Научно-практический опыт внедрения генеративного искусственного интеллекта в учебный процесс колледжа креативных индустрий (на примере ГБПОУ «Московский техникум креативных индустрий им. Л.Б. Красина»)

Научно-практический опыт внедрения генеративного искусственного интеллекта в учебный процесс колледжа креативных индустрий (на примере ГБПОУ «Московский техникум креативных индустрий им. Л.Б. Красина»)

Л.М. Табатадзе

Введение. Мировой рынок труда переживает трансформацию, вызванную конвергенцией экспоненциальных технологий, среди которых генеративный искусственный интеллект (ГИИ) играет ключевую роль [1, 9].

Еще в 2011 году международное исследование влияния интернета на рынок труда выявило следующую закономерность: на каждое утраченное в связи с развитием интернета рабочее место возникло 2,6 новых мест [11]. Следующее резкое изменение рынка труда произошло во время и после пандемии COVID-19: до 90% работодателей стали массово применять гибридный формат работы (совмещение очного и удаленного присутствия), что повлекло за собой необходимость в новых навыках, связанных с самоорганизацией в условиях дистанционной работы, а также в цифровых компетенциях [2]. Развитие искусственного интеллекта и массовая автоматизация рабочих задач снова меняют рынок труда. Для креативных индустрий этот вызов особенно актуален: автоматизация способна охватить до 30% задач в 60% существующих профессий [10].

В современной педагогической науке сформировалось несколько подходов к интеграции ГИИ. Первый – техноцен-трический – рассматривает ИИ как инструмент оптимизации производства контента, акцентируя внимание на обучении промпт-инжинирингу. Второй – гуманистический (в т.ч. концепция «расширенной личности» А.Л. Семенова) – и нтерпретирует ИИ как когнитивный протез, расширяющий возможности человеческого интеллекта [6]. Третий подход – критико-этический, фокусируется на рисках «алгоритмической предвзятости» и деградации базовых навыков обучающихся.

В отличие от существующих моделей, опыт Московского техникума креативных индустрий им. Л.Б. Красина базируется на концепции «цифрового кентавра», то есть симбиоза человеческой интуиции и вычислительной мощ- ности ИИ. В то время как большинство исследований в СПО направлено на использование ИИ для управления учебной аналитикой, наш подход ориентирован на трансформацию самой сущности профессиональной деятельности. Мы обосновываем необходимость перехода от парадигмы «обучения действию» (которое теперь выполняет ИИ) к «обучению мышлению о действии», которое обеспечивает формирование профессиональной устойчивости выпускника СПО [7, 8].

Постановка задачи. Целью данного исследования является систематизация и верификация институционального опыта внедрения ГИИ в образовательную среду колледжа креативного профиля.

Для достижения цели были поставлены следующие задачи:

• 1)    разработать и внедрить локальную нормативную базу (Меморандум), регулирующую использование ГИИ;

• 2)    спроектировать модель профессиональной устойчивости специалиста креативных индустрий;

• 3)    эмпирически проверить влияние ИИ-инструментов на продуктивность студентов в рамках пилотных проектов.

Методология исследования включает теоретические методы (анализ образовательных стандартов, моделирование компетенций) и эмпирические методы (педагогический эксперимент в группах студентов специальностей «Дизайн» и «Издательское дело», количественный анализ результатов пилотных тестирований).

Результаты исследования

Институциональное внедрение ГИИ в образовательный процесс

В ходе изучения влияния ГИИ на общество и рынок труда стало очевидным, что генеративный искусственный интеллект меняет модель компетенций специалиста креативных индустрий (рис. 1). Он позволяет автоматизировать отдельные элементы профессиональных и межпро- фессиональных навыков и способствует развитию универсальных компетенций,

однако не способен заменить человеческое понимание и личностные качества.

ГЕНЕРАТИВНЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МОДЕЛИ КОМПЕТЕНЦИИ СПЕЦИАЛИСТА КРЕАТИВНЫХ ИНДУСТРИИ

Долгосрочная профессиональная карьера в условиях неопределенности

Работа

«здесь н сейчас»

Профессиональные компетенции

Универсальные компетенции

Межпрофесснональные компетенции

Реализация саморазвития

Коммуникации и взаимодействие

В соответствии со специализацией

Ориентация на достижение результатов

Управление процессами, объектами

Критическое мышление

Предпринимательство

Автомати зирует часть ирофессиона.i ьных компетенций

Креативность

Способствует развитию универсальных компетенций Не может автоматизировать человеческое понимание

Автоматизирует часть межпрофессиональных компетенций

Не может автоматизировать личностные навыки

Генеративный искусственный интеллект

Рисунок 1 – Генеративный искусственный интеллект в модели компетенций специалиста креативных индустрий

Это обусловило необходимость переосмысления результатов профессионального образования, смещения фокуса с формирования компетенций на формирование профессиональной устойчивости как интегративного личностного свойства, выражающегося в способности специалиста сохранять и развивать свою профессиональную идентичность, ценностную целостность, когнитивную гибкость и вариативность профессионального поведения в условиях постоянных изменений профессиональной среды,

обусловленных цифровой трансформацией и внедрением генеративного искусственного интеллекта.

Структура профессиональной устойчивости включает в себя мировоззренческий, социальный, когнитивный и практико-ориентированный (праксиологический) компоненты (рис. 2). В рамках этой структуры ГИИ рассматривается не как замена специалиста, а как фактор развития универсальных компетенций (критическое мышление, креативность).

Рисунок 2 – Структура профессиональной устойчивости

Научно-практический опыт внедрения генеративного искусственного интеллекта в учебный процесс колледжа креативных индустрий (на примере ГБПОУ «Московский техникум креативных индустрий им. Л.Б. Красина»)

На основе обновленной модели компетенций и структуры профессиональной устойчивости выпускника СПО была разработана многоуровневой система внедрения ГИИ в образовательный процесс техникума, включающая нормативное, методологическое и экспериментальное сопровождение.

В части нормативного сопровождения был разработан «Меморандум об использовании генеративного искусственного интеллекта в учебной деятельности», определяющий принципы и области применения ГИИ: автоматизация оценивания, персонализированное и адаптивное обучение, развитие креативного и критического мышления. На основании меморандума сформирована дорожная карта внедрения ГИИ.

Методологическое сопровождение включает в себя академические публикации и доклады на конференциях [3, 5], методические рекомендации по преподаванию дисциплин с использованием ГИИ, просветительскую рубрику в социальных сетях техникума (статьи по промпт-инжинирингу, этическим аспектам, профессиональному применению ГИИ).

Дидактические практики охватывают такие направления, как интеграция ИИ-грамотности в учебный план, курс философии как основа рефлексии над технологией, мастер-классы для педагогов и студентов, проект «ИИдейная мастерская» (8-месячная программа для студентов 1-го курса), междисциплинарная креативная лаборатория «Цифровой кентавр»

(ежемесячные мастер-классы, создание гибридных арт-проектов, разработка методологии гибридного творчества).

Одним из важнейших дидактических инструментов стал проект «Сократическая машина» – это чат-бот, использующий сократический метод для развития критического мышления [4]. Студенты вступают в диалог с ИИ, задача которого через уточняющие вопросы привести обучающегося к выявлению логических противоречий в его суждениях.

Экспериментальная проверка: пилотные проекты

Для оценки эффективности ГИИ проводятся пилотные тестирования совместно с Агентством инноваций Москвы, два из которых уже завершены.

Эксперимент № 1: Платформа Flyflat (визуальные коммуникации). Платформа на базе порождающей состязательной сети применялась в подготовке по направлению «Дизайн» для преобразования текстовых запросов в визуальные креативные решения (логотипы, шрифты, упаковки). Участвовали две группы по 20 человек, срок пилотирования 6 месяцев. Задание включало в себя разработку фирменного стиля (логотип, маскот, брендбук, мокап, шрифт, упаковка). Оценка выполненных работ осуществлялась по шести критериям (5-балльная шкала): оригинальность, визуальная целостность, сила эмоционального воздействия, стилистическая согласованность, технические параметры, стилистическое разнообразие.

Л.М. Табатадзе

Таблица 1 – Сравнительные показатели эффективности использования ГИИ в дизайне (на примере платформы Flyflat)

Показатель	Контрольная группа (20 чел.)	Экспериментальная группа (20 чел.)	Динамика, %
Общее время выполнения, мин	14 684	5 786	– 60,6 %
Средняя оценка качества (макс. 5)	3,58	4,85	+35,4 %

Эксперимент № 2: Платформа «Филин». Платформа для автоматической генерации образовательных курсов и

тестов применялась в дисциплинах гуманитарного и правового профиля. Участвовали 172 студента (эксперименталь-

ная группа – 88 человек, контрольная группа – 84 человека); срок пилотирования – 3 месяца. Платформа преобразует текст в иерархию тегов и формирует проверочные задания с отчетами о дефицитах знаний.

Эксперимент проводился с методологическими ограничениями. Отбор в

Таблица 2 – Результаты верификации образовательного контента ГИИ (на примере платформы «Филин»)

Показатель	Значение
Корректность генерации, % (порог успешности – более 90%)	95,57 %
Среднее арифметическое значение оценок уровня знаний участников контрольной группы	21,5
Среднее арифметическое значение оценок уровня знаний участников экспериментальной группы	26,0
Прирост знаний, %	+21,0

Выводы и обсуждение. Результаты исследования подтверждают необходимость трансформации модели компетенций специалиста креативных индустрий в условиях развития ГИИ. Происходит смещение фокуса с узкопрофессиональных навыков на развитие профессиональной устойчивости, критического мышления и креативности. Концепция профессиональной устойчивости, структурированная на четырех компонентах (мировоззренческий, социальный, когнитивный, практико-ориентированный), дополняет существующие подходы к подготовке кадров для неопределенного рынка труда.

Несмотря на высокие показатели кор -ректности ИИ (95,57%) сохраняется риск «галлюцинаций» моделей, что требует обязательного наличия критического мышления. Снижение трудозатрат на 60% в дизайне не должно приводить к сокращению учебных часов, высвободившееся время целесообразно перераспределять на междисциплинарные проекты и философскую рефлексию.

Интеграция ГИИ в систему подготовки специалиста креативных индустрий носит комплексный характер и включает в себя разработку локальной нормативной базы, дорожной карты внедрения, группы Flyflat осуществлялся по формальному сравнению успеваемости без рандомизации. Оценка корректности «Филина» основана на бинарной шкале «корректно/некорректно» и не учитывает педагогическую релевантность. Потенциальный эффект при длительном применении может быть выше.

методических рекомендаций для педагогов, а также формирование технической и методической готовности.

Представленный опыт свидетельствует: успешная интеграция ГИИ возможна только при комплексном подходе, сочетающем технологическое оснащение, нормативное регулирование и изменение педагогической парадигмы. В качестве перспектив исследования рассматривается проведение лонгитюдных наблюдений за карьерными треками выпускников, активно использовавших ГИИ в обучении.