В статье представлен опыт реализации модуля по интеграции технологий искусственного интеллекта (ИИ) в проектное обучение физиологии растений в рамках дополнительной общеразивающей программы по агробиологическим наукам в рамках проекта «Предуниверсарий», реализуемом в Астраханском государственном университете имени В. Н. Татищева. Раскрывается авторская методика, в которой обучение нейросети классификации физиологических состояний растений (на примере анализа визуальных признаков дефицита питательных элементов, водного стресса или фотосинтетической активности) и последующая рефлексия ошибок модели выступают дидактическим механизмом формирования операциональных биологических знаний и метапредметных компетенций (в том числе, критического мышления, алгоритмизации и работы с большими данными). Подробно описываются этапы проектной деятельности школьников, приводятся результаты (рост понимания физиологических механизмов, повышение точности классификации разработанных моделей, снижение когнитивных искажений при интерпретации биологических данных) и педагогические выводы об эффективности использования ошибок ИИ как ресурса развития познавательного интереса, формирования устойчивой мотивации к исследовательской работе.

В статье представлен опыт реализации модуля по интеграции технологий искусственного интеллекта (ИИ) в проектное обучение физиологии растений в рамках дополнительной общеразивающей программы по агробиологическим наукам в рамках проекта «Предуниверсарий», реализуемом в Астраханском государственном университете имени В. Н. Татищева. Раскрывается авторская методика, в которой обучение нейросети классификации физиологических состояний растений (на примере анализа визуальных признаков дефицита питательных элементов, водного стресса или фотосинтетической активности) и последующая рефлексия ошибок модели выступают дидактическим механизмом формирования операциональных биологических знаний и метапредметных компетенций (в том числе, критического мышления, алгоритмизации и работы с большими данными). Подробно описываются этапы проектной деятельности школьников, приводятся результаты (рост понимания физиологических механизмов, повышение точности классификации разработанных моделей, снижение когнитивных искажений при интерпретации биологических данных) и педагогические выводы об эффективности использования ошибок ИИ как ресурса развития познавательного интереса, формирования устойчивой мотивации к исследовательской работе.