АЛГОРИТМІЧНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ РЕВЕРСИВНОЇ ГЕНЕРАЦІЇ ТРИГОНОМЕТРИЧНИХ ЗАВДАНЬ ЗАСОБАМИ ОБ’ЄКТНО-ОРІЄНТОВАНОГО МОДЕЛЮВАННЯ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.31110/fmo2026.v41i2-02

Ключові слова:

тригонометричні рівняння, автоматизація навчання, реверсивне конструювання задач, мова Python, бібліотека SymPy, диференційоване навчання

Анотація

Формулювання проблеми. У статті представлено результати розробки та практичного впровадження алгоритмічної системи для автоматизації підготовки дидактичних матеріалів з розділу тригонометрії. Основна ідея дослідження ґрунтується на переході від традиційного механічного підбору задач до моделі реверсивного конструювання рівнянь. Запропонований підхід передбачає, що програмний алгоритм генерує математичну умову, виходячи із заздалегідь визначеної відповіді (коренів), що дає можливість вчителю миттєво створювати велику кількість варіативних завдань однакового рівня складності для забезпечення індивідуальної траєкторії навчання.

Матеріали і методи. Технічна реалізація системи виконана мовою програмування Python із залученням бібліотеки символьних обчислень SymPy. У роботі детально описано розроблену архітектуру класів, що охоплюють різні типи тригонометричних рівнянь: від базових до однорідних та таких, що розв’язуються методом введення нової змінної. Важливою технічною характеристикою алгоритму є автоматична верифікація області допустимих значень та фільтрація сторонніх коренів ще на етапі синтезу умови задачі, що гарантує абсолютну математичну точність кожного генерованого завдання.

Результати. Описана система є ефективною не лише для оперативного контролю знань, а й для організації самостійної роботи учнів у дистанційному та змішаному форматах. Наявність автоматично згенерованих покрокових розв’язків дозволяє здобувачам освіти самостійно опановувати алгоритми розв’язання складних завдань, мінімізуючи прогалини у знаннях без постійного втручання педагога. Ефективність запропонованої методики перевірено під час практичної апробації на базі ліцею у Чернівецькій області. Аналіз результатів експерименту показав, що систематичне використання персоналізованих завдань дозволило учням краще засвоїти методи тригонометричних перетворень, а середній бал успішності в експериментальних групах зріс на 15–20%.

Висновки. Авторами встановлено, що впровадження таких цифрових інструментів суттєво розвантажує вчителя, звільняючи час для творчої методичної діяльності та індивідуальної роботи з учнями. У висновках визначено перспективи масштабування реверсивного алгоритму для інших тем курсу алгебри та математичного аналізу.

Завантажити

Дані для завантаження поки недоступні.

Посилання

Bodnaruk, S. B., Kolisnyk, R. S., & Sikora, V. S. (Eds.). (2024). Rivniannia i nerivnosti v starshii shkoli. Metodychni rekomendatsii [Equations and inequalities in high school: Methodological recommendations]. Chernivtsi National University. (in Ukrainian)

Volianska, O., & Lemishko, I. I. (2017). Vykorystannia kompiuternykh tekhnolohii pid chas vyvchennia tryhonometrychnykh rivnian [The use of computer technologies in studying trigonometric equations]. In Aktualni problemy teorii i metodyky navchannia matematyky (pp. 100–101). National Pedagogical Dragomanov University. (in Ukrainian)

Ister, O. S., & Yerhina, O. V. (2018). Alhebra i pochatky analizu (profilnyi riven): Pidruchnyk dlia 10 klasu zakladiv zahalnoi serednoi osvity [Algebra and beginnings of analysis (profile level): Textbook for grade 10]. Geneza. (in Ukrainian)

Merzliak, A. H., Nomirovskyi, D. A., Polonskyi, V. B., & Yakir, M. S. (2018). Alhebra i pochatky analizu: Profilnyi riven (pochatok vyvchennia z 8 klasu): Pidruchnyk dlia 10 klasu zakladiv zahalnoi serednoi osvity [Algebra and beginnings of analysis: Profile level]. Himnaziia. (in Ukrainian)

Ministry of Education and Science of Ukraine. (2017a). Navchalna prohrama z matematyky (alhebra i pochatky analizu ta heometriia) dlia uchniv 10–11 klasiv zakladiv zahalnoi serednoi osvity. Riven standartu [Mathematics curriculum for grades 10–11. Standard level]. URL: https://mon.gov.ua/storage/app/media/zagalna%20serednya/programy-10-11-klas/2018-2019/matematika.-riven-standartu.docx (in Ukrainian)

Ministry of Education and Science of Ukraine. (2017b). Navchalna prohrama z matematyky dlia uchniv 10–11 klasiv (pochatok vyvchennia na pohlyblenomu rivni z 8 klasu) [Mathematics curriculum for grades 10–11 (advanced level)]. URL: https://mon.gov.ua/storage/app/media/zagalna%20serednya/programy-10-11-klas/2018-2019/matematika-poglibl-rivenfinal.docx (in Ukrainian)

Ministry of Education and Science of Ukraine. (2017c). Navchalna prohrama z matematyky dlia uchniv 10–11 klasiv. Profilnyi riven [Mathematics curriculum for grades 10–11. Profile level]. URL: https://mon.gov.ua/storage/app/media/zagalna%20serednya/programy-10-11-klas/2018-2019/matematika-profilnij-rivenfinal.docx (in Ukrainian)

Nelin, Ye. P. (2018). Alhebra i pochatky analizu (profilnyi riven): Pidruchnyk dlia 10 klasu zakladiv zahalnoi serednoi osvity [Algebra and beginnings of analysis (profile level)]. Ranok. (in Ukrainian)

Ali, A., & Khusro, S. (2024). SA-MEAS: Sympy-based automated mathematical equations analysis and solver. SoftwareX, 25, 101596. https://doi.org/10.1016/j.softx.2023.101596

Chan, K. W., Ali, F., Park, J., Sham, K. S. B., Tan, E. Y. T., Chong, F. W. C., Qian, K., & Sze, G. K. (2025). Automatic item generation in various STEM subjects using large language model prompting. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8, 100344. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100344

Fitri, P., Hartono, Y., & Meryansumayeka, M. (2025). Learning proof of trigonometric identities with ChatGPT. Journal of Honai Math, 8(1), 43–56. https://doi.org/10.30862/jhm.v8i1.755

Karbasi, K., Hong, K., Samadi, M. A., & Pottie, G. (2025). Multi-Agent Collaborative Framework For Math Problem Generation. 613–618. https://doi.org/10.5281/zenodo.15870246

Завантаження

Опубліковано

30.04.2026

Як цитувати

Боднарук, С., & Рибчинський, Н. (2026). АЛГОРИТМІЧНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ РЕВЕРСИВНОЇ ГЕНЕРАЦІЇ ТРИГОНОМЕТРИЧНИХ ЗАВДАНЬ ЗАСОБАМИ ОБ’ЄКТНО-ОРІЄНТОВАНОГО МОДЕЛЮВАННЯ. Фізико-математична освіта, 41(2), 18-27. https://doi.org/10.31110/fmo2026.v41i2-02