Трансформация образовательной субъектности студента университета в эпоху ИИ-технологий

   Интеграция генеративного искусственного интеллекта (ИИ) в образование актуализирует проблему сохранения человека в центре образовательного процесса. Традиционная цифровая компетентность студента, сосредоточенная на операционных навыках, не обеспечивает критическое и этически ответственное взаимодействие с ИИ.

   Целью исследования является обоснование принципов взаимодействия в системе «человек – ИИ», способствующих позитивной трансформации образовательной субъектности студента университета.

   Методологической основой выступают социокультурный и компетентностный подходы, согласно которым трансформация субъектности в образовательном процессе вуза социокультурно обусловлена и требует формирования у студентов метацифровой компетентности (МЦК). Теоретическую основу исследования составляют концепции распределённого познания в системе «человек – технология – среда» (Э. Хатчинс) и метапознания как рефлексии над собственным мышлением (Дж. Флейвелл). В результате исследования определены базовые измерения МЦК: герменевтическое, требующее интерпретации результатов ИИ с учётом их ограничений, и аксиологическое, указывающее на этически ответственное применение технологий. Обосновано положение о том, что метацифровые навыки позволяют преодолевать барьеры, препятствующие установлению партнёрского взаимодействия человека и ИИ в образовании. К вышеназванным барьерам отнесены: невозможность проследить логику получения результата ИИ, различие между человеческим пониманием смыслов и вычислительной обработкой данных, риски утраты критического мышления при чрезмерной опоре на технологию. В результате исследования определено понятие «образовательная субъектность» студента вуза и обоснованы принципы партнёрского взаимодействия с ИИ: критической рефлексии над результатами ИИ; диалога с системой для уточнения ответов; учёта культурных ограничений технологии;
этической ответственности за выбор её использования.

   Новизна исследования состоит в обосновании новой цифровой компетентности метауровня, интерпретации её как средства позитивной трансформации образовательной субъектности, в разработке с учётом герменевтического и аксиологического измерений принципов партнёрского взаимодействия с ИИ.

   Практическая значимость заключается в том, что выделенные принципы могут быть положены в основу образовательных стандартов и педагогических практик в образовательном пространстве вуза.

1. Zhu H., Sun Y., Yang J. Towards responsible artificial intelligence in education : a systematic review on identifying and mitigating ethical risks // Humanities and Social Sciences Communications. – 2025. – Vol. 12. – Article no. 1111. – DOI: 10.1057/s41599-025-05252-6.

2. Holmes W., Bialik M., Fadel C. Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. – Boston: Center for Curriculum Redesign, 2019. – 228 p. – URL: https://curriculumredesign.org/wp-content/uploads/AI-in-Education.pdf (дата обращения: 25. 01. 2026).

3. Selwyn N. What’s the problem with learning analytics? // Journal of Learning Analytics. – 2019. – Vol. 6, no. 3. – P. 11–19. – DOI: 10.18608/jla.2019.63.3.

4. Raitskaya L., Tikhonova E. Enhancing Critical Thinking Skills in ChatGPT-Human Interaction : A Scoping Review // Journal of Language and Education. – 2025. – Vol. 11, no. 2. – P. 5–19. – DOI: 10.17323/jle.2025.27387.

5. Cotton D.R.E., Cotton P.A., Shipway J.R. Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT // Innovations in Education and Teaching International. – 2024. – Vol. 61, no. 2. – P. 228–239. – DOI: 10.1080/14703297.2023.2190148.

6. Gerlich M. AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking // Societies. – 2025. – Vol. 15, no. 6. – DOI: 10.3390/soc15010006.

7. Vuorikari R., Kluzer S., Punie Y. DigComp 2.2: The Digital Competence Framework for Citizens – With new examples of knowledge, skills and attitudes. – Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2022. URL: https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC128415 (дата обращения: 17. 12. 2025).

8. Kačinová V. From a reductionist to a holistic model of digital competence and media education // Communication Today. – 2019. – Vol. 10, no. 2. – P. 16–27. – URL: https://www.researchgate.net/publication/337707174_FROM_A_REDUCTIONIST_TO_A_HOLISTIC_MODEL_OF_DIGITAL_COMPETENCE_AND_MEDIA_EDUCATION (дата обращения: 17. 12. 2025).

9. Laupichler M.C., Aster A., Schirch J., Raupach T. Artificial intelligence literacy in higher and adult education : A scoping literature review // Computers and Education: Artificial Intelligence. – 2022. – Vol. 3. – Article no. 100101. – DOI: 10.1016/j.caeai.2022.100101.

10. Miao F., Shiohira K., Lao N. AI Competency Framework for Students. – Paris: UNESCO, 2024. – 80 p. – DOI: 10.54675/JKJB9835 (дата обращения: 17. 12. 2025).

11. Miao F., Cukurova M. AI Competency Framework for Teachers. – Paris: UNESCO, 2024. – 52 p. – DOI: 10.54675/ZJTE2084 (дата обращения: 17. 12. 2025).

12. Торкунов, А.В. Цифровая трансформация и искусственный интеллект в преобразовании политического мира / А.В. Торкунов // Полис. Политические исследования. – 2025. – № 5. – С. 24–35. – DOI: 10.17976/jpps/2025.05.03.

13. Шишлова Е.Э. Обновление содержания высшего образования в контексте современных социокультурных трендов // Высшее образование в России. – 2021. – Т. 30, № 6. – С. 70–79. – DOI: 10.31992/0869-3617-2021-30-6-70-79.

14. Шишлова Е.Э. Социокультурная компетентность как показатель качества профессиональной подготовки специалиста // Высшее образование в России. – 2020. – Т. 29, № 5. – С. 95–102. – DOI: 10.31992/0869-3617-2020-29-5-95-102.

15. Liao Q.V., Wortman Vaughan J. AI Transparency in the Age of LLMs: A Human-Centered Research Roadmap // Harvard Data Science Review. – 2024. – Special Issue 5. – DOI: 10.1162/99608f92.8036d03b.

16. Bruner J. Acts of meaning. – Cambridge, Massachusetts : Harvard University Press, 1990. – 181 p. – URL: https://mf.media.mit.edu/courses/2006/mas845/readings/files/bruner_Acts.pdf (дата обращения: 17. 12. 2025).

17. Miller T. Explanation in artificial intelligence: Insights from the social sciences // Artificial Intelligence. – 2019. – Vol. 267. – P. 1–38. – DOI: 10.1016/j.artint.2018.07.007.

18. Гадамер Х.-Г. Истина и метод: Основы философской герменевтики : пер. с нем. / общ. ред. и вступ. ст. Б.Н. Бессонова. – Москва: Прогресс, 1988. – 704 с.

19. Zhai C., Wibowo S., Li L.D. The effects of over-reliance on AI dialogue systems on students’ cognitive abilities : a systematic review // Smart Learning Environments. – 2024. – Vol. 11. – Article no. 28. – DOI: 10.1186/s40561-024-00316-7.

20. Trust T., Whalen J., Mouza C. ChatGPT: Challenges, opportunities, and implications for teacher education // Contemporary Issues in Technology and Teacher Education. – 2023. – Vol. 23, no. 1. – P. 1–23. – URL: https://citejournal.org/volume-23/issue-1-23/editorial/editorial-chatgpt-challenges-opportunities-and-implications-for-teacher-education/ (дата обращения: 17. 12. 2025).

21. Elbow P. Writing With Power: Techniques for Mastering the Writing Process. 2^nd ed. – New York: Oxford University Press, 1998. – 384 p. – URL: https://www.academia.edu/33785226/Writing_With_Power_Techniques_for_Mastering_the_Writing_Process_Peter_Elbow (дата обращения: 17. 12. 2025).

22. Sullivan M., Kelly A., McLaughlan P. ChatGPT in higher education: Considerations for academic integrity and student learning // Journal of Applied Learning and Teaching. – 2023. – Vol. 6, no. 1. – P. 1–10. – DOI: 10.37074/jalt.2023.6.1.17.

23. Hutchins E. Cognition in the Wild. – Cambridge, Massachusetts : MIT Press, 1995. – 381 p. – URL: https://uberty.org/wp-content/uploads/2015/07/Edwin_Hutchins_Cognition_in_the_Wild.pdf (дата обращения: 17. 12. 2025).

24. Flavell J.H. Metacognition and cognitive monitoring: A new area of cognitive-developmental inquiry // American Psychologist. – 1979. – Vol. 34, no. 10. – P. 906–911. – URL: https://jgregorymcverry.com/readings/flavell1979MetacognitionAndCogntiveMonitoring.pdf (дата обращения: 17. 12. 2025).

25. Конколь М.М. Метацифровая компетентность как новая парадигма образования в эпоху искусственного интеллекта // Учёные записки Российского государственного социального университета. – 2025. – Т. 24, № 2 (175). – С. 112–119. – EDN: PVAJJD.

26. Конколь М.М., Марьина Е.Д. Методологические основания системы метацифровой компетентности (на примере языкового образования) // Образование и наука. – 2025. – Т. 27, № 9. – С. 9–29. – DOI: 10.17853/1994-5639-2025-9-9-29.

27. Tankelevitch L., Kewenig V., Simkute A., Scott A.E., Sarkar A. et al. The Metacognitive Demands and Opportunities of Generative AI // Proceedings of the 2024 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ‘24). Honolulu, HI, USA, May 11–16, 2024. ACM, 2024. – DOI: 10.1145/3613904.3642902.

28. Ben-David Kolikant Y., Hadar O., Salman A. Talk to the machine: Unleashing the potential of AI to scale dialogic education and reduce polarization // International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning. – 2025. – DOI: 10.1007/s11412-025-09461-8.

29. Tang K.S., Putra G.B.S. Generative AI as a Dialogic Partner: Enhancing Multiple Perspectives, Reasoning, and Argumentation in Science Education with Customized Chatbots // Journal of Science Education and Technology. – 2025. – DOI: 10.1007/s10956-025-10240-1.

30. Yu H., Jeong S., Pawar S., Shin J., Jin J. et al. Entangled in Representations: Mechanistic Investigation of Cultural Biases in Large Language Models // arXiv.org. 2026. arXiv:2508.08879v1. – URL: https://arxiv.org/pdf/2508.08879 (дата обращения: 24. 01. 2026).

31. Holmes W., Porayska-Pomsta K., Holstein K., Sutherland E., Baker T. et al. Ethics of AI in education: Towards a community-wide framework // International Journal of Artificial Intelligence in Education. – 2022. – Vol. 32, no. 3. – P. 504–526. – DOI: 10.1007/s40593-021-00239-1.