Світлана Скворцова, Тетяна Симоненко, Кіра Гнезділова СИСТЕМАТИЗАЦІЯ НАВЧАЛЬНОГО МАТЕРІАЛУ З ВИКОРИСТАННЯМ ШІ: АНАЛІТИЧНІ ВИСНОВКИ З ПРАКТИКИ УКРАЇНСЬКИХ УЧИТЕЛІВ
// Наука і освіта. – 2026. – №2. – 89-102.
Світлана Скворцова,
доктор педагогічних наук, професор,
професорка кафедри математики і методики її навчання,
Державний заклад «Південноукраїнський національний педагогічний університет імені К.Д. Ушинського»,
вул. Старопортофранківська, 26, м. Одеса, Україна,
ORCID ID: https://orcid.org/0000-0003-4047-1301
Тетяна Симоненко,
доктор педагогічних наук, професор,
професорка кафедри методики навчання, стилістики та культури української мови,
Черкаський національний університет імені Богдана Хмельницького,
бульв. Шевченка, 81, м. Черкаси, Україна;
Центр українських дослідників у Австрії,
вул. Арбайтергассе, 45, м. Відень, Австрія,
ORCID ID: https://orcid.org/0000-0001-5963-0451
Кіра Гнезділова,
доктор педагогічних наук, професор,
професорка кафедри початкової і спеціальної освіти,
Черкаський національний університет імені Богдана Хмельницького,
бульв. Шевченка, 81, м. Черкаси, Україна,
ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-5226-840X
СИСТЕМАТИЗАЦІЯ НАВЧАЛЬНОГО МАТЕРІАЛУ З ВИКОРИСТАННЯМ ШІ: АНАЛІТИЧНІ ВИСНОВКИ З ПРАКТИКИ УКРАЇНСЬКИХ УЧИТЕЛІВ
АНОТАЦІЯ:
У сучасній педагогіці експоненціальне зростання обсягів інформації актуалізує проблему систематизації знань для запобігання фрагментарності сприйняття та явища «інертного знання». Поява генеративного штучного інтелекту (ШІ) відкриває принципово нові можливості для автоматизації створення ментальних карт і структурно-логічних схем, проте реальний стан впровадження цих інструментів в українських школах залишається малодослідженим. Мета дослідження – виявити рівень, характер і детермінанти використання ШІ-інструментів учителями для систематизації навчального матеріалу, а також визначити латентні чинники, що зумовлюють їхню професійну практику в цьому напрямі. Для досягнення мети застосовано комплексний підхід: на теоретичному етапі – систематичний аналіз літератури та огляд ШІ-сервісів; на емпіричному – масштабне онлайн-опитування 1949 вчителів України за допомогою авторської анкети. Статистична обробка даних включала методи описової статистики та факторний аналіз (метод головних компонент із Varimax-обертанням) у середовищі IBM SPSS Statistics 27. Дослідження підтвердило, що ШІ-інструменти (такі як ChatGPT, MindMeister, Lucidchart та ін.) значно оптимізують час на створення дидактичних матеріалів та знижують когнітивне навантаження учнів. Визначено рейтинг найбільш популярних платформ та ключові завдання, для яких вчителі використовують автоматизоване картування (декомпозиція тем, адаптивне навчання, екстракція даних). Виявлено латентні чинники, що впливають на інтеграцію ШІ, серед яких критичними є рівень цифрової компетентності та навички оперативного проєктування (prompt engineering). Акцентовано на перевагах гібридного підходу «ШІ + людина» для забезпечення контекстуальної точності та критичного переосмислення знань.
КЛЮЧОВІ СЛОВА:
систематизація навчального матеріалу, штучний інтелект, ментальні карти, структурно-логічні схеми, генеративні мовні моделі, цифрова компетентність вчителя
ПОВНИЙ ТЕКСТ СТАТТІ:
ЛІТЕРАТУРА:
3. Batdi V. A meta-analysis study of mind mapping techniques and academic achievement. Anthropologist. 2015. Vol. 20, No. 1–2. P. 62–68.
4. Daccord T. GitMind: Powerful AI mind mapping for education. Tom Daccord Educational Technology. 2024. URL: https://www.tomdaccord.com/blog/gitmind-powerfulai-mindmapping.
5. Dwivedi Y. K., Kshetri N., Hughes L., Slade E. L., Jeyaraj A., Kar A. K., Wright R. «So what if ChatGPT wrote it?» Multidisciplinary perspectives on opportunities, challenges and implications of generative conversational AI for research, practice and policy. International Journal of Information Management. 2023. Vol. 71. Article 102642. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2023.102642
6. Fang M., Abdallah A. K., Vorfolomeyeva O. Collaborative AI-enhanced digital mind-mapping as a tool for stimulating creative thinking in inclusive education for students with neurodevelopmental disorders. BMC Psychology. 2024. Vol. 12, No. 1. Article 488. https://doi.org/10.1186/s40359-024-01975-4
7. Holmes W., Bialik M., Fadel C. Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Boston : Center for Curriculum Redesign, 2019. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.22642.86721
8. Jauhiainen J. S., Garagorry Guerra A. Generative AI and education: Dynamic personalization of pupils’ school learning material with ChatGPT. Frontiers in Education. 2024. Vol. 9. Article 1288723. https://doi.org/10.3389/feduc.2024.1288723
9. Kasneci E., Sessler K., Kuchemann S. et al. ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences. 2023. Vol. 103. Article 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274
10. Kefalis C., Skordoulis C., Drigas A. A systematic review of mind maps, STEM education, algorithmic and procedural learning. Computers. 2025. Vol. 14, No. 6. Article 204. https://doi.org/10.3390/computers14060204
11. Lin X., Jiang Y., Finlayson A. AIMindmaps: Enhancing mind map creation through AI collaboration and user input. HCOMP 2024 WIP : Proceedings of the 32nd ACM Conference on Human Factors in Computing Systems Extended Abstracts. 2024. URL: https://www.humancomputation.com/assets/wip_2024/HCOMP_24_WIP_9.pdf
12. Nesbit J. C., Adesope O. S. Learning with concept and knowledge maps: A meta-analysis . Review of Educational Research. 2006. Vol. 76, No. 3. P. 413–448. https://doi.org/10.3102/00346543076003413
13. Paivio A. Dual coding theory: Retrospect and current status . Canadian Journal of Psychology. 1991. Vol. 45, No. 3. P. 255–287. https://doi.org/10.1037/h0084295
14. Pavlova M. V. Building abstraction: The role of representation and structural alignment in learning causal system categories . Тhe 46th Annual Conference of the Cognitive Science Society: Proceedings. 2024. P. 4848–4855.
15. Schicchi D., Limongelli C., Monteleone V., Taibi D. A closer look at ChatGPT’s role in concept map generation for education . Interactive Learning Environments. 2026. Vol. 34, No. 1. P. 276–296. https://doi.org/10.1080/10494820.2025.2497110
16. Schroeder N. L., Nesbit J. C., Anguiano C. J., Adesope O. O. Studying and constructing concept maps: A metaanalysis . Educational Psychology Review. 2018. Vol. 30, No. 2. P. 433–447. https://doi.org/10.1007/s10648-017-9403-9
17. Shi Y., Yang H., Dou Y., Zeng Y. Effects of mind mapping-based instruction on student cognitive learning outcomes: A meta-analysis . Asia Pacific Education Review. 2023. Vol. 24, No. 3. P. 303–317. https://doi.org/10.1007/s12564-022-09746-9
18. Sweller J. Cognitive load during problem solving: Effects on learning . Cognitive Science. 1988. Vol. 12, No. 2. P. 257–285. https://doi.org/10.1207/s15516709cog1202_4
19. Tendrita M., Hidayati U. AI-based mind mapping in project-based learning: Impact on students’ collaboration skills. JPBI (Jurnal Pendidikan Biologi Indonesia). 2025. Vol. 11, No. 1. P. 370–377.
20. Wang C. et al. Impacts of generative AI on student teachers task performance in mind mapping-based collaborative environment . Computers & Education. 2024. Vol. 221. Article 105113. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2024.105113
21. Ye X., Zhang W., Zhou Y. et al. Improving students programming performance: An integrated mind mapping and generative AI chatbot learning approach . Humanities and Social Sciences Communications. 2025. Vol. 12. Article 558. https://doi.org/10.1057/s41599-025-04846-4
22. Zawacki-Richter O., Marín V. I., Bond M., Gouverneur F. Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education . International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2019. Vol. 16. Article 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
23. Zhai X. Generative large language models for knowledge representation: A systematic review of concept map generation. arXiv. 2025. https://doi.org/10.48550/arXiv.2509.14554
24. Zhang R., Zhang Z., Zhu F., Zhou J., Rao A. Mindalogue: LLM-powered nonlinear interaction for effective learning and task exploration. arXiv. 2024. https://doi.org/10.48550/arXiv.2410.10570























