Искусственный интеллект в педагогическом дизайне: алгоритм формирования образовательных результатов на основе таксономий
Введение. В статье исследуется применение искусственного интеллекта (ИИ) в педагогическом дизайне для формирования образовательных результатов на основе таксономий учебных целей Блума и SOLO. Цель работы − разработка структуры текстового промпта и на его основе алгоритма генерации адаптивных практических кейсов, позволяющего сочетать стандартизированную оценку с персонализацией обучения. Теоретической основой исследования послужили классические педагогические таксономии, интегрированные с современными технологиями ИИ. Материалы и методы исследования. Авторы предлагают метод промпт-инжиниринга, который автоматизирует создание дифференцированных заданий, учитывающих уровень познавательной деятельности студентов, и обеспечивает их оценку в соответствии с критериями балльно-рейтинговой системы. Метод промпт-инжиниринга позволяет исследовать возможности применения ИИ в цифровизации педагогического дизайна. В качестве ключевого примера рассматривается дисциплина «Адресное проектирование одежды для предприятий Ивановской области»: авторы демонстрируют, как ИИ генерирует дифференцированные задания (например, разработку спецодежды с учетом региональных производственных требований или проектирование экоустойчивых систем на принципах circular economy). Результаты. Подчеркивается, что предложенный алгоритм позволяет автоматизировать не только создание кейсов, но и их оценку, что подтверждено экспериментом с 6 студенческими работами, где совпадение оценок ИИ и преподавателя составило 85%.
Пока никто не оставил комментариев к этой публикации.
Вы можете быть первым.
Алферьева-Термсикос В.Б. Промт-инжиниринг как стратегия формирования информационной культуры обучающихся // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2024. № 9-1 (96). С. 11-15. DOI: 10.24412/2500-1000-2024-9-1-10-15.
Батунова И.В., Кокорина С.В., Чан Тхи Тху Х. Интеграция цифровизации в образовательный процесс // Международный научно-исследовательский журнал. 2024. № 7. С. 1-5. DOI: https://doi.org/10.60797/IRJ.2024.145.97.
Валиева Р.Р. Индивидуализация образования и проблемы проектирования индивидуальных траекторий личностно-профессионального развития в среднем профессиональном образовании // Студенческая наука и XXI век. 2020. Т. 17. № 1-2 (19). С. 276-279.
Глотова М. Ю., Самохвалова Е.А. Цифровая таксономия Блума и модель цифровой трансформации образования в учебном процессе вуза // Информатика и образование. 2019. № 6. С. 42-48. DOI: https://doi.org/10.32517/0234-0453-2019-34-6-42-48.
Григорьев С.Г., Сабитов Р.А., Смирнова Г.С., Сабитов Ш.Р. Концепция формирования и развития цифровой интеллектуальной экосистемы смешанного университетского образования // Информатика и образование. 2020. №5(314). С.15-23. DOI: 10.32517/0234-0453-2020-35-5-15-23.
Елсакова Е.З., Кузьмина Н.Н., Маркусь А.Н., Кузьмина Н.М. Классификация нейросетей для создания образовательного контента преподавателем высшей школы // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Образование. Педагогические науки. 2024. № 2. С. 17-29. DOI: 10.14529/ped240202.
Зыкова Т.В., Вайнштейн Ю.В., Носков М.В. Оценка образовательных результатов в системе электронного обучения на основе таксономии Блума // Новые образовательные стратегии в открытом цифровом пространстве: сборник научных статей по материалам международной научно-практической конференции 10 марта – 26 марта 2025 года. СПб.: Астерион. 2025. C. 51-56.
Коваленко Е.С., Кузуб Н.М. Использование таксономии Блума для повышения качества профессиональной подготовки студентов педагогического вуза // Казанский педагогический журнал. 2020. №1. С. 90-96. DOI: 10.34772/KPJ.2020.138.01.012.
Комарова Е.В. Выбор промта для больших языковых моделей: деловые коммуникации // Филология и культура. 2025. № 1. С. 66-74. DOI: https://doi.org/10.26907/2782-4756-2025-79-1-66-74.
Кузьмин Н.Н., Глазунова И.Н., Чистякова Н.А., Байтимерова Л.С. Искусственный интеллект и его роль в построении индивидуальной траектории развития обучающихся в вузах // Управление образованием: теория и практика. 2024. Т.14 №3-1(2024). С. 113-121. DOI: https://doi.org/10.25726/f3942-2092-6900-m.
Лукинский И.С., Горшенева И.А. Промт-инжиниринг в образовательном процессе и научной деятельности или к вопросу о необходимости обучения работе с искусственным интеллектом // Психология и педагогика служебной деятельности. 2024. № 4. С. 148-154. DOI: https://doi.org/10.24412/2658-638Х-2024-4-148-154.
Ляхова Е.Г., Сахаров Ю.А., Коваленко Н.Ю., Филичева О.С. Искусственный интеллект в языковом пространстве: Монография / Сост. Ю.А. Сахаров. Москва: ИП Воронцов М.Ю. 2025. 152 с.
Смирнов Д.А., Сахарова Н.А. Педагогический дизайн моделей преподавания с применением технологий искусственного интеллекта: сравнительный анализ // Проблемы современного педагогического образования: сборник научных трудов. 2025. Вып.87. Ч.2. С. 387-391.
Тимофеева В.И. Организация образовательного процесса для студентов неэкономических специальностей: аспекты иерархической модели Блума // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2025. №2-3. С. 74-76. DOI:10.24412/2500-1000-2025-2-3-74-76.
Токтарова В.И., Ребко О.В. Промпт-инжиниринг как цифровая компетенция педагога: новые вызовы и возможности // Новые образовательные стратегии в открытом цифровом пространстве: сборник научных статей по материалам международной научно-практической конференции 10 марта – 26 марта 2025 года. СПб.: Астерион. 2025. C. 306-312.
Biggs J.B., Collis K.F. Evaluating the Quality of Learning: The SOLO Taxonomy (Structure of the Observed Learning Outcome) // New York: Academic Press. 1982. 248 p.
Bloom B.S. Taxonomy of educational objectives: The classification of educational goals: Handbook I, cognitive domain. N. Y.: Longman. 1994. 207 p.
Bsharat, S.M., Myrzakhan, A., Zhiqiang, S. Principled Instructions Are All You Need for Questioning LLaMA-1/2, GPT-3.5/4 // arXiv:2312.16171v2. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2312.16171.