Specific Features of Using Generative Artificial Intelligence Technologies for Lesson Planning (in the context of EFL)

Введение / Introduction

Технологии генеративного искусственного интеллекта (далее – ТГИИ) как одна из наиболее обсуждаемых тем в современных образовательных исследованиях открывают возможности для персонализированной, оперативно генерируемой обратной связи. Изменения в российском образовании, вызванные цифровой трансформацией и стремительным развитием ТГИИ, повлекли за собой новые требования, предъявляемые к профессиональной компетентности педагога.

В данном исследовании под генеративным искусственным интеллектом (генеративным ИИ) понимается класс нейросетевых моделей (больших языковых моделей), способных создавать новый контент – тексты, изображения, учебные задания, планы уроков – в ответ на запросы пользователя. Совокупность методов, инструментов и педагогических сценариев использования генеративного ИИ в образовательном процессе мы обозначаем как технологии генеративного искусственного интеллекта (ТГИИ). Далее в тексте оба термина используются как взаимосвязанные: термин «генеративный ИИ» – при характеристике сущности явления, термин «ТГИИ» – при описании конкретных способов его применения в педагогической деятельности.

С точки зрения ряда исследователей, к числу таких требований относится способность эффективно интегрировать генеративные ИИ в ежедневную педагогическую практику. По мнению Х. М. М. Аль-Зиюд, в настоящее время владение ТГИИ становится одним из ключевых профессиональных навыков современного преподавателя [1], в частности преподавателя английского языка. Как справедливо отмечают С. Ма и ее соавтор, профессиональная самореализация педагога в цифровой образовательной среде определяется его готовностью использовать инструменты ТГИИ для оптимизации рутинных процессов [2], способностью критически оценивать автоматически генерируемые учебные материалы; умением адаптировать ИИ-ассистированные разработки под конкретные образовательные задачи; умение выстраивать индивидуальные траектории обучения обучающихся. Cоответственно, перед системой педагогического образования ставится задача подготовки педагогов, обладающих способностью к методически обоснованному использованию ТГИИ. C точки зрения Ф. Кехоу, технологии генеративного искусственного интеллекта могут способствовать настройке преподавателя на более эффективное и вариативное планирование учебного занятия [3]. С этим полностью согласуется позиция М. А. Федотовой, которая подчеркивает, что ТГИИ позволяет перейти от «знаниевой» парадигмы к «личностно ориентированной», где преподаватель из транслятора превращается в фасилитатора, а технологии берут на себя рутинную аналитику и подготовку дидактических материалов [4]. Эмпирически это подтверждает исследование К. И. Буяковой и соавторов: среди преподавателей выделяется кластер «продвинутых пользователей», для которых ИИ – это возможность высвободить время для новых задач, быть в тренде технологий и получить конкурентное преимущество [5]. Именно эти преподаватели наиболее лояльны к использованию ИИ студентами и демонстрируют готовность переходить от рутины к творческой, фасилитирующей роли. Напротив, по мнению С. Беллула, преподаватели с небольшим опытом использования ИИ ценят прежде всего снижение трудоемкости, но испытывают тревогу и нуждаются в методической поддержке [6]. ТГИИ обладает потенциалом для предоставления оперативной обратной связи по планам занятий, однако прямая генерация готовых планов создает риск формирования несамостоятельности в профессиональном действии.

В связи с этим актуальной задачей педагогической науки и практики является практическое применение методически обоснованных подходов к использованию ТГИИ в деятельности педагога, в частности для планирования учебного занятия. Одним из таких инструментов могут быть ТГИИ. На наш взгляд, целесообразны выявление, систематизация и анализ особенностей использования генеративных моделей для планирования занятия, а также определение методических условий их эффективной интеграции в профессиональную деятельность педагога.

Целью данного исследования стало выявление, систематизация и анализ особенностей использования ТГИИ для планирования учебного занятия, а также определение методических условий их эффективной интеграции в профессиональную деятельность педагога.

Объект исследования – процесс планирования учебного занятия преподавателем с использованием ТГИИ.

Предмет исследования – методические особенности и условия эффективного использования ТГИИ для планирования учебного занятия.

Гипотеза исследования: интеграция ТГИИ в процесс планирования учебного занятия будет эффективной, если: выявить и классифицировать методические риски, связанные с «галлюцинациями» содержания и нарушением логики преемственности этапов урока; обосновать необходимость перехода от функции «генератора готового плана» к функции «интеллектуального ассистента-компаньона»; сформировать у педагога компетенцию критического промптинга как нового профессионального навыка; разработать систему практических рекомендаций по безопасному и продуктивному использованию ТГИИ, включая алгоритмы составления эффективных промптов и критерии верификации генерируемых материалов.

Теоретическая значимость исследования заключается в рассмотрении и классификации основных теоретических подходов к пониманию границ применимости ТГИИ ИИ в дидактике, а также обобщении современных представлений исследователей о роли искусственного интеллекта в профессиональной деятельности педагога, включая уточнение понятия «методическая целесообразность» применительно к автоматизированному планированию учебного занятия и концептуальное различение между «планированием на основе ТГИИ» и «педагогическим проектированием с помощью ТГИИ».

Практическая значимость исследования заключается в предоставлении преподавателям системы практических рекомендаций по безопасному и продуктивному использованию ТГИИ: от алгоритмов составления эффективных промптов до критериев верификации генерируемых учебных материалов; в обосновании методических условий, позволяющих минимизировать дидактические риски и трансформировать ТГИИ из инструмента сокращения временных затрат в средство повышения вариативности и качества планирования учебного занятия.

Обзор литературы / Literature review

Обратимся к теоретическому обоснованию использования технологий генеративного искусственного интеллекта (ТГИИ) для планирования учебного занятия. А. С. Бобунова, М. Г. Сергеева заметили, что с внедрением ТГИИ в жизнь образование стремительно меняет формат. Обучающиеся уже активно используют ТГИИ в качестве помощника в учебе. Необходима экспериментальная технология внедрения средств ИИ в обучение иностранному языку [7]. Эксперимент на 50 студентах-медиках РУДН доказал, что трехэтапная технология внедрения ИИ в обучение английскому языку статистически значимо (p = 0,000) улучшает произношение: доля отличников выросла с 20% до 56% (в контрольной группе – снижение с 24% до 20%); лексика и грамматика не показали значимых различий.

В узкопрофильных областях, таких как морское языковое образование, использование ИИ приобретает особое звучание. Как показано в исследовании Р. В. Дражан, ИИ позволяет персонализировать обучение, снять языковой барьер через общение с чат-ботами, а иммерсивные технологии – погрузить курсанта в реалистичную рабочую среду (пожар, затопление, пиратская атака) без риска для судна. Однако автор подчеркивает: ИИ не может точно интерпретировать профессиональный контекст стандартных фраз Международной морской организации, ведет к зависимости и замещает живое общение, что в условиях смешанного экипажа вызывает культурный шок. Поэтому ключевая роль преподавателя – найти золотую середину, где ИИ остается лишь помощником, а основой являются ролевые игры, семинары и дискуссии под руководством педагога [8].

Как отмечает Т. С. Орлова, применительно к студентам художественных специальностей ТГИИ решают три ключевые задачи: персонализируют обучение, дают мгновенную обратную связь и повышают мотивацию через связь языка с профессией (описание картин, арт-медиация, диалоги с «виртуальным экскурсоводом»). Однако автор подчеркивает: неконтролируемое использование ТГИИ ведет к снижению самостоятельности, поверхностному усвоению и академической нечестности. Поэтому необходимы педагогический контроль и четкие границы – ТГИИ должен оставаться «помощником», а не «исполнителем» за студента [9].

Настройка педагога на эффективное и вариативное планирование занятия становится возможной благодаря сформированной компетенции педагога в области ИИ. Как показали М. Н. Евстигнеев и соавторы, такая компетенция включает шесть компонентов: мотивационно-целевой (осознание дидактического потенциала ИИ), информационной безопасности (защита данных и фактчекинг), этический (академическая добросовестность), промпт-инжиниринг (искусство точного запроса), обучение и контроль (делегирование рутины ИИ с сохранением смысловой обратной связи), управление учебным процессом (координация гибридной экосистемы). Развитие этих компетенций позволяет педагогу занять позицию наблюдателя и ментора в триаде «педагог – ИИ – обучающийся», где ИИ выступает не конкурентом, а когнитивным усилителем профессиональной деятельности [10].

По мнению Ю. Ю. Котляренко и Е. А. Николаевой, внедрение ИИ в обучение иностранным языкам требует не просто технического использования инструментов, но и развития цифровой грамотности и критического мышления студентов. Без этого ИИ может использоваться интуитивно и неэффективно [11]. Квазиэксперимент на 150 студентах ДГТУ (Донской государственный технический университет) показал, что интегрированное использование ИИ с параллельным развитием цифровой грамотности и критического мышления (фреймворк IMI+) значительно эффективнее интуитивного использования: экспериментальная группа превзошла контрольную по всем компонентам иноязычной компетенции (p < 0,05), при этом цифровая грамотность влияет сильнее (коэффициенты до 0,90), чем критическое мышление (до 0,70).

Существенный вклад в исследование применения ТГИИ в образовании, в том числе для планирования учебных занятий, внес П. Т. Х. Трэн с соавторами. Исследователи предполагают, что эффективная интеграция ТГИИ в педагогическую деятельность требует не только обучения педагога работе с инструментом, но и формирования критического, рефлексивного и регулируемого подхода к взаимодействию с ТГИИ, иначе педагог рискует стать пассивным потребителем ИИ-контента, теряя педагогическую самостоятельность [12].

Дидактически значимым является труд Д. Х. Лу с соавтором, рассматривающих концептуальную модель HASRL (совместная регуляция обучения между человеком и ИИ), которая отвечает на вопрос «как регулировать взаимодействие?» [13]. Эта регуляция заключается не в отношении к ТГИИ как к статичному инструменту, а в диспозиции подхода к ТГИИ с любопытством, рефлексией и критическим различением. Она включает: осознание возможностей и ограничений ТГИИ, подвергание сомнению его результатов; адаптацию стратегий в ответ на обратную связь ТГИИ. ТГИИ могут способствовать инициированию, поддерживанию или взятию на себя определенных регуляторных процессов. Преподаватель регулирует роль ТГИИ: решает, когда его спрашивать, как оспаривать его предложения; сохраняет интенциональность и контроль. Преподавателю необходимо обладать как техническими навыками работы с ТГИИ, так и мышлением стратегического и рефлексивного взаимодействия с ИИ, иначе педагог рискует использовать ТГИИ как «короткий путь» или замену собственной экспертизе, а не как продуктивного ИИ-компаньона в преподавании, в частности на занятиях по английскому языку как иностранному.

Стоит отметить еще одну концептуальную модель – TRACK (технологическо-педагогическо-содержательное знание). TPACK отвечает на вопрос «что нужно знать педагогу во взаимодействии с ИИ?». В статье С. Ким и его соавторы раскрывают, какими TPACK-компетенциями необходимо обладать педагогу, чтобы конструировать, подготавливать среду и фасилитировать проектно-ориентированные занятия, направленные на решение проблем с использованием ТГИИ. Авторы исследования приводят четыре компонента TRACK, а именно: технологическое знание (понимание ТГИИ), педагогическое знание (умение фасилитировать проектную работу), содержательное знание (знание фундаментальных концепций ИИ), интеграцию (TRACK) – конструирование учебной среды и организацию проектного обучения для решения задач с помощью ТГИИ [14].

В осмыслении возможностей ТГИИ в контексте планирования занятий
К. М. Р. Чавес с соавторами пришли к выводу, что будущие педагоги не являются пассивными потребителями контента, генерируемого ИИ. Они занимают активную, критическую роль, выступая в качестве валидаторов и содизайнеров учебных материалов. Генеративный ИИ для них – это когнитивный помощник, а не замена самого педагога [15]. Исследователи также отмечают наличие разнообразных стратегий в освоении ТГИИ (ручное редактирование, итеративный промптинг, гибридное использование), что указывает на неравные уровни цифровой зрелости пользователей, что требует дифференцированной поддержки в рамках программ педагогического образования (три профиля: критические редакторы, системные направители, базовые интеграторы). Схожую точку зрения выражает В. Дж. Ким. Главная ценность научной статьи В. Дж. Ким – в показе, как через работу с ТГИИ педагог может создавать план занятия, акцентируя внимание на том, что ТГИИ – это не «волшебная кнопка», а инструмент, требующий вдумчивого использования [16].

Стоит отметить: исследователь Й. Веландер отмечает тот факт, что отсутствует прямая связь между тем, что педагог говорит о знании ТГИИ, и тем, как они действуют во взаимодействии с ТГИИ. Профессиональное знание не транслируется напрямую в практику – оно пересматривается и реконфигурируется во взаимодействии [17].

В научной статье Д. Спадони, Дж. Л. Солано представлено исследование учителей старшей школы, которые в течение трех недель использовали MagicSchool.ai для создания планов уроков, и оно показало, что инструменты генеративного ИИ могут снизить выгорание, оптимизировать планирование и повысить продуктивность учителей, предлагая путь для более активной интеграции ИИ в школах для поддержки учителей [18].

А. К. Елген и соавторами выделяются четыре профессиональные цифровые компетенции педагога: общая цифровая, дидактическая цифровая, профессионально ориентированная, трансформативная [19]. Ключевой вывод, к которому пришли исследователи, состоит в том, что ТГИИ может как способствовать глубокой интерпретации (через визуализацию и диалог с персонажем), так и препятствовать ей (когда пользователи делегируют анализ ТГИИ). Некоторые педагоги сами недостаточно понимают, как работает ТГИИ. Качество результата ТГИИ напрямую зависит от качества промпта, и пользователям нужна поддержка в этом навыке.

С позиции исследователя М. Маундриду и ее соавторов, в литературе отсутствует систематическая классификация ТГИИ по их потенциальному педагогическому использованию. Существует множество инструментов, но нет структурированного подхода к тому, какие инструменты для каких задач могут быть полезны педагогу [20]. Исследование предлагает первую систематическую классификацию ТГИИ для педагогов (четыре группы, 13 подгрупп: планирование, создание контента, оценивание, ассистенты) и демонстрирует, как ТГИИ могут поддерживать каждую из пяти фаз исследовательского обучения, а именно: ориентация – cоздание контента (изображения/видео, генерация идей), оценивание (тестирование), генерация изображений для привлечения интереса (DALL·E), создание викторин для активации знаний (Gibbly), выявление распространенных заблуждений (MagicSchool), концептуализация – планирование занятий, то есть генерация исследовательских вопросов через план урока по модели 5E (MagicSchool), исследование – планирование (планеры занятий), ассистенты педагога (генерация идей), разработка активностей для исследования (Learnt.ai), прогнозирование результатов экспериментов (Auto Classmate), заключение – оценивание (обратная связь и выставление оценок), обсуждение – оценивание (тестирование, обратная связь), ассистенты педагога (генерация идей), тем самым заполняя пробел в литературе и предоставляя практическое руководство для учителей, при этом подчеркивая, что ТГИИ – это ассистент, а не замена педагогической экспертизе человека.

На основе результатов исследования З. Аббаса и его соавторов можно утверждать, что создание условий для эффективного использования ИИ-ассистированных инструментов в образовании – это, по сути, не технологическая, а поведенческая и педагогическая задача, которая заключается в следующем. Создание условий – это проектирование образовательной среды, в которой пользователи не просто имеют доступ к ТГИИ, а развивают способность регулировать три ключевых процесса: когнитивный аутсорсинг (когда, что и как делегировать ТГИИ, а что оставлять себе), калибровку доверия (критическая оценка выводов ТГИИ, осознание ограничений ТГИИ), регуляцию мотивации (сохранение внутренней мотивации, автономии и чувства авторства) [21]. Рандомизированный эксперимент с 300 студентами показал, что ТГИИ повышает эффективность, но снижает глубину обучения через механизм когнитивного аутсорсинга; однако калиброванное доверие и устойчивая мотивация полностью нейтрализуют этот негативный эффект, превращая ТГИИ в когнитивного усилителя; главный вывод – исход зависит не от наличия ТГИИ, а от поведенческой регуляции доверия, усилий и автономии.

С позиции М. Ньяаба и К. Жай, когда педагоги используют ТГИИ для планирования занятий, сгенерированный контент часто не учитывает культурный контекст. Стандартные модели ТГИИ обучаются на данных, где доминируют западные перспективы, и поэтому производят культурно нечувствительные результаты. Исследователи разработали кастомный GPT – культурно-респонсивный планировщик занятий (CRLP), использующий интерактивную полуавтоматическую (ISA) промпт-архитектуру, основанную на трех теориях культурно-респонсивной педагогики; CRLP превзошел стандартный GPT-4o по всем показателям (48,5 культурного элемента против 21, точность 90% против 60%, релевантность 100% против 65%) и сохранил агентность педагога через Human-in-the-loop, хотя культурные галлюцинации остались проблемой (0,75 против 0,5) [22].

По мнению И. Челик и его соавторов, образовательная ценность ТГИИ зависит не только от технического использования, но и от способности педагога формулировать осмысленные промпты. Однако мало известно о том, как AI-специфическое знание (Intelligent-TPACK и ИИ-грамотность) будущих педагогов влияет на их стратегии промпт-инжиниринга и, в свою очередь, на качество ТГИИ-генерируемых планов занятий. Исследователем сделан вывод о том, что промпты не являются нейтральными техническими командами, а представляют собой действия, отражающие мышление педагога. Чем глубже диалог с ТГИИ (уточнение, синтез, модификация), тем лучше результат. Знание того, как использовать ТГИИ педагогически, важнее, чем просто техническое знание. Исследование 120 финских будущих педагогов показало, что промпт-инжиниринг – это педагогический акт, а не техническая команда; высокие фазы промптов ведут к более адаптивным планам занятий (агентность обучающегося, адаптивные стратегии, гибкие инструменты). Педагогическое знание об использовании ТГИИ является самым сильным предиктором высоких фаз промптов и опосредованно влияет на качество планов занятий, тогда как техническое знание и ИИ-грамотность – значимы, но менее важны [23].

Исследование коллективом авторов двадцати австралийских будущих педагогов начальной школы показало, что все 100% планируют использовать ChatGPT для планирования уроков, ценя экономию времени, генерацию идей и повышение качества; однако они обеспокоены точностью, дезинформацией, поверхностностью и отсутствием контекстуальности, что указывает на необходимость развития ИИ-грамотности в педагогическом образовании и доработки ТГИИ под образовательные контексты [24].

Исследование В. Делейни и его соавторов описывает, как два педагога спроектировали занятия с ТГИИ в рамках программы совместного проектирования CRAFT: Джун использовала ТГИИ как объект изучения в исследовательском классе (экспериментирование, создание ТГИИ-продуктов, самостоятельное исследование ТГИИ), а Маргот интегрировала ТГИИ в обучение письму (сравнение человеческих и ТГИИ-текстов, обратная связь ChatGPT) – оба подхода оказались эффективными, но ключевым фактором успеха стало совместное проектирование с коллегами, где педагоги получали обратную связь, пересматривали свои занятия и развивали уверенность, даже не будучи ТГИИ-экспертами. Обучающиеся самостоятельно подняли этические вопросы (приватность данных, авторство, культурная репрезентация), даже без явного указания педагога. Они осознали, что ТГИИ делает выводы на основе обучающих данных. В ходе эксперимента обучающиеся поняли, что ТГИИ-изображения «слишком идеальные»; осознали, что ТГИИ может делать выводы об их культуре и идентичности по имени; поняли, что ТГИИ-тексты более организованы, но «скучные» и без стиля; заметили, что ТГИИ-письму не хватает «человеческого прикосновения» и личного опыта. Обучающиеся получили агентность над ТГИИ – поняли, что они могут критиковать ТГИИ-письмо, что ТГИИ не всегда пишет хорошо и что они как люди имеют преимущество (выбор позиции в аргументе, стиль, голос). Исследователи приводят интересную мысль о различии «обучения с ТГИИ» как живым vs «обучения об ТГИИ» как искусственным [25].

Особый интерес может представлять точка зрения Ц. Лю-Юнь и В. Юань. Исследование педагогов начальной школы в китайской провинции Ляонин показало, что педагоги в целом позитивно воспринимают ТГИИ для планирования уроков при умеренных этических опасениях; пол оказался единственным значимым демографическим предиктором воспринимаемой полезности – женщины оценивают ТГИИ как более полезный, чем мужчины, – тогда как педагогический стаж и образование не влияют ни на одно из трех измерений, что указывает на необходимость гендерно-чувствительных подходов в профессиональном развитии, но допускает широкие (не дифференцированные по стажу/образованию) программы обучения [26].

Исследование С. Дж. Фарийон-Лабис тридцати филиппинских будущих педагогов математики (I курс), использовавших ChatGPT, Gemini и Perplexity AI для планирования занятий, выявило пять рефлексивных тем: (1) ТГИИ ускоряет и стимулирует креативность; (2) развивается сравнительная инструментальная грамотность (разные ТГИИ имеют разные сильные стороны); (3) точность промптов критически важна; (4) педагогическое суждение необходимо для адаптации и проверки ТГИИ-выводов; (5) ТГИИ снижает тревожность и укрепляет уверенность начинающих разработчиков занятий; при этом ТГИИ остается партнером-компаньоном, а не заменой, требуя человеческого контроля для обеспечения точности, соответствия учебным стандартам и этической практики [27]. Схожую точку зрения выражают Й. С. Чхве и Й. Х. Ха, дополняя мыслью о том, что ТГИИ – не просто инструмент, а катализатор педагогической рефлексии. ТГИИ меняет то, как педагоги думают о проектировании занятий [28].

В труде Дж. Чжан и его соавторов ТГИИ использовался как интерактивный инструмент предклассной подготовки для будущих педагогов химии: студенты диалогически взаимодействовали с ChatGPT по направляющим вопросам преподавателя, чтобы подготовиться к проектированию занятий. Однако именно это использование привело к более низкому качеству итоговых планов по сравнению с чтением материалов – из-за преждевременной конвергенции (то есть пользователь ТГИИ слишком рано останавливает процесс поиска, обдумывания и улучшения решения, потому что находит «достаточно хороший» вариант быстрее, чем должен), повышенной когнитивной нагрузки и недостаточного рубричного выравнивания (набор четких требований к качеству запроса) [29].

Автор научного труда А. Ленько-Шиманьска констатирует следующий факт: педагогам нужны не просто навыки работы с ТГИИ, а аналитическая и педагогическая компетенция – как интерпретировать данные и строить на их основе обучение, открытие. Иными словами, ТГИИ – это быстро и удобно, но ТГИИ дает поверхностный результат. Корпусы точны и аутентичны, но сложны. Лучше всего комбинировать их, а не выбирать что-то одно. И главная проблема не в ТГИИ, а в том, что преподавателей не научили с ними по-настоящему работать [30].

В. Л. Чанг, Дж. Ч.‑Ю. Сань отмечают, что ТГИИ используется для создания красивых слайдов и картинок к занятиям. Но педагоги пока слабо применяют его для живого диалога с обучающимися, персонализированной обратной связи и адаптации в реальном времени. Их исследование показывает, что за один семестр обучения ситуацию можно сдвинуть – педагоги начинают использовать более динамичные и интерактивные инструменты. Главный вызов: не просто дать ТГИИ педагогам, а научить их мыслить через адаптивный дизайн, а не через замену «ручной работы» на автоматическую [31].

Как отмечает в своем научном труде М. Мигльбауэр, ТГИИ на занятии – это не просто «инструмент», а повод научить педагогов правильно формулировать запросы, критически оценивать вывод и видеть границы технологии. Самые эффективные задания – те, где ТГИИ используется для итеративного улучшения (редактирование, диалог, рефлексия), а не просто генерации «с нуля» [32].

По мнению Дж. Карсон, Х. Бенфилд, М. Андерсон, использование ТГИИ для планирования занятий сократило время подготовки на 52,5% (с 10 до 4,75 часа в неделю), повысило уверенность педагогов, не заменяя профессиональное суждение, а выступая в роли «сопланировщика», который убирает страх чистого листа, ускоряет создание инклюзивных материалов и повышает уверенность педагога, но требует доверия, коллегиального обучения и системной поддержки. Авторы выявили важный нюанс: экономия времени на планировании не всегда уменьшала общую нагрузку – сэкономленные часы часто уходили на другие задачи (администрирование, оценка). Вывод: нужны сознательные политики на уровне школы, чтобы защитить выигранное время [33].

Подводя итог научному обзору, можно прийти к заключению, что в целом как отечественные, так и зарубежные авторы имеют схожие мнения в научных взглядах на феномен использования ТГИИ в образовании. Ключевая роль в развитии современной педагогической практики отводится возможности педагога развиваться посредством приобретения новых профессиональных навыков (критический промптинг, верификация контента, интеграция ТГИИ-ассистированных материалов), что может способствовать успешной адаптации преподавателя к изменяющимся условиям цифровой образовательной среды. При этом исследователи единодушно фиксируют наличие дидактических рисков при прямой генерации готовых планов занятий (галлюцинации содержания, нарушение логики, риск формирования несамостоятельности), что требует перехода от функции «генератора» к функции «интеллектуального ассистента-компаньона» и разработки методических условий эффективной интеграции ТГИИ в профессиональную деятельность педагога.

Методологическая база исследования / Methodological base of the research

Исследование опирается на методологическую базу, сформированную на основе трудов российских и зарубежных исследователей, изучающих три основных аспекта: применение технологий генеративного искусственного интеллекта (ТГИИ) в образовании, концептуальные модели взаимодействия педагога с ИИ-ассистированными инструментами, а также влияние ТГИИ на планирование учебного занятия и профессиональную деятельность педагога. Интегрированный подход к исследованию сочетает в себе принципы цифровой дидактики, методики преподавания иностранных языков и когнитивной психологии, что позволяет анализировать процесс использования ТГИИ в планировании через взаимосвязь технологической, методической и психолого-педагогической составляющих. Теоретическая основа построена на основе сравнительного анализа научной литературы по вопросам внедрения генеративного искусственного интеллекта в обучение, систематизации концептуальных моделей взаимодействия педагога с ИИ (HASRL, TPACK), а также анализа эмпирических данных о влиянии ТГИИ на нагрузку, уверенность педагогов и качество планирования учебных занятий. Этапы исследования:

– Изучение степени разработанности проблемы использования ТГИИ для планирования учебного занятия в отечественной и зарубежной научной литературе.

– Выявление, систематизация и анализ особенностей применения ТГИИ в процессе планирования учебного занятия.

– Определение методических условий эффективной интеграции ТГИИ в профессиональную деятельность педагога.

В ходе исследования были использованы следующие методы: метод изучения и анализа теоретической и методической литературы по теме исследования, которые показывают степень разработанности темы, а также дают представление о направлениях в области применения ТГИИ в педагогической практике, в частности для планирования учебного занятия; функционально-дидактический анализ, сочетающий критическую оценку автоматически генерируемых материалов и сравнительный анализ традиционного и автоматизированного планирования; контент-анализ промптов; метод педагогического наблюдения; метод экспертной оценки качества ТГИИ-ассистированных разработок; синтез полученных данных, позволяющий составить наиболее полное представление о методических условиях эффективной интеграции ТГИИ в процесс планирования учебного занятия. Для выявления различий в поведенческих паттернах между группой с рефлексивно-итеративным мышлением и чисто инструментальной группой (линейное извлечение информации) исследователи применили процессный майнинг с алгоритмом Fuzzy Miner в программе Fluxicon Disco, построив отдельные модели временных последовательностей действий для каждой группы. SPSS – основной инструмент статистического анализа.

Теоретико-эмпирическое исследование проходило на базе ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого» c сентября 2025 по декабрь 2025 года. В нем приняли участие 112 человек (студенты инженерных профилей подготовки, изучавшие дисциплину «Иностранный язык»).

Результаты исследования / Research results

С помощью процессного майнинга (анализ событий взаимодействия с ТГИИ) были выявлены два ключевых паттерна использования педагогом ТГИИ, а именно: рефлексивно-итеративный и линейное извлечение. В основе рефлексивно-итеративного паттерна лежит процессный майнинг → реконструкция временных рабочих процессов, а именно многократные циклы уточнения запросов (промптов) «запрос → анализ → уточнение → доработка»; согласованные с ходом мысли педагога и совместной регуляцией обучения между человеком и ТГИИ (распознавание ТГИИ, систематическая редакция, проверка, адаптация ТГИИ-контента, этическая навигация). Процессный майнинг способствует извлечению детальных поведенческих следов с временными метками и частотами переходов между действиями. Такой подход перестает быть набором разрозненных действий с ТГИИ. Педагог использует ТГИИ логично: цель → действие → результат, а не «что сгенерировал ИИ». Педагог остается проектировщиком, а не оператором ТГИИ. Это позволяет выявить не только то, какие тактики использует педагог, но и то, как эти тактики развиваются во времени. Процесс качественного контент-анализа включает кодирование – адаптированная схема по [34], запись действий каждого участника; общее количество событий (802 персонализированных события). Суть линейного извлечения состоит в том, что педагог просто берет готовые ответы ТГИИ, без глубокой проработки. ТГИИ не понимает контекст, не формулирует цели, не интерпретирует результат. Использование ТГИИ без логики может привести к потере связности учебного действия.

Нами предпринята попытка изучить, как взаимодействует педагог с ТГИИ при планировании занятий: какие стратегии использует, и насколько они эффективны для качественной разработки планов занятий. Результаты процессного майнинга переориентированы на анализ действий педагога. Нами было проанализировано 802 события (итерации) взаимодействия педагога с ТГИИ с использованием процессного майнинга и двойного независимого кодирования видеозаписей с высоким уровнем согласия между кодировщиками (κ = 0,89), чтобы выявить не только сами стратегии работы с ТГИИ, но и их временную динамику.

Нами предлагается категоризация из девяти разделов, которая относится к таксономии поведенческих действий (кодов), наблюдающихся у педагога при взаимодействии с ТГИИ. Иными словами, это таксономия способов взаимодействия педагога с ТГИИ (см. табл. 1).

Таксономия позволяет различать два противоположных паттерна взаимодействия работы человека с ТГИИ (см. табл. 2).

Качество итоговых планов занятий оценивалось по специально разработанной TPACK-рубрике, которая измеряет, насколько целостно педагог интегрировал содержательный аспект, педагогический аспект, ТГИИ в своем проектном решении.

Преподаватель с рефлексивно-итеративным мышлением (582 события) демонстрирует устойчивый рефлексивный итеративный паттерн: «промпт → чтение → редактирование → повторный промпт» – с постоянным возвратом к ТГИИ для уточнения информации, что принципиально отличается от инструментально-ориентированного, поверхностного использования ТГИИ. Преподаватель с чисто инструментальным мышлением (219 событий) демонстрирует линейный паттерн «прочитал → скопировал → вставил → отредактировал», рассматривая ТГИИ как статический ресурс, а не как партнера для диалога, о чем свидетельствуют минимальные возвраты к ТГИИ (всего 8 запросов против 18 в экспериментальной группе) и отсутствие итеративных циклов уточнения запросов. Исследование свидетельствует, что подготовка педагога к ТГИИ не может быть сведена к техническому обучению – необходимо формировать рефлексивно-итерационное мышление (рефлексивное, критическое, партнерское отношение к ТГИИ), которое ведет к итеративному паттерну работы.

Таблица 1

Общая структура таксономии способов работы педагога с ТГИИ

Таблица 2

Стратегии работы педагога с ТГИИ

Действия, операции и поведенческие паттерны в процессе выполнения задачи (планирования занятия) с использованием ТГИИ

Объектом таксономии выступают индивидуальные поведенческие события, зафиксированные в записях экрана. Классифицируются типы действий: копирование, вставка, чтение, промптинг, редактирование, а также метакогнитивные и регуляторные акты. Цель таксономии – выявление различий между рефлексивно-итеративным и инструментально-ориентированным (линейным) паттернами работы с ТГИИ. Теоретическую базу составляют TPACK (какие действия педагогически обоснованы) и HASRL (как регулируется совместная работа с ТГИИ). Не входили в учет таксономии: качество итогового плана занятия (для оценки артефакта используется отдельная TPACK-рубрика, а не выделенные нами коды); личностные характеристики педагога (таксономия описывает наблюдаемые действия, а не черты личности); уровни владения ТГИИ (коды фиксируют, как педагог взаимодействует, а не насколько хорошо он умеет); техническая сложность промптов (коды не оценивают сложность, а только факт и тип действия).

В табл. 3 представлено описание трехуровневой системы анализа взаимодействия педагога с ТГИИ, основанной на табл. 1. Предложенная система выстраивает анализ от мельчайших наблюдаемых действий (микроуровень) через устойчивые последовательности (мезоуровень) к итоговому педагогическому продукту (макроуровень). Каждый последующий уровень опирается на данные предыдущего, но дает качественно новое понимание того, как педагог использует ТГИИ при планировании занятий.

Таблица 3

Трехуровневая система анализа взаимодействия с ТГИИ

Предложенные девять категорий работают именно на микроуровне – как система классификации отдельных поведенческих событий (табл. 2).

В данном исследовании приведено сравнение двух групп студентов. Экспериментальная группа (А) проходила обучение по планам занятий, сгенерированным ИИ. Контрольная группа (В) – обучение по планам, разработанным преподавателем. Сравнивались три контрольные точки: предтест (исходный уровень), посттест (немедленный эффект), отсроченный посттест (сохранение результатов). Для оценки изменений в успеваемости и уровня сохранения знаний во времени использовались как описательные, так и выводные статистические методы.

В табл. 4 представлены средние баллы студентов и стандартные отклонения для трех тестов в обеих группах. Экспериментальная группа (M = 45,15, SD = 6,78) и контрольная группа (M = 44,82, SD = 6,92) показали сопоставимые результаты предтеста, что свидетельствует об исходно равном уровне владения предметом. Экспериментальная группа достигла более высоких средних баллов в посттесте и отсроченном посттесте по сравнению с контрольной группой. Средний балл посттеста для экспериментальной группы составил 78,35 (SD = 7,08); средний балл отсроченного посттеста – 76,05 (SD = 7,42). Контрольная группа показала средний балл 65,25 (SD = 8,18) в посттесте и 63,85 (SD = 7,88) в отсроченном посттесте.

Таблица 4

Описательная статистика для предтеста, посттеста и отсроченного посттеста

Примечание. Экспериментальная группа получала планы занятий, сгенерированные ИИ; контрольная группа – планы, разработанные преподавателем.

Для сравнения баллов экспериментальной и контрольной групп в каждой контрольной точке использовались независимые t-тесты для независимых выборок. Табл. 5 показывает, что не было статистически значимой разницы между двумя группами в предтесте (t (110) = 0,25, p = ,803). Экспериментальная группа продемонстрировала существенные улучшения как в посттесте (t (110) = 9,24, p < ,001, d = 1,75), так и в отсроченном посттесте (t(110) = 8,45, p < ,001, d = 1,60). Большие величины эффекта показали, что планы занятий, сгенерированные ИИ, оказали значительное влияние на успеваемость студентов.

Таблица 5

Результаты независимых t-тестов между группами

Для изучения динамики успеваемости внутри экспериментальной группы во времени был использован дисперсионный анализ с повторными измерениями (ANOVA). Результаты, представленные в табл. 6, показали, что фактор времени оказал статистически значимое влияние, о чем свидетельствуют значения F(2, 110) = 175,85, p < ,001 и η² = 0,77. Это означает, что наблюдалось значительное улучшение от предтеста к посттесту, и это улучшение в основном сохранилось в отсроченном посттесте.

Таблица 6

Дисперсионный анализ с повторными измерениями

для экспериментальной группы

Результаты исследования показали, что ТГИИ-сгенерированные планы занятий значимо превосходят традиционные планы, разработанные преподавателем, по двум ключевым показателям: немедленной успеваемости (посттест) и сохранению знаний (отсроченный посттест). Большие величины эффекта (Cohen's d) и высокое значение
η² = 0,77 подтверждают надежность и силу этого влияния. Авторы объясняют полученные результаты через три теоретические рамки. Во-первых, с позиции когнитивной теории ТГИИ структурирует и персонализирует обучение под когнитивные потребности учащихся. Во-вторых, согласно социальному конструктивизму, интерактивный диалог с ТГИИ способствует наблюдению, подражанию и совместному конструированию учебного контента. В-третьих, в рамках концепции TPACK (технологическо-педагогическо-содержательное знание) ТГИИ берет на себя автоматизацию рутинных задач, что позволяет преподавателю сосредоточиться на содержании обучения.

По истечении эксперимента было выявлено, что планы занятий, созданные ИИ, оказались более эффективными и показали более положительное влияние на успеваемость студентов, чем планы, разработанные преподавателем. Экспериментальная группа (обучение по планам занятий, сгенерированным ИИ) стабильно превосходила контрольную (планы, составленные преподавателем) как сразу после обучения, так и в отсроченной перспективе (сохранение знаний). Ключевой механизм – адаптивные и интерактивные свойства ТГИИ-контента, улучшающие запоминание грамматики и усвоение знаний. Мы приходим к умозаключению, что планы занятий, сгенерированные ТГИИ, значительно эффективнее традиционных для обучения английскому как иностранному, но они не заменяют преподавателя – они требуют грамотного составления промптов, педагогической доработки и работают лучше всего в коллаборации с человеком, а не вместо него. Однако простая техническая подготовка («как пользоваться инструментом») недостаточна. Она ведет к поверхностному, некритичному использованию ТГИИ. Эффективная интеграция ТГИИ в образование требует не только обучения педагога работе с инструментом, но и формирования критического, рефлексивного и регулируемого подхода к взаимодействию с ТГИИ, иначе педагог рискует стать пассивным потребителем ТГИИ-контента, теряя педагогическую самостоятельность.

Заключение / Conclusion

Исследование базируется на функционально-дидактическом анализе, который сравнивает традиционное и автоматизированное планирование, а его практическим результатом является алгоритм методических условий и рекомендаций, позволяющий преподавателю интегрировать генеративные нейросети в планирование урока с минимизацией рисков и без формирования зависимости от ТГИИ. Комплекс методических условий и практических рекомендаций представляет собой алгоритм, позволяющий преподавателю эффективно интегрировать генеративные нейросети в процесс планирования, минимизируя дидактические риски и избегая чрезмерной зависимости от ТГИИ. Особое внимание в данном исследовании уделено формированию у педагога компетенции критического промптинга как нового профессионального навыка, а также переходу от функции «генератора готового плана занятия» к функции «интеллектуального ассистента-компаньона». В исследовании обобщен теоретический опыт и систематизированы ключевые особенности применения ТГИИ в работе педагога, на основании чего авторы делают вывод о перспективности разработанных ими методических условий и системы рекомендаций для безопасного и продуктивного использования этих технологий при планировании учебного занятия.

В качестве перспективы исследования может быть рассмотрена эмпирическая апробация предложенных условий в реальной образовательной практике, а также дальнейшая разработка критериев верификации ТГИИ-генерируемых материалов и методов оценки компетенции критического промптинга у педагогов.