Методология научно-педагогического исследования: перечитывая В.В. Краевского в эпоху искусственного интеллекта

ся авторским языком В.В. Краевского как единственно возможной формой «научной педагогики» [7].

Вместе с тем, прошедшие полтора десятилетия с момента ухода В.В. Краев-ского из жизни ознаменовались рядом существенных изменений в образовательном пространстве и сфере наук о нем, ставящих перед исследовательским сообществом задачи переосмысления устоявшихся идей и подходов [1]. Эти изменения можно сгруппировать по трем основным направлениям.

Прежде всего, утвержденная в 2022 году Концепция подготовки педагогических кадров для системы образования на период до 2030 года [10] фиксирует множество системных проблем и противоречий, характеризующих современное состояние системы подготовки педагогических кадров. Среди них: отсутствие единых подходов к механизмам и инструментам оценки качества; разрыв между темпом обновления содержания педагогической подготовки и темпом обновления общего образования; дефицит опережающих научных исследований в сфере образования; слабая вовлеченность работодателей в процесс подготовки педагогических кадров. Решение этих проблем предполагает формирование нового типа «научности в образовании», сочетающего прогностические, проективные и экспертные функции.

Далее, в 2023–2024 годах были утверждены «Критерии доказательности диссертационных исследований в области наук об образовании» [12] и актуализирован «Перечень актуальных тематик диссертационных исследований в области наук об образовании» [11], содержащий более 2000 тематик, структурированных в соответствии с 7 паспортами научных специальностей. При этом ряд значимых направлений научного поиска, включая интерактивное обучение и виртуальные технологии, сетевое и гибридное образование, оказываются недостаточно представленными в этом справочнике, а проблематика соответствующих исследований предполагает комплексное изучение междисциплинарными методами на стыке педагогики, психологии, когнитивных и цифровых исследований.

Наконец, даже в тех случаях, когда перечень содержит прямое указание на темы, связанные с цифровой трансформацией, они не затрагивают вопросы собственно методологических оснований педагогических исследований в условиях внедрения искусственного интеллекта. Это обозначает методологическую лакуну в построении современного знания об образовании.

Таким образом, мы вынуждены констатировать, что вне зависимости от фундаментальной роли, которую до сих пор играет наследие В.В. Краевского в построении научно-педагогического знания, мы сталкиваемся с существенными сдвигами и трансформациями в самих основаниях наук об образовании, требующими адекватной методологической рефлексии. В этой связи цель настоящей работы состоит в реализации комплексной модели конструктивного диалога с наследием В.В. Краев-ского, позволяющей обозначить контуры актуальных методологических представлений и направлений их разработки, а также систему идей и подходов к модернизации стандартов исследований и трансформации систем подготовки педагогов-исследователей для образования XXI века.

Исследование проводилось в 2024–2025 годах и включало несколько последовательных этапов, каждый из которых предполагал использование специфических методов, адекватных решаемым задачам.

Теоретический этап исследования был направлен на анализ фундаментальных трудов В.В. Краевского по методологии педагогики [5–9], а также современных оте- чественных и зарубежных публикаций по проблемам цифровой трансформации образования и использования искусственного интеллекта в педагогических исследованиях [1; 3; 13; 16; 18]. На данном этапе применялись методы герменевтического анализа, позволяющего выявить имплицитные смыслы методологических построений В.В. Краевского; сравнительно-сопоставительный анализ, обеспечивающий выявление преемственности и различий в подходах к методологии педагогических исследований; а также методы теоретического моделирования, позволяющие реконструировать логику трансформации методологических представлений в условиях цифровой эпохи.

Этап анализа нормативных документов предполагал изучение трех групп документов, регулирующих подготовку исследователей в сфере образования. Первую группу составил Федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования по направлению подготовки 44.06.01 «Образование и педагогические науки» (утвержден Приказом Министерства образования и науки РФ от 30 июля 2014 г. №902), определяющий область профессиональной деятельности выпускников, объекты профессиональной деятельности, а также универсальные и общепрофессиональные компетенции. Вторую группу составил профессиональный стандарт «Специалист по научно-исследовательским и опытно-конструкторским разработкам» (Приказ Минтруда России от 4 марта 2014 г. №121н), ориентированный преимущественно на инженерно-техническую сферу. Третью группу составили новые документы ВАК и РАО 2023–2024 годов: «Критерии доказательности диссертационных исследований в области наук об образовании» [12] и «Перечень актуальных тематик диссертационных исследований в области наук об образовании» [11]. Для обработки данных применялись методы контент-анализа, позволяющего выявить присутствие или отсутствие тех или иных компетенций в нормативных документах; компаративного анализа, направленного на сопоставление требований разных документов; и проблемно-ориентированного анализа, обеспечивающего выявление разрывов и противоречий между нормативными требованиями и актуальными вызовами исследовательской практики.

Эмпирический этап исследования опирался на данные социологического опроса, проведенного в рамках совместного российско-армянского исследования магистерской программы «Исследование образования» [2]. Выборка включала действующих педагогов (N = 87), руководителей образовательных организаций (N = 34) и студентов старших курсов педагогических направлений подготовки (N = 112). Сбор данных осуществлялся с использованием онлайн-анкетирования и полуструктури-рованных интервью (N = 18). Для количественного анализа применялись методы описательной статистики и корреляционного анализа; для качественного анализа – метод тематического кодирования, позволяющий выявить устойчивые смысловые паттерны в ответах респондентов.

Международный обзор включал анализ зарубежных исследований в области формирования компетенций педагогов-исследователей для работы с искусственным интеллектом, включая модели TPACK [16], Intelligent-TPACK [18], DigCompEdu, а также работы по трансформации роли исследователя в цифровую эпоху [14; 15]. Применялись методы систематического обзора и мета-анализа, позволяющие синтезировать результаты множества исследований и выявить устойчивые тенденции.

Проведенный анализ позволяет зафиксировать несколько фундаментальных векторов трансформации методологических представлений, восходящих к наследию В.В. Краевского, каждый из которых требует самостоятельного рассмотрения.

Статус педагогики как единственной специальной науки об образовании. В.В. Краевский утверждал: «Педагогика – единственная специальная наука об образовании среди других наук. Наук, изучающих образование, много, а наука об образовании одна – педагогика» [6, с. 77–82]. При этом уникальность педагогики обеспечивается сочетанием фундаментальной и прикладной функций: она сама проводит фундаментальные исследования своего специфического объекта (образования) и на этой основе строит системы педагогической деятельности.

В условиях цифровой трансформации ситуация кардинально меняется. Процессы обучения, воспитания, образования теряют пространственную привязку к классной комнате или студенческой аудитории и превращаются в системный эффект множественных коммуникаций, событий и ситуаций, внутри которых находится субъект. Возникающая сложная реальность, включающая различные слои – реальную и виртуальную коммуникацию, регулярные и контингентные процессы, – требует более широкого арсенала не только методов изучения, но и самих онтологических картин.

В этих условиях собственно педагогическое отношение «учитель – ученик» (как вариант, «преподаватель – студент») может и не быть основополагающим. Даже если мы сознательно ограничиваем рассмотрение именно этим отношением, то сталкиваемся с феноменом «распределенной субъектности», когда каждый из субъектов может работать в связке с ИИ-агентами, а сам образовательный процесс оказывается существенным образом опосредован платформами и алгоритмами [3, с. 594–602]. Происходит перестройка всего поля знаний об образовании, в рамках которой количественные и инженерные функции объективируются; значимость философской и этической экспертизы возрастает, а центральный объект традиционного педагогического знания – взаимодействие между педагогом и учащимся – переопределяется и становится полисубъектным, по определению.

Вслед за А.С. Макаренко, В.В. Краевский утверждал, что объектом педагогической науки является не ребенок сам по себе, а педагогический факт (явление): «Объект исследования обозначает эмпирическую область, избранную для изучения, а предмет – аспект изучения. Предмет – это то, о чем исследователь намеревается получить новое знание» [7, с. 135–143].

Цифровая трансформация превращает каждый педагогический факт из изолированного явления в «текучее событие» в гибридной человеко-сетевой среде. Объект исследования оказывается не дан, а задан как совокупность условий – институциональных, платформенных, пространственно-временных, информационных, ролевых, субъектных, – реконструкция которых представляет собой результат сложной и практически никогда не завершающейся интерпретации.

Возможное участие ИИ-агентов и принципиальная открытость используемых средств относительно индивидуальных уточнений и корректировок приводит к тому, что сама предметность оказывается предметом формирования и настройки в течение исследования, а любое полноценное исследование оказывается неизбежно меж- и полипредметным. Так, исследуя возможности автоматической проверки эссе с применением искусственного интеллекта, исследователь должен осмыслить целую совокупность предметов, принадлежащих разным наукам: степень согласован- ности «человеческих» и «автоматизированных» оценок (педагогический предмет); влияние автоматизированных оценок на самооценку и уровень мотивации учащихся (психолого-педагогический предмет); риски предубеждения при оценивании текстов разных жанров и на разных языках (предмет лингвистики и когнитивных наук).

Система базовых методологических характеристик педагогического исследования . Именно В.В. Краевскому принадлежит окончательная формулировка совокупности взаимосвязанных характеристик педагогического исследования: тема, актуальность, проблема, объект, предмет, цель, задачи, гипотеза, защищаемые положения, новизна, теоретическая и практическая значимость. Как он подчеркивал, «все характеристики взаимосвязаны, они дополняют и корректируют друг друга; по степени их согласованности можно судить о качестве самой научной работы» [7, с. 136–137]. Ценностная основа подобного «самосогласованного» решения восходит к античному идеалу «Плеромы» – самодостаточного и гармоничного бытия, находящегося вне времени и пространства. В этом отношении связь гипотезы и новых законов, формулируемых в положениях, выносимых на защиту, носит характер раскрытия вневременной Истины.

Актуальные практики исследования с участием искусственного интеллекта существенным образом смещают это представление в логике «возникновения и интерпретации» (Emergence-Interpretation). Искусственный интеллект генерирует непредусмотренные инсайты, а исследователь выступает как интерпретатор, критик и эксперт паттернов, выявленных в процессе взаимодействия с ИИ. Гипотеза перестает быть исходным пунктом исследования и может быть «усмотрена» по результатам диалога с ИИ; проблема также может быть не сформулирована заранее, а выявлена в процессе анализа больших данных; цель, новизна и значимость могут существенно корректироваться и трансформироваться в процессе исследования. Главным свидетельством качества проведенного исследования оказывается не само «добавленное знание» как таковое, а новая образовательная действительность, включающая новые способы самоопределения, стратегии деятельности и взаимодействия, найденные и эффективно примененные ресурсы и, в конечном счете, самих «обновленных людей».

Методологическая рефлексия и проблемы суверенитета педагогического знания . С точки зрения В.В. Краевского, «методологическая рефлексия – умение анализировать собственную научную деятельность» [8, с. 7] является основным, системообразующим признаком, отличающим подлинное научно-педагогическое исследование от стихийно-эмпирического познания.

Однако в ситуации гибридной субъектности только лишь рефлексия собственных действий оказывается недостаточной. В неменьшей степени требуется критический анализ ситуации, в которой предпринималось исследование; результатов, полученных с помощью ИИ; осознание границ и условий применимости соответствующего опыта, а также его этических аспектов. Отсутствие системной философско-этической рефлексии, базирующейся на ясной системе норм и правил, создает риск дисфункциональной триады, в которой отсутствие регламентов побуждает исследователя к попыткам скрыть факт использования ИИ, а эксперты находятся в постоянном поиске средств «изобличения» предполагаемой научной недобросовестности [3, с. 150–166].

Одной из ценностных доминант методологического учения В.В. Краевского был тезис об автономии педагогического знания и, соответственно, критика «психологизма» в педагогике – попыток сведения собственно педагогических законов и принципов к психологическим представлениям. В современных условиях педагогика испытывает давление не столько со стороны психологии, сколько со стороны «цифровой парадигмы», редуцирующей любую социально-гуманитарную реальность к набору метрик, данных и алгоритмов их обработки. Педагог-исследователь вынужден быть не только методологом в классическом смысле, но и экспертом-аналитиком всей образовательной ситуации, включая критику алгоритмов, логики работы используемых ИИ-систем.

Культурологическая концепция содержания образования. Одним из важнейших результатов совместных исследований В.В. Краевского с М.Н. Скаткиным и И.Я. Лернером стала концепция содержания образования, включающая педагогически адаптированный опыт познавательной деятельности, умений действовать по образцу, опыта творческой деятельности и эмоционально-ценностных отношений [9]. В современных условиях содержание образования перестает быть исключительно «педагогически адаптированным» опытом и становится динамическим, множественным, генерируемым в реальном времени гипертекстом. Вся иерархия уровней и систем знания оказывается собранной в каждом моменте времени вокруг самого обучающегося и его наставника. Сложнейшие процедуры смысловой разметки, интерпретации, диалогизации и проблематизации содержания становятся реальными элементами педагогической практики, а требования к наставничеству как стратегии конструирования и реконструкции содержания многократно возрастают.

Статус происходящих изменений в сфере образования. Позиция В.В. Краев-ского относительно происходящих изменений достаточно определенна: «Смены парадигмы педагогической науки в том смысле, в каком она понимается в методологии науки, то есть как модели научной деятельности, не происходит. Меняется не модель науки, не парадигма педагогики, а модель практической образовательной деятельности, иными словами – модель образования» [4, с. 209–216].

Однако современные исследования приводят к противоположному выводу: меняется не только образовательная реальность, но и основания ее изучения и понимания. Происходит переход от статических каузальных моделей к динамическим, эволюционирующим и ко-эволюционирующим системам, когда изменение способов описания приводит к формированию новых информационных и ролевых структур, видов и форм деятельности, а они, в свою очередь, порождают новые проблемы и задачи для исследовательской повестки [15].

Классическое экспериментальное исследование эффективности педагогического средства предполагает контрольную и экспериментальную группы, одна из которых подвержена некоторому единичному изолированному воздействию, а другая продолжает пребывать в «чистом» состоянии. В современной цифровой среде ни один феномен не сохраняет своей «чистоты»: платформы обновляются, алгоритмы адаптируются к поведению пользователей, студенты находятся в постоянном поиске и комбинировании цифровых инструментов. Исследователь вынужден переходить к методам комплексного анализа и реконструкции цифровых следов, агентному моделированию, кейс-аналитике и качественному анализу изменяющихся практик.

Анализ актуальной нормативной базы подготовки исследователей образования. Современная подготовка исследователей в области образования регулируется сложной системой документов. Наиболее фундаментальной рамкой выступает Федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования по на- правлению подготовки 44.06.01 «Образование и педагогические науки», который определяет область профессиональной деятельности как «исследование педагогических процессов, образовательных систем и их закономерностей».

В структуре универсальных компетенций присутствуют: УК-1 – способность к критическому анализу и оценке современных научных достижений, генерированию новых идей при решении исследовательских и практических задач, в том числе в междисциплинарных областях; УК-5 – способность следовать этическим нормам в профессиональной деятельности.

Среди общепрофессиональных компетенций ключевое значение имеют: ОПК-1 – владение методологией и методами педагогического исследования; ОПК-2 – владение культурой научного исследования в области педагогических наук, в том числе с использованием информационных и коммуникационных технологий. Однако стандарт 2014 года не содержит явных требований к работе с большими языковыми моделями, анализу образовательных метаданных или алгоритмической критичности.

Профессиональный стандарт «Специалиста по научно-исследовательским и опытно-конструкторским разработкам» ориентирован преимущественно на инженерно-техническую сферу. В стандарте полностью отсутствуют компетенции, связанные с работой с большими данными и образовательными метаданными, исследованием цифровых следов; интеграцией данных из разных источников; применением методов статистического и машинного обучения для их обработки.

Также отсутствуют и компетенции в области использования искусственного интеллекта: промптинг для ИИ-систем как форма проблематизации исследования, верификация результатов, полученных с помощью ИИ, выявление «галлюцинаций» больших языковых моделей; не сформулированы компетенции цифровой критичности – способность выявлять алгоритмические предвзятости, оценивать репрезентативность обучающих выборок. Отсутствует этическая рамка для использования ИИ в исследованиях и компетенции в области открытой науки – умение корректно использовать и публиковать данные, аналитические скрипты, метаданные, обеспечивая воспроизводимость исследований.

В 2023–2024 годах произошли значимые изменения в регулировании подготовки исследователей образования. Утверждены «Критерии доказательности диссертационных исследований в области наук об образовании» [12], установившие для методологического аппарата диссертации критерии по каждому элементу. Для фиксации научной новизны теперь требуется сопоставление результатов с данными, полученными в рамках других наук; для теоретической значимости – наличие результатов, развивающих научно-педагогическое знание; для практической значимости – наличие результатов, влияющих на образовательную практику. Утвержден «Перечень актуальных тематик диссертационных исследований» [11], содержащий 2011 тематику, структурированную по семи научным специальностям группы «5.8 Педагогика».

Таким образом, в нормативной базе подготовки педагогов-исследователей сохраняется двойной разрыв: между компетентностной рамкой ФГОС 44.06.01 (2014) и новыми требованиями доказательности, сформулированными ВАК и РАО в 2023–2024 гг.; между профессиональным стандартом исследователя, ориентированным на инженерно-техническую сферу и линейную модель исследования, и актуальными вызовами цифровой трансформации.

Опыт эмпирических исследований трансформации системы подготовки педагогов-исследователей. Совместное российско-армянское исследование [2] выявило фундаментальный разрыв между представлением о приоритетной ценности исследовательской магистратуры для отдельных субъектов, в то время как ее ценность для подготовки исследователей образования и специалистов, готовых к научно-методическому сопровождению трансформационных процессов, оказалась гораздо менее распространенной. Можно говорить об относительной «системной» неэффективности исследовательской магистратуры, определяющейся рядом факторов: дефицитом ресурсов, отсутствием государственной научной политики в области подготовки исследователей образования и институциональными барьерами.

В качестве иллюстрации последнего фактора достаточно указать, что в российских вузах действуют жесткие требования к объему педагогической нагрузки – не менее 700–900 часов в год, а во многих случаях эта нагрузка может доходить до 1000 и более часов. Полноценная реализация исследовательской магистратуры, связанная с участием в реальных исследовательских проектах, освоением и использованием инновационных ИИ-инструментов, участием в совместных межуниверситетских проектах, подготовкой высококачественных публикаций, невозможна на фоне подобной учебной нагрузки.

Исследование также выявило приоритет исследовательских тематик – антропология образования и процессы трансформации образования, то есть исследовательский функционал уже не исчерпывается традиционными представлениями об «образовательных системах и процессах» как главных объектах исследований, но захватывает широкий спектр социальных практик, в том числе в виртуальной среде. Выявлены четыре базовых фактора успешности исследовательской магистерской программы: международное сотрудничество, поддержка академической мобильности, институциональное партнерство с работодателями и инновационная образовательная среда, обеспечивающая доступ к реальным образовательным данным, большим языковым моделям, инфраструктуре междисциплинарных исследований, а также – проведение регулярных методологических семинаров и конференций с участием исследователей разных профилей.

В исследовании В. Кумпэнашу [14] дано комплексное описание трансформации роли исследователя: исследователь перестает быть наблюдателем уже созданных процессов и становится архитектором новых цифровых систем, экспертом и критиком технологических инноваций и, что самое важное, практиком и хранителем гуманистических ценностей. В другом исследовании [17] предложена рамка для развития педагогических компетенций в области ИИ, интегрирующая и расширяющая классические модели TPACK и DigCompEdu. Структура рамки включает четыре домена: педагогика, усиленная ИИ; создание контента с помощью ИИ; оценивание с помощью ИИ; этика и критическое отношение к ИИ. И. Джелик [18] ввел этический компонент Intelligent-TPACK, основанный на принципах прозрачности, справедливости, подотчетности и инклюзивности.

На основе комплексного анализа рассмотренных публикаций могут быть выделены семь ключевых критериев эффективности подготовки исследователей в сфере образования.

Первый критерий – актуальность и востребованность: соответствие профиля подготовки исследователя актуальным запросам образовательного сообщества, прежде всего в области антропологии образования и процессов трансформации. Ин- дикатором могут служить показатели вовлеченности обучающихся и выпускников исследовательских программ в процессы решения актуальных задач образования. Второй критерий – институциональная поддержка: наличие государственной научной политики в области подготовки исследователей и поддержка в преодолении институциональных барьеров. Третий критерий – интернационализация, понимаемая как сочетание международного сотрудничества и академической мобильности. Четвертый критерий – партнерство с работодателями, предполагающее участие представителей работодателей в руководстве и экспертизе исследовательских проектов. Пятый критерий – инновационная исследовательская среда, включающая цифровые и ИИ-инструменты, доступ к реальным образовательным данным и вычислительным ресурсам. Шестой критерий – гибридные компетенции на стыке научно-инженерного и социально-гуманитарного знания: готовность к осознанному применению ИИ-инструментов, цифровая критичность, этика алгоритмов. Седьмой критерий – антропологическая направленность, понимаемая как приоритетность интересов и потребностей человека с его ценностями, мотивами, переживаниями при проведении исследований.

Таким образом, на основе проведенного анализа могут быть предварительно обозначены некоторые контуры исследовательской парадигмы образования , адекватной проблемам и вызовам XXI века.

Первый аспект – онтология исследования: от факта к событию в гибридной системе. Требование объективности и воспроизводимости уступает место отслеживаемости (traceability) и контекстуальной валидности. Формируется новое требование к исследователю – методологическая адаптивность, готовность адаптировать философско-методологические модели познания и деятельности к конкретным исследовательским ситуациям.

Второй аспект – эпистемологическая трансформация: от гипотетико-дедук-тивных выводов к эмерджентно-интерпретативной логике. Проверка соответствия предположений эмпирическим данным становится достаточно простым действием ИИ, не требующим высокой квалификации. Более ценным и менее очевидным является обнаружение в диалоге с ИИ некоторых порождающих структур и моделей. Соответствующая компетенция может быть обозначена как «гибридное теоретизирование».

Третий аспект – трансформация методологии исследования: от линейного планирования к нелинейному («сложностному») мышлению. Специфика нелинейного мышления заключается в том, что оно не только учитывает, но принципиально основывается на возможности самоорганизации или самоупрощения объектов, чувствительности процессов к начальным условиям, нелинейной связи воздействий и результатов.

Четвертый аспект – превращение дисциплинарных проектов в междисциплинарные и гибридные. Полноценное исследование каждого объекта предполагает удержание множества предметностей и требует привлечения широкого спектра методов исследования и специалистов разных профилей.

Пятый аспект – преобразование простого исполнения нормативов исследовательского поведения – к рефлексивному проектированию. Акцент переносится с попыток удержать исследование в априорно заданных пределах к философско-этической рефлексии сдвигов и трансформаций, влияния алгоритмов обработки данных на выводы исследования, алгоритмической справедливости и эпистемической инклюзивности.

Шестой аспект – учет культурного контекста: от идеи «позитивной науки» к культурной чувствительности и поликультурной эпистемологии. «Цифровая критичность», заключающаяся в установке на выявление контекстов получения данных и условий их обработки и осмысления, оказывается важнейшим элементом исследовательской культуры в современном мире.

Седьмой аспект – смещение фокуса внимания от итоговых результатов к процессу. Все большее количество журналов начинают интересоваться не только итоговыми результатами и выводами, но датасетами, промежуточными отчетами, скриптами, промптами, средствами и этапами верификации данных. Это предполагает готовность исследователя делегировать ИИ рутинные операции, контролировать и верифицировать результаты, перераспределять функции между человеком и машиной, разрабатывать и реализовывать исследовательские планы и быть готовым к их публичному обсуждению и корректировке.

Восьмой аспект – учет институционального контекста исследований. Важнейшей особенностью современных исследований является их обращенность к условиям получения соответствующего знания: государственной научно-образовательной политике; требованиям грантодателей; традициям и неформальным нормам исследовательского сообщества; редакционным политикам журналов. Обязанность и компетентность исследователя в современном мире – выявлять и рефлексировать эти контекстные значения.

Проведенное исследование позволяет сформулировать ряд выводов, имеющих значение как для понимания современных трансформаций методологии педагогических исследований, так и для проектирования систем подготовки педагогов-исследователей.

Научное наследие В.В. Краевского, сохраняя статус фундаментальной основы методологии педагогических исследований, требует критического переосмысления с учетом онтологических, эпистемологических и методологических сдвигов, обусловленных цифровой трансформацией и внедрением искусственного интеллекта. Выявленные векторы трансформации включают изменение статуса педагогики как науки, трансформацию объекта и предмета исследования, переосмысление системы методологических характеристик, расширение методологической рефлексии до философско-антропологической, изменение природы содержания образования и фундаментальную смену парадигмы исследования.

Анализ актуальной нормативной базы подготовки исследователей образования выявляет двойной разрыв: между компетентностной рамкой ФГОС 44.06.01 и профессиональным стандартом исследователя, с одной стороны, и новыми требованиями доказательности, цифровой критичности и этической обоснованности исследований, сформулированными ВАК и РАО в 2023–2024 годах, – с другой. Этот разрыв требует системного пересмотра подходов к подготовке исследователей образования, особенно в части освоения ими методов работы с искусственным интеллектом и цифровыми данными.

На основе анализа международного опыта и эмпирических данных разработаны и обоснованы семь ключевых критериев эффективности подготовки исследователей в сфере образования: актуальность и востребованность; институциональная поддержка; интернационализация; партнерство с работодателями; инновационная исследовательская среда, включающая доступ к ИИ-инструментам и данным; гибридные компетенции, включающие цифровую критичность и этику алгоритмов;

антропологическая направленность, предполагающая приоритетность интересов и потребностей человека.

Перспективы развития методологии педагогических исследований связаны с формированием новой исследовательской программы, включающей пересмотр образовательных стандартов подготовки исследователей; разработку модулей по работе с искусственным интеллектом и цифровыми данными; создание инфраструктуры открытой науки и воспроизводимых исследований; выработку институциональных политик использования искусственного интеллекта в университетах, научных фондах и журналах; формирование исследовательской культуры, сочетающей технологическую компетентность с гуманистическими ценностями образования.

Реализация этой программы потребует согласованных усилий всего профессионального сообщества. Только при этих условиях следующее поколение исследователей будет готово не только использовать искусственный интеллект как инструмент, но и критически осмысливать его роль в педагогическом познании, сохраняя гуманистические ценности образования.