuchenii fiziki // Vestnik nauki. 2024. T. 4, № 6(75). S. 532–539. EDN: ABRFSE.

10. Lazorak O. V. Vliyaniye iskusstvennogo intellekta na razvitiye kriticheskogo myshleniya u studentov universiteta // Sovremennyye naukoyemkiye tekhnologii. 2026. № 2. S. 182–188. DOI: 10.17513/snt.40688. EDN: WHVKVY.

11. Berezovskaya N. V. Prioritetnyye napravleniya realizatsii mezhpredmetnykh svyazey yestestvennonauchnykh predmetov v shkole / N. V. Berezovskaya, S. V. Firsova // Alleya nauki. 2025. T. 1, № 3(103). S. 240–244. EDN: LJPORL.

Лоза Алексей Анатольевич
Российский государственный педагогический университет им. А. И. Герцена, Санкт-Петербург
РИНЦ AuthorID: 1341268
SPIN-код: 5416-0123