Competing with generative artificial intelligence and gadgets: possibilities of modern educational practice in university

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article outlines current trends characterizing the modern educational practice of higher education. Two groups of challenges faced by education entities are presented. The first group is associated with the “hyperconnectivity” of education entities to the Internet. The second group of challenges is associated with the effects of using generative artificial intelligence in training. A number of phenomenaconsequences of the interaction of education entities with the digital environment are listed. Using the example of the phenomenon of multitasking, optimistic and pessimistic research expectations and forecasts concerning the outcomes of the detected transformation of the cognitive sphere of students are described. The currently unfolding technological transformation stimulates changes in the cognitive sphere and metacognitive functions of subjects. This situation in the higher education system requires psychological and pedagogical reflection. The novelty of the study lies in the fact that, in relation to the psychological consequences of the digital revolution in university education, a realistic answer is proposed that recognizes the inevitability of the changes taking place and at the same time assumes support for students’ subjectivity – self-regulation of their activities, awareness, organization of access to resources. The following are proposed as a methodological framework for designing learning relevant to the goals of developing subjectivity characteristics: a self-regulatory approach to learning, the concept of mental experience, and conscious learning. Within each approach, the targets of pedagogical interventions are listed, such as the processes of the self-regulation cycle of learning, components of mental experience, and recognition of the learning context. Possible tools for pedagogical interventions are also provided.

About the authors

Ol'ga Ivanovna Polyanina

Perm State National Research University

Author for correspondence.
Email: helgapol72@gmail.com
Perm, Russian Federation

Elena Viktorovna Shevkova

Perm State National Research University

Email: eshevkova@gmail.com
Perm, Russian Federation

References

  1. Radaev V.V. Krizis v sovremennom prepodavanii: chto imenno poshlo ne tak? [The crisis in modern teaching: what exactly went wrong?]. Sotsiologicheskiye issledovaniya – Sociological Studies, 2022, no. 6, pp. 114–124 (in Russian).
  2. Radaev V.V. Prepodavaniye v krizise [Teaching in Crisis]. Moscow, VShJe Publ., 2-e izd-e, 2023. 200 p. (in Russian).
  3. Tanova A.G., Evseeva L.I., Pozdeeva E.G., Trostinskaya I.R. Sub’’ektivnye aspekty monitoringa udovletvorennosti studentov kachestvom obrazovaniya (po materialam Tsentra sotsiologicheskikh issledovaniy SPbPU) [Subjective aspects of monitoring students’ satisfaction with the quality of education (based on materials from the Center for Sociological Research of SPbPU)]. Nauchno-tehnicheskiye vedomosti SPbGPU. Gumanitarnye i obshchestvennye nauki, 2018, vol. 9, no. 1, pp. 90–101 (in Russian).
  4. Opolev P.V. Liminal’nost’ sovremennogo obrazovaniya [Liminality of modern education]. Obrazovaniye. Transport. Innovatsii. Stroitel’stvo. Sbornik materialov II Natsional’noy nauchno-prakticheskoy konferentsii [Education. Transport. Innovations. Construction. Collection of materials of the II National scientific and practical conference]. Omsk, Siberian State Automobile and Highway University Publ., 2019. Pp. 708–711 (in Russian).
  5. Soldatova G.U., Rasskazova E.I. Itogi tsifrovoiy transformatsii: ot onlaiyn-real’nosti k smeshannoiy real’nosti [Results of digital transformation: from online reality to mixed reality]. Kul’turno-istoricheskaya psikhologiya – Cultural-Historical Psychology, 2020, vol. 16, no. 4, pp. 87–97 (in Russian). doi: https://doi.org/10.17759/chp.2020160409
  6. Soldatova G.U., Voyskunskiy A.E. Sotsial’no-kognitivnaya kontseptsiya tsifrovoy sotsializatsii: novaya ekosistema i sotsial’naya evolyutsiya psikhiki [Social-cognitive concept of digital socialization: new ecosystem and social evolution of the psyche]. Psikhologiya. Zhurnal Vysshey shkoly ekonomiki – Psychology. Journal of the Higher School of Economics, 2021, vol. 18, no. 3, pp. 431–450 (in Russian). doi: 10.17323/1813-8918-2021-3-431-450
  7. Miklyayeva A.V., Bezgodova S.A. «Klipovoye myshleniye» v strukture stilevykh kharakteristik poznavatel’noiy deyatel’nosti studentov [“Clip Thinking” in the Structure of Stylistic Characteristics of Students’ Cognitive Activity]. Yaroslavskiy pedagogicheskiy vestnik – Yaroslavl Pedagogical Bulletin, 2017, no. 5, pp. 223–227 (in Russian).
  8. Soldatova G.U., Rasskazova E.I. Mnogozadachnost’ kak odnovremennoye vypolneniye i kak pereklyucheniye mezhdu zadaniyami: podkhody k diagnostike mediamnogozadachnosti u deteiy i podrostkov [Multitasking as simultaneous execution and as switching between tasks: approaches to diagnostics of media multitasking in children and adolescents]. Eksperimental’naya psikhologiya – Experimental psychology, 2020, vol. 13, no. 4, pp. 88–101. doi: https://doi.org/10.17759/ exppsy.2020130406 (in Russian).
  9. Soldatova G.U., Vishneva A.E., Koshevaya A.G. Osobennosti neyrokognitivnoy sfery shkol’nikov s raznym urovnem mediamnogozadachnosti [Features of the neurocognitive sphere of schoolchildren with different levels of media multitasking]. Voprosy psikhologii, 2022, vol. 68, no. 2, pp. 54–68 (in Russian).
  10. Sheiynov V.P. Psikhologiya cheloveka v tsifrovoiy perspektive: retsenziya na uchebnoye posobiye «Tsifrovaya transformatsiya psikhologii cheloveka» (avtory S.A. Bezgodova, A.V. Miklyaeva) [Human Psychology in a Digital Perspective: Review of the Textbook “Digital Transformation of Human Psychology” (Authors S.A. Bezgodova, A.V. Miklyaeva)]. Psikhologiya cheloveka v obrazovanii – Psychology in education, 2024, vol. 6, no. 3, pp. 384-391. https://www.doi.org/10.33910/2686-9527-2024-6-3-384-391 EDN PJHZEY (in Russian).
  11. Shlyapnikov V.N. Osobennosti volevoy regulyatsii molodykh lyudey – pol’zovateley sotsial’nykh setey [Features of volitional regulation of young people – users of social networks]. Psikhologiya. Zhurnal Vysshey shkoly ekonomiki – Psychology. Journal of the Higher School of Economics, 2021, vol. 18, no. 4, pp. 858–870 (in Russian).
  12. Dean S. How We Learn. Why Brain Learns Better Than Any Machine… For Now. N.Y., Random House publ., 2021, 352 p. (Rus. ed.: Dean S. Kak my uchimsya? Pochemu mozg uchitsya luchshe, chem lyubaya mashina… poka. Moscow, Eksmo Publ., 2021. 352 p.).
  13. Sweller J. Cognitive load theory, learning difficulty, and instructional design. Learning and Instruction, 1994, vol. 4, issue 4, pp. 295–312.
  14. Voyskunskiy A.E., Khokhlova E.M., Mitina O.V., Dorokhova E.A. Mnogozadachnost’ v virtual’noy srede: empiricheskoye issledovaniye [Multitasking in a Virtual Environment: An Empirical Study]. Informatsionnoye obshchestvo: obrazovaniye, nauka, kul’tura i tekhnologii budushchego – Information Society: Education, Science, Culture and Technology of Future, 2020, no. 4, pp. 129–142 (in Russian).
  15. Kahneman D. Attention and Effort. Englewood Cliffs, New Jersey, PRENTICE-HALL, INC. Publ., 1973. P. 246. (Rus. ed.: Caneman D. Vnimaniye i usiliye. Moscow, Smysl Publ., 2006, 288 p.).
  16. Ananin D.P., Komarov R.V., Remorenko I.M. «Kogda chestno – khorosho, dlya imitatsii – plokho»: strategii ispol’zovaniya generativnogo iskusstvennogo intellekta v rossiiyskom vuze [“When it’s honest – good, for imitation – bad”: strategies for using generative artifice al intelligence in a Russian university]. Vyssheye obrazovaniye v Rossii – Higher education in Russia, 2025, vol. 34, no. 2, pp. 31–50. doi: 10.31992/0869-3617-2025-34-2-31-50 (in Russian).
  17. Lukichev P.M., Chekmarev O.P. Riski primeneniya iskusstvennogo intellekta v sisteme vysshego obrazovaniya [Risks of using artificial intelligence in the higher education system]. Voprosy innovatsionnoy ekonomiki – Russian Journal of Innovation Economics, 2024, vol.14, no. 2, pp. 463–482 (in Russian).
  18. Ushakov D.I., Valueva E.A. Vyzovy iskusstvennogo intellekta dlya psikhologii [Challenges of Artificial Intelligence for Psychology]. Chelovek i sistemy iskusstvennogo intellekta [Man and artificial intelligence systems]. Ed. by V.A. Lektorsky. Saint Petersburg, Yuridicheskiy tsentr Publ., 2022. Pp. 107–128 (in Russian).
  19. Semenov A.L., Ziskin K.E. Rasshirennaya lichnost’ kak osnovnoy sub’’ekt i predmet filosofskogo analiza. Sledstviya dlya obrazovaniya [Extended personality as the main subject and object of philosophical analysis. Implications for education]. Chelovek i sistemy iskusstvennogo intellekta [Man and artificial intelligence systems]. Ed. by V.A. Lektorsky. Saint Petersburg, Yuridicheskiy tsentr Publ., 2022. Pp. 172–201 (in Russian).
  20. Fomina T.G. Kontseptual’nye podkhody k analizu samoreguliruemogo obucheniya v zarubezhnoiy psikhologii obrazovaniya [Conceptual approaches to the analysis of self-regulated learning in foreign educational psychology]. Sovremennaya zarubezhnaya psikhologiya – Journal of Modern Foreign Psychology, 2022, vol. 11, no. 3, pp. 27–37 (in Russian).
  21. Vilkova K.A. Izmereniye samoreguliruemogo obucheniya: obzor instrumentov. Sovremennaya zarubezhnaya psikhologiya [Measuring Self-Regulated Learning: A Review of Instruments]. Sovremennaya zarubezhnaya psikhologiya – Journal of Modern Foreign Psychology, 2020, vol. 9, no. 2, pp. 123–132 (in Russian). doi: https://doi.org/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, no. 36, pp. 41–53.
  23. Zimmerman B.J. Self-regulated Learning: Theories, Measures, and Out comes. International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences. 2nd edition, 2015. Vol. 21. Pp. 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, no. 35 (4–5), pp. 356–373.
  25. Kur’yan M.L., Voronina E.A. Primeneniye tekhnologii pedagogicheskoy podderzhki (skaffolding) pri obuchenii studentov efektivnoy obratnoy svyazi [Application of pedagogical support technology (scaffolding) in teaching students effective feedback]. Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta – Tomsk State University Journal, 2020, no. 461, pp. 183–191. doi: 10.17223/15617793/461/22 (in Russian).
  26. Kholodnaya M.A., Gel’fman Ye.G. Razvivayushchiye uchebnye teksty kak sredstvo intellektual’nogo vospitaniya uchashchikhsya [Developing educational texts as a means of intellectual education of students]. Moscow, Institut psikhologii RAN Publ., 2016. 200 p. (in Russian).
  27. Kholodnaya M.A., Gel’fman Ye.G. Intellektual’noye vospitaniye uchashchikhsya na osnove psikhodidakticheskogo podkhoda: rol’ uchebnogo teksta [Intellectual education of students based on the psychodidactic approach: the role of the educational text]. Psikhodidaktika sovremennogo uchebnika: preemstvennost’ traditsiy i vektory razvitiya: sbornik nauchnykh statey [Psychodidactics of a modern textbook: continuity of traditions and vectors of development: collection of scientific articles]. Ed. N.A. Borisenko. Moscow, Mnemozina Publ., 2019. Pp. 50–55 (in Russian).
  28. Bordunos A.K., Miletich M.P., Volkova N.V. Osoznannoye obucheniye: printsipy i vozmozhnosti primeneniya v vysshem obrazovanii [Mindful Learning: Principles and Applications in Higher Education]. Psikhologicheskaya nauka i obrazovaniye – Psychological Science and Education, 2024, vol. 29, no. 4, pp. 16–30. doi: https://doi.org/10.17759/pse.2024290402 (in Russian).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a 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».