Ключевое слово: «генеративный искусственный интеллект»

Статья исследует роль генеративного искусственного интеллекта в преподавании физики, анализируя его двойственное влияние: возможности (персонализация, автоматизация расчетов) и риски (иллюзия понимания, потеря глубины знаний). Особое внимание уделено проектной деятельности, трансформации роли преподавателя и необходимости развития критического мышления у студентов.

В статье рассматривается методологическая проблема использования генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) в системе дополнительного профессионального образования (ДПО), актуализированная условиями гибридного обучения и спецификой преподавания иностранных языков. Расширение практик применения ГИИ в образовательном процессе сопровождается ростом методической фрагментарности, когда цифровые инструменты используются без опоры на целостную логику педагогического проектирования. В результате ГИИ функционирует преимущественно как средство генерации учебного контента, что приводит к подмене педагогического мышления техническими операциями и нарушению связности учебного действия. Цель исследования заключается в разработке и эмпирической проверке модели педагогического проектирования учебного задания с участием ГИИ, обеспечивающей согласование образовательной цели, учебного действия и результата обучения в условиях ДПО. Методологическую основу исследования составляют системный и деятельностный подходы, положения андрагогики, а также рамочные документы ЮНЕСКО, посвященные формированию ИИ-компетенций преподавателей и обучающихся. Эмпирическая база исследования включает данные входного и выходного анкетирования преподавателей иностранных языков, а также контент-анализ учебных заданий, разработанных слушателями в ходе авторской программы повышения квалификации, реализованной в гибридном формате. Анализ полученных данных позволил выявить устойчивые методические противоречия интеграции ГИИ и обосновать необходимость структурной модели педагогического проектирования. В результате исследования предложена модель CROPS (Concept of the goal, Resource, Operation, Proof, Scenario), представляющая собой воспроизводимую структуру проектирования учебного задания с участием ГИИ. Показано, что применение модели способствует снижению методической фрагментарности, восстановлению педагогической логики учебного действия и сохранению субъектной роли преподавателя в ИИ-насыщенной образовательной среде. Теоретическая значимость исследования связана с уточнением роли структурных моделей педагогического проектирования в условиях цифровой трансформации ДПО. Практическая значимость определяется возможностью использования модели CROPS в программах повышения квалификации и профессионально-ориентированного обучения, включая гибридные и онлайн-форматы.

В статье представлена авторская дидактическая структурно-функциональная модель формирования метацифровой компетентности студентов в условиях интеграции генеративного искусственного интеллекта в образовательный процесс вуза. Модель включает шесть взаимосвязанных блоков: целевой, организационно-методологический, содержательно-технологический, организационно-технологический, оценочно-результативный и рефлексивно-адаптационный. Описаны концептуальные основания модели, включающие базисные концепции, методологические подходы и принципы цифровой дидактики. Представлены результаты апробации модели, подтвердившие её эффективность.

Актуальность исследования обусловлена необходимостью методической трансформации инструментария преподавателя иностранного языка в ответ на экспансию технологий генеративного ИИ (далее – ТГИИ) в образовательную практику. Особую значимость приобретает проблема преодоления разрыва между потенциалом ТГИИ (автоматическая генерация контента) и реальными педагогическими задачами, связанными с выстраиванием индивидуальной траектории обучения и достижением планируемых образовательных результатов. Цель исследования – выявление, систематизация и анализ особенностей использования ТГИИ для планирования учебного занятия, а также определение методических условий их эффективной интеграции в профессиональную деятельность педагога. Ведущим подходом выступил функционально-дидактический анализ, сочетающий критическую оценку автоматически генерируемых материалов и сравнительный анализ традиционного и автоматизированного планирования. Методологическую основу составили теоретический анализ отечественных и зарубежных публикаций, контент-анализ промптов, педагогическое наблюдение, экспертная оценка ИИ-ассистированных разработок, а также процессный майнинг для реконструкции временных паттернов взаимодействия педагога с ТГИИ. Результаты исследования демонстрируют, что генеративные нейросети оптимизируют подготовку типовых дидактических материалов, но ограничены в точности, структурной связности и учете когнитивных характеристик группы. Научная новизна заключается в обосновании трех ключевых особенностей использования ТГИИ в контексте EFL для планирования: 1) переход от функции «генератора готового плана занятия» к функции «интеллектуального ассистента-компаньона»; 2) необходимость формирования у педагога компетенции критического промптинга как нового профессионального навыка; 3) выделение зоны методического риска, связанной с подменой педагогического проектирования статистическим прогнозированием текстовых последовательностей. Теоретическая значимость состоит в развитии научных представлений о границах применимости ТГИИ в дидактике: работа вносит вклад в уточнение понятия «методическая целесообразность» применительно к автоматизированному планированию. Практическая значимость раскрывается в предоставлении преподавателям системы практических рекомендаций по безопасному и продуктивному использованию ТГИИ: от алгоритмов составления эффективных промптов до критериев верификации генерируемых учебных материалов. Предложенные в исследовании методические условия позволяют минимизировать дидактические риски и трансформировать ТГИИ из инструмента «сокращения временных затрат» в средство повышения вариативности и качества планирования учебного занятия.

В статье рассматривается вопрос академической честности использования генеративного искусственного интеллекта (GenAI) при выполнении студентами письменных учебных работ на основе уже опубликованных исследований и обзоров данной темы. Выявлены проблемы низкой регламентации использования ИИ и снижения прозрачности работы студента на основе данных эмпирических опросов и сравнительном анализе вузовских стратегий. Сформулированы ориентиры для практики: прозрачные локальные правила, пересмотр оценивания в сторону процесса и устной проверки, развитие ИИ-грамотности.