Цель статьи – представить и обосновать педагогическую модель персонализированной обратной связи на основе больших языковых моделей (LLM) для образовательного процесса в магистратуре гуманитарного профиля. Актуальность исследования обусловлена задачами цифровой трансформации высшего образования в РФ, обозначенными в указе Президента № 474 от 21.07.2021 «О национальных целях развития до 2030 года», и необходимостью внедрения гибких, адаптивных образовательных технологий с использованием искусственного интеллекта в педагогический процесс. Методологическую основу исследования составили анализ научной литературы, проектировочный метод, а также апробация на магистерской программе «Управление школой и образовательная политика» Московского городского педагогического университета в 2024–2025 учебном году (n = 52). Результатом является комплексная модель, интегрирующая задачно-модульный подход, систему пробного решения учебных задач, матрицу оценивания компетентности и автоматизированную генерацию структурированной обратной связи на основе LLM с помощью промпт-инжиниринга. В ходе апробации получено 247 проб решений; Раш-моделирование показало приемлемое согласие данных от ИИ с моделью на уровне отдельных показателей; обратная связь от ИИ по оценкам магистрантов оказалась не хуже обратной связи от преподавателей программы. Ключевой вывод: модель позволяет обеспечить оперативную, критериально-ориентированную обратную связь, способствующую персонализации траекторий обучения и развитию профессиональной компетентности магистрантов. Модель может быть масштабирована на другие гуманитарные направления подготовки.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Образование
Метод описательного случая (case study) применён для апробации модели в рамках реализации магистерской программы «Управление школой и образовательная политика» (МГПУ). В апробации участвовали 52 студента первого и второго годов обучения (набор 2024 и 2023 гг.), из них 78% имели предварительный опыт использования ИИ-инструментов (по данным анкетирования).
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Зеер Э.Ф., Сыманюк Э.Э. Теоретико-прикладные основания персонализированного образования: перспективы развития // Педагогическое образование в России. - 2021. - № 1. - С. 17-25. - https://doi.org/10.26170/20798717_2021_01_02.
2. Tetzlaff L., Schmiedek F., Brod G. Developing Personalized Education: A Dynamic Framework // Educational Psychology Review. - 2021. - Vol. 33. - P. 863-882. - https://doi.org/10.1007/s10648020-09570-w.
3. Hattie J., Timperley H. The power of feedback // Review of Educational Research. March 2007. - Vol. 77, no. 1. - P. 81-112. - https://doi.org/10.3102/003465430298487.
4. Фещенко А.В., Малкова И.Ю., Буякова К.И. Обратная связь в образовании с помощью ИИ: анализ пользовательского опыта // Педагогика и просвещение. - 2025. - № 3. - С. 23-40. - https://doi.org/10.7256/24540676.2025.3.75129.
5. Vaswani A., Shazeer N., Parmar N. et al. Attention is all you need // Advances in Neural Information Processing Systems. - 2017. - Vol. 30. - P. 998-6008. - https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.03762.
6. Kasneci E., Seßler K., Küchemann S. et al. ChatGPT for Good? On Opportunities and Challenges of Large Language Models for Education // Learning and Individual Differences. - 2023. - Vol. 103. - Article no. 102274. - https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274.
7. Tlili A., Shehata B., Adarkwah M.A. et al. What if the devil is my guardian angel: ChatGPT as a case study of using chatbots in education // Smart Learning Environments. - 2023. - Vol. 10. - Article no. 15. - P. 1-24. - https://doi.org/10.1186/s40561023-00237-x.
8. Сысоев П.В. Персонализированное обучение на основе технологий искусственного интеллекта: насколько готовы современные студенты к новым возможностям получения образования // Высшее образование в России. - 2025. - Т. 34, № 2. - С. 51-71. - https://doi.org/10.31992/0869-3617-2025-34-2-51-71.
9. Белая книга этики в сфере искусственного интеллекта / под ред. А.В. Незнамова. - Москва: Nova Creative Group, 2024. - 200 с. - URL: https://ethics.a-ai.ru/static/docs/Белая книга.pdf (дата обращения: 08.01.2026).
10. Сысоев П.В., Филатов Е.М., Хмаренко Н.И., Мурунов С.С. Преподаватель vs искусственный интеллект: сравнение качества предоставляемой преподавателем и генеративным искусственным интеллектом обратной связи при оценке письменных творческих работ студентов // Перспективы науки и образования. - 2024. - № 5 (71). - С. 694-712. - https://doi.org/10.32744/pse.2024.5.41.
11. Савина Н.В. Риски персонализации высшего образования // Проблемы современного педагогического образования. - 2023. - № 81-3. - С. 272-275. - EDN: RKYFIA.
12. Duckett I. Personalized Learning and Vocational Education and Training // International Encyclopedia of Education. 3rd ed. - 2010. - P. 391-396. - https://doi.org/10.1016/B978-0-08-044894-7.00789-2.
13. Nicol D., Macfarlane-Dick D. Formative assessment and self-regulated learning: A model and seven principles of good feedback practice // Studies in Higher Education. - 2006. - Vol. 31, no. 2. - P. 199-218. - https://doi.org/10.1080/03075070600572090.
14. Brown T., Mann B., Ryder N. et al. Language models are few-shot learners // Advances in Neural Information Processing Systems. - 2020. - Vol. 33. - P. 1877-1901. - https://doi.org/10.48550/arXiv.2005.14165.
15. Knoth N., Decker M., Laupichler M.C. et al. Developing a holistic AI literacy assessment matrix - Bridging generic, domain-specific, and ethical competencies // Computers and Education Open. - 2024. - Vol. 6. - Article no. 100177. - https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100177.
16. Wei J., Wang X., Schuurmans D. et al. Chain-ofthought prompting elicits reasoning in large language models. Advances in Neural Information Processing Systems. - 2022. - No. 35. - P. 24824- 24837. - https://doi.org/10.48550/arXiv.2201.11903.
17. Wang X., Wei J., Schuurmans D. et al. Self-consistency improves chain of thought reasoning in language models. - ICLR, 2023. - No. 5. - https://doi.org/10.48550/arXiv.2203.11171.
18. Петровский В.А. Семь пространств самоосуществления личности: формальные модели состоятельности // Мир психологии. - 2009. - № 1 (57). - С. 25-42. - EDN: KNUSDZ.
19. Эльконин Д.Б. Избранные психологические труды / под ред. В.В. Давыдова, В.П. Зинченко; вступ. ст. и коммент. В.В. Давыдова; АПН СССР. - Москва: Педагогика, 1989. -554 с. - ISBN: 5-7155-0035-4.
20. Yang R. et al. Enhancing automated essay scoring performance via fine-tuning pre-trained language models with combination of regression and ranking // Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2020. - P. 1560-1569. - https://doi.org/10.18653/v1/2020.findings-emnlp.141.
21. Chan C.K.Y., Lee K.K.W. The AI generation gap: Are Gen Z students more interested in adopting generative AI such as ChatGPT in teaching and learning than their Gen X and millennial generation teachers? // Smart Learning Environments. - 2023. - Vol. 10. - Article no. 60. - https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.02878.
22. Brown S., Race P. Using effective assessment to promote learning // University teaching in focus: A learning-centred approach. - 2012. - P. 74-91. - https://doi.org/10.4324/9780203079690-5.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Статья посвящена устранению противоречия в системе современной высшей школы между пониманием ценности высшего образования как пространства смыслового становления личности и кризисом фрагментарного знания. Целью статьи явилось теоретико-методологическое обоснование культуроцентричной модели развития личности студента высшей школы. Методологический каркас исследования составляют пять подходов: антропологический, культурологический, аксиологический, личностно-ориентированный, системно-деятельностный. Предлагаемая культуроцентричная модель развития личности студента высшей школы описывает механизм преобразования образовательного опыта студента в устойчивые внутренние структуры личности, определяющие способы мышления, отношения к миру и формы поведения. В контексте социокультурной парадигмы образование рассматривается как пространство формирования внутренней меры мышления и действия, обеспечивающей личностную зрелость, гражданскую устойчивость и готовность к ответственному участию в общественной жизни. Интеграция принципа целостности образовательного процесса и целостности личности в образ желаемого образовательного результата (культуры личности) обеспечивает системное осознание процесса развития личности студента высшей школы. Образовательный результат представляется как целостная система взаимосвязанных модальностей: ценностей, убеждений, мотивов, эмоций, интеллектуальных стратегий, деятельностных установок человека, проявляющихся в устойчивых качествах, способах поведения и определяющих направленность его деятельности. Отличительной особенностью предложенной модели является критериальность – наличие внутренних критериев, базисом которых выступают ценностные императивы, что позволяет учитывать мотивацию и ценностные основания действий субъекта и понимать «способ» его интеграции в различные аспекты социальной жизни. Теоретико-методологическое обоснование культуроцентричной модели развития личности студента приводит к пониманию необходимости расширения методологических оснований организации, осуществления образовательной деятельности и проектирования образовательного результата в высшей школе.
Цифровая трансформация высшего образования часто сводится к автоматизации контроля без решения задач управления индивидуальным развитием студентов в условиях массового обучения. Настоящее исследование направлено на эмпирическую проверку модели цифровой диагностики SFS-LPS, интегрирующей структурный анализ стадий формирования навыка (Skill Formation Stage, SFS), основанный на теории уровневой организации навыков Н. А. Бернштейна, и оценку потенциала обучаемости (Learning Potential Score, LPS), операционализирующую концепцию зоны ближайшего развития Л. С. Выготского в рамках методологии динамического оценивания.
В экспериментальном исследовании (N = 46, курс английского языка, РУДН) сравнивались три группы: экспериментальная (обучение с использованием цифрового контура на основе диагностико-коррекционной матрицы SFS-LPS с градуированной медиацией), группа сравнения 1 (адаптивное обучение на AI-платформе без структурной диагностики) и группа сравнения 2 (традиционное обучение). Применялись методы количественного (ANCOVA, расчёт размера эффекта Коэна) и качественного (тематический анализ полуструктурированных интервью) анализа.
Экспериментальная группа продемонстрировала значимо более высокий прирост целевых компетенций по сравнению с адаптивной AI-платформой (d = 0,94, p < 0,01) и традиционным обучением (d = 1,42, p < 0,001). Качественный анализ показал снижение временной нагрузки и фрустрации преподавателя, а также трансформацию его роли: автоматизация рутинной диагностики и первичной коррекции позволила сосредоточиться на содержательных и коммуникативных задачах. Примеры индивидуальных траекторий демонстрируют, что двумерная диагностика позволяет дифференцировать педагогические стратегии в случаях, когда стандартное тестирование даёт неразличимые результаты.
Модель SFS-LPS обеспечивает более высокую эффективность обучения по сравнению с существующими подходами, создавая условия для перехода от парадигмы контроля к парадигме развития в цифровой дидактике высшей школы. Полученные результаты, однако, требуют дальнейшей апробации на более широких выборках, в различных предметных областях, а также оценки экономической эффективности разработки контента и устойчивости эффекта в лонгитюдных исследованиях.
Исследование посвящено анализу и систематизации структурных барьеров развития высшего образования в Арктической зоне Российской Федерации (АЗРФ) и идентификации трансформационных ресурсов их преодоления в четырёх измерениях: институциональном, географическом, социально-экономическом и социокультурном.
Методологическую основу исследования составляют историко-институциональный подход и сравнительный анализ институциональных траекторий, охватывающий всю совокупность субъектов АЗРФ (10 регионов). Ключевым аналитическим инструментом выступила концепция «пределов адаптации», в рамках которой обосновано разграничение между «преодолимыми барьерами» и «пределами адаптации» – критическими порогами, требующими системной трансформации. В результате анализа эволюции высшего образования в АЗРФ за 35 лет (1990–2025 гг.) выявлено сокращение сети вузов с 47 до 29 (на 38%) и филиалов (в 6 раз) за период 2004–2025 гг., существенные диспропорции доступности и организации системы высшего образования на муниципальном уровне, которые детерминируют потоки образовательной миграции и консервируют структурное неравенство. Вместе с тем выявлены устойчивые региональные траектории (ХМАО, Якутия, Коми), где ресурсом преодоления структурных барьеров стала институциональная поддержка вузов регионами и их интеграция с потребностями локальной экономики.
По итогам исследования систематизированы пределы адаптации системы высшего образования в АЗРФ, критические риски (институциональная фрагментация сети вузов и эрозия социокультурной среды), а также идентифицированы трансформационные ресурсы их преодоления. Результаты исследования формируют основу для проектирования гибридных образовательных моделей, учитывающих специфику арктической среды, культурные ценности коренных народов и геостратегическую роль высших учебных заведений в устойчивом инновационном развитии макрорегиона.
Развитие критического мышления рассматриваются сегодня как одна из важных задач высшего образования. В связи с этим растёт число инструментов, направленных на оценку критического мышления в предметно-специфических и более аутентичных учебных контекстах. Однако значительно меньше внимания уделяется вопросу о том, в какой мере результаты таких инструментов отражают собственно критическое мышление, а в какой степени зависят от предметных знаний, необходимых для понимания и выполнения заданий. Цель исследования состояла в том, чтобы определить роль экономического знания в измерении критического мышления как на уровне теста в целом, так и на уровне отдельных заданий, а также описать содержательные характеристики заданий, связанные с их зависимостью от предметных знаний. Исследование проведено на выборке студентов первого курса бакалаврской программы «Экономика» НИУ ВШЭ (N = 489). Использовались тест критического мышления в экономическом контексте, тест экономической грамотности и сокращённый тест невербального интеллекта. Анализ проводился в рамках конфирматорного факторного анализа. Результаты показали, что вклад экономического знания в выполнение заданий критического мышления носит неоднородный характер: статистически значимый предметный компонент был выявлен лишь у части заданий, тогда как большинство заданий в большей степени отражали собственно критическое мышление. На уровне теста в целом учёт предметного компонента снижал корреляцию между критическим мышлением и экономической грамотностью с 0,47 до 0,33 при сохранении устойчивой связи критического мышления с невербальным интеллектом. Это позволяет интерпретировать использованный инструмент как тест критического мышления в предметном контексте, а не как скрытую проверку предметной подготовки. Полученные результаты подчёркивают необходимость анализа роли предметного знания на уровне отдельных заданий при разработке и валидации предметно-специфических тестов критического мышления.
Статья посвящена исследованию национальной идентичности и гражданственности как ключевых компонентов профессионального сознания педагога. В работе обосновывается тезис о том, что эффективность формирования данных качеств у обучающихся напрямую зависит от степени осознанности, рефлексивности и ценностных установок самого учителя. Педагог рассматривается не как нейтральный транслятор знаний, а как носитель динамичной идентичности, выступающей инструментом воспитательного воздействия.
В первой части статьи представлен обширный теоретический обзор современных отечественных и зарубежных исследований, рассматривающих профессиональную идентичность педагога как многомерный, динамичный конструкт, формирующийся под влиянием личностных, социальных, культурных и цифровых факторов. Особое внимание уделяется роли рефлексии, эмоционального интеллекта и ценностно-смысловой сферы.
Эмпирическая часть базируется на результатах авторского опроса, проведённого с 11 октября 2025 года по 29 января 2026 года среди 269 респондентов из 14 регионов РФ (педагогов, студентов и научных работников). На основе кластерного анализа данных была разработана и верифицирована типология рефлексивных профилей педагогов в контексте формирования национальной идентичности и гражданственности, расширяющая подход Л. М. Тарантей. Выделены четыре типа: «Рефлексирующий практик», «Традиционалист-транслятор», «Ситуативный фасилитатор» и «Искатель». Анализируются основные барьеры (дефицит времени, методическая неподготовленность, страх конфликтов) и ресурсы (личная убеждённость, профессиональное сообщество), а также представления педагогов о «ядре» российской идентичности.
В заключении сформулированы ключевые тренды эволюции профессионального сознания и предложены практические рекомендации для системы повышения квалификации, направленные на адресную поддержку различных типов педагогов и развитие их рефлексивной компетенции.
Цифровая трансформация высшего образования, сопровождающаяся внедрением искусственного интеллекта, актуализирует проблему пересмотра ключевых дидактических основ. Классическая дидактика сталкивается с необходимостью критической рефлексии категориального аппарата и адаптации к новым условиям. Цель статьи: выявить, систематизировать и концептуализировать вызовы, принципы и риски трансформации дидактики в цифровой образовательной среде на основе теоретико-методологического анализа современных зарубежных и отечественных работ в этой области. Научная новизна исследования состоит в обосновании аналитической модели трансформации дидактики, основанной на триаде «вызовы – принципы – риски»; введении понятийного аппарата («канон – аргон»), позволяющего описывать степень и характер модернизации методов обучения; разработке типологии рисков, дифференцирующей угрозы цифровизации. Методологическую основу составляют системный подход, позволяющий рассматривать дидактику как целостную структуру, и эволюционный подход, ориентирующий на выявление механизмов адаптации классических дидактических конструктов к новой среде. В результате исследования определён онтологический статус цифровой дидактики как эволюционного развития классической дидактики, а не самостоятельной научной дисциплины. Обоснована дихотомия «канон – аргон», разграничивающая инвариантную сущность методов обучения и их трансформируемую инструментальную составляющую. Выявлена система внешних и внутренних вызовов, актуализирующих пересмотр дидактических положений. Предложена типология рисков цифровой трансформации, включающая риск технократизации, операциональные и социальные риски. Актуализирована система принципов цифровой дидактики (персонализация, геймификация, инклюзия, цифровая этика и безопасность) с критериальным обоснованием их приоритетности. Практическая значимость заключается в том, что предложенная модель и понятийный аппарат могут быть положены в основу проектирования образовательных программ, методических систем и критериев оценки эффективности цифровой трансформации в высшей школе, обеспечивая сбалансированное сочетание инноваций и традиций.
Социологическое сообщество столкнулось с геополитическими вызовами, обусловленными цивилизационным противоборством перехода к многополярному миру, повлёкшего радикальные трансформации как в мировом сообществе, так и в России. В этой связи анализируются проблемы подготовки социологов как экспертов, обладающих профессиональным капиталом и инновационными компетенциями, необходимыми для практического участия в реализации национальных проектов, обеспечении лидерства страны. Обосновывается, что характер и содержание инноваций исторически изменяется под воздействием эффектов «стрелы времени» (И. Р. Пригожин), «метаморфизации мира» (У. Бек), становления синергийных сложностей (Н. И. Лапин), в результате чего имеет место ускоряющаяся и усложняющаяся динамика живой и неживой материи, человеческих сообществ, научных и технологических реалий и, соответственно, происходит перманентное усложнение инноваций, что находит отражение в динамике социологического образования, образовательных стандартах, изменениях характера и содержания компетентностного подхода. С учётом этих факторов предлагается стратегия модернизации социологического образования, реализация конкретных положений которой позволит подготовить молодое поколение специалистов не только к диагностике амбивалентных последствий синергии инноваций, лжеинноваций и антиинноваций, но и к тому, чтобы самим участвовать в производстве и внедрении в жизнь культурно и цивилизационно обусловленных инновационных практик, уходящих корнями в генотип отечественной культуры, идущих от потребностей суверенного развития страны.
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2026 год.
Издательство
- Издательство
- МОСКОВСКИЙ ПОЛИТЕХ
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 107023, г Москва, р-н Соколиная Гора, ул Большая Семёновская, д 38
- Юр. адрес
- 107023, г Москва, р-н Соколиная Гора, ул Большая Семёновская, д 38
- ФИО
- Миклушевский Владимир Владимирович (РЕКТОР)