Наталья Евгеньевна Горбачева, аспирант
кафедра технологии обучения, педагогики и психологии
630039; Добролюбова, 160; Новосибирск
Natalya E. Gorbacheva, graduate student
department of teaching technology, pedagogy and psychology
630039; 160 Dobrolyubova Str.; Novosibirsk
Александр Николаевич Дахин, доктор педагогических наук, профессор
кафедра военной педагогики и психологии
630114; Ключ-Камышенское плато, 6/2; Новосибирск
Alexander N. Dakhin, doctor of pedagogical sciences, professor
department of military pedagogy and psychology
630114; 6/2 Klyuch-Kamyshenskoe Plateau Str.; Novosibirsk
Введение. В условиях активной цифровизации высшего образования наблюдается несоответствие между текущим уровнем цифровых компетенций преподавателей и возросшими требованиями к организации образовательного процесса в цифровой среде. Преподаватели испытывают затруднения при использовании современных цифровых инструментов и технологий, что снижает эффективность образовательного процесса. По мнению авторов, назрела необходимость интеграции искусственного интеллекта в образовательную деятельность, для чего в статье представлены как теоретические основы, так и способы практической реализации подхода, сочетающего принципы автодидактики/самообучения с современными возможностями искусственного интеллекта. В работе подчеркивается важность персонализированных схем обучения, что обеспечивается присутствием в образовательной деятельности цифрового Ассистента, который выступает в качестве посредника между большими языковыми моделями (LLM) и преподавателем, повышающим свою квалификацию. Так, именно Ассистент обеспечивает процессуальную инновацию, с его помощью организуется образовательный контент в содержательные модули-чанки. Такие модули предоставляют проверенный, структурированный контент с возможностью его гибкой навигации, обеспечивают обратную связь.
Постановка задачи. Разработать и обосновать модель повышения квалификации преподавателей высшей школы в цифровой образовательной среде, обеспечивающую развитие цифровой компетентности обучающихся и способствующую эффективной интеграции цифровых технологий в образовательный процесс современного университета.
Методика и методология исследования: анализ научной литературы и нормативных документов; моделирование процесса повышения квалификации; сравнительный анализ существующих программ обучения; анкетирование преподавателей; экспертная оценка; статистическая обработка результатов; моделирование педагогических феноменов в условиях неопределенности, объединяющее в единую концептуальную схему системный подход к анализу процесса повышения квалификации преподавателей; компетентностный подход к оценке их профессионального развития; личностно-ориентированный подход к построению образовательных траекторий каждого слушателя-обучающегося.
Результаты. 1. Разработана и апробирована модель повышения квалификации преподавателей в цифровой среде, включающая диагностический компонент, содержательный модуль, технологический компонент, оценочно-результативный блок. 2. Выявлены ключевые цифровые компетенции преподавателей: владение цифровыми инструментами (82 % освоили базовый уровень); создание цифрового контента (65 % достигли среднего уровня); организация онлайн-взаимодействия (75 % демонстрируют уверенное владение). 3. Статистически подтверждена эффективность разработанной модели: повышение уровня цифровой грамотности на 43 %; рост удовлетворенности обучающихся качеством преподавания на 38 %; увеличение использования цифровых технологий в учебном процессе на 56 %. 4. Сформирован банк методических материалов и цифровых инструментов для преподавателей.
Выводы. Цифровой Ассистент упрощает повышение квалификации педагогов: он служит посредником между обучающимся и языковой моделью, создавая условия для диалога и самостоятельного продуцирования «живого знания».
Главное заключение состоит в том, что нейросеть не должна заменять само обучение.
Использование Ассистента помогает избежать «соблазна» простого копирования готовых ответов из сети, превращая работу с ИИ в конструктивный диалог совместного созидание авторского контента, высвобождения собственный креативный потенциал, поручая Ассистенту техническую работу, не содержащую творческого начала.
Introduction. Higher education digitalization reveals a gap between current level of faculty’s digital competencies and increased demands for organizing educational processes in digital environments. Many instructors struggle to use modern digital tools and technologies, reducing educational effectiveness. The authors argue for integrating artificial intelligence into educational activities, presenting both theoretical foundations and ways of practical implementation of an approach that combine autodidactic/self-learning principles with modern AI capabilities. The article emphasizes personalized learning schemes enabled by a digital Assistant that mediates between Large Language Models (LLMs) and faculty members pursuing professional development. Thus, it is the Assistant that enables procedural innovation by organizing educational content into meaningful chunks. These modules provide verified, structured content with flexible navigation, feedback, and adaptive learning schemes.
Purpose setting. The article aims to develop and validate a model for higher education faculty professional development in a digital educational environment that enhances their digital competencies and promotes effective integration of digital technologies in modern university education.
Methodology and methods of the study. The authors used analysis of scientific publications and regulatory documents; professional development process modeling; comparative analysis of existing training programs; faculty surveys; expert evaluation; statistical processing of the results; modeling pedagogical phenomena under uncertainty, combining into an united conceptual framework a systematic approach to analysis of the process of teacher’s professional development; competency-based approach to assessment of their professional development; and personalized approach to building individual learning trajectories for each student.
Results. 1. Developed and tested faculty development model in digital environment, including: diagnostic component; content module; technological component; evaluation and resultative unit. 2. Identified key faculty digital competencies: digital tool proficiency (82 % achieved basic level); creation of digital content (65 % reached intermediate level); organization of online interaction (75 % demonstrate confident mastery). 3. Statistically confirmed model effectiveness: 43 % increase in digital literacy; 38 % increase in student’s satisfaction with teaching quality; 56 % increase in use of digital technologies in teaching. 4. The bank of methodological materials and digital tools for faculty has been created.
Conclusion. The Digital Assistant simplifies teacher’s training: it serves as an intermediary between the learner and the language model, creating conditions for dialogue and independent formation of «living knowledge».
The main conclusion is that the neural network should not replace learning itself.
Using the Assistant helps to avoid the «temptation» of simply copying ready-made answers from the web. Instead, it transforms interaction with AI into a constructive dialogue of co-creating original content. This releases one’s own creative potential by delegating technical, non-creative tasks to the Assistant.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.