Цифрові інструменти штучного інтелекту в сучасній біологічній освіті: практичні аспекти та методичні рекомендації

Abstract

У статті розкрито актуальність та практичні засади інтеграції технологій штучного інтелекту (ШІ) у процес підготовки майбутніх фахівців природничих спеціальностей. Доведено, що стрімка діджиталізація та автоматизація професійної діяльності висувають нові вимоги до педагогічних компетентностей, зокрема в контексті використання генеративного ШІ та систем інтелектуального аналізу даних. На основі аналізу останніх досліджень McKinsey Global Institute та наукометричних даних Web of Science обґрунтовано стратегічне значення ШІ для персоналізації навчання та підвищення його інтерактивності. Основну увагу зосереджено на систематизації інноваційних цифрових ресурсів, адаптованих для біологічної освіти. Детально проаналізовано функціональні можливості ШІ-тьютора Khanmigo для опанування складних молекулярних процесів, спеціалізованої мовної моделі BioGPT для верифікації біомедичних даних та застосунку Seek для ідентифікації біорізноманіття за допомогою комп’ютерного зору. Розглянуто роль таких платформ, як Wildlife Insights, PlantVillage та Global Forest Watch, у розвитку дослідницьких навичок студентів під час польових практик та екологічного моніторингу. Висвітлено потенціал системи PAWS як прикладу застосування алгоритмічного мислення для охорони навколишнього середовища. Автором розроблено та обґрунтовано комплекс методичних рекомендацій для викладачів щодо ефективного впровадження ШІ. Акцентовано на важливості промпт-інжинірингу, критичного оцінювання результатів роботи нейромереж, верифікації фактів та суворого дотримання принципів академічної добро- чесності. Зроблено висновок, що впровадження ШІ сприяє трансформації студента-біолога у фахівця з біоінформатики, здатного працювати з Big Data. Водночас наголошується, що ШІ виступає адаптивним помічником, тоді як ключова роль у контролі якості освітнього процесу та етичному вихованні залишається за викладачем.

The article reveals the relevance and practical principles of integrating artificial intelligence (AI) technologies into the process of training future natural science specialists. It is proved that rapid digitalization and automation of professional activities pose new requirements for pedagogical competencies, particularly in the context of using generative AI and intelligent data analysis systems. Based on the analysis of recent research by the McKinsey Global Institute and scientometric data from Web of Science, the strategic importance of AI for personalizing learning and increasing its interactivity is substantiated. The primary focus is placed on the systematization of innovative digital resources adapted for biological education. The functional capabilities of the AI tutor Khanmigo for mastering complex molecular processes, the specialized language model BioGPT for verifying biomedical data, and the Seek application for biodiversity identification using computer vision are analyzed in detail. The role of platforms such as Wildlife Insights, PlantVillage, and Global Forest Watch in developing students' research skills during fieldwork and environmental monitoring is considered. The potential of the PAWS system is highlighted as an example of applying algorithmic thinking for environmental protection. The author has developed and substantiated a complex of methodological recommendations for educators regarding effective AI implementation. Emphasis is placed on the importance of prompt engineering, critical evaluation of neural network outputs, fact verification, and strict adherence to the principles of academic integrity. It is concluded that the implementation of AI contributes to the transformation of a biology student into a bioinformatics specialist capable of working with Big Data. At the same time, it is emphasized that AI acts as an adaptive assistant, while the key role in quality control of the educational process and ethical upbringing remains with the teacher.