Readiness of preservice teachers to apply artificial intelligence in education

Введение / Introduction

Современный этап развития систем образования характеризуется беспрецедентным внедрением искусственного интеллекта. Политика ЮНЕСКО в отношении SDG 4 в области устойчивого развития указывает, что цифровая трансформация подчеркивает необходимость усиления подготовки учителей и использования технологий [1]. О возросшей потребности в педагогах, владеющих всеми видами цифровых инструментов обучения, говорится и в других документах международного уровня [2]. Анализ более 10 лет практики использования ИИ в обучении, проведенный такими учеными, как Сюэсун Чжай, Сяоянь Чу, Чин Сын Чай, доказал, что данный вид цифровых технологий уже достаточно прочно вошел в международную систему обучения [3]. Исследования У. Холмса и И. Туони наглядно демонстрируют, что при обучении ИИ используется не только как средство поиска информации, но и в качестве обязательного компонента ряда педагогических приемов [4]. К. Г. Шриниваса, М. Курни и К. Сарита в своих работах подчеркивают, что цифровизация образования способствовала адаптации и персонализации учебных программ в соответствии с потребностями обучающихся, что позволило повысить общее качество образования [5]. Исследователи С. Чэнь, Х. Се и Г. Дж. Хван уверены: дальнейшее применение ИИ в ходе обучения поможет облегчить процесс получения образования, повысить интерес обучающихся к познавательной деятельности [6]. Имеющийся опыт и потенциал использования ИИ обусловливают создание ряда документов, описывающих расширение работы по данному направлению. Такие инициативы, как «Европейский план действий по цифровому образованию на 2021–2027 годы»/Digital Education Action Plan（2021–2027, четко указывают на необходимость развития у педагогов «цифровых компетенций нового поколения» [7]. ЕВРО и его государства-члены инвестировали более 249 млн евро в такие области, как цифровое оборудование для образования, подготовка учителей и разработка учебных программ по цифровым навыкам [8]. 22 января 2024 года Министерство образования США опубликовало Национальный план развития образовательных технологий на 2024 год. Министерство образования США считает, что в своих усилиях по повышению образовательных стандартов важно сосредоточиться на расширении возможностей учителей, чтобы они стали разработчиками активного обучения и использовали технологические инструменты для вовлечения и мотивации учащихся [9].

Правительство Китая сделало технологию искусственного интеллекта национальной стратегией. Популяризация и развитие образования в области ИИ продвигаются через организацию курсов и создание лабораторий. Согласно «Стандартам цифровой грамотности для учителей (2022)», владение инструментами искусственного интеллекта включено в обязательные критерии сертификации [10]. В последние годы в России был разработан ряд стратегий в области образования с использованием искусственного интеллекта, таких как «Национальная стратегия развития ИИ на период до 2030 года: утверждена Указом Президента РФ от 10.10.2019 № 490», в которой говорится о содействии интеграции подготовки учителей с технологиями ИИ. В Указе Президента Российской Федерации от 10.10.2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» отмечено, что в высших учебных учреждениях должна быть внедрена комплексная система подготовки квалифицированных кадров в области разработки и использования технологий ИИ, а также развиты компетенции выпускников вузов в области применения ИИ. В области развития компетенций и подготовки кадров вузы обязаны включать модули по искусственному интеллекту в каждую из своих образовательных программ. В настоящее время высшие учебные учреждения разрабатывают более 100 программ высшего образования в области искусственного интеллекта. В 2022–2023 годах более 30 000 педагогов повысили свои компетенции в области искусственного интеллекта [11]. В 2021 году в России был утвержден документ, определяющий стратегическое направление цифровой трансформации образования в сфере деятельности Министерства просвещения РФ [12], в котором предусматривается внедрение технологий искусственного интеллекта в рамках реализации данного направления.

Именно поэтому интеграция ИИ в образование перестает быть технологическим трендом – она становится ключевым механизмом обеспечения равного доступа к качественным возможностям обучения. Использование ИИ для автоматизации рутинных задач (проверка домашних заданий, корректировка контента) позволяет учителям уделять больше времени индивидуальной работе с неблагополучными учениками.

В связи с этим цель данной статьи – выявление уровня готовности студентов педагогических специальностей к применению искусственного интеллекта в образовательной деятельности, в том числе через анализ взаимосвязи между проектированием модулей учебной программы и этой готовностью. Для достижения этой цели были разработаны следующие задачи:

а) определение наличия модулей по ИИ в учебной программе и их особенностей;

б) выявление и описание взаимосвязи между проектированием модулей учебной программы и готовностью студентов к использованию ИИ в ходе собственной педагогической деятельности.

Обзор литературы / Literature review

ЮНЕСКО играет ведущую роль в определении значимости ИИ в образовании, последовательно формируя ключевые документы, такие как «Руководство по использованию генеративного искусственного интеллекта в образовании и исследованиях» (Guidance for generative AI in education and research) [13], «Рамки компетенций преподавателей в области искусственного интеллекта» (AI competency framework for teachers) [14] и «Рамки компетенций студентов в области искусственного интеллекта» (AI competency framework for students) [15], которые содержат научные рекомендации для вузов и учебных заведений разных стран по эффективному применению искусственного интеллекта для повышения качества учебного процесса и обучения.

Чтобы повысить профессионализм педагогов в области ИИ, страны предпринимают усилия по подготовке учителей, предлагая специальные учебные курсы, организуя семинары для преподавателей и предоставляя учебные ресурсы с открытым исходным кодом.

Проблема искусственного интеллекта очень активно изучается во всех странах. Среди них Китай лидирует по количеству работ, сосредоточенных на проблеме применения искусственного интеллекта в образовании.

В январе 2025 года Китай опубликовал «План построения более сильного образовательного государства (2024–2035 годы)» [16], в котором прямо указано, что «поощряется применение ИИ для преобразования образования», что дает Китаю четкие политические ориентиры для содействия развитию образовательных инноваций с помощью ИИ.

Китайский ученый Чжун Байчан предлагает, чтобы образование нового поколения в области ИИ вращалось вокруг пяти логических основных направлений: инструментальный интеллект, моделирование задач, оптимизация моделей, визуализация мышления и интериоризация моральных эмоций. Он подчеркивает постепенный путь от «использования готовых инструментов» к «разработке оптимизированных моделей» и выступает за баланс между техническими способностями и этическим сознанием через сотрудничество человека и компьютера [17].

Юй Шэнцюань предложил отказаться от традиционной линейной модели обучения и перейти к междисциплинарному и проектному обучению, интегрируя технологии ИИ в базовые курсы, такие как язык и математика. Например, студенты используют методы обработки естественного языка для анализа настроения текста или применяют машинное обучение для моделирования данных на занятиях по математике. В этой образовательной модели особое внимание уделяется аутентичному проблемно ориентированному обучению [18].

Ученый Му Су в «Руководстве по учебной программе по искусственному интеллекту для начальных и средних школ провинции Гуандун» описал четыре основных вида грамотности: умение применять технические средства, концепция симбиоза человека и компьютера, этическое сознание и социальная ответственность. В рамках этой концепции особое внимание уделяется объединению академических сегментов (опыт начальной школы, прикладная деятельность в младшей школе, творчество в старшей школе) и модульному построению содержания (основные концепции → технологическая реализация → социальное воздействие) [19].

В настоящее время основными направлениями исследований являются инновации в образовании с использованием технологий, этика ИИ и междисциплинарная интеграция ИИ. Наиболее актуальные проблемы в данной области – нехватка преподавателей, обладающих навыками работы с ИИ, и фрагментарность системы учебных программ по ИИ.

Уровень развития подготовки педагогов в области ИИ существенно различается в разных странах и в основном зависит от таких факторов, как стратегическая поддержка, инвестиции в образовательные ресурсы и уровень технологического развития. Поскольку технология ИИ затрагивает целый ряд предметных областей, она требует от преподавателей высокого уровня профессионализма. Отсутствие достаточного количества преподавателей, компетентных в использовании ИИ в образовательных целях, на всех этапах обучения стало одним из главных препятствий в подготовке учителей, обладающих навыками работы с ИИ.

А. В. Резаев, В. С. Стариков и А. А. Иванова указывают, что в Российской Федерации проблемы искусственного интеллекта активно начали изучать еще во времена Советского Союза, особенно в области кибернетики, экспертных систем и математического моделирования [20]. Национальная стратегическая поддержка и глобальные тенденции, повлиявшие на развитие данных направлений, появились позже.

Т. В. Букина, анализируя текущее состояние и роль ИИ в современном образовании, приходит к выводу, что данный вид цифровых технологий в дальнейшем будет активно развиваться и прогресс, происходящий в данной области, будет оказывать непосредственное влияние на специфику организации и проведения образовательного процесса [21]. Аналогичного взгляда на будущее российского образования придерживается ученый Н. В. Соколов, работы которого посвящены особенностям использования ИИ в существующих реалиях образования в РФ [22].

По мнению российского ученого А. А. Пшихачевой, искусственный интеллект только начал активно внедряться в практику высшего образования. В настоящее время в России вводятся передовые информационные технологии в процесс подготовки специалистов высшей квалификации. При этом в интерактивном образовательном процессе студенты и преподаватели сталкиваются с множеством трудностей [23].

О. В. Родионов считает, что использование ИИ необходимо как для студентов, так и для преподавателей. Дальнейшее развитие технологий ИИ в образовании связано с использованием суперкомпьютеров для проведения различных исследований в области фундаментальных и прикладных наук [24].

В. И. Токтарова считает, что внедрение в современную практику высшего образования технологий искусственного интеллекта должно осуществляться по двум направлениям. Одним из этих направлений является разработка дисциплин и учебных планов по искусственному интеллекту и их интеграция в учебные программы подготовки студентов всех направлений и специальностей [25].

Д. А. Струнин, исследуя вопросы интеграции ИИ в образовательный процесс, указывает на важность готовности педагога использовать цифровые ресурсы в ходе обучения [26].

М. А. Галагузова говорит о необходимости разработки новой концепции педагогической профессии, отвечающей потребностям современного информационного общества. В работе данного автора анализируются существующие взгляды на вопрос передачи коммуникативной и воспитательной функций обучения ИИ, в связи с чем подробно описываются негативные последствия подобных технологических решений [27]. Возможности безопасного сотрудничества педагогов и ИИ раскрываются в статье С. М. и С. И. Каплунович [28]. О. В. Яковлева в качестве решения морально-нравственных проблем использования ИИ в ходе обучения, лежащих в области профессиональной этики, предлагает создание и использование модели рисков ИИ в образовании [29].

Ю. И. Мукминова описывает опыт использования ИИ педагогами как положительный с точки зрения обеспечения методического сопровождения [30].

В исследовании П. В. Сысоева было выявлено: несмотря на то что большая часть преподавателей вузов выражает нейтральное отношение или готовность к использованию инструментов ИИ в педагогической деятельности, ИИ остается маргинальной темой в российском педагогическом образовании [31]. 

Таким образом, анализ исследований китайских ученых, которые изучили данный вопрос об использовании искусственного интеллекта, позволяет делать вывод о том, что данный вопрос в Китае рассматривался системно и стратегически – через разработку национальных программ, внедрение междисциплинарных подходов и акцент на баланс технологий и этики. Анализ трудов российских исследователей позволяет сделать вывод о том, что данная проблема рассматривалась преимущественно через призму технической реализации и исторического контекста.  Для российской науки характерно акцентирование внимания не на интеграции ИИ в реальные образовательные процессы, а на структуре готовности педагогов и методологических основах.

Существование в настоящее время проблем в области освоения принципов работы с ИИ в образовательных целях указывает на то, что развитие готовности преподавателей к использованию искусственного интеллекта в учебном процессе было недостаточно изучено.

Методологическая база исследования / Methodological base of the research

Основными методами исследования в данной работе являются анализ литературы по обучению ИИ и анализ конкретных примеров обучения искусственному интеллекту студентов в педагогических университетах. Данное исследование осуществлялось в два этапа.

На первом этапе при анализе литературы по обучению ИИ были выявлены особенности методики преподавания данного направления в каждой из стран. Так, в Китае обучение студентов ИИ характеризуется единой стандартизацией, в то время как в России используется более свободная модель. 

На втором этапе был проведен анализ учебных программ, реализуемых в вузах Китая и России, в соответствии со специально разработанными критериями. Были проанализированы такие характеристики учебных программ, как структура, глубина содержания, а также результативность освоения программы, представленная в виде взаимосвязи между проектированием дисциплины и готовностью студентов к искусственному интеллекту.

Результаты исследования / Research results

Реализация стратегии развития искусственного интеллектаспособствовала возникновению новой модели подготовки будущих учителей в педагогических вузах, направленной на разработку модифицированных учебных программ, учитывающих необходимость формирования и развития навыков работы с ИИ.

Структура учебных программ

Одним из наиболее важных показателей, определяющих качество усвоения информации, посвященной специфике использования ИИ в образовании, является структура учебной программы. Принципы построения обучения, закрепленные документально, во многом определяют содержание образовательной системы и демонстрируют текущий уровень реализации ранее упомянутой стратегии.

Самый известный педагогический университет Китая, Пекинский педагогический университет (Beijing Normal University), предлагает для студентов педагогического факультета (направление «Информатика») учебную программу «Введение в искусственный интеллект», рассчитанную на 36 часов изучения теории ИИ. Основные модули включают теоретические основы (обзор искусственного интеллекта, представление знаний и рассуждения, машинное обучение, поиск и решение проблем, нейронные сети и глубокое обучение, обучение с подкреплением, искусственный интеллект в играх, архитектура и системы искусственного интеллекта), технологические приложения (приложения искусственного интеллекта) и этику (этика и безопасность искусственного интеллекта). Эта дисциплина входит в категорию «Профессиональная грамотность» программы «Профессиональная основы». Кроме того, дисциплина «Цифровизация в образовании» – это учебная дисциплина, предлагаемая Пекинским педагогическим университетом для данного направления, рассчитанная на 32 часа теории. Пекинский педагогический университет предлагает дисциплину «Основы современных образовательных технологий» для студентов педагогических факультетов других направлений, не связанных с ИТ, которая состоит из 16 теоретических и 32 практических часов [32].

Результаты анализа данных свидетельствуют о том, что Пекинский педагогический университет учитывает необходимость формирования и развития навыков работы с ИИ при составлении учебных программ. Тем не менее обучение принципам взаимодействия именно с моделями искусственного интеллекта предполагается только в рамках изучения особенностей преподавания информатики. «Цифровизация в образовании» и «Основы современных образовательных технологий» рассматривают ИИ как часть комплекса цифровых педагогических инструментов.

Согласно рабочей программе дисциплины «Технологии искусственного интеллекта в образовании» (2020), разработанной Новосибирским государственным педагогическим университетом для специалистов направления 44.03.05 Педагогическое образование ( профиль: технология и дополнительное образование), она состоит из 12 теоретических зачетных часов, 20 практических зачетных часов и 74 зачетных часов самостоятельной работы [33]. Содержание дисциплины разделено на четыре модуля: основы искусственных нейронных сетей; компьютерное зрение; обработка естественного языка; машинное обучение.

Данная рабочая программа отличается наибольшей длительностью относительно прочих проанализированных программ. Курс целиком посвящен вопросам использования искусственного интеллекта как образовательной технологии.

Согласно рабочей программе дисциплины «Основы искусственного интеллекта» (2017), разработанной Казанским федеральным университетом для специалистов направления 44.03.05 Педагогическое образование (профиль: технология, информатика), она состоит из 18 теоретических зачетных часов, 18 зачетных часов экспериментальной работы, а также 36 зачетных часов самостоятельной работы [34]. Содержание дисциплины разделено на пять модулей: введение в проектирование интеллектуальных систем; модели представления знаний в интеллектуальных системах; язык логического программирования «Пролог»; экспертные системы; нейронные сети. В учебной программе Института психологии и образования Казанского федерального университета для студентов педагогического образования по другим дисциплинам, не связанным с ИТ (начальное образование и иностранные (английский) языки), дисциплины «Коммуникативно-цифровой модуль» и «Технологии цифрового образования» содержат 10 теоретических и 26 практических зачетных часов.

Для студентов, получающих педагогическое образование с ориентацией на информатику, программа обучения включает обязательную дисциплину по ИИ. Однако для студентов педагогического образования с ориентацией на использование отдельных информационных технологий данная дисциплина не включена, а междисциплинарная интеграция педагогики и информатики практически отсутствует. Выявленный недостаток рассматриваемых учебных программ указывает на один из наиболее серьезных существующих барьеров на пути подготовки будущих учителей к освоению ИИ-грамотности – отсутствие междисциплинарного подхода.

Глубина содержания учебных программ

Глубина содержания учебных программ отражает не только направление обучения, но и характер изучения принципов работы с ИИ.

В Пекинском педагогическом университете модуль по теме ИИ охватывает передовые области, самостоятельно исследует этику ИИ и укрепляет осознание социальной ответственности. Данные факты свидетельствуют о большой глубине содержания. Недостатком содержания данной учебной программы является отсутствие материала, предназначенного для тренировки и закрепления полученных навыков: программа не содержит практических модулей.

Программы по ИИ в Новосибирском государственном педагогическом университете посвящены прикладным технологиям: исследуются конкретные случаи и возможности применения ИИ в образовании. Более глубокие вопросы по типу проектирования систем ИИ и этики использования данной технологии не затрагиваются.

Дисциплины по ИИ в Казанском федеральном университете содержат традиционные основы ИИ, формировавшиеся на протяжении прошедшего десятилетия. Содержание программ можно назвать устаревшим: представленные курсы в большинстве своем игнорируют существование наиболее современных, передовых технологий, таких как глубокое обучение, и не обладают технологической широтой.

Среди характерных особенностей подхода к изучению ИИ можно выделить следующее: китайская модель делает упор на систематическую стандартизацию, в то время как российская модель остается фрагментарной.

Взаимосвязь между проектированием дисциплины

и готовностью студентов к искусственному интеллекту

И в случае российских университетов, и в ситуации с китайскими вузами путем сопоставления содержания и направления дисциплин и предполагаемых результатов их освоения была выявлена прямая взаимосвязь между «элементами проектирования учебного модуля» и «показателями готовности студентов к ИИ» (см. табл. 1, 2).

Таблица 1

Основные элементы проектирования модулей учебных дисциплин

Таблица 2

Основные измерители готовности студентов к ИИ

Проектирование модулей учебных дисциплин напрямую влияет на готовность студентов к ИИ через три фазы: технологическое обеспечение – практическая трансформация – этические ограничения. На примере Китая и России видно: теоретическая глубина определяет верхний предел технологий, практическая интенсивность и междисциплинарная интеграция – эффективность применения, а этическое воспитание – границы технологической ответственности. Выявленные в ходе анализа недостатки учебных программ обусловливают возникновение трудностей у учащихся в процессе реального, а не учебного взаимодействия с ИИ в образовательных целях.

Для решения существующих проблем в будущем нам необходимо добиться трансформации от «передачи знаний» к «двойному приводу компетенций-ответственности» путем модульной реконструкции и динамического обновления образования.

Заключение / Conclusion

На основании полученных результатов можно сделать вывод о низком уровне систематической подготовки будущих учителей к работе с искусственным интеллектом. В ходе анализа полученных результатов были выявлены недостатки существующих программ подготовки учителей по искусственному интеллекту в педагогических вузах: курсы подготовки учителей по искусственному интеллекту либо обладают малым объемом, которого не хватает для полного освоения принципов работы с ИИ, либо не отличаются глубиной содержания, целостностью формируемых знаний, либо не уделяют достаточно внимания изучению передовых технологий. Основным препятствием для обучения преподавателей грамотности в области ИИ является отсутствие междисциплинарного подхода. Подготовка учителей в области ИИ требует междисциплинарного сотрудничества с привлечением экспертов из разных областей.

Уровень развития подготовки учителей в области ИИ в разных странах существенно различается. Китай лидирует по широте применения технологий и этической интеграции, но нуждается в оптимизации разработки практик. Россия специализируется на автономном обучении и когнитивной подготовке, но сталкивается с технологическим отставанием и региональным дисбалансом. Среди достоинств данных систем обучения можно выделить следующие: китайская этическая система образования обеспечивает баланс между технологиями и социальным воздействием; российский дизайн обучения носит самонаправленный характер, способствующий технологической трансформации студентов.

В результате изучения учебных программ и рабочих программ дисциплин в китайских и российских вузах было выяснено: учебные программы по искусственному интеллекту в педагогическом образовании должны включать теоретическую и практическую части. Теоретическая часть должна включать в себя основы ИИ, этику ИИ, новые технологии ИИ, а практическая часть – применение ИИ, практику ИИ. Эти модули составляют основные элементы проектирования модулей учебных программ. Проектирование модулей учебной программы влияет на готовность студентов к ИИ через фазы: технологическое предложение – практическое преобразование – этические ограничения, чтобы сформулировать основные показатели готовности студентов к ИИ, включая технологическое мастерство, способность к применению, способность к принятию этических решений и способность к самостоятельному обучению.

Практическое значение данного исследования заключается в организации подготовки студентов педагогических вузов к применению ИИ в учебном процессе. С учетом специфики роли педагога основной акцент модуля по включению ИИ в педагогику должен быть сделан на совершенствовании программ подготовки по ИИ как в плане структуры, так и в аспекте содержания и результативности.

В будущих исследованиях необходимо продолжить изучение вопросов подготовки учителей с использованием ИИ и реформирования учебных программ педагогического образования, а также решение этических проблем и проблем конфиденциальности, возникающих при использовании этой технологии. Подготовка будущих учителей с помощью ИИ должна подкрепляться эмпирическими исследованиями и научной методологией, включая экспериментальные и долгосрочные последующие исследования для оценки влияния подготовки с помощью ИИ на результаты обучения будущих учителей. Искусственный интеллект должен быть интегрирован через модули цифровой педагогики. Педагоги должны активно изучать и внедрять инновационные методы обучения, чтобы интегрировать технологии ИИ в свою педагогическую деятельность. По мере развития технологий будущее будет сосредоточено на взаимодействии человека и компьютера, изучении того, как педагоги и интеллектуальные обучающие системы могут лучше помогать друг другу для достижения более эффективного и индивидуального подхода к обучению.