Когнитивные основы персонализированного обучения

Введение. В статье рассматриваются когнитивные основы персонализированного обучения, представленные на базе сетевых информационных блоков (чанков). Авторы развивают классическую педагогическую модель Н. В. Кузьминой, адаптируя ее к современным условиям цифровизации образования. Предложенная система персонализированного обучения включает пять взаимосвязанных компонентов: гностический, проектировочный, конструктивный, организаторский и коммуникативный. Постановка задачи. Исследование направлено на решение проблемы несоответствия традиционных линейных форматов представления учебного материала индивидуальным когнитивным особенностям обучающихся и поиск новых подходов к организации образовательного процесса в эпоху цифровизации. Исследовательская задача декомпозируется следующим образом: 1) теоретическое обоснование и проектирование модели персонализированного обучения путем модернизации классической пятикомпонентной функциональной модели Н. В. Кузьминой с учетом достижений когнитивной психологии и технологий искусственного интеллекта; 2) разработка структуры информационных блоков (чанков) как базовых единиц учебного материала, обладающих свойствами самодостаточности, компактности, связности с другими блоками и измеримости освоения; 3) проектирование и внедрение алгоритмов персонализации образовательных траекторий на основе коллаборативной и контентной фильтрации, гибридных подходов, методов глубокого обучения и обучения с подкреплением; 4) создание и апробация цифрового Ассистента на базе больших языковых моделей для реализации принципов автодидактики в персонализированном обучении; 5) экспериментальная проверка эффективности разработанной системы в процессе повышения квалификации преподавателей в области цифровых компетенций. Широкое внедрение информационно-телекоммуникационных технологий в систему образования, новые запросы рынка труда предопределяют изменения не только в содержании, но и в процессе обучения всех категорий субъектов образования. Именно поэтому необходимо рассматривать новые когнитивные возможности персонализированного обучения, основанного на сетевых информационных блоках, что позволит обеспечить эффективное личностно-ориентированное обучение как студентов, так и слушателей системы дополнительного образования. Методика и методология исследования. Методологической основой исследования персонализированного обучения выступает функциональная пятикомпонентная модель, адаптированная авторами для современных условий цифровизации образования. Исследование опирается на междисциплинарный подход, интегрирующий положения когнитивной психологии, педагогического проектирования и теории нейронных сетей. Теоретическую базу составляют работы Дж. Миллера о кратковременной памяти («кошелёк Миллера»); исследования Г. А. Саймона о «чанкинге» как механизме формирования экспертной компетентности; теория когнитивной нагрузки Дж. Суэллера и теория мультимедийного обучения Р. Мейера. Методика исследования включает проектирование системы персонализированного обучения на основе сетевых информационных блоков (чанков). Результаты. В исследовании разработан и применен «цифровой Ассистент» для автодидактики на базе больших языковых моделей. Проведена экспериментальная апробация модели повышения квалификации преподавателей с участием 100 педагогов. Осуществлен мониторинг развития ключевых цифровых компетенций через систему регулярных оценочных мероприятий. Представлен статистический анализ эффективности применения разработанных алгоритмов персонализации образовательных траекторий. В рамках исследования модифицированы диагностические инструменты, необходимые для оценки цифровых компетенций преподавателей, выявления профессиональных дефицитов и определения индивидуальных образовательных потребностей. Проведена оценка результатов апробации на основе векторной модели оценки, учитывающей паттерны навигации по образовательному контенту, семантическую плотность усвоения материала и временную динамику обучения. Выводы. Предложенная система персонализированного обучения на основе сетевых информационных блоков (чанков) представляет собой эффективное развитие классической педагогической модели, адаптированной к условиям цифровизации образования. Структурирование учебного материала в виде сети взаимосвязанных чанков соответствует психологическим особенностям познавательных процессов. Разработанные алгоритмы персонализации образовательных траекторий: коллаборативная и контентная фильтрация, гибридные подходы, методы глубокого обучения и обучения с подкреплением. Внедрение цифрового Ассистента на базе больших языковых моделей обеспечивает реализацию принципов автодидактики М. Монтессори в современном цифровом формате, предоставляя обучающимся возможность самостоятельно конструировать свою образовательную траекторию. Экспериментальная апробация модели повышения квалификации преподавателей подтвердила эффективность разработанной системы. Предложенная векторная модель оценивания, учитывающая паттерны навигации, семантическую плотность и временную динамику  обучения.

1. Кузьмина Н. В. Понятие «педагогической системы» и критерии ее оценки // Методы системного педагогического исследования. М.: Народное образование, 2002. С. 7–52.

2. Zhakupov N. R., Seitkhanova A., Dakhin A. N. Development of a multilingual online course with the language support for teaching physics in English // International Journal of Evaluation and Research in Education (IJERE). April 2024. Vol. 13, no. 2, pp. 752–758. DOI: 10.11591/ijere.v13i2.26803

3. Дахин А. Н. Педагогика больших языковых моделей // Педагогика. 2025. Т. 89, № 2. С. 5–16.

4. Ненашев М. Б., Дахин А. Н. Персонализированное машинное обучение // Педагогика. 2025. Т. 89, № 6. С. 49–60.

5. Казакова Е. И., Васильева О. Ю., Басюк В. С. Традиционные ценности современного российского педагогического образования // Вестник Московского университета. Серия 20. Педагогическое образование. 2022. № 1. С. 4–17.

6. Беркус В. И., Григорук Д. В., Дахин А. Н. Сетевая индивидуальность личности в цифровой среде // Сибирский учитель. 2022. № 6 (145). С. 82–87.

7. Гриншкун В. В., Подуфалов Н. Д., Савенков А. И. О построении теоретико-методологических основ развития образовательных систем в условиях трансформационных процессов современного социума // Педагогика. 2025. Т. 89, № 7. С. 5–27.

8. Мартынов В. Г. Социально-гуманитарная составляющая образования // Педагогика. 2023. Т. 87, № 5. С. 5–16.

9. Костюкова Т. А., Царско А. А., Белгибаев Р. Анализ результатов эффективности профориентационного тестирования в цифровой среде (на примере цифровой платформы «HR+») // KANT. 2023. № 3 (48). C 271–278.

10. Ashilova M. S., Begalinov A. S., Pushkarev Yu. V., Pushkareva I. Yu. Begalinova K. K., Pushkareva E. A. Assessment Future Evolution of Massive Open Online Courses (MOOCs): SWOT Analysis (Global and Regional Measuring) // Russian Journal of Regional Studies. 2024. Vol. 32, № 1. Р. 144–162. DOI: https://doi.org/10.15507/2413-1407.126.032.202401.144–162

11. Bates A. W. Teaching in a Digital Age: Guidelines for Designing Teaching and Learning. Vancouver: Tony Bates Associates Ltd, 2023.

12. Castañeda L., Selwyn N. More than tools? Making sense of the ongoing digitalization of higher education // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2022. Vol. 16, № 1. P. 1–10.

13. Dabbagh N., Kitsantas A. Personal Learning Environments, social media, and self-regulated learning: A natural formula for connecting formal and informal learning // The Internet and Higher Education. 2023. Vol. 15, № 1. P. 3–8.

14. Марчук С. В., Дахин А. Н. Целеполагание как диалогичный процесс в цифровой образовательной среде // Педагогика. 2024. Т. 88, № 11. С. 22–32.

15. Дахин А. Н. Индивидуальность в цифровой среде // Педагогика. 2023. Т. 87, № 2. С. 16–22.

16. Казакова Е. И., Васильева О. Ю., Басюк В. С. Традиционные ценности современного российского педагогического образования // Вестник Московского университета. Серия 20. Педагогическое образование. 2022. № 1. С. 4–17.

17. Мартынов В. Г. Социально-гуманитарная составляющая образования // Педагогика. 2023. Т. 87, № 5. С. 5–16.

18. Масягин В. П. Применение мультимедийных технологий в управлении процессом восприятия обучающимися учебной информации // Инновации в образовании. 2023. № 2. С. 101–109.

19. Ненашев М. Б., Дахин А. Н. Деятельность как способ познания своей индивидуальности // Народное образование. 2025. № 6. С. 113–126.

20. Ненашев М. Б., Дахин А. Н. Мотивация – ценность – деятельность // Народное образование. 2025. № 1. С. 183–192.