Сысоев Павел Викторович – д-р пед. наук, профессор, руководитель Научного центра Российской академии образования
392000, Тамбов, Интернациональная, 33
Pavel V. Sysoyev – Dr. Sci. (Education), Professor, Director, Russian Academy of Education Research Center
33, Internatsyonalnaya str., Tambov, 392 000
Одно из ключевых достоинств интеграции технологий искусственного интеллекта (ИИ) в образование заключается в создании на их основе условий для реализации модели персонализированного обучения – системы обучения и развития потенциала личности, при которой обучающийся выступает основным субъектом учебного процесса и в соответствии с индивидуальными способностями, интересами и потребностями осуществляет отбор содержания обучения и выбор методов, приёмов, средств обучения, определяет темп овладения учебным материалом и берёт на себя ответственность за процесс и результат обучения. Вместе с тем готовность обучающихся использовать персонализированную форму обучения будет во многом определять его эффективность. Цель исследования – определить готовность студентов российских вузов к персонализированному обучению посредством инструментов ИИ. На основе анализа научной литературы были предложены смысловые компоненты персонализированного обучения: а) субъектность обучающихся; б) партнёрство; в) доминирование проблемных заданий; г) темп; д) адаптивность и е) обратная связь. Для определения готовности студентов к персонализированному обучению было проведено онлайн-анкетирование. В качестве респондентов выступили 1211 студентов из 38 вузов РФ. Результаты анкетного опроса свидетельствуют о том, что на современном этапе около 50% студентов используют ИИ для решения разных учебных задач. Относительно готовности к персонализированному обучению мнения студентов разделились. Около 45–60% респондентов выразили готовность к такому обучению, 25–30% опрошенных – нейтральное и 5–10% отрицательное отношение по большинству вопросов. Полученные данные свидетельствуют о том, что на текущий момент персонализированное обучение не может быть массовым. Далеко не все студенты российских вузов полностью представляют сущность и потенциал персонализированного обучения, готовы и желают выступать субъектами учебного процесса, несущими полную ответственность за процесс и результат обучения. Персонализированное обучение предъявляет новые требования к педагогам, функция которых заключается в подготовке обучающихся к взаимодействию с ИИ, адекватной оценке своих способностей, формулированию цели обучения, проверке материалов обратной связи от генеративного ИИ, построению индивидуальной траектории обучения, определению темпа обучения, осуществлению отбора содержания, средств и методов обучения, рефлексии своей учебно-познавательной деятельности и т. п.
One of the key advantages of integrating artificial intelligence (AI) technologies into education is the creation of conditions for the implementation of a personalized learning model – a system developing individual potential, in which the learner is the main subject of the educational process and, in accordance with individual abilities, interests and needs, selects the educational content and chooses methods, techniques, and means of teaching, determines the pace of mastering the educational material and takes responsibility for the process and outcome of the learning. At the same time, the readiness of students to use a personalized form of learning will largely determine its effectiveness. The goal of the study is to determine the readiness of Russian university students for personalized learning based on AI tools. Based on the analysis of academic literature, the following semantic components of personalized learning were proposed: a) student subjectivity; b) partnership; c) dominance of problem-solving assignment; d) pace; e) adaptability, and f) An online survey was conducted to determine the students’ readiness for personalized learning. The respondents were 1,211 students from 38 Russian universities. The results of the questionnaire survey indicate that at the present stage about 50% of students use AI to solve various educational tasks. The opinions of students were divided regarding their readiness for personalized learning. About 45–60% of respondents expressed their readiness for such learning, 25–30% of respondents were neutral and 5–10% had a negative attitude on most issues. The data obtained indicate that at the present time, personalized learning cannot be widespread. Not all students of Russian universities fully understand the essence and potential of personalized learning, are ready and willing to act as subjects of the educational process, bearing full responsibility for the process and outcome of learning. Personalized learning places new demands on teachers, whose function is to prepare students for interaction with AI, adequately assess their abilities, formulate the goal of learning, check feedback materials from generative AI, build an individual learning trajectory, determine the pace of learning, select the content, means and methods of teaching, reflection, etc.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.