Individual educational trajectory and digital tools of artificial intelligence: from individualization to personalization

Введение / Introduction

Современная образовательная реальность находится на этапе перехода и сосуществования традиционных подходов и технологических инноваций. Современные образовательные тренды отражают изменения в технологиях, педагогике и запросах общества. Так, все чаще в научно-исследовательских публикациях встречается понятие «цифровая дидактика».

Рассмотрим частотность использования данного термина в русскоязычном и англоязычном научном дискурсе (табл. 1).

Таблица 1

Результаты поиска в научных базах данных по ключевым словам

Как видно из анализа ключевых слов в открытых базах данных научных статей на русском и английском языках, термин «цифровая дидактика» является распространенным в русскоязычном научном пространстве, в англоязычном же научном дискурсе доминирует термин e-learning (electronic learning). Однако в англоязычных исследованиях присутствуют также термины m-learning (mobile learning), d-learning (digital learning). В связи с тем что информационно-коммуникационные технологии постоянно развиваются и становятся все более изощренными и в то же время более индивидуализированными с точки зрения использования, возникают новые концепции обучения.

Анализ частотности использования различных терминов со значением электронного, мобильного, цифрового обучения свидетельствует о том, что цифровизация образования сегодня неотъемлемая часть современности.

Целью исследования являлось обоснование необходимости пересмотра содержания и роли индивидуальной образовательной траектории в условиях цифровой дидактики как эффективного инструмента для перехода от индивидуализации к персонализации обучения. В связи с этим необходимо рассмотреть актуальные исследования в области использования цифровых инструментов искусственного интеллекта (далее – ИИ) в обучении; сопоставить содержание индивидуализации и персонализации обучения; рассмотреть условия реализации данных подходов; разработать и апробировать алгоритм построения индивидуальной образовательной траектории с использованием цифровых инструментов ИИ.

Обзор литературы / Literature review

Цифровая дидактика является ответом на активно развивающиеся технологии, которые проникают во все сферы жизни.

А. В. Бейтс в своей работе о преподавании в цифровой век определяет цифровизацию образования и использование цифровых инструментов как значимое условие эффективного обучения [1].

Появление искусственного интеллекта стало значительным событием, которое продолжает трансформировать различные сферы жизни, в том числе и образование. ИИ становится источником многочисленных исследований, которые порой достаточно противоречивы; так, инженер компании Google Б. Лемуан считает, что ИИ наделен собственным разумом и является мыслящим [2]. Однако другие исследователи, например М. Джибер и Д. Мартин, опровергают данное мнение в своем исследовании [3]. В целом сегодня наблюдается постоянный рост инвестиций в развитие ИИ и появляется все больше официальных документов, устанавливающих регламент работы с ИИ; так, Организация экономического сотрудничества и развития выпустила восемь правовых актов, регулирующих использование ИИ с 2019 года.

ИИ ознаменовал новую эру в различных областях современной жизни и вызывает живой интерес исследователей во всех областях науки. Исследователи предлагают многообразные способы использования цифровых инструментов ИИ в науке и образовании, однако наряду с оптимистичными прогнозами о потенциале генеративного ИИ ученые ставят этические и проблемные вопросы. Так, например, Л. Мессери и М. Крокетт затрагивают вопрос об иллюзиях понимания в научном исследовании, подчеркивая, что ИИ может использовать ограниченность человеческого сознания [4]. Исследователи ставят вопрос об ответственном использовании ИИ в науке. Морально-этические аспекты использования ИИ описаны в исследовании Дж. Боннефона, И. Рахвана, А. Шариффа [5]. Несмотря на то что большинство авторов считают ИИ чем-то совершенно новым, Д. Быльева в своем исследовании отмечает, что сама идея и желание человека обладать инструментами ИИ совсем не нова. Автор выделяет биологический, механический и миметический подходы к развитию ИИ [6].

В. Лим в своем исследовании подтверждает, что обучение и преподавание в высшем образовании не могут оставаться в стороне от использования ИИ, так как эта технология имеет большой потенциал, в том числе для научных исследований [7].

Не остаются в стороне и исследователи, изучающие использование ИИ в обучении иностранным языкам. Достаточно масштабное исследование, проведенное П. В. Сысоевым, представляет системный обзор возможностей инструментов ИИ в лингводидактике [8].

Авторами разработана матрица на основе шести типов обратной связи в обучении иностранному языку при помощи нейросетей: учебно-социальная, информационно-справочная, методическая, аналитическая, оценочная и условно-творческая связь (рис. 1).

Рис. 1. Типы обратной связи в обучении ИЯ при помощи нейросетей

Предложенная авторами матрица может практически использоваться учителями и преподавателями иностранного языка, так как авторы предлагают конкретный инструментарий ИИ для реализации каждой из перечисленных функций.

Системный обзор Х. Джи, И. Хан, Й. Ко показал, что ИИ активно используется для обучения говорению и практике устной речи [9]. Так, Л. К. Фраейр, К. Накао, А. Томпсон провели анализ использования чат-ботов для организации разговорной практики на иностранном языке и пришли к выводу, что значимые факторы для успешного использования чат-ботов: проявленный в прошлом интерес к устному взаимодействию на иностранном языке; достаточный уровень сформированности иноязычной коммуникативной компетенции; интересность задания [10].

Как видно из исследования Л. К. Фраейра, К. Накао, А. Томпсона, успешность использования инструментов ИИ напрямую связана с готовностью обучающихся и их мотивацией.

Д. О. Сорокин описывает положительный опыт использования голосовых помощников для развития устных иноязычных умений обучающихся [11]

Однако, несмотря на достаточно большое количество исследований, связанных с использованием инструментов ИИ в иноязычном образовании, которые можно условно разделить на такие группы, как использование ИИ в преподавании/в оценивании/в обогащении образовательной среды, недостаточно внимания уделяется организации самостоятельной работы обучающихся с помощью инструментов ИИ.

Однако цифровая дидактика, которая, несомненно, связана с развитием технологий, по мнению М. А. Чошанова, должна основываться на следующих четырех принципах: подлинной индивидуализации обучения, расширении опыта, углублении знаний и обучении в глобальном контексте [12].

Рассмотрим концепцию индивидуализации и ее историческое развитие. Основы теории индивидуализации были заложены в работах Я. Корчака, где автор пишет об уважении к ребенку и предлагает принцип «воспитания без насилия», т. е. предлагает искать индивидуальный подход к ребенку [13]. Работы Л. С. Выготского также подчеркивали значимость учета уровня развития ребенка при определении зон ближайшего развития, что является одним из основных положений индивидуализации [14]. Б. Блум в своей таксономии образовательных целей описывал важность индивидуального темпа освоения материала [15]. Позже все эти идеи нашли отражение в личностно ориентированном подходе. Так, Д. Нунан ввел термин learner-centered approach (студентоцентрированный/личностно ориентированный подход) [16]. Российские исследователи, например И. С. Якиманская, также рассматривали личностно ориентированный подход. И. С. Якиманская определяет его как «обучение, при котором во главу угла ставится личность ребенка, ее самобытность, самоценность, субъектный опыт каждого сначала раскрывается, а затем согласовывается с содержанием образования» [17].

Термин «персонализация» был введен в академический дискурс относительно недавно в работах В. А. Петровского, однако автор акцентировал внимание на психологической составляющей, а именно «персонализации как процессе осознания субъектом своей состоятельности, способности к самореализации и самоосуществлению в различных своих деяниях» [18].

Следует отметить: для того чтобы реализовать подлинную индивидуализацию обучения, необходимо определить концепции индивидуализации и персонализации, так как сегодня эти термина употребляются многими исследователями синонимично. Так, например, Э. Ф. Зеер, описывая целевую ориентацию персонализации обучения, говорит о том, что это «индивидуализация учебной деятельности» [19]. Также Э. Ф. Зеер в работах с 2021 года использует термин «индивидуальная (персонализированная) траектория обучения», при этом автор рассматривает цифровую среду как необходимое условие для персонализации обучения [20]. Э. Ф. Зеер и Э. Э. Сыманюк определяют персонализированное обучение как «ориентированное на самостоятельное проектирование обучающимися содержания и технологий своей учебно-познавательной деятельности, индивидуальной траектории учения и критериальной оценки своих достижений» [21].

Обобщенное сравнение таких подходов, как индивидуализация и персонализация, представлено в табл. 2.

Таблица 2

Сравнительные характеристики индивидуализированного
и персонализированного обучения

На наш взгляд, синергия индивидуализации и персонализации обучения может реализоваться в индивидуальной образовательной траектории (далее – ИОТ), которая является одним из эффективных инструментов индивидуализации и персонализации обучения. Современные технологии, в том числе цифровые инструменты ИИ, предлагают широкие возможности индивидуализации в иноязычном образовании.

Перефразируя определение ИОТ, предлагаемое М. А. Шеманаевой для программ дополнительного профессионального образования в традиционном обучении, можно рассматривать ИОТ в эпоху цифровой дидактики как «совокупность мер, приемов, форм организации самостоятельной работы с использованием различных педагогических инструментов., в том числе цифровых инструментов ИИ, направленную на достижение каждым обучающимся общих целей иноязычного образования на вариативном личностно значимом содержании» [22].

В программах дополнительного профессионального иноязычного образования, согласно М. А. Шеманаевой, организация самостоятельной работы с помощью ИОТ строится на общеметодических принципах развития субъектности и интерактивности [23]. Эти принципы остаются значимыми и при организации самостоятельной работы с использованием инструментов ИИ. Структура субъектности определяется авторами достаточно единообразно. Так, М. В. Исаков приходит к выводу, что субъектность как интегральное качество личности характеризуется ответственностью, локусом контроля, рефлексией, самостоятельностью, автономией и рациональностью [24]. Е. Н. Волкова и И. А. Серегина предлагают следующую структуру субъектности: «Активность, связанная со способностью к целеполаганию, способность к рефлексии, возможность свободы выбора и ответственности за него, осознание и переживание собственной уникальности, понимание и принятие другого человека, саморазвитие» [25].

Как видно из структуры субъектности, все ее компоненты значимы для эффективной самостоятельной работы. Однако, действенный алгоритм разработки ИОТ может помочь обучающимся развивать субъектность, что делает ИОТ инструментом для развития личностных характеристик и универсальных компетенций, которые готовят обучающихся к непрерывному образованию.

Обращая внимание на потенциал ИОТ в контексте развития субъектности, использования современных инновационных решений, предлагаемых системами ИИ, можно заключить, что на сегодняшний день ИОТ может являться реализацией самых современных образовательных трендов, согласно отчету А. Кукулска-Хулме [26]: цифровизации, персонализации, акцента на развитие универсальных компетенций, фокуса на непрерывность образования.

Как видно на рис. 2, алгоритм построения ИОТ реализует все этапы деятельности. При этом в зависимости от уровня развития субъектности обучающихся (начальный, средний, высокий) проектирование ИОТ происходит с вариативной педагогической поддержкой. При освоении цифровых инструментов ИИ всем обучающимся требуется подробная и последовательная инструкция и готовый промпт для эффективной реализации ИОТ. Правильное формулирование промптов при работе с цифровыми инструментами ИИ, согласно исследованиям В. Кейн, является важным условием для эффективной обратной связи [27]. Ю. Ли, исследуя значение промпта в иноязычном образовании, разработал таксономию запросов для ChatGPT [28]. Трансформация роли преподавателя иностранного языка при работе с цифровыми инструментами описана в работе И. Иземонгер, где автор приходит к выводу, что компетенции современного учителя/преподавателя иностранного языка должны включать такой компонент, как промпт-инжиниринг, т. е. способность и готовность разработки эффективного промпта [29]. При этом Н. Нот считает, что эффективная промпт-компетенция напрямую связана с цифровыми компетенциями преподавателя, в том числе с его умением работать с цифровыми инструментами ИИ [30].

Таким образом, на начальном уровне преподаватель знакомит обучающихся с цифровыми инструментами ИИ, ставит цель и формулирует промпт; на среднем уровне обучающиеся могут выполнять подобные задания самостоятельно, формулируя аналогичный промпт по образцу; на высоком уровне обучающиеся могут самостоятельно ставить цель обучения, отбирать инструменты ИИ и формулировать запрос, корректируя его необходимости

Рис. 2. Алгоритм разработки ИОТ в условиях цифровой дидактики

На наш взгляд, индивидуализация обучения через использование ИОТ является подготовительным этапом к персонализации обучения. В индивидуализации, согласно исследованиям М. А. Шеманаевой [31], большая роль отводится преподавателю и комплексу педагогической поддержки, так как обучающийся часто еще не обладает достаточным опытом и высоким уровнем субъектности, чтобы самостоятельно осознать и сформулировать цель обучения, определить задачи и средства для достижения цели и проанализировать полученный результат. Однако комплекс педагогической поддержки позволяет обучающемуся приобрести достаточный опыт в организации собственной образовательной траектории. Исходя из определения персонализированного обучения Э. Ф. Зеера и Э. Э. Сыманюк как «самостоятельного проектирования обучающимися содержания и технологий своей учебно-познавательной деятельности, индивидуальной траектории учения и критериальной оценки своих достижений» [32], персонализация обучения возможна только на высоком уровне развития субъектности и/или достаточном опыте.

Таким образом, современные тенденции в области технологического развития, появление цифровых инструментов ИИ приводят к развитию такой области, как цифровая дидактика. Цифровые инструменты ИИ позволяют индивидуализировать процесс обучения, удовлетворить образовательные потребности самых различных групп обучающихся. Исследователи активно изучают педагогические инструменты, предлагаемые ИИ, классифицируют и апробируют их. Однако и традиционные педагогические инструменты, которые использовались преподавателями в офлайн-обучении, переосмысляются и получают новое наполнение. Так, все большее распространение приобретает тенденция персонализированного обучения, которая стала возможной именно благодаря появлению большого количества цифровых инструментов ИИ. При этом многие исследователи используют термины «индивидуализированный» и «персонализированный» подход синонимично, хотя эти концепции отличаются степенью развития субъектности: индивидуализация сопровождается комплексом педагогической поддержки, тогда как персонализация требует от обучающегося высокого уровня развития субъектности. Индивидуальная образовательная траектория приобретает новое значение и становится инструментом, позволяющим обучающимся перейти от индивидуализированного процесса обучения к персонализированному обучению через развитие субъектности. 

Методологическая база исследования / Methodological base of the research

Основываясь на данных предпосылках, мы провели практическое исследование с 119 участниками, которые распределялись на следующие группы (табл. 3):

Таблица 3

Распределение участников педагогического эксперимента по возрасту
и уровню развития иноязычной коммуникативной компетенции

В ходе исследования всем участникам предлагалось выполнить следующие задания:

1. Разработать проект по теме с использованием инструментов ИИ.

Цель: проект на заданную тему с использованием изученных лексических единиц и/или грамматических структур.

Средства для генерации текста: нейросети Deepseek, Gigachat, Qwen, Grok.

Промпт: напиши текст из … предложений на английском языке уровня ... по теме … с использованием следующих лексических единиц … и грамматических структур …

Средства для озвучивания текста: NaturalReader.

Средство для генерации изображений: Kandinsky, Shedevrum.

2. Отработать грамматическую тему (тему выдавал преподаватель).

Средства для генерации заданий: нейросети Deepseek, Gigachat, Qwen, Grok.

Промпт: сгенерируй на английском языку … заданий уровня … на тему ... Задания должны включать по … предложений и предлагать следующие типы: поставить в нужную форму, подобрать по контексту, перевод, продолжи предложение. В конце должны быть ключи.

3. Отработать устную тему.

Средства для генерации заданий: Speakometer, Speak And Improve, Gliglish, MonsterBot.

Пообщайся с ботом на … тему.

Данные виды заданий предлагались обучающимся регулярно для домашнего задания. На начальном этапе и через три месяца после регулярного использования таких видов заданий было проведено анкетирование, которое включало следующие вопросы:

1. Используете ли цифровые инструменты ИИ в целом, не для изучения английского языка?
2. Пользуетесь ли вы цифровыми инструментами для работы над заданиями для изучения английского языка?
3. Каким образом вы используете цифровые инструменты (для выполнения этих заданий/для генерации других заданий/для озвучивания текстов)?
4. Как вы оцениваете возможности нейросетей в изучении английского языка (от 1 до 5)?
5. Насколько вы удовлетворены полученными результатами в ходе работы с нейросетями для изучения английского языка (от 1 до 5)?
6. Помогают ли нейросети индивидуализировать/персонализировать процесс обучения (от 1 до 5)?
7. Что сложно при работе с нейросетями (определить цель/cоставить промпт/подобрать нужные инструменты)?

Результаты были проанализированы, представлены в процентном соотношении. Для валидации данных был использован коэффициент Пирсона.

Результаты исследования / Research results

Опыт обучающихся в использовании ИИ в различных сферах, в том числе в изучении иностранного языка, представлен в табл. 4.

Ответы на вопрос об использовании инструментов ИИ до и после проведения эксперимента показали, что цифровые инструменты ИИ использовались обучающимися в изучении английского языка незначительно (от 0% до 35%), при этом наименее активное использование показали возрастные группы 14–15 лет, 15–16 лет и 30–42 года, при этом примерно треть студентов I–III курсов использовали инструменты ИИ. Однако после проведения исследования более 86% обучающихся во всех возрастных группах начали пользоваться инструментами ИИ.

Ответы на вопрос «Каким образом вы используете цифровые инструменты при изучении английского языка (только для выполнения этих заданий/для генерации заданий/для озвучивания текстов другое)?» представлены в табл. 5.

Таблица 4

Опыт использования ИИ в различных сферах

Таблица 5

Использование ИИ при изучении иностранного языка, %

Выбравшие вариант «другое» описывали следующие варианты использования нейросетей: составление скрипта, подготовка к занятиям по английскому языку, переводчик, поиск информации, создание презентаций.

Исследование показало, что все группы обучающихся полностью овладели предложенными заданиями и используют предложенные алгоритмы регулярно, более половины взрослых и студентов II–III курсов освоили генерацию других заданий. При этом необходимо отметить, что генерация заданий значительно более востребована обучающимися, чем озвучивание текстов, хотя для взрослых обучающихся это функция является самой востребованной. Данные показывают, что более старшие группы обучающихся используют освоенный инструментарий более сознательно, так как  изучают английский язык более осознанно, вероятно, это связано с более высоким уровнем развития субъектности.

Результаты, полученные на ответы на вопросы 4–6, представлены в табл. 6.

Таблица 6

Оценка использования ИИ в обучении иностранному языку

Как видно из ответов на вопросы 4–6, все группы обучающихся оценили возможности нейросетей при изучении английского языка на 4 и выше, средний балл составил 4,2 балла из 5. Уровень удовлетворенности полученным результатом составил 4,8 балла из 5, а помощь инструментов ИИ в индивидуализации/персонализации процесса обучения оценена в 4,6 балла из 5.

Ответы на вопрос о сложностях, связанных с работой с цифровыми инструментами ИИ, распределились следующим образом (табл. 7).

Таблица 7

Сложности, связанные с проектированием ИОТ
с помощью цифровых инструментов, %

Результаты показали, что для группы обучающихся более младшего возраста (14–18 лет) наибольшую сложность представляет самостоятельная постановка цели обучения (76–90%). Однако и в группах более старших категорий обучающихся целеполагание также представляет сложность для более чем 43%.  Это показывает, что совместное целеполагание с преподавателем гораздо более эффективно, следовательно, обучающиеся более ориентированы на индивидуализацию, нежели персонализацию обучения, т. е. на модель, где преподаватель оказывает активное педагогическое сопровождение.  Составление правильного промпта наиболее сложно для обучающихся 14–16 лет, которые не имеют достаточного опыта самостоятельной учебной деятельности (79–81%), при этом около половины (51–57%) студентов I–II курсов отметили сложности при самостоятельном составлении промпта, хотя на III курсе лишь 12% студентов отметили такие сложности. Результаты, полученные в группах взрослых, изучающих английский язык, сопоставимы с результатами студентов I–II курсов. Подбор цифровых инструментов вызывает наименьшие сложности у школьников и студентов (от 5 до 23%), однако 75% взрослых отметили, что испытывают сложности при поиске новых цифровых инструментов.

Для валидации полученных данных был использован метод корреляционного анализа через коэффициент Пирсона, который показал следующее (табл. 8).

Таблица 8

Результаты корреляционного анализа
с применением коэффициента корреляции Пирсона (Pearson's r)

Результаты исследования показали, что обучающиеся, вне зависимости от опыта работы с цифровыми инструментами ИИ, нуждаются в педагогической поддержке для знакомства с алгоритмом работы с цифровыми инструментами ИИ. При этом более взрослые обучающиеся используют предложенный инструментарий более активно, в том числе и для генерации других заданий, что может быть объяснено более развитой способностью к целеполаганию и формулированию необходимого промпта.

Заключение / Conclusion

Использование цифровых инструментов ИИ в обучении иностранному языку сегодня обладает большим потенциалом к персонализации обучения. Одним из способов реализовать персонализацию обучения становится индивидуальная образовательная траектория, которая позволяет перейти от индивидуализации с ее пассивно-адаптивной моделью поведения ученика и более существенной ролью преподавателя к персонализации, где ученик становится активным субъектом образовательной деятельности, а преподаватель лишь фасилитатор. Однако для того, чтобы обучающиеся освоили цифровые инструменты ИИ в обучении иностранному языку, необходимо подробное и последовательное педагогическое сопровождение, которое знакомит обучающихся с инструментарием ИИ и его возможностями в обучении иностранному языку, позволит использовать его, следуя четкому алгоритму, который может быть перенесен на другие цифровые инструменты. Более осознанное отношение обучающихся к изучению иностранного языка приводит к более осознанному и эффективному использованию инструментов ИИ.