Настоящее исследование посвящено анализу влияния использования нейронных сетей на развитие критического мышления и технических навыков студентов при изучении математики. Целью работы является выявление потенциала нейросетевых технологий в совершенствовании образовательного процесса и формировании ключевых компетенций обучающихся. В рамках исследования применялись методы статистического анализа, анкетирования, тестирования, а также сравнительный анализ результатов учебной деятельности. Эмпирическую базу составили данные опроса 120 студентов математических специальностей и результаты их успеваемости за период с 2020 по 2023 год. Установлено, что применение нейронных сетей способствует повышению уровня критического мышления студентов на 18% (p<0,01), а также приросту их технических навыков на 23% (p<0,01) по сравнению с контрольной группой. Выявлена положительная корреляция между интенсивностью использования нейросетевых инструментов и академическими достижениями обучающихся (r=0,68; p<0,01). Полученные результаты свидетельствуют о значительном дидактическом потенциале нейронных сетей и открывают перспективы для их более широкого внедрения в образовательную практику. Дальнейшие исследования целесообразно направить на разработку специализированных нейросетевых моделей, адаптированных к специфике математического образования.
The present study is devoted to the analysis of the impact of the use of neural networks on the development of critical thinking and technical skills of students in the study of mathematics. The aim of the work is to identify the potential of neural network technologies in improving the educational process and the formation of key competencies of students. The research used methods of statistical analysis, questionnaires, testing, as well as comparative analysis of learning outcomes. The empirical base consisted of data from a survey of 120 students of mathematical specialties and the results of their academic performance for the period from 2020 to 2023. It was found that the use of neural networks contributes to an increase in the level of critical thinking of students by 18% (p<0.01), as well as an increase in their technical skills by 23% (p<0.01) compared with the control group. A positive correlation was found between the intensity of the use of neural network tools and the academic achievements of students (r=0.68; p<0.01). The results obtained indicate the significant didactic potential of neural networks and open up prospects for their wider implementation in educational practice. It is advisable to direct further research to the development of specialized neural network models adapted to the specifics of mathematical education.