emr Управление образованием: теория и практика Education Management Review 2311-2174 Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М. 1702 DATA SCIENCE В УПРАВЛЕНИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ ПРОСТРАНСТВОМ Исследование влияния генеративного искусственного интеллекта на педагогические стратегии и методы обучения в условиях цифровизации образования The study of the influence of generative artificial intelligence on pedagogical strategies and teaching methods in the context of digitalization of education Вегера Жанна Геннадьевна Vegera Zhanna G. Vegera2024@mail.ru Российский технологический университет (РТУ МИРЭА) MIREA – Russian Technological University 15 08 2024 14 8-1 108 115 © 2024 Управление образованием: теория и практика © 2024 Education Management Review 2024 Управление образованием: теория и практика Education Management Review Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная. This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License. Метаданные настоящей записи распространяются на условиях Creative Commons CC0 1.0 (передача в общественное достояние). The metadata of this record are distributed under the Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication.

Генеративный искусственный интеллект (ИИ) революционизирует образовательную сферу, трансформируя педагогические стратегии и методы обучения. Анализ современной научной литературы выявил нехватку системных исследований влияния генеративного ИИ на дидактические подходы в условиях цифровизации. Цель работы – комплексно изучить потенциал генеративного ИИ в оптимизации образовательного процесса и разработать концептуальную модель его интеграции в педагогическую практику. Исследование опиралось на методологию системного анализа, сочетая концептуальное моделирование, экспертные интервью (n=25), педагогический эксперимент (n=120) и статистические процедуры. Эмпирическая база репрезентативна для системы высшего образования РФ. Разработана концептуальная модель интеграции генеративного ИИ в образовательный процесс, включающая: 1) принципы и критерии отбора ИИ-инструментов; 2) алгоритмы встраивания ИИ в педагогический дизайн; 3) методики оценки эффективности ИИ-поддержки обучения. Экспериментально доказано, что предложенная модель повышает результативность обучения на 25-30% (p<0.01). Исследование вносит теоретический вклад в осмысление трансформации образования под влиянием генеративного ИИ и предлагает верифицированный инструментарий для практики. Дальнейшие изыскания должны сфокусироваться на предметной специфике применения генеративного ИИ в обучении.

Generative artificial intelligence (AI) is revolutionizing the educational field by transforming pedagogical strategies and teaching methods. An analysis of modern scientific literature has revealed a lack of systematic studies of the influence of generative AI on didactic approaches in the context of digitalization. The purpose of the work is to comprehensively study the potential of generative AI in optimizing the educational process and develop a conceptual model for its integration into pedagogical practice. The study was based on the methodology of system analysis, combining conceptual modeling, expert interviews (n=25), pedagogical experiment (n=120) and statistical procedures. The empirical base is representative of the higher education system of the Russian Federation. A conceptual model for integrating generative AI into the educational process has been developed, including: 1) principles and criteria for the selection of AI tools; 2) algorithms for embedding AI in pedagogical design; 3) methods for evaluating the effectiveness of AI support for learning. It has been experimentally proven that the proposed model increases the effectiveness of learning by 25-30% (p<0.01). The study makes a theoretical contribution to understanding the transformation of education under the influence of generative AI and offers verified tools for practice. Further research should focus on the subject specifics of the use of generative AI in education.

 generative artificial intelligence digital transformation of education pedagogical design educational technologies teaching methods higher education генеративный искусственный интеллект цифровая трансформация образования педагогический дизайн образовательные технологии методы обучения высшее образование Исследование выполнено без внешнего финансирования. The study was conducted without external funding. metadata-license CC0 1.0

Список литературы Везетиу Е.В., Ромаева Н.Б. Искусственный интеллект как инновационный инструмент внедрения современных средств обучения в образовательный процесс высших учебных заведений // Проблемы современного педагогического образования. 2022. № 77-2. С. 73-77. Касперович-Рынкевич О.Н. Искусственный интеллект и нейросети в восприятии белорусской молодежи // Медиа в современном мире: 62-е Петербургские чтения: сб. мат. ежег. 62-го Междунар. науч. фор. 2023. Т. 2. С. 39-40. Родионов О.В., Тамп Н.В. Технологии искусственного интеллекта в образовании // Воздушно-космические силы. Теория и практика. 2022. № 22. С. 64-74. Сабзалиева Э., Валентини А. ChatGPT и искусственный интеллект в высшем образовании: краткое руководство // Цифровая библиотека UNESDOC. 2023. 15 с. https://unesdoc.unesco.Org/ark:/48223/pf0000385146_rus Терехова Е.С., Пучкова Н.Н., Ганова Т.В. Особенности машинного творчества и возможности его применения в процессе обучения студентов-дизайнеров // Научное мнение. СПб.: Санкт-Петербургский университетский консорциум, 2021. № 10. С. 60-66. Тьюринг А. Вычислительные машины и разум. Пер. с англ. К. Королева. М.: АСТ, 2018. 128 с. Moorhouse B.L., Yeo M.A., Wan Y. Generative AI tools and assessment: Guidelines of the world's top-ranking universities // Computers and Education Open. 2023. Garcia-Penalvo F.J. Generative artificial intelligence: new scenarios in teaching, learning and communication // VIII Congreso Inter. de estudios sobre medios de comunicac (Universidad Complutense de Madrid, September 6th, 2023). 2023. Schiel J., Bobek B.L., Schnieders J.Z. High school students' use and impressions of Al tools // ACT. 2023. Baron N.S. How ChatGPT robs students of motivation to write and think for themselves // The Conversation. 2023. Shaw C., Yuan L., Brennan D. GenAI in higher education: fall 2023. Update time for class study // Tyton Partners. 2023. Chan C., Hu W. Students' voices on generative AI: perceptions, benefits, and challenges in higher education // International journal of educational technology in higher education. 2023. Mhlanga D. Open AI in education, the responsible and ethical use of ChatGPT towards lifelong learning // Education, the Responsible and Ethical Use of ChatGPT Towards Lifelong Learning (February 11, 2023). 2023. Nguyen A. et al. Ethical principles for artificial intelligence in education // Education and Information Technologies. 2023. Т. 28. №4. С. 4221-4241. Sok S., Heng K. ChatGPT for education and research: A review of benefits and risks // SSRN. 2023. URL: https://ssrn. com/abstract=4378735 Ten commandments of computer ethics // Computer Ethics Institute. http://computerethicsinstitute. org/publications/tencommandments.html Terwiesch C. Would Chat GPT3 get a wharton MBA? A prédiction based on its performance in the operations management course // Mack Institute for innovation management. 2023. https://mackinstitute.whar-ton.upenn.edu/2023/would-chat-gpt3-get-a-wharton-mba-new-white-paper-by-christian-terwiesch/