Full text

Введение / Introduction

 

Современное образование переживает этап глубокой цифровой трансформации, движущей силой которой является стремительное развитие технологий искусственного интеллекта (далее – ИИ). В соответствии со Стратегией научно-технологического развития Российской Федерации и приоритетами национального проекта «Экономика данных», подготовка педагогических кадров, способных к эффективному и осмысленному взаимодействию с интеллектуальными системами, становится одной из ключевых задач высшей школы. В этом контексте от современного педагога требуется не только техническая грамотность, но и сформированная цифровая педагогическая компетентность, объединяющая навыки работы с ИИ-инструментами, методологическую гибкость, рефлексивную позицию и готовность к инновационной деятельности.

Анализ существующих образовательных программ педагогической направленности, данных, полученных в ходе анкетирования студентов двух вузов, выявляет существенный разрыв между динамично развивающимся технологическим ландшафтом и содержанием подготовки будущих учителей. Традиционные курсы, направленные на формирование цифровой грамотности, часто ограничиваются ознакомлением с инструментарием, не обеспечивая перехода к его педагогически осмысленному применению в реальных профессиональных сценариях. Это обусловливает необходимость разработки новых учебно-методических решений, интегрирующих технические и педагогические аспекты использования ИИ.

В качестве ответа на данную проблему в рамках настоящего исследования был разработан проект лабораторного практикума по технологиям искусственного интеллекта. Его концептуальной основой выступает двухуровневая модель заданий, которая последовательно соединяет инструментальный (техническое освоение ИИ-сервисов) и компетентностный (педагогическое проектирование с их применением) уровни. Практикум структурно охватывает ключевые, наиболее перспективные для образования направления работы с ИИ: промпт-инжиниринг, создание электронных образовательных ресурсов, использование речевых технологий (распознавание и синтез речи) и разработку чат-ботов.

Актуальность разработки подтверждается результатами констатирующего эксперимента, проведенного в 2025 году. Диагностика уровня компетенций в области ИИ среди 85 студентов педагогических направлений показала, что подавляющее большинство (89,4%) находится на ознакомительном (10,6%) или начальном (60,0%) уровне. Отсутствие респондентов с высоким уровнем и минимальная доля (29,4%) находящихся на базовом уровне наглядно демонстрируют острую необходимость в целенаправленном формировании соответствующей компетентности, что и обусловило цель данного исследования.

Цель статьи – представить разработанный проект лабораторного практикума, раскрыть его содержательно-методическое наполнение и теоретически обосновать его потенциал для целенаправленного формирования цифровой педагогической компетентности будущих учителей в области технологий искусственного интеллекта.

 

Обзор литературы / Literature review

 

Формирование цифровой педагогической компетентности будущих учителей в условиях активного внедрения технологий искусственного интеллекта становится приоритетной задачей педагогического образования. Актуальность данного направления обусловлена ускоренной цифровой трансформацией образовательной среды и потребностью в подготовке педагогов, способных осознанно и методически грамотно интегрировать ИИ-технологии в профессиональную деятельность. Анализ научных публикаций последних лет демонстрирует рост интереса исследователей к данной проблематике как в России, так и за рубежом, что формирует теоретико-методологический контекст и обосновывает необходимость разработки новых учебно-методических решений, таких как представленный в статье проект лабораторного практикума.

Зарубежные исследователи рассматривают формирование ИИ-компетентности педагогов как многогранный процесс, в котором этические аспекты и академическая честность занимают центральное место. В работе «Руководство по использованию генеративного искусственного интеллекта в образовании и научных исследованиях» ЮНЕСКО подчеркивается необходимость развития у педагогов критического мышления в отношении генеративных технологий, что позволяет минимизировать риски и максимизировать образовательный потенциал ИИ [1]. Ведущие университеты мира (Стэнфордский университет, Гарвард, Массачусетский технологический институт, Университет Глазго) внедряют комплексные программы повышения ИИ‑грамотности, включающие специализированные онлайн-ресурсы, методические рекомендации по интеграции ИИ в учебный процесс и мероприятия по профессиональной переподготовке [2].

Современная зарубежная практика демонстрирует переход от использования отдельных ИИ-инструментов к созданию интегрированных образовательных экосистем. Примерами служат платформы Gradescope (автоматизированная оценка заданий), Khanmigo (генерация персонализированных учебных планов), Carnegie Learning (адаптивное обучение) и DreamBox (динамическая корректировка учебных траекторий). Эффективность таких систем в создании индивидуализированных образовательных маршрутов за счет анализа данных и прогнозирования результатов подтверждается в исследовании Айени и соавт. [3]. В работе [4] также подчеркивается их действенность, особенно в контексте языкового обучения, где мгновенная обратная связь от ИИ-инструментов значительно повышает качество усвоения материала.

Этические вызовы, связанные с применением ИИ в образовании, становятся фокусом научных дискуссий. Необходимость смены парадигмы: перехода от запретов к формированию культуры ответственного использования технологий – обосновывается в работе [5]. Автор уделяет особое внимание защите персональных данных, прозрачности алгоритмов и предотвращению академического мошенничества. Аналогичную позицию занимает Д. Э. Оравек [6], настаивающая на развитии ответственного взаимодействия с ИИ. Исследование [7] также поддерживает этот подход, акцентируя важность этических норм.

Критически важным представляется не только измерение эффективности ИИ‑инструментов, но и анализ стратегий их применения обучающимися. Как показано в исследовании Л. Адульясас [8], это требует от педагогов глубокого понимания как технических, так и педагогических аспектов интеграции технологий. Аналогичный вывод содержится в работе Н. М. Альмушарраф и Х. Алотайби [9], где подчеркивается комплексный характер необходимых компетенций.

Для объективной оценки уровня ИИ-компетентности педагогов разрабатываются специализированные диагностические инструменты. Шкала искусственной интеллектуальной грамотности (AIL), предложенная  Б. Юнисом [10], охватывает четыре компонента: осведомленность о возможностях ИИ, практические навыки использования, критическую оценку результатов и этические ориентиры. Работа [11] акцентирует внимание на диагностике пользовательских компетенций в контексте педагогической деятельности. Эти подходы коррелируют с глобальными стандартами, такими как «Рамка компетентности в области ИИ для учителей» ЮНЕСКО, структурирующая компетентность через пять взаимосвязанных компонентов: человекоцентрированное мышление, этику ИИ, фундаментальные знания, педагогическую интеграцию и профессиональное развитие [12]. Данная модель подчеркивает системный характер подготовки, где технические навыки дополняются педагогическим дизайном и этической рефлексией, что является методологической основой для проектирования учебных модулей.

Предметная специфика профессиональной деятельности педагога определяет стратегии формирования ИИ-компетентности. В медицинском образовании ИИ используется для симуляции клинических сценариев и анализа диагностических данных. Этот подход находит отражение в работе [13]. В бизнес-подготовке ИИ применяется для моделирования рыночных процессов, что подробно рассматривается в исследовании [14]. В юридическом обучении технологии искусственного интеллекта используются для анализа правовых прецедентов, как показано в работе [15].

Особое внимание уделяется подготовке педагогов-филологов. Исследование Б. Ч. Б. Уйсала и И. Юкселя [16] демонстрирует, что высокий уровень ИИ-грамотности коррелирует со способностью проектировать инновационные учебные материалы и адаптировать методики к потребностям аудитории. Эффективность грамматических чекеров и голосовых чат-ботов в языковом обучении подтверждается при условии их осознанного включения в педагогический процесс как инструментов развития рефлексии, а не механической автоматизации [17].

Зарубежные ученые предупреждают о рисках, сопровождающих массовое внедрение ИИ. Проблема алгоритмической предвзятости раскрывается в исследовании У. Холмса и соавт. [18]. Вопрос угрозы конфиденциальности данных рассматривается в работе [19]. Исследователь Н. Селвин [20] анализирует социальные последствия автоматизации образовательных процессов, подчеркивая, что цифровая компетентность педагога предполагает не только владение технологиями, но и умение проектировать обучение с их применением. Таким образом, формирование ИИ‑компетентности педагогов требует баланса между технической подготовкой, этической рефлексией и предметно-методической адаптацией, по мнению Д. Хендрикса и коллег [21]. Исследования подтверждают: универсальные решения в этой области невозможны, а эффективные подходы должны быть контекстуальными, ориентированными на сохранение педагогической автономии и приоритет человеческого фактора.

Проблема цифровой педагогической компетентности активно исследуется и в отечественной педагогической науке. Теоретические основы компетентностного подхода были заложены в работах И. А. Зимней [22]. Существенный вклад в развитие данного подхода внесли исследования А. В. Хуторского [23]. Методологические аспекты проблемы также раскрыты в трудах Е. С. Полат [24]. Современное понимание цифровой педагогической компетентности как способности педагога осознанно, эффективно и безопасно интегрировать цифровые технологии в проектирование, реализацию и анализ образовательного процесса сформировано в исследованиях
Т. Е. Хоченковой [25]. Этот подход получил развитие в работе А. Ф. Низамовой [26]. Аналогичная трактовка представлена и в исследовании Е. В. Яковлевой [27], где подчеркивается необходимость учета возрастных, индивидуальных и социокультурных особенностей обучающихся. Российские исследования в этой области представлены работами ученых МГПУ, НИУ ВШЭ, МГТУ им. Баумана и других ведущих вузов.

Эмпирические данные свидетельствуют о значительных вызовах в подготовке педагогов к работе с ИИ. Исследование под руководством Е. А. Асоновой, охватившее 419 учителей, 100 преподавателей МГПУ, 556 старшеклассников и 202 студентов, выявило дисбаланс в уровне владения ИИ-инструментами между педагогами и обучающимися, а также недостаточную методическую подготовку учителей для интеграции нейросетей в учебный процесс [28]. Аналогичные выводы подтверждаются данными П. В. Сысоева: в ходе опроса 219 преподавателей 17 российских вузов установлено, что педагоги демонстрируют относительно высокие результаты в компонентах «обучение и контроль», «информационная безопасность» и «управление учебным процессом», однако испытывают трудности с освоением «нормативно-правовых аспектов» и «промпт-инжиниринга», что указывает на необходимость системной переподготовки кадров [29].

В теоретических работах отечественных ученых формирование ИИ‑компетентности рассматривается как междисциплинарная задача. Г. Р. Водяненко подчеркивает, что искусственный интеллект трансформирует дидактические парадигмы, требуя пересмотра роли педагога и методов обучения [30].

Л. В. Константинова и В. В. Ворожихин акцентируют внимание на этических рисках генеративного ИИ, включая вопросы авторства, академической честности и развития критического мышления [31]. А. Г. Брехова предлагает трактовать промпт-инжиниринг как новую педагогическую грамотность [32]. Особое значение придается интеграции ИИ в школьное образование. А. А. Салахова [33] обосновывает необходимость формирования цифровых компетенций у старшеклассников с учетом требований цифровой экономики. П. А. Меренкова [34] также выступает за изучение ИИ как самостоятельного объекта в учебных программах.

Коммуникативный потенциал ИИ-технологий становится объектом анализа в трудах В. В. Копыловой и В. В. Гриншкуна [35]. Авторы демонстрируют эффективность нейросетей и чат-ботов в персонализации дидактических дискурсов, повышении мотивации обучающихся, оптимизации взаимодействия с родителями и коллегами, а также адаптации учебных материалов под особенности аудитории.

К. В. Розов [36] фокусируется на подготовке учителей информатики, предлагая обновить содержание предметной подготовки в условиях цифровой трансформации. И. В. Панова и О. В. Смышляева [37] также разрабатывают данное направление, подчеркивая необходимость модернизации педагогического образования.

 Важный вклад в педагогические исследования вносит концепция «коммуникативного искусственного интеллекта» В. С. Никольского [38], рассматривающая ИИ как социального агента в академических дискуссиях.

Анализ отечественных и зарубежных исследований позволяет выделить общие тенденции: переход от фрагментарного использования ИИ к комплексным системам, усиление внимания к этическим стандартам и поиск баланса между техническими и педагогическими компетенциями. Перспективными направлениями дальнейших изысканий являются разработка предметно-ориентированных моделей лабораторных практикумов по ИИ, создание инструментов комплексной оценки компетентности педагогов, изучение долгосрочных эффектов внедрения технологий в подготовку кадров, а также оптимизация стратегий интеграции этических норм в учебные программы.

Таким образом, как российские, так и зарубежные ученые приходят к единому выводу: эффективная интеграция ИИ в образование невозможна без системной подготовки педагогов, объединяющей технические навыки, методическую гибкость и этическую ответственность. Существующий запрос на практико-ориентированные учебные модули, интегрирующие технические навыки работы с ИИ с их педагогическим применением, и определил цель и структуру разрабатываемого проекта лабораторного практикума, представленного в данной статье.

 

Методологическая база исследования / Methodological base of the research

 

Целью данного этапа исследования была разработка и теоретическое обоснование проекта лабораторного практикума, направленного на формирование цифровой педагогической компетентности будущих учителей. Для достижения цели был использован комплекс взаимодополняющих методов.

Проектированию лабораторного практикума предшествовал констатирующий эксперимент, задачей которого была оценка исходного уровня компетенций в области искусственного интеллекта у целевой аудитории – будущих педагогов. Эксперимент был проведен в 2025 году на базе Пермского государственного гуманитарно-педагогического университета (ПГГПУ) и Вятского государственного университета (ВятГУ).

Выборка: в исследовании приняли участие 85 студентов, обучающихся по направлениям бакалавриата и магистратуры 44.03.05 и 44.04.01 «Педагогическое образование» с различными профилями подготовки.

Методика: для диагностики использовался специально разработанный тест [39], позволивший определить у студентов имеющийся уровень владения компетенциями по 25-балльной шкале с выделением четырех качественных уровней:

‒  ознакомительный (0–4 балла): наличие мотивации к использованию цифровых технологий;

‒  начальный (5–11 баллов): знание основных понятий, инструментов и сервисов;

‒  базовый (12–20 баллов): умение применять инструменты для решения стандартных педагогических задач;

‒  высокий (21–25 баллов): глубокое понимание технологии и способность к ее творческой интеграции в профессиональную деятельность.

Результаты: распределение респондентов по уровням представлено ниже:

‒  ознакомительный уровень – 9 человек (10,6%);

‒  начальный уровень – 51 человек (60,0%);

‒  базовый уровень – 25 человек (29,4%);

‒  высокий уровень – 0 человек (0%).

Полученные данные выявили значительный дефицит компетенций, что стало объективным основанием и исходной точкой для разработки настоящего лабораторного практикума.

В качестве основных материалов для проектирования практикума выступили:

1. Учебно-методический комплекс «Технологии искусственного интеллекта: лабораторный практикум», разработанный Г. Р. Водяненко и В. Д. Щипицыным в рамках государственного задания Министерства просвещения РФ [40].

2. Диагностический инструментарий для оценки сквозных цифровых компетенций педагогических работников, включающий кодификатор компетенций, структурированный по знаниевому, деятельностному и интегративному компонентам, представленный В. Д. Щипицыным [41]. Данный кодификатор лег в основу проектирования содержания и результатов практикума (см. таблицу).

3. Современные ИИ-сервисы и платформы, отобранные для включения в модули практикума: генеративные модели (GigaChat, YandexGPT), сервисы распознавания и синтеза речи (SpeechPad, Murf, Adobe Podcast), no-code-платформы для создания чат-ботов (Aimylogic, Dialogflow, Poe).

Для решения поставленных задач были применены следующие методы:

1. Теоретический анализ: был проведен анализ отечественной и зарубежной научно-педагогической литературы, нормативных документов (Стратегия научно-технологического развития РФ, национальный проект «Экономика данных») и существующих образовательных программ для выявления запроса на формирование ИИ‑компетентности педагогов и определения структурных компонентов цифровой педагогической компетентности.

2.Моделирование: в ходе исследования была разработана и представлена двухуровневаямодельзаданий (инструментальный и компетентностный уровни), которая является методологическим ядром практикума и обеспечивает переход от технических навыков к педагогическому проектированию.

3. Системный подход: проект лабораторного практикума был рассмотрен и спроектирован как целостная учебно-методическая система, объединяющая целевой, содержательный (четыре модуля), процессуальный (методы и формы работы) и оценочный компоненты.

4. Компетентностный подход:выступил в качестве ведущего методологического ориентира, определившего фокус на формировании у будущих учителей готовности к решению реальных профессиональных задач с использованием ИИ, а не только на усвоении знаний и отдельных умений.

Таким образом, применение комплекса методов позволило разработать теоретически обоснованный и методически структурированный проект лабораторного практикума, интегрирующий техническое освоение ИИ с педагогической рефлексией.

 

Структура цифровой педагогической компетентности в области ИИ

(адаптировано по: [41])

 

Компонент

Содержание

Знаниевый

Знание инструментов обработки естественного языка, платформ распознавания и синтеза речи, сервисов машинного зрения, связи ИИ с большими данными, облачными и мобильными технологиями, нормативно-правовых и этических основ использования ИИ в образовании

Деятельностный

Умение использовать ИИ-инструменты для генерации текстовой и графической информации, автоматизированного мониторинга успеваемости, преобразования изображений, создания интерактивных чат-ботов и самообучающихся систем без программирования

Интегративный

Способность внедрять ИИ-инструменты в педагогическую практику: разработка дидактических материалов, автоматизация оценивания, создание персонализированных заданий, организация проектной и исследовательской деятельности обучающихся с использованием нейросетевых технологий

 

Эта структура легла в основу проектирования лабораторного практикума.

 

Результаты исследования / Research results

 

Основным результатом данного исследования является разработка проекта лабораторного практикума «Технологии искусственного интеллекта» как целостного учебно-методического комплекса. Проект направлен на формирование готовности будущих педагогов к осознанному и этичному использованию ИИ в профессиональной деятельности. Практикум структурно состоит из четырех ключевых модулей, охватывающих наиболее релевантные для современного образования направления: промпт-инжиниринг, разработку электронных образовательных ресурсов (ЭОР), технологии автоматического распознавания речи (ASR) и синтеза речи (TTS), а также создание диалоговых систем (чат-ботов).

Методологическим ядром проекта выступает двухуровневая модель заданий, призванная обеспечить последовательный переход от освоения инструментальных навыков к формированию интегративной профессиональной компетентности.

Инструментальный (технический) уровень заданий направлен на формирование базовых цифровых умений: освоение техники составления эффективных промптов, работы с конкретными платформами (GigaChat, YandexGPT, SpeechPad, Murf, Aimylogic, Dialogflow и др.), настройки параметров распознавания и генерации речи, конфигурирования логики чат-ботов.

Компетентностный (педагогический) уровень предназначен для переноса усвоенных навыков в реальные профессиональные контексты. На этом уровне каждое техническое действие предполагает его педагогическое осмысление: обоснование дидактической целесообразности, анализ потенциальных рисков и проектирование сценариев использования в школьной практике.

Содержательно-структурная реализация двухуровневой модели в модулях практикума выглядит следующим образом:

1. Модуль «Основы промпт-инжиниринга»

‒  Инструментальный уровень включает задания по освоению техники составления промптов: от простых фактологических запросов до сложных, детализированных заданий с указанием роли, контекста и формата ответа.

‒  Компетентностный уровень представлен заданиями, трансформирующими технические навыки в педагогические. Например, задание «Переводчик сложных понятий» требует от студентов разработать промпт для объяснения термина «дроби» ученикам 5-го класса через аналогию с пиццей, с включением игровых элементов. Задание «Диалог с сопротивлением» фокусируется на создании сценария убеждения подростка в ценности домашних заданий с использованием эмпатии и аргументации.

2. Модуль «Разработка электронных образовательных ресурсов (ЭОР) с помощью ИИ»

‒  Инструментальный уровень посвящен отработке навыков генерации и структурирования учебного контента.

‒  Компетентностный уровень предполагает проектирование готовых дидактических продуктов. В задании «Адаптация учебного содержания» студентам предлагается разработать промпт для объяснения понятия своего предмета (например, «закон Ома») для конкретного возраста, используя бытовые аналогии. Задание «Проектирование оценочных материалов» нацелено на создание критериально ориентированных заданий для контроля.

3. Модуль «Технологии искусственного интеллекта для распознавания и синтеза речи»

‒  Инструментальный уровень включает задачи по работе с ASR-платформами (например, SpeechPad) и TTS-сервисами (Murf, Adobe Podcast).

‒  Компетентностный уровень направлен на применение этих технологий для создания инклюзивной образовательной среды. Студентам предлагается спроектировать создание аудиопособий для слабовидящих, генерацию субтитров для видеоуроков или разработку заданий с голосовыми командами.

4. Модуль «Создание чат-бота на основе ИИ»

‒  Инструментальный уровень включает освоение no-code-сред (Aimylogic, Dialogflow, Poe).

‒  Компетентностный уровень поднимает задачу до проектирования инструмента педагогической поддержки, такого как «помощник по домашним заданиям» или «канал коммуникации с родителями».

Таким образом, проект практикума выстроен в соответствии с современными дидактическими принципами:

‒  практико-ориентированности – задания моделируют реальные профессиональные ситуации;

‒  индивидуализации – предусмотрена возможность выбора заданий в зависимости от педагогического профиля;

‒  проектности – результатом работы на компетентностном уровне становится создание прототипов цифровых образовательных продуктов;

‒  рефлексивности – система отчетов предусматривает анализ педагогической целесообразности и дидактического потенциала созданных ресурсов.

Разработанный проект выступает как модель системы, в которой формирование цифровой педагогической компетентности проектируется через единство технического действия и его педагогического осмысления, что составляет его основную научно-методическую ценность.

 

Заключение / Conclusion

 

В условиях цифровой трансформации образования ключевым вызовом для педагогического образования становится подготовка учителей, способных не только осваивать новые инструменты, но и осмысленно, этично и методически грамотно интегрировать их в профессиональную деятельность. В ответ на этот вызов в рамках данного исследования был разработан проект лабораторного практикума по технологиям искусственного интеллекта, нацеленный на формирование целостной цифровой педагогической компетентности будущих учителей.

Научная новизна и методическая ценность предлагаемого подхода заключаются в двухуровневой модели заданий, которая реализована в рамках четырех ключевых модулей: промпт-инжиниринга, разработки ЭОР, речевых технологий и создания чат-ботов. Разработка данной модели была обусловлена результатами констатирующего эксперимента, выявившего значительный дефицит ИИ-компетенций у будущих педагогов.  Данная модель, как следует из ее структурного и содержательного анализа, призвана обеспечить последовательный переход от освоения технических навыков (инструментальный уровень) к их педагогическому осмыслению и применению для решения профессиональных задач (компетентностный уровень). Ожидается, что в процессе выполнения заданий практикума студенты научатся не просто работать с ИИ-сервисами, а проектировать с их помощью конкретные образовательные продукты: адаптированные учебные материалы, инклюзивные аудиопособия, функциональные чат-боты и др.

Ключевым ожидаемым результатом внедрения практикума является формирование у будущих педагогов методологической установки на педагогическую целесообразность, которая предполагает обязательный анализ дидактической ценности, этических рисков и проектирование сценариев использования ИИ в реальной школьной практике. Это позволит сохранить за педагогом роль центрального субъекта образовательного процесса, который использует технологии как инструмент для усиления своей профессиональной деятельности.

Разработанный практикум обладает значительным потенциалом для внедрения благодаря своей гибкой модульной структуре. Он может быть интегрирован в учебные планы бакалавриата и магистратуры различных педагогических профилей, а также стать основой для программ повышения квалификации.

Перспективы дальнейшей работы связаны с апробацией данного проекта в образовательном процессе и последующим анализом его эффективности. В числе планируемых исследований – оценка уровня сформированности цифровой педагогической компетентности у студентов, разработка предметно-ориентированных треков практикума и изучение долгосрочных эффектов его влияния на профессиональное становление выпускников.

Таким образом, представленный проект лабораторного практикума является методическим фундаментом для подготовки педагогов нового поколения, способных не просто адаптироваться к цифровой реальности, но и критически, творчески и ответственно формировать образовательную среду с помощью технологий искусственного интеллекта.