Компетенция современного педагога в области искусственного интеллекта: структура и содержание

Современный этап интеграции технологий искусственного интеллекта (ИИ) в образование характеризуется постепенным переходом к триаде «педагог – обучающийся – искусственный интеллект». Искусственный интеллект постепенно начинает брать на себя многие функции, ранее ассоциируемые с педагогом, и этим привносит изменения в традиционный процесс обучения, переводя его на новый, более сложный по степени решения когнитивных задач уровень. В свою очередь, это создаёт перед учителями и преподавателями потребность в решении новых дидактических задач, что требует пересмотра некоторых функций педагога и требований к его компетенции в области ИИ. Цель исследования – разработать структуру и содержание компетенции педагога в области искусственного интеллекта и определить, какими из структурных компонентов данного вида компетенции преподаватели высшей школы владеют на современном этапе. На основе анализа научной литературы были предложены следующие структурные компоненты компетенции педагога в области ИИ: 1) мотивационно-целевой; 2) нормативный правовой; 3) информационная безопасность; 4) этический; 5) промптинжиниринг; 6) обучение и контроль; 
7) управление учебным процессом; 8) профессиональное развитие. В рамках эмпирической составляющей исследования было проведено онлайн-анкетирование на предмет определения структурных компонентов компетенции в области ИИ преподавателей высшей школы, которыми владеют педагоги. Респондентами выступили 219 преподавателей профильных дисциплин из 17 вузов РФ. Результаты исследования показали, что среди содержательных компонентов компетенции в области ИИ в бóльшей степени преподаватели владеют такими аспектами, как обучение и контроль  (x̄ = 3,35–3,71, М_о = 4), информационная безопасность (x̄ = 3,56–3,88, М_о = 4), управление учебным процессом  (x̄= 3,41–3,84, М_о = 4). Наибольшие сложности у педагогов на современном этапе вызывают нормативный правовой компонент (x̄ = 3,35–3,47, М_о = 3) и промпт-инжиниринг (x̄ = 2,97–3,21, М_о = 3). Предлагаемые в данной работе структура и содержание компетенции педагога в области ИИ носят рекомендательный и рамочный характер. На их основе в зависимости от специфики предметной области и наличия технических решений ИИ можно разрабатывать содержание компетенции в области использования ИИ педагогами конкретных учебных дисциплин или специальностей.

1. Роберт И.В. Реализация возможностей искусственного интеллекта в образовании // Пространство педагогических исследований. 2024. № 1 (1). С. 60–75. DOI: 10.23859/3034-1760.2024.77.66.004

2. Сысоев П.В. Искусственный интеллект в образовании: осведомлённость, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 10. С. 9–33. DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33

3. Сысоев П.В. Дидактические свойства и методические функции нейросетей // Перспективы науки и образования. 2024. № 6 (72). С. 672–690. DOI: 10.32744/pse.2024.6.42

4. Казакова Е.И., Кузьминов Я.И. Мы должны воспитать культуру критического отношения к ответам искусственного интеллекта // Вопросы образования 2025. № 1. С. 8–24. DOI: 10.17323/vo-2025-25882 5. Oravec J.A. Artificial intelligence implications for academic cheating: Expanding the dimensions of responsible human-Al collaboration with Chat- GPT and Bard // Journal of Interactive Learn- ing Research. 2023. Vol. 34. No. 2. P. 213–237. URL: https://www.academia.edu/105260068/Artificial_Intelligence_Implications_for_Academic_Cheating_Expanding_the_Dimensions_of_ Responsible_Human_AI_Collaboration_with_ChatGPT_and_Bard (дата обращения: 05.03.25).

5. Cotton D.R.E., Cotton P.A., Shipway J.R. Chat- ting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT // Innovations in Education and Teaching International. 2023. DOI: 10.1080/14703297.2023.2190148

6. Ивахненко Е.Н., Никольский В.С. ChatGPT в высшем образовании и науке: угроза или ценный ресурс? // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 4. С. 9–22. DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-4-9-22

7. Сысоев П.В. Этика и ИИ-плагиат в академической среде: понимание студентами вопросов соблюдения авторской этики и проблемы плагиата в процессе взаимодействия с генеративным искусственным интеллектом // Высшее образование в России. 2024. Т. 33. № 2. С. 31– 53. DOI: 10.31992/0869-3617-2024-33-2-31-53

8. Chan K., Zary N. Applications and Challenges of Implementing Artificial Intelligence in Medical Education: Integrative Review // JMIR Medi- cal Education. 2019. Vol. 5. No. 1. Article 13930. DOI: 10.2196/13930

9. Zhang W., Cai M., Lee H., Evans R., Zhu C., Ming C. AI in Medical Education: Global situation, effects and challenges // Education and Information Technologies. 2024. Vol. 29. P. 4611–4633. DOI: 10.1007/s10639-023-12009-8

10. Waisberg N., Hudek A. AI for lawyers: how artificial intelligence is adding value, amplifying expertise, and transforming careers. Hoboken: Wiley, 2021. 208 p. ISBN: 978-1-119-72384-4. URL: https://www.wiley.com/en-us/AI+For+Lawyers:+How+Artificial+Intelligence+is+A- dding+Value,+Amplifying+Expertise,+and+Transforming+Careers-p-9781119723844 (дата обращения: 05.03.25).

11. Feuerriegel S., Shrestha Y. R., von Krogh G., Zhang C. Bringing artificial intelligence to busi- ness management // Nature Machine Intel- ligence. 2022. Vol. 4. No. 7. P. 611–613. DOI: 10.1038/s42256-022-00512-5

12. Park J. An AI-based English grammar checker vs. human raters in evaluating EFL learners’ writ- ing // Multimedia-Assisted Language Learning. 2019. Vol. 22. No. 1. P. 112–131. DOI: 10.15702/mall.2019.22.1.112

13. Almusharraf N., Alotaibi H. An error-analysis study from an EFL writing context: Human and Automated Essay Scoring Approaches // Tech- nology, Knowledge and Learning. 2023. Vol. 28. P. 1015–1031. DOI: 10.1007/s10758-022-09592-z

14. Han D. The Effects of Voicebased AI Chatbots on Korean EFL Middle School Students’ Speaking Competence and Affective Domains // Asia-Pacific Journal of Convergent Research Interchange. 2022. No. 6. P. 71–80. DOI: 10.47116/apjcri.2020.07.07

15. Сысоев П.В., Филатов Е.М. Технологии искусственного интеллекта в обучении русскому языку как иностранному // Русистика. 2024. Т. 22. № 2. С. 300–317. DOI: 10.22363/2618-8163-2024-22-2-300-317

16. Ayeni O.O., Hamad N.M.A., Chisom O.N., Osawaru B., Adewusi O.E. AI in education: A review of personalized learning and educa- tional technology // GSC Advanced Research and Reviews. 2024. No. 18(02). P. 261–271. DOI: 10.30574/gscarr.2024.18.2.0062

17. Jegede O.O. Artificial Intelligence and English Language Learning: Exploring the Roles of AI- Driven Tools in Personalizing Learning and Pro- viding Instant Feedback // Universal Library of Languages and Literatures. 2024. No. 1(2). Р. 6–19. DOI: 10.70315/uloap.ullli.2024.0102002

18. Сысоев П.В. Персонализированное обучение на основе технологий искусственного интеллекта: насколько готовы современные студен- ты к новым возможностям получения образования // Высшее образование в России. 2025. Т. 34. № 2. С. 51–71. DOI: 10.31992/0869-3617-2025-34-2-51-71

19. Uysal B., Yüksel I. AI-Powered Lesson Plan- ning: Insights From Future EFL Teachers // AI in Language Teaching, Learning, and Assess- ment. N.Y.: IGI Global, 2024. P. 101–132. DOI: 10.4018/979-8-3693-0872-1.ch006

20. Wang B., Rau P., Yuan T. Measuring user competence in using artificial intelligence: va- lidity and reliability of artificial intelligence lit- eracy scale // Behaviour & Information Tech- nology. 2023. Vol. 42. No. 9. P. 1324–1337. DOI: 10.1080/0144929X.2022.2072768

21. Younis B. The artificial intelligence literacy (AIL) scale for teachers: A tool for enhancing AI edu- cation // Journal of Digital Learning in Teacher Education. 2025. Vol. 41. No. 1. P. 37–56. DOI: 10.1080/21532974.2024.2441682

22. Wilson M., Scalise K., Gochyyev P. Rethinking ICT Literacy: From Computer Skills to Social Network Settings // Thinking Skills and Crea- tivity. 2015. No. 18. Pp. 65–80. DOI: 10.1016/j. tsc.2015.05.001

23. Титова С.В., Харламенко И.В. Структура профессиональной компетенции педагога иностранных языков в области использования искусственного интеллекта // Язык и культура. 2025. № 69. С. 220–246. DOI: 10.17223/19996195/69/11

24. Евстигнеев М.Н. Принципы обучения иностранному языку на основе технологий искусственного интеллекта // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 2. С. 309–323. DOI: 10.20310/1810-0201-2024- 29-2-309-323

25. Евстигнеев М.Н. Модель лингвометодической подготовки будущих учителей ино- странного языка на основе технологий искусственного интеллекта // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 5. С. 1222–1238. DOI: 10.20310/1810-0201-2024-29-5-1222-1238

26. Евстигнеев М.Н., Сысоев П.В., Евстигнеева И.А. Компетенция педагога иностранного языка в области искусственного интеллекта // Иностранные языки в школе. 2024. № 3. С. 90–96. EDN: AUPRSP.

27. Hendrycks D., Mazeika M., Woodside T. An overview of catastrophic AI risks. 9 Oct. 2023. URL: https://arxiv.org/pdf/2306.12001 (дата обращения: 05.03.25).

28. Сысоев П.В., Филатов Е.М., Сорокин Д.О. Обратная связь в обучении иностранному языку: от информационных технологий к искусственному интеллекту // Язык и культура. 2024. № 65. С. 242–261. DOI: 10.17223/19996195/65/11

29. Сысоев П.В., Филатов Е.М. Методика обучения студентов написанию иноязычных творческих работ на основе оценочной обратной связи от искусственного интеллекта // Перспективы науки и образования. 2024. № 1 (67). С. 115–135. DOI: 10.32744/pse.2024.1.6

30. Сысоев П.В., Филатов Е.М. Методика развития иноязычных речевых умений студентов на основе практики с чат-ботом // Перспективы науки и образования. 2023. № 3(63). С. 201–218. DOI: 10.32744/pse.2023.3.13