В условиях активного развития генеративного искусственного интеллекта (ГенИИ) промпт-инжиниринг становится ключевой компетенцией для эффективного взаимодействия с большими языковыми моделями в образовательном контексте. Однако отсутствие единого понимания сущности, структуры и инструментов оценивания этой компетенции затрудняет его интеграцию в образовательный процесс. Цель исследования заключается в том, чтобы систематизировать знания о промпт-инжиниринге как о ключевой компетенции в образовании, определить его особенности и подходы к оцениванию. В работе проведён скопинговый обзор (scoping review) более 60 источников, включая рецензируемые научные статьи, материалы международных конференций, документацию технологических компаний и т. д. Поиск осуществлялся в базах данных Google Scholar, ERIC, КиберЛенинка и др. за период 2020-2025 гг. В результате исследования было выявлено, что промпт-инжиниринг является междисциплинарной компетенцией, интегрирующей знания, умения и установки для эффективного взаимодействия с ГенИИ. В работе описаны техники промпт-инжиниринга (Zero-shot, few-shot, Chain-of-Thought, Tree-of-Thought, ReAct, Self-Consistency и др.) и систематизированы по двум осям: по уровню предварительной информации и по способу логического построения промпта. Проанализирована эволюция промпт-инжиниринга на основе зарубежных и российских исследований и практик. Предложена операциональная модель компетенции, основанная на таксономии Блума - Андерсона, с разбивкой по шести когнитивным уровням (запоминание, понимание, применение, анализ, оценка и создание) и трём измерениям (знания, умения, установки).
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Образование
В связи с активным развитием генеративного искусственного интеллекта (ГенИИ) особое значение приобретает наличие развитых навыков промпт-инжиниринга [1–4]. Эти навыки востребованы в сфере образования, поскольку именно оно инициирует новые запросы общества. В основе промпт-инжиниринга – язык как система знаков и набор требований к коммуникации для достижения её целей. Это предполагает наличие развитых навыков специально структурированной и организованной коммуникации с искусственным интеллектом (ИИ) [2]. Этим знаниям и навыкам, как и другим, требуется обучать учащихся [5].
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Сысоев П.В. Компетенция современного педагога в области искусственного интеллекта: структура и содержание // Высшее образование в России. - 2025. - Т. 34, № 6. - С. 58-79. DOI: 10.31992/0869-3617-2025-34-6-58-79 EDN: ZJMQFD
2. Federiakin D., Molerov D., Zlatkin-Troitschanskaia O., Maur A. Prompt engineering as a new 21st century skill // Frontiers in Education. - 2024. - Vol. 9. - Article no. 1366434. -. DOI: 10.3389/feduc.2024.1366434 EDN: OGIEFS
3. Chen E., Wang D., Xu L., Cao Ch., Fang X. et al. A systematic review on prompt engineering in large language models for K 12 STEM education // arXiv preprint arXiv: 2410.11123. - 2024. -. DOI: 10.48550/arXiv.2410.11123
4. Qian Y. Prompt engineering in education: A systematic review of approaches and educational applications // Journal of Educational Computing Research. - 2025. - Vol. 63, no. 7-8. - P. 1782-1818. -. DOI: 10.1177/07356331251365189 EDN: IZSIJW
5. Лукинский И.С., Горшенева И.А. Промпт-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: 10.24412/2658-638X-2024-4-148-154 EDN: HICAWX
6. Vu A., Oppenlaender J. Prompt Engineer: Analyzing Skill Requirements in the AI Job Market // arXiv preprint arXiv: 2506.00058. - 2025. -. DOI: 10.48550/arXiv.2506.00058
7. Arksey H., O’malley L. Scoping studies: towards a methodological framework //International journal of social research methodology. - 2005. - Vol. 8, no. 1. - P. 19-32. DOI: 10.1080/1364557032000119616
8. Tricco A.C., Lillie E., Zarin W., O’Brien K.K., Colquhoun H. et al. PRISMA extension for scoping reviews (PRISMA ScR): checklist and explanation // Annals of Internal Medicine. - 2018. - Vol. 169‚ no. 7. - P. 467-473. -. DOI: 10.7326/M18-0850
9. Geroimenko V. Key Concepts in Prompt Engineering // The Essential Guide to Prompt Engineering: Key Principles, Techniques, Challenges, and Security Risks. - Cham: Springer Nature Switzerland, 2025. - P. 1-16. -. DOI: 10.1007/978-3-031-86206-9_1
10. Cain W. Prompting change: Exploring prompt engineering in large language model AI and its potential to transform education // TechTrends. - 2024. - Vol. 68, no. 1. - P. 47-57. -. DOI: 10.1007/s11528-023-00896-0 EDN: DECGPI
11. Шнайдер П.А., Чернышева А.В., Никифоров А.Д., Говоров А.И., Хлопотов М.В. Исследование эффективности промпт-инжиниринга и квантованных LLM в создании структуры академических курсов // Компьютерные инструменты в образовании. - 2024. - № 1. - С. 32-44. -. DOI: 10.32603/2071-2340-2024-1-32-44 EDN: JGGIYT
12. Schulhoff S., Ilie M., Balepur N., Kahadze K., Liu A. et al. The prompt report: a systematic survey of prompt engineering techniques // arXiv preprint arXiv: 2406.06608. - 2024. -. DOI: 10.48550/arXiv.2406.06608
13. Giray L. Prompt engineering with ChatGPT: A guide for academic writers // Annals of Biomedical Engineering. - 2023. - Vol. 51, no. 12. - P. 2629-2633. -. DOI: 10.1007/s10439-023-03272-4 EDN: TCTWHA
14. Hatch S.G., Goodman Z.T., Vowels L., Hatch H.D. Brown A.L. et al. When ELIZA meets therapists: A Turing test for the heart and mind // PLOS Mental Health. - 2025. - Vol. 2, no. 2. - Article no. e0000145. -. DOI: 10.1371/journal.pmen.0000145 EDN: CBTBQP
15. Chen B., Zhang Zh., Langrenй N., Zhu Sh. Unleashing the potential of prompt engineering for large language models // Patterns. - 2025. - Vol. 6, no. 6. - Article no. 101260. -. DOI: 10.1016/j.patter.2025.101260 EDN: KWYMBH
16. Reynolds L., McDonell K. Prompt programming for large language models: Beyond the few shot paradigm // Extended abstracts of the 2021 CHI conference on human factors in computing systems (CHI EA ‘21). - 2021. - Article no. 314. - P. 1-7. -. DOI: 10.1145/3411763.3451760
17. Ковалевский А.В. Модель коммуникации с искусственным интеллектом ДРУГ как методологический подход к составлению и оценке промптов // Научные и технические библиотеки. - 2025. - № 7. - С. 142-163. -. DOI: 10.33186/1027-3689-2025-7-142-163
18. Li X. L., Liang P. Prefix-tuning: Optimizing continuous prompts for generation // arXiv preprint arXiv: 2101.00190. - 2021. -. DOI: 10.48550/arXiv.2101.00190
19. Yao S., Zhao J., Yu D., Du N., Shafran I. et al. ReAct: Synergizing reasoning and acting in language models // arXiv. - 2022. -. DOI: 10.48550/arXiv.2210.03629
20. Sahoo P., Singh A.K., Saha S., Jain V., Mondal S. et al. A systematic survey of prompt engineering in large language models: Techniques and applications // arXiv preprint arXiv: 2402.07927. - 2024. -. DOI: 10.48550/arXiv.2402.07927
21. Wang X., Wei J., Schuurmans D., Le Q., Chi E., Narang S. et al. Self Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models // arXiv. -2022. -. DOI: 10.48550/arXiv.2203.11171
22. Yao S., Yu D., Zhao J., Shafran I., Griffiths T.L. et al. Tree of Thoughts: Deliberate problem solving with large language models // arXiv. -2023. -. DOI: 10.48550/arXiv.2305.10601
23. Lo L.S. The CLEAR path: A framework for enhancing information literacy through prompt engineering // The Journal of Academic Librarianship. - 2023. - Vol. 49, no. 4. - Article no. 102720. - 10.1016/j.acalib.2023. 102720. DOI: 10.1016/j.acalib.2023.102720 EDN: WYEBKY
24. Knoth N., Tolzin A., Janson A., Leimeister J.M. AI literacy and its implications for prompt engineering strategies // Computers and Education: Artificial Intelligence. - 2024. - Vol. 6. - Article no. 100225. - 10.1016/j.caeai. 2024.100225. DOI: 10.1016/j.caeai.2024.100225 EDN: SFMIPS
25. Chiu T.K.F., Ahmad Z., Ismailov M., Sanusi I.T. What are artificial intelligence literacy and competency? A comprehensive framework to support them // Computers and Education Open. - 2024. - Vol. 6. - Article no. 100171. -. DOI: 10.1016/j.caeo.2024.100171 EDN: VVVAIC
26. Yaacoub A., Assaghir Z., Da-Rugna J. Lightweight Prompt Engineering for Cognitive Alignment in Educational AI: A OneClickQuiz Case Study // arXiv preprint arXiv: 2510.03374. - 2025. -. DOI: 10.48550/arXiv.2510.03374
27. Long D., Magerko B. What is AI literacy? Competencies and design considerations //Proceedings of the 2020 CHI conference on human factors in computing systems. - 2020. - P. 1-16. -. DOI: 10.1145/3313831.33767
28. Cukurova M., et al. AI competency framework for teachers. - UNESCO Publishing, 2024. - 52 p. -. DOI: 10.54675/ZJTE2084
29. Mills K. et al. AI Literacy: A Framework to Understand, Evaluate, and Use Emerging Technology. Digital Promise, 2024. -. DOI: 10.51388/20.500.12265/218
30. Gibreel O., Arpaci I. Development and validation of the prompt engineering competence scale (PECS) //Information Development. - 2025. -. DOI: 10.1177/02666669251336455 EDN: WBAFLQ
Выпуск
Другие статьи выпуска
В статье рассматривается потенциал закрепления в России иностранных выпускников университетов с учётом их мотивации к получению российского образования и стран, откуда они приехали. Теоретическую рамку составила теория социального конструирования в контексте формирования имиджа России за рубежом как привлекательной страны. Цель исследования - оценка характера связи между типом мотивации получения образования в России и желанием иностранных выпускников остаться работать и жить в России. Для достижения цели 1) были определены основные мотивационные факторы образовательной миграции на основе образа России, который с ними связан; 2) проведён анализ факторов выбора России и Санкт-Петербурга как места получения высшего образования с учётом стран исхода студентов; 3) осуществлена оценка влияния внешних и внутренних мотивационных факторов получения российского образования на желание остаться работать и жить в России. Дизайн исследования - качественно-количественный. Эмпирическая база - онлайн-опрос иностранных обучающихся петербургских вузов (N = 436), 7 фокус-групп в 5 вузах Санкт-Петербурга (N = 46). Методы анализа - регрессионный анализ, попарные сравнения, качественный анализ материалов фокус-групп. По результатам исследования были сделаны следующие выводы. Необходимо аналитическое разведение двух контуров образовательной миграции - факторов «входа» и факторов «послеучебного закрепления». Образ России как технологически развитой страны определяет принятие выпускниками решения остаться в ней после окончания учёбы. Образ России как хранительницы культуры мотивирует абитуриентов сделать выбор в пользу России, но не ведёт к решению остаться жить и работать в ней. Таким образом существует асимметрия мотивации - то, что эффективно «привлекает» абитуриента, не обязательно эффективно «удерживает» выпускника. Направления дальнейших исследований связаны с анализом связи образа России как хранительницы традиционных ценностей с мотивацией международной образовательной миграции, а также с анализом влияние языкового фактора на принятие решения остаться в России.
В данной статье авторы систематизируют результаты исследования отношения к инклюзивному образованию (ИО) будущих педагогов, выделяют и описывают риски и ресурсы внутри различных типологий в отношении изменений, связанных с инклюзией. Целью исследования является разработка типологии студентов по характеру отношения к инклюзивному образованию и установление различий студентов, обучающихся в университетах с различными моделями подготовки: индивидуальные образовательные траектории и традиционный учебный план. Эмпирическое исследование реализовано с использованием авторского опросника (С. Игнатжева), который заполнили 323 студента (129 из Тюменского государственного университета и 194 из Красноярского государственного педагогического университета им. В. П. Астафьева). С целью классификации респондентов по их отношению к инклюзивному обучению во второй части опросника респондентам было предложено оценить по шкале Лайкерта (от полного несогласия до абсолютного согласия) 22 индикатора, отображающих их мнение по поводу преимуществ и недостатков инклюзивного обучения. Результаты опроса были проанализированы при помощи факторного и кластерного анализа. В отношении студентов к инклюзии выделились 4 фактора: ресурсы инклюзии, риски инклюзии, разрыв инклюзивной теории и практики, образовательная эксклюзия. Кластерный анализ позволил выделить три группы студентов, имеющих различное отношение к инклюзии. Ресурсами для «идеалистов» может стать их позитивный настрой и общее положительное отношение к проблемам инклюзии, а риском - недооценка сложностей. «Сдержанные оптимисты» рискуют переоценить традиционный подход в решении задач инклюзивного образования, но могут быть более эффективны за счёт взвешенной позиции. «Пессимисты» излишне акцентируют внимание на внешних условиях инклюзии и боятся проблем и сложностей, вызванных переменами. Вместе с тем они понимают и ресурсы инклюзии. Полученные результаты могут быть учтены при проектировании образовательных программ в университете, позволяющих учитывать широкий гетерогенный контекст современной аудитории.
Знание факторов мотивации выбора специальности может помочь вузам не только грамотно проводить кампанию по привлечению абитуриентов, но и улучшать воспитательную и педагогическую деятельность профессорско-преподавательского коллектива. В настоящее время вузы, обучающие по специальности «Фармация», сталкиваются с дефицитом абитуриентов, в то время как рынок труда испытывает дефицит фармацевтических кадров. В данном исследовании было проведено анкетирование студентов 1-2-го и 5-го курсов (n = 219) одного вуза для оценки 1) факторов мотивации поступления на специальность «Фармация»; 2) иных специальностей, которые также рассматривались при поступлении; 3) лиц, повлиявших на решение о выборе специальности. Более половины респондентов (60%) рассматривали поступление на медицинскую специальность, в то время как 27% рассматривали только «Фармацию». Более половины респондентов (57%) отметили, что выбор специальности был их личным решением, 44% и 10% респондентов отметили влияние родителей и друзей/знакомых, соответственно. При этом 20% и 45% респондентов соответственно имели близких родственников с фармацевтическим и медицинским образованием. Среди девятнадцати факторов мотивации среднюю оценку 4,0 (5 - «очень важно», 1 - «неважно») и выше по шкале Лайкерта получили следующие шесть: «Возможность обучения на бюджетной основе», «Профессия с высокой востребованностью на рынке труда»; «Карьера с гарантированной финансовой стабильностью»; «Профессия с разнообразными карьерными перспективами»; «Профессия с возможностью работы в любом регионе страны» и «Профессия с возможностью баланса работы и личной жизни». Также было установлено статистически значимое снижение важности двух факторов выбора (средняя оценка важности менее 4,0) между студентами 1-2-го курсов в сравнении с 5-м курсом: «Карьера в сфере здравоохранения» и «Возможность заниматься наукой». Данные результаты представляют ценность для вузов по всей России, обучающих по специальности «Фармация».
Современное образование переживает парадоксальную трансформацию: декларируя верность гуманистическим идеалам, оно последовательно теряет из виду живого человека. В статье исследуется фундаментальный разрыв между риторикой «человекоцентричности», закреплённой на законодательном уровне, и реальными практиками, редуцирующими личность до статистической единицы, компетентностного профиля или «человеческого капитала». Предлагается взгляд на эту ситуацию не как на временный сбой, а как на глубинный ценностный сдвиг. С опорой на традицию от сократического диалога до персонализма XX века в работе реконструируется генеалогия классического гуманизма, ядром которого всегда выступало «требовательное уважение» к субъекту, его способности к усилию, автономии и нравственному выбору. Ключевой тезис исследования заключается в диагностике антропологической инверсии: на смену субъекту развития приходит «человек-состояние». В статье раскрываются механизмы этой подмены - универсализация травмы и абсолютизация эмоционального опыта, которые, парадоксальным образом, оборачиваются новой формой несвободы. Показывается, как забота, лишённая требования, ведёт к инфантилизации, а поддержка, не предполагающая усилия, к депотенциации. Однако работа не ограничивается критикой. В ней обосновывается необходимость синтеза двух модусов гуманизма - «требовательного» и «поддерживающего». Подлинная инклюзивность, утверждает автор, возможна лишь в удержании этого напряжения, где признание уязвимости сочетается с верой в способность человека к трансформации. В статье намечаются контуры «педагогики веры»: от ревизии критериев успешности и деавтоматизации коммуникации до реабилитации категории усилия и возвращения обучающемуся авторства собственной образовательной траектории. Гуманизм без субъекта оказывается не просто теоретическим тупиком, но вызовом, требующим пересборки самой онтологии образования.
Интеграция генеративного искусственного интеллекта (ИИ) в образование актуализирует проблему сохранения человека в центре образовательного процесса. Традиционная цифровая компетентность студента, сосредоточенная на операционных навыках, не обеспечивает критическое и этически ответственное взаимодействие с ИИ. Целью исследования является обоснование принципов взаимодействия в системе «человек - ИИ», способствующих позитивной трансформации образовательной субъектности студента университета. Методологической основой выступают социокультурный и компетентностный подходы, согласно которым трансформация субъектности в образовательном процессе вуза социокультурно обусловлена и требует формирования у студентов метацифровой компетентности (МЦК). Теоретическую основу исследования составляют концепции распределённого познания в системе «человек - технология - среда» (Э. Хатчинс) и метапознания как рефлексии над собственным мышлением (Дж. Флейвелл). В результате исследования определены базовые измерения МЦК: герменевтическое, требующее интерпретация результатов ИИ с учётом их ограничений, и аксиологическое, указывающее на этически ответственное применение технологий. Обосновано положение о том, что метацифровые навыки позволяют преодолевать барьеры, препятствующие установлению партнёрского взаимодействия человека и ИИ в образовании. К вышеназванным барьерам отнесены: невозможность проследить логику получения результата ИИ, различие между человеческим пониманием смыслов и вычислительной обработкой данных, риски утраты критического мышления при чрезмерной опоре на технологию. В результате исследования определено понятие «образовательная субъектность» студента вуза и обоснованы принципы партнёрского взаимодействия с ИИ: критической рефлексии над результатами ИИ; диалога с системой для уточнения ответов; учёта культурных ограничений технологии; этической ответственности за выбор её использования. Новизна исследования состоит в обосновании новой цифровой компетентности метауровня, интерпретации её как средства позитивной трансформации образовательной субъектности, в разработке с учётом герменевтического и аксиологического измерений принципов партнёрского взаимодействия с ИИ. Практическая значимость заключается в том, что выделенные принципы могут быть положены в основу образовательных стандартов и педагогических практик в образовательном пространстве вуза.
Статья посвящена исследованию ценностей и ценностных ориентаций в российском высшем образовании, их отражению в научных публикациях и в восприятии будущими и действующими преподавателями. Основная цель работы заключается в выделении ценностных ориентаций как компонента содержания высшего образования. В ходе исследования был применён количественный и качественный контент-анализ научных публикаций, что позволило выявить основные подходы к рассмотрению аксиологического компонента высшего образования, частотность упоминания ценностей и уточнить их классификацию. В результате анализа также установлено использование синонимичных терминов при описании ценностных ориентаций и уделение преимущественного внимания ценностям студентов при значительно меньшем внимании ценностным ориентациям преподавателей. Далее было проведено анкетирование 253 преподавателей и магистрантов российских вузов, позволившее определить состав и иерархию выделяемых ими ценностных ориентаций. Выявлено, что магистранты педагогических направлений подготовки и преподаватели в первую очередь уделяли внимание общечеловеческим и личностно-профессиональным ценностным ориентациям, а национально-культурные ценности получили меньшее отражение и воспринимались ими как менее значимые. По итогам проведённого исследования подчёркивается необходимость единой чёткой концептуализации ценностных ориентации в российском образовательном пространстве и создания единого перечня базовых ценностных ориентаций педагога. Основным выводом статьи является важность рассмотрения ценностных ориентаций в высшем образовании как компонента содержания целенаправленной воспитательной деятельности и инструмента интерпретации принимаемых педагогических решений.
Издательство
- Издательство
- МОСКОВСКИЙ ПОЛИТЕХ
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 107023, г Москва, р-н Соколиная Гора, ул Большая Семёновская, д 38
- Юр. адрес
- 107023, г Москва, р-н Соколиная Гора, ул Большая Семёновская, д 38
- ФИО
- Миклушевский Владимир Владимирович (РЕКТОР)