Конкурируя с генеративным искусственным интеллектом и гаджетами: возможности современной образовательной практики в вузе

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Представлены две группы вызовов современной образовательной практики высшей школы, связанные с активным внедрением в нее цифровых технологий, – сопряженные с гиперподключенностью субъектов образования к Интернету и являющиеся эффектами использования в обучении генеративного искусственного интеллекта. Описаны оптимистические и пессимистические исследовательские ожидания и прогнозы, касающиеся исходов обнаруживаемой трансформации когнитивной сферы обучающихся. Новизна исследования заключается в том, что применительно к психологическим следствиям цифровой революции в обучении в вузе предлагается реалистичный ответ, признающий неизбежность происходящих изменений и одновременно предполагающий поддержку субъектности студентов. В качестве методологической рамки проектирования обучения, релевантного целям развития характеристик субъектности, предлагаются саморегуляционный подход в обучении, концепция ментального опыта и осознанное обучение. В рамках каждого подхода перечислены мишени и инструменты педагогических интервенций.

Об авторах

Ольга Ивановна Полянина

Пермский государственный национальный исследовательский университет

Email: helgapol72@gmail.com
кандидат психологических наук, доцент, кандидат психологических наук, доцент Пермь, Россия

Елена Викторовна Шевкова

Пермский государственный национальный исследовательский университет

Email: eshevkova@gmail.com
кандидат психологических наук, доцент Пермь, Россия

Список литературы

  1. Радаев В.В. Кризис в современном преподавании: что именно пошло не так? // Социологические исследования. 2022. № 6. С. 114–124.
  2. Радаев В.В. Преподавание в кризисе. 2-е изд. М., 2023. 200 с.
  3. Танова А.Г., Евсеева Л.И., Поздеева Е.Г., Тростинская И.Р. Субъективные аспекты мониторинга удовлетворенности студентов качеством образования (по материалам Центра социологических исследований СПбПУ) // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Гуманитарные и общественные науки. 2018. Т. 9, № 1. С. 90–101.
  4. Ополев П.В. Лиминальность современного образования // Образование. Транспорт. Инновации. Строительство: сб. материалов II Национальной научно-практ. конференции. Сибирский государственный автомобильно-дорожный университет. Омск, 2019. С. 708–711.
  5. Солдатова Г.У., Рассказова Е.И. Итоги цифровой трансформации: от онлайн-реальности к смешанной реальности // Культурно-историческая психология. 2020. Т. 16, № 4. C. 87–97. doi: 10.17759/chp.2020160409
  6. Солдатова Г.У., Войскунский А.Е. Социально-когнитивная концепция цифровой социализации: новая экосистема и социальная эволюция психики // Психология. Журнал Высшей школы экономики. 2021. Т. 18, № 3. С. 431–450. doi: 10.17323/1813-8918-2021-3-431-450
  7. Микляева А.В., Безгодова С.А. «Клиповое мышление» в структуре стилевых характеристик познавательной деятельности студентов // Ярославский педагогический вестник. 2017. № 5. С. 223–227.
  8. Солдатова Г.У., Рассказова Е.И. Многозадачность как одновременное выполнение и как переключение между заданиями: подходы к диагностике медиамногозадачности у детей и подростков // Экспериментальная психология. 2020. Т. 13, № 4. C. 88–101. doi: 10.17759/exppsy.2020130406
  9. Солдатова Г.У., Вишнева А.Е., Кошевая А.Г. Особенности нейрокогнитивной сферы школьников с разным уровнем медиамногозадачности // Вопросы психологии. 2022. Т. 68, № 2. С. 54–68.
  10. Шейнов В.П. Психология человека в цифровой перспективе: рецензия на учебное пособие «Цифровая трансформация психологии человека» (авторы С.А. Безгодова, А.В. Микляева) // Психология человека в образовании. 2024. Т. 6, № 3. С. 384–391. doi: 10.33910/2686-9527-2024-6-3-384-391. EDN PJHZEY
  11. Шляпников В.Н. Особенности волевой регуляции молодых людей – пользователей социальных сетей // Психология. Журнал Высшей школы экономики. 2021. Т. 18, № 4. С. 858–870.
  12. Деан С. Как мы учимся? Почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока. М.: Эксмо, 2021. 352 с.
  13. Sweller J. Cognitive load theory, learning difficulty, and instructional design // Learning and Instruction. 1994. Vol. 4, is. 4, P. 295–312.
  14. Войскунский А.Е., Хохлова Е.М., Митина О.В., Дорохова Е.А. Многозадачность в виртуальной среде: эмпирическое исследование // Информационное общество: образование, наука, культура и технологии будущего. 2020. № 4. С. 129–142.
  15. Канеман Д. Внимание и усилие. М.: Смысл, 2006. 287 с.
  16. Ананин Д.П., Комаров Р.В., Реморенко И.М. «Когда честно – хорошо, для имитации – плохо»: стратегии использования генеративного искусственного интеллекта в российском вузе // Высшее образование в России. 2025. Т. 34, № 2. С. 31–50. doi: 10.31992/0869-3617-2025-34-2-31-50
  17. Лукичев П.М., Чекмарев О.П. Риски применения искусственного интеллекта в системе высшего образования // Вопросы инновационной экономики. 2024. Т. 14, № 2. С. 463–482.
  18. Ушаков Д.И., Валуева Е.А. Вызовы искусственного интеллекта для психологии // Человек и системы искусственного интеллекта / под. ред. В.А. Лекторского. СПб., Юридический центр, 2022. С. 107–128.
  19. Семенов А.Л., Зискин К.Е. Расширенная личность как основной субъект и предмет философского анализа. Следствия для образования // Человек и системы искусственного интеллекта / под. ред. В.А. Лекторского. СПб.: Юридический центр, 2022. С. 172–201.
  20. Фомина Т.Г. Концептуальные подходы к анализу саморегулируемого обучения в зарубежной психологии образования // Современная зарубежная психология. 2022. Т. 11, № 3. С. 27–37.
  21. Вилкова К.А. Измерение саморегулируемого обучения: обзор инструментов // Современная зарубежная психология. 2020. Т. 9, № 2. С. 123–132. doi: 10.17759/jmfp.2020090211
  22. Sun Z., Xie K., Anderman L.H. The role of self-regulated learning in students’ success in flipped undergraduate math courses // The Internet and Higher Education. 2018. № 36. P. 41–53.
  23. Zimmerman B.J. Self-regulated Learning: Theories, Measures, and Out comes // International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences. 2015. Vol. 21. 2nd ed. P. 541–546.
  24. Wong J., Baars M., Davis D., Van Der Zee T., Houben G., Paas F. Supporting Self-Regulated Learning in Online Learning Environments and MOOCs: A Systematic Review // International Journal of Human-Computer Interaction. 2019. № 35 (4–5). Р. 356–373.
  25. Курьян М.Л., Воронина Е.А. Применение технологии педагогической поддержки (скаффолдинг) при обучении студентов эффективной обратной связи // Вестник Томского государственного университета. 2020. № 461. С. 183–191. doi: 10.17223/15617793/461/22
  26. Холодная М.А., Гельфман Э.Г. Развивающие учебные тексты как средство интеллектуального воспитания учащихся. М.: Институт психологии РАН, 2016. 200 с.
  27. Холодная М.А., Гельфман Э.Г. Интеллектуальное воспитание учащихся на основе психодидактического подхода: роль учебного текста // Психодидактика современного учебника: преемственность традиций и векторы развития: сб. научн. ст. / отв. ред. Н.А. Борисенко. М.: Мнемозина, 2019. С. 50–55.
  28. Бордунос А.К., Милетич М.П., Волкова Н.В. Осознанное обучение: принципы и возможности применения в высшем образовании // Психологическая наука и образование. 2024. Т. 29. № 4. C. 16–30. doi: 10.17759/pse.2024290402

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».