в статье проанализированы возможности генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) в образовании в целом и обоснована целесообразность его использования в обучении физике студентов бакалавриатов информационно-технических направлений. На основе контент-анализа научных публикаций, сопоставительного анализа учебных планов, вторичного анализа масштабных опросов студентов и преподавателей российских вузов, а также методов педагогического проектирования предложена адаптивная образовательная стратегия. Она смещает акцент с запретительных практик в использовании ГИИ в обучении на формирование с его помощью критического мышления и исследовательской самостоятельности студентов. Показано, что с целью интеграции фундаментальных физических знаний с прикладными задачами ИТ целесообразно использовать интеллектуальные системы. Они могут выступать в качестве виртуального тьютора, источника мультимодального контента, средства персонализации учебных траекторий и т. д. Для повышения эффективности использования ГИИ предложен комплекс заданий по физике с разным уровнем сложности и требуемыми формами представления результатов, рассмотрены способы верификации ответов (кросс-проверка различными генеративными моделями, диалог в синхронном режиме, визуализация и моделирование). Для оценивания результатов обучения рекомендовано совместное использование таксономий Блума и SOLO, что позволяет оценить уровень когнитивной деятельности студентов и глубину освоения учебного материала. Предлагаемые решения направлены на формирование у студентов компетенций творческого плана, связанных с критическим мышлением, развитием навыков взаимодействия с интеллектуальными системами, а также с формированием готовности к непрерывному образованию.