Интеграция технологий искусственного интеллекта в практическую подготовку будущих педагогов

Жалнина О. Л., Лубсанова Л. Б. Интеграция технологий искусственного интеллекта в практическую подготовку будущих педагогов // Вестник Бурятского государственного университета. Образование. Личность. Общество. 2026. № 2. С. 48‒54.

Цифровая трансформация образования — это повседневная реальность. Одним из самых заметных проявлений этой реальности является стремительное внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) в профессиональную деятельность педагогов и психологов.

Понимание того, что такое ИИ, как он работает и какое влияние оказывает, становится необходимостью для каждого, кто хочет ориентироваться в современном быстроменяющемся мире. Н. П. Волкова пишет: «Мы стоим на пороге новой эры, где машины способны обучаться, рассуждать и даже творить, казалось бы, чисто человеческие вещи. Этот процесс вызывает как надежды на прорывные решения многочисленных глобальных проблем, так и опасения по поводу будущего общественных отношений, труда и даже самих форм человеческого существования» [1]. Однако, как показывает практика, большинство студентов и преподавателей слабо представляют возможности ИИ либо используют его интуитивно, без опоры на системные знания и не задумываются об этических аспектах его применения. Это ставит перед системой высшего педагогического образования принципиально новую задачу: формирование у будущих педагогов информационной компетенции, включающей в себя не только базовые навыки работы с цифровыми инструментами, но и способность осознанно, критически и безопасно применять ИИ в своей педагогической практике.

На первом курсе всех педагогических направлений студенты изучают дисциплину «Технологии цифрового образования». Она входит в коммуникативно-цифровой модуль обязательной части учебного плана и реализуется во втором семестре. После прохождения дисциплины полученные знания подкрепляются «Учебно-технологической практикой по ИКТ».

Целью освоения данной дисциплины является формирование у будущих педагогов системы компетенций в области проектирования, организации и оценки образовательного процесса с использованием современных цифровых инструментов, электронных образовательных ресурсов и технологий искусственного интеллекта в условиях цифровой трансформации образования. Дисциплина является практико-направленной: больше 50 % времени, отведенного на дисциплину, студенты выполняют лабораторные работы, остальные часы направлены на самостоятельную работу по углублению полученных знаний.

Два года назад в рабочую программу дисциплины «Технологии цифрового образования» был включен раздел, посвященный применению генеративного ИИ в образовании. Мы отметили, что если начинать с лекции о нейросетях, рассказывать о больших языковых моделях, информация вызывает интерес у студентов, но очень быстро забывается. На практике студенты терялись при формулировке даже простого промпта. Они либо слепо доверяли ответам чат-ботов, либо полностью отвергали их как «непрофессиональные». Поэтому мы перестроили курс, и теперь большую часть времени занимает практикум, состоящий из комплекса заданий, которые наращивают сложность и постоянно возвращают студентов к рефлексии. Разработанные задания практикума варьируются в зависимости от профиля подготовки. Далее в статье мы рассмотрим данный практикум для будущих педагогов-психологов, расскажем, как организована работа, какие подводные камни были обнаружены и как их преодолеть.

Все задания, о которых пойдет речь, выполняются на отечественных или свободно доступных моделях (YandexGPT, GigaChat, DeepSeek, а для графики — Шедеврум, Kandinsky, Fusion Brain). Это важно для преодоления барьеров, связанных с VPN, и поддержания технологического суверенитета. Десять заданий практикума разделены на четыре блока, рассмотрим каждый блок подробно.

Блок 1. Основы промпт-инжиниринга и знакомство с инструментами

При выполнении заданий данного блока студентам необходимо усвоить, что ИИ не ищет ответ в интернете, а генерирует его, исходя из того, что уже «знает». Работа направлена на формирование умений составлять промпты — запросы, ко- торые отправляют ИИ, ведь от их формулировки зависит то, что получаем на выходе. Основной навык педагога при работе с ИИ — это «разговаривать с ним правильно через четко сформулированные промпты».

Задание 1 «Промпт-тренировка». Студентам предлагается составить пять различных промптов на тему «Как помочь подростку справиться с тревожностью перед экзаменом», варьируя уровень детализации (краткий, подробный), роль модели (опытный психолог, друг) и формат ответа.

Первые промпты студентов чаще всего банальны, например, «напиши советы подростку про тревогу». При работе над заданием мы всегда уделяем внимание правилу «трех Т»: Т ема, Т он (роль), Т ребования к формату. После выполнения задания мы сравниваем результаты и выявляем лучшие промпты. Они могут выглядеть так: «Ты школьный психолог с десятилетним стажем. Напиши подростку 14–15 лет короткое письмо (не более 150 слов) о том, как справиться с тревогой перед экзаменами. Используй метафору “рюкзак с грузом”. Дай три конкретных действия, которые можно сделать прямо сейчас. Избегай слов “просто расслабься”».

Анализируя итоги выполнения задания, студенты отмечают, что один и тот же ИИ выдает совершенно разный по качеству ответ в зависимости от первоначального запроса. Студенты начинают понимать, что промпт сравним с инженерной задачей.

Задание 2 «Поиск и обзор инструментов» посвящено генерации визуального контента к теме «Эмоции человека». Студенты работают в малых группах, каждый тестирует один сервис, затем сводят в таблицу в документе на облачном диске. Здесь вводится правило «трех попыток», которое заключается в том, что один и тот же промпт трижды генерируется заново. Каждый раз получается новое изображение. Но после выполнения данного задания студенты приходят к выводу, что ни один ИИ не гарантирует психологически точного изображения человеческих эмоций: они часто получаются карикатурными. Студенты убеждаются, что для реальной диагностической работы такие иллюстрации не годятся.

Блок 2. Применение ИИ в психолого‑педагогической диагностике и консультировании

Задание 3 «Создание опросника» кажется простым, но провоцирует массу дискуссий. Студенты просят ИИ разработать 10–15 вопросов для выявления школьной мотивации у семиклассников. ИИ генерирует нечто вроде «Тебе нравится ходить в школу? (да/нет)». Вместе мы анализируем валидность, обращаем внимание, что нет обратных вопросов, нет шкалы Лайкерта, нет контрольных шкал социальной желательности.

После этого студенты выполняют дополнительное задание: «Улучшите промпт, добавив теорию мотивации (например, опору на опросник Н. Г. Лускано-вой)». После доработки результаты становятся значительно лучше. Проводя рефлексию, студенты говорят, что ИИ — не психолог, он не знает классических методик, если ему о них не сказать.

При выполнении задания 4 «Анализ кейса» студенты разбирают обращение родителя по поводу того, что ребенок 8 лет отказывается идти в школу, ссылаясь на головные боли. Нужно составить промпт, чтобы ИИ помог сформулировать уточняющие вопросы, гипотезы и рекомендации.

Здесь мы фиксируем внимание на двух полюсах. Одни студенты пишут короткий промпт («Что делать?»), получают общие фразы («поговорите с ребенком»). Другие студенты пишут развернутый промпт с указанием контекста (пол, возраст, семейная ситуация, успеваемость) и получают содержательные гипотезы, среди которых соматизация школьной фобии, конфликт с учителем, проблемы с одноклассниками.

После тестирования студенты дорабатывают промпт, добавляя требование: «предложи 2–3 гипотезы о возможных причинах поведения». Это учит студентов не просто получать ответ, а вести диалог с ИИ. Лучшие доработки приводят к тому, что чат-бот начинает задавать встречные вопросы, фактически моделируя консультативную беседу.

В задании 5 «Этический разбор» студенты находят реальные примеры применения ИИ в психологической диагностике (чат-боты для скрининга депрессии, приложения для анализа голоса). Анализируют риски, среди которых утечка чувствительных данных, ложноположительные диагнозы (риск навешивания ярлыка), отсутствие эмпатии при кризисных состояниях, непрозрачность алгоритмов.

Мы проводим ролевую игру, где один студент берет на себя роль «разработчика ИИ-скрининга», другой — «родителя ребенка, которому бот поставил ложный диагноз». Разработчик должен предложить способы минимизации рисков. В итоге рождается общая памятка:

• 1)    наличие информированного согласия;

• 2)    обязательная верификация результатов человеком;

• 3)    запрет на автоматическую передачу данных в медкарту;

• 4)    в ответе ИИ «это не диагноз».

Эта памятка в дальнейшем используется во всех последующих заданиях.

Блок 3. Применение ИИ в образовательном процессе и методической работе

Задание 6 «План урока с ИИ» студенты выполняют в парах. Выбирают тему (например, «Конфликт и способы его разрешения», 9-й класс). ИИ генерирует план. Затем сравнивают с планом из методического пособия. Выясняют сильные стороны ИИ-плана, в числе которых четкая структура по этапам (оргмомент, актуализация, основная часть, рефлексия), наличие нестандартных интерактивов (например, «разбор кейса с использованием чат-бота-посредника»). Но находят и слабые стороны ИИ. Студенты отмечают, что он часто игнорирует индивидуальные особенности класса, не учитывает, что в классе есть дети с ОВЗ и хронометраж слишком интенсивный, а также планирует 5 видов деятельности на 15 минут.

Затем студенты дорабатывают план ИИ, добавив в промпт адаптацию для конкретного класса, например, «в классе 2 ученика с РАС, предложи визуальную поддержку». Студенты видят, что ИИ отлично справляется с ролью генератора черновика, но тонкая настройка всегда остается за человеком.

Работая над заданием 7 «Дидактический материал», студенты создают несколько карточек в едином стиле для развития эмоционального интеллекта у детей 6–7 лет. В этом задании студент одновременно генерирует текст (описание ситуации, вопрос) и изображение (эмоция).

Качество карточек сильно варьируется. Лучшие работы содержат одного персонажа, например, зайчика, который на всех карточках попадает в ситуации, взя- тые из реальной жизни детсада (сломался пластилин, отобрали игрушку). В худших работах —абстрактные лица и ситуации «мама ушла на работу» без учета возрастных особенностей.

Групповое обсуждение позволяет выявить, что ИИ склонен к «дидактизму» — слишком правильным, нравоучительным вопросам. Живой ребенок скорее ответит на «Что чувствует зайчик?», чем на «Какой совет ты дашь зайчику для регуляции гнева?». Мы подводим студентов к выводу о том, что ИИ-контент нуждается в обязательной «гуманизации», упрощении языка и добавлении игровых элементов.

В задании 8 «Адаптация материала» студенты получают один и тот же исходник (отрывок учебника о типах темперамента). Они просят ИИ переписать его для трех аудиторий: младшие школьники, подростки, взрослые на курсах повышения квалификации.

Результаты наглядно демонстрируют силу дифференциации. Для младших школьников ИИ добавляет метафоры («холерик — как петарда», «флегматик — как черепаха»). Для подростков – примеры из ТикТока и компьютерных игр. Для взрослых — кейсы из управления коллективом. Чаще всего студенты довольны результатами работы, они понимают, что ручная адаптация одного текста заняла бы час, а ИИ делает это за минуту. Однако мы обнаруживаем проблему, что ИИ иногда упрощает, теряя смысл, например, для младших школьников опускает понятие «сила нервных процессов». Поэтому в задание добавлен шаг — сравнить три версии и исправить фактические ошибки.

Блок 4. Творческие и исследовательские проекты

Задание 9 «Психокоррекционная сказка» — это самое эмоционально вовлекающее задание. Студент генерирует сказку для ребенка 5–6 лет, боящегося расставания с родителями перед детским садом. Составленный промпт должен иметь четкую структуру, персонаж для идентификации и конструктивный способ преодоления страха.

Первые версии почти всегда страдают «роботизированным оптимизмом». ИИ пишет что-то вроде: «Мама ушла, но она вернется через 8 часов, а пока поиграй с кубиками». Это слишком рационально для дошкольника. Мы обсуждаем, что в сказке должен быть магический помощник или ритуал. Студенты дорабатывают промпт, разбивая его на 6 блоков, предложенных Н. Б. Михайловой [2]:

• 1.    Описание ребенка и ситуации.

• 2.    Цели сказки.

• 3.    Метафорическое поле и персонажи.

• 4.    Ограничения содержания.

• 5.    Формальные параметры текста.

• 6.    Элементы для последующей работы.

Вторая версия получается значительно живее.

После генерации студенты обязаны вручную доработать текст, заменить сложные обороты, добавить повторы, вписать имя конкретного ребенка. После выполнения задания некоторые студенты читают получившиеся сказки вслух группе с имитацией голоса. Это тренирует не только технику, но и эмпатию. А остальная группа пытается услышать, где ИИ написал фальшиво.

Завершающий аккорд нашего практикума — задание 10 «Мини-исследование», на него отводятся часы самостоятельной работы с последующей защитой проекта. Студенты формулируют гипотезу, например, «использование ИИ для генерации диагностических материалов сокращает время подготовки к консультации на 30%», разрабатывают план исследования, с помощью ИИ составляют анкеты и обрабатывают гипотетические данные.

При работе над проектом разрешается использовать ИИ для всех этапов, кроме одного — интерпретации результатов. Интерпретация пишется студентом лично. Лучшие отчеты затем презентуются на мини-конференции.

Проверяя выполнение заданий данного раздела, мы выявили три устойчивые проблемы:

• 1.    Студенты слепо доверяют первому ответу ИИ, сразу копируя его в отчет. Поэтому во многие задания мы включали повторные итерации промпта, его доработку и дополнение. В отчете студент обязательно описывает, как меняется ответ, исходя из запроса.

• 2.    Переоценка возможностей ИИ в визуализации эмоций. После выполнения заданий студенты приходят к выводу, что ИИ рисует стереотипные маски, а не живые эмоции. Такие рисунки только условно можно принимать в работу.

• 3.    Некоторые студенты настороженно относятся к использованию ИИ в диагностике, полагая, что это противоречит профессиональной этике. После анализа реальных рисков и способов их минимизации становится очевидным, что ИИ можно применять после верификации человеком, риски управляемы и корректируемы.

Проведенный в рамках дисциплины «Технологии цифрового образования» практикум по использованию искусственного интеллекта в психолого-педагогической деятельности позволил получить как эмпирический, так и методический материал, на основании которого можно сформировать ряд выводов.

Знакомство с интерфейсом нейросетей без формирования рефлексивно-критического отношения к их выводам не только малоэффективно, но и рискованно. Поэтапное усложнение заданий от простой генерации текста до проектирования мини-исследования обеспечивает поступательное развитие компетенций и позволяет преодолеть устойчивые проблемы, связанные с некритичным доверием к выводам ИИ, страхом перед использованием технологий под предлогом профессиональной этики, гипертрофией ожиданий от нейросетей.

Принципиальным условием остается сохранение принципа «человека в контуре», при котором ИИ выполняет вспомогательные функции, а финальная интерпретация и ответственность за решение принадлежат специалисту.