Нейросеть как процессуальная инновация в цифровой образовательной среде

   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.

1. Ненашев М. Б., Дахин А. Н. Обучение общению или Наша практика коммуникаций // Народное образование. 2024. № 8. С. 75–87.

2. Ненашев М. Б., Дахин А. Н. Мотивация в действии или деятельность как мотивация // Педагогика. 2024. Т. 88, № 12. С. 72–82.

3. Дахин А. Н. Проекты образования и образование через проекты // Педагогика. 2016. № 2. C. 3–8.

4. Лотман Ю. М. Динамическая модель семиотической системы // Труды по знаковым системам (Sign Systems Studies). 1978. Т. 10. С. 18–33.

5. Соссюр Ф. Курс общей лингвистики / под редакцией Р. О. Шор. М.: Юрайт, 2019. 303 с. (Антология мысли).

6. Гадамер Х.-Г. Истина и метод: Основы филос. герменевтики / пер. с нем. общ. ред. и вступ. ст. Б. Н. Бессонова. М.: Прогресс, 1988. 704 с.

7. Сенько Ю. В. Образование всегда накануне себя // Педагогика. 2004. № 5. С. 22–29.

8. Вербицкий А. А. Теория и технологии контекстного образования : Учебное пособие. М.: МПГУ, 2017. 268 с.

9. Rumelhart D. E. Schemata: The building blocks of cognition // R. J. Spiro, B. C. Bruce, & W. F. Brewer (Eds.). Theoretical issues in reading comprehension. Hillsdale, NJ: Erlbaum, 1980. P. 33–58.

10. Norman D. A. The psychology of everyday things. New York: Basic Books, 1988.

11. Barrows H. S., Tamblyn R. M. (). Problem-based learning: An approach to medical education. New York: Springer Publishing Company, 1980.

12. Матюшкин А. М. Проблемные ситуации в мышлении и обучении. М.: Просвещение, 1972. 241 с.

13. Махмутов М. И. Проблемное обучение: Основные вопросы теории. М.: Педагогика, 1975. 238 с.

14. Гальперин П. Я. Психология мышления и учение о поэтапном формировании умственных действий // Исследование мышления в советской психологии. М.: Наука, 1966. С. 236–277.

15. Выготский Л. С. Психология. М.: ЭКСМО-Пресс, 2000. 1008 с. (Серия «Мир психологии»)

16. Бернштейн Н. А. Физиология движения и активность. М.: Наука, 1990. 494 с.

17. Барбашина Э. В. «Нарративная парадигма» В. Фишера в контексте развития нарративных исследований // Философия науки. 2023. № 3 (98). С. 57–70.