РЕШЕНИЕ ФИЗИЧЕСКИХ ЗАДАЧ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ CHATGPT, GEMINI И DEEPSEEK

Боковая панель статьи

PDF (узбекский (латиница))
Опубликован: 2025-06-05
DOI: https://doi.org/10.66073/researchfocus.v4i5.1604
Ключевые слова:
Искусственный интеллект, физические проблемы, ChatGPT, Gemini, DeepSeek, механика, молекулярная физика, образовательные технологии, большие языковые модели, сравнительный анализ

Основное содержимое статьи

Расулов Шохрух Мусинжон угли
Ферганский государственный университет, студент 4 курса направления физики
Ахмедов Баходир Бахрамович
Доцент Ферганского государственного университета, f.-m.f.b.f.d.

Аннотация

В статье проводится сравнительный анализ эффективности современных моделей искусственного интеллекта — ChatGPT, Gemini и DeepSeek — при решении задач по физике. В ходе исследования для каждой модели были отобраны и решены 130 физических задач (100 по механике, 30 по молекулярной физике), подходящих / для программ высшего образования в Узбекистане. Результаты показали, что успешность моделей ChatGPT и DeepSeek в разделе механики составила 92%, тогда как успешность модели Gemini составила 85%. В разделе молекулярной физики DeepSeek показал относительно высокий результат. В статье анализируются ошибки, допускаемые моделями, и объясняются причины их возникновения. Результаты исследования выявляют возможности использования искусственного интеллекта в преподавании физики и служат важной основой для разработки практических рекомендаций для педагогов.

Информация о статье

Выпуск

Том 4 № 5 (2025): Research Focus International Scientific Journal. Том 4, выпуск 5 (2025)

Раздел

01.00.00 – Физико-математические науки
Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Как цитировать

РЕШЕНИЕ ФИЗИЧЕСКИХ ЗАДАЧ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ CHATGPT, GEMINI И DEEPSEEK. (2025). Research Focus International Scientific Journal, 4(5), 8-15. https://doi.org/10.66073/researchfocus.v4i5.1604

Библиографические ссылки

Mirziyoyev, Sh. M. (2024). Sun’iy intellekt texnologiyalarini 2030-yilgacha rivojlantirish strategiyasini tasdiqlash to‘g‘risida. PQ-358-son qaror, 14-oktabr. O‘zbekiston Respublikasi Prezidenti qarori.

Shoaxmedova, N., & Yusupova, D. (2023). Ta’limda sun’iy intellekt texnologiyalarini qo‘llash imkoniyatlari. Raqamli iqtisodiyot va axborot texnologiyalari, 1(1), 36–42.

Mustafoyev, O. (2024). Sun’iy intellekt texnologiyalari asosida o‘quvchilarning o‘quv faoliyatini faollashtirishning shakl, metod va vositalari. Buxoro davlat pedagogika instituti jurnali, 4(4), 55–60. (Onlayn)

Liang, Y., Zou, D., Xie, H., & Wang, F. L. (2023). Exploring the potential of using ChatGPT in physics education. Smart Learning Environments, 10, Article 52. https://doi.org/10.1186/s40561-023-00273-7

Wang, K. D., Burkholder, E., Wieman, C., Salehi, S., & Haber, N. (2023). Examining the potential and pitfalls of ChatGPT in science and engineering problem-solving. arXiv preprint, arXiv:2310.08773 [cs.AI].

OpenAI. (2023). GPT-4 Technical Report. arXiv preprint, arXiv:2303.08774 [cs.CL].

Gemini Team. (2024). Gemini: A family of highly capable multimodal models. arXiv preprint, arXiv:2312.11805 [cs.CL].

Brodsky, S. (2025, February 4). DeepSeek shows there’s room for more AI players. IBM News. (Onlayn)

Mamatova, G., & Ismoilov, H. (2024). Mustaqil ta’limda sun’iy intellektdan foydalanish. Universal xalqaro ilmiy jurnal, 1(12), 599–602. (Onlayn)