Формирование профессиональной мотивации студентов технических вузов через систему заданий с искусственным интеллектом: технология и инструментарий
Автор: Данилова А.С.
Журнал: Общество: социология, психология, педагогика @society-spp
Рубрика: Педагогика
Статья в выпуске: 4, 2026 года.
Бесплатный доступ
Актуальность исследования связана с необходимостью поиска новых инструментов формирования профессиональной мотивации студентов технических вузов в условиях цифровизации и активного внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в образовательный процесс. Цель статьи – разработка методологических основ и инструментария системы заданий с использованием ИИ, направленных на повышение внутренней профессиональной мотивации. Методы: теоретический анализ, педагогическое моделирование, систематизация. Выявлено ключевое противоречие между «инструментальной эксплуатацией» ИИ и «когнитивным симбиозом». Предложена трехуровневая система заданий (метазадания, сквозные проекты, кейсы внедрения, промпт-инжиниринг), показан механизм ее влияния на мотивацию через теорию самодетерминации. Разработаны критерии оценки эффективности. Заключается, что системное применение заданий с ИИ позволяет перевести профессиональную мотивацию с внешних стимулов на внутренние смыслы.
Профессиональная мотивация, искусственный интеллект, система заданий, когнитивный симбиоз, метазадания, техническое образование
Короткий адрес: https://sciup.org/149150955
IDR: 149150955 | УДК: 378.147.88 | DOI: 10.24158/spp.2026.4.9
Developing Professional Motivation in Technical University Students through an Artificial Intelligence-Based Assignment System: Technology and Tools
The relevance of the study is associated with the need to find new tools for forming professional motivation of technical university students in the context of digitalization and the active introduction of artificial intelligence (AI) into the educational process. The aim is to develop methodological foundations and a toolkit of a system of tasks using AI aimed at enhancing internal professional motivation. Methods: theoretical analysis, pedagogical modeling, systematization. A key contradiction between the “instrumental exploitation” of AI and “cognitive symbiosis” is identified. A three-level system of tasks (meta-tasks, end-to-end projects, implementation cases, prompt engineering) is proposed, and the mechanism of its influence on motivation through self-determination theory is shown. Criteria for evaluating effectiveness are developed. Conclusions: the systematic application of AI tasks makes it possible to shift professional motivation from external incentives to internal meanings.
