Цифровая трансформация высшего образования часто сводится к автоматизации контроля без решения задач управления индивидуальным развитием студентов в условиях массового обучения. Настоящее исследование направлено на эмпирическую проверку модели цифровой диагностики SFS-LPS, интегрирующей структурный анализ стадий формирования навыка (Skill Formation Stage, SFS), основанный на теории уровневой организации навыков Н. А. Бернштейна, и оценку потенциала обучаемости (Learning Potential Score, LPS), операционализирующую концепцию зоны ближайшего развития Л. С. Выготского в рамках методологии динамического оценивания.
В экспериментальном исследовании (N = 46, курс английского языка, РУДН) сравнивались три группы: экспериментальная (обучение с использованием цифрового контура на основе диагностико-коррекционной матрицы SFS-LPS с градуированной медиацией), группа сравнения 1 (адаптивное обучение на AI-платформе без структурной диагностики) и группа сравнения 2 (традиционное обучение). Применялись методы количественного (ANCOVA, расчёт размера эффекта Коэна) и качественного (тематический анализ полуструктурированных интервью) анализа.
Экспериментальная группа продемонстрировала значимо более высокий прирост целевых компетенций по сравнению с адаптивной AI-платформой (d = 0,94, p < 0,01) и традиционным обучением (d = 1,42, p < 0,001). Качественный анализ показал снижение временной нагрузки и фрустрации преподавателя, а также трансформацию его роли: автоматизация рутинной диагностики и первичной коррекции позволила сосредоточиться на содержательных и коммуникативных задачах. Примеры индивидуальных траекторий демонстрируют, что двумерная диагностика позволяет дифференцировать педагогические стратегии в случаях, когда стандартное тестирование даёт неразличимые результаты.
Модель SFS-LPS обеспечивает более высокую эффективность обучения по сравнению с существующими подходами, создавая условия для перехода от парадигмы контроля к парадигме развития в цифровой дидактике высшей школы. Полученные результаты, однако, требуют дальнейшей апробации на более широких выборках, в различных предметных областях, а также оценки экономической эффективности разработки контента и устойчивости эффекта в лонгитюдных исследованиях.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Образование
В силу пилотного характера исследования новизна не предполагает широких обобщений; она заключается в самой постановке проблемы, разработке интегративной диагностической логики и получении первых эмпирических данных, открывающих направление для дальнейших исследований на расширенных выборках и в других предметных областях.
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Хурамшин Д.P., Юнусов Д.А. Интеграция цифровых технологий в современное образование: вызовы и перспективы // Управление образованием: теория и практика. - 2023. - № 11-1 (70). - https://doi.org/10.25726/c3252-6884-6203-q
2. Семина В.В., Степаненко К.А., Торосян Л.Д., Гевондян С.А. Цифровая трансформация образования: вызовы и ответы // Continuum. Математика. Информатика. Образование. - 2023. - № 1 (29). - С. 70-78. - https://doi.org/10.24888/2500-1957-2023-1-70-78.
3. Пашков М.В., Пашкова В.М. Проблемы и риски цифровизации высшего образования // Высшее образование в России. - 2022. - Т. 31. - № 3. - С. 40-57. - https://doi.org/10.31992/08693617-2022-31-22-3-40-57.
4. Mirari K. The Effectiveness of Adaptive Learning Systems in Personalized Education // Journal of Education Review Provision. - 2022. - Vol. 2, no. 3. - P. 107-115. - https://doi.org/10.55885/jerp.v2i3.194.
5. Hattie J. Visible Learning: A Synthesis of Over 800 Meta-Analyses Relating to Achievement. - 1st ed. - London: Routledge, 2008. - 392 p. - https://doi.org/10.4324/9780203887332.
6. Akhrenova N.A., Moradkhani S. A Metacognitive-Cultural Model for AI-mediated intercultural learning // Training, Language and Culture. - 2026. - Vol. 10, no. 1. - P. 126-143. - https://doi.org/10.22363/2521-442x-2026-10-1-126-143
7. Tan L.Y., Hu S., Yeo D.J., Cheong K.H. Artificial intelligence-enabled adaptive learning platforms: A review. // Computers and Education: Artificial Intelligence. - 2025. - Vol. 9. - Article no. 100429. - https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100429.
8. Prasetya M.G.A., Widiyatmoko A., Rusilowati A. A Systematic Review of Artificial Intelligence Based Computer Adaptive Testing (CAT) and Item Response Theory for Enhancing the Effectiveness of Science Learning Assessment // International Journal of Science and Society. - 2025. - Vol. 7, no. 4. - P. 369-384. - https://doi.org/10.54783/ijsoc.v7i4.1581.
9. Baker R.S. Stupid Tutoring Systems, Intelligent Humans // International Journal of Artificial Intelligence in Education. - 2016. - Vol. 26, no. 2. - P. 600-614. - https://doi.org/10.1007/s40593-0160105-0.
10. Koedinger K.R., Corbett A.T., Perfetti C. The Knowledge-Learning-Instruction Framework: Bridging the Science-Practice Chasm to Enhance Robust Student Learning // Cognitive Science. - 2012. - Vol. 36, no. 5. - P. 757-798. - https://doi.org/10.1111/j.1551-6709.2012.01245.x.
11. Pradeep Kumar A., Fatma G., Sarwar S., Punithaasree K.S., Sirisha, Prema S. Adaptive Learning Systems for English Language Education based on AI-Driven System // 2025 International Conference on Intelligent Systems and Computational Networks (ICISCN). - IEEE, 2025. - https://doi.org/10.1109/ICISCN64258.2025.10934601.
12. Скворчевский К.А., Дятлова О.В. Современные адаптивные и интеллектуальные цифровые системы обучения: механизмы и потенциал // Вопросы образования / Educational Studies Moscow. - 2024. - № 3. - С. 299- 337. - https://doi.org/10.17323/vo-2024-19751.
13. Aleven V., McLaughlin E.A., Glenn R.A., Koedinger K.R. Instruction Based on Adaptive Learning Technologies // Handbook of Research on Learning and Instruction / Ed. by R.E. Mayer, P.A. Alexander. - New York: Routledge, 2017. - P. 522-560. - https://doi.org/10.4324/9781315736419.
14. Бернштейн Н.А. О построении движений. - Москва: Медгиз, 1947. - 255 с.
15. Выготский Л.С. Умственное развитие детей в процессе обучения. - Москва; Ленинград: Учпедгиз, 1935. - 135 с.
16. Poehner M.E., Lantolf J.P. The ZPD, Second Language Learning, and the Transposition ~ Transformation Dialectic // Культурно-историческая психология. - 2021. - Vol. 17, no. 3. - P. 31-41. - https://doi.org/10.17759/chp.2021170306.
17. Poehner M., Zhang J., Lu X. Computerized dynamic assessment (C-DA): Diagnosing L2 development according to learner responsiveness to mediation // Language Testing. - 2015. - Vol. 32, no. 3. - P. 337-357. - https://doi.org/10.1177/0265532214560390.
18. Qin T., Zhang J. Computerized Dynamic Assessment and Second Language Learning: Programmed Mediation to Promote Future Development // Journal of Cognitive Education and Psychology. - 2019. - Vol. 17, no. 2. - P. 198- 213. - https://doi.org/10.1891/1945-8959.17.2.198.
19. Ebadi S., Karimi E., Vakili S. An exploration into EFL learners’ perspectives on online computerized listening comprehension dynamic assessment. Lang Test Asia. - 2023. - Vol. 13. - Article no. 5. - https://doi.org/10.1186/s40468-023-00221-9.
20. Выготский Л.С. Мышление и речь // Собрание сочинений: В 6 т. - Т. 2: Проблемы общей психологии / Под ред. В.В. Давыдова. - Москва: Педагогика, 1982. - С. 5-361.
21. Лурия А.Р. Язык и сознание / Под ред. Е.Д. Хомской. - 2-е изд. - Москва: Изд-во МГУ, 1998. - 336 с. - ISBN: 5-211-03957-2.
22. Леонтьев А.А. Основы психолингвистики: учебник - 3-е изд. - Москва: Смысл; СанктПетербург: Лань, 2003. - 287 с. - ISBN: 5-89357-141-Х, 5-8114-0488-3.
23. Гальперин П.Я. Опыт изучения формирования умственных действий // Вестник Московского университета. Серия 14. Психология. - 2017. - № 4. - С. 3-20. - https://doi.org/10.11621/vsp.2017.04.03.
24. Anderson J.R. Rules of the Mind - 1st ed. - Psychology Press, 1993. - 336 p. - https://doi.org/10.4324/9781315806938.
25. Feuerstein R., Klein P.S., Tannenbaum A.J. Mediated learning experience (MLE): Theoretical, psychological and learning implications. - London: Freund Publishing House, 1991. - 390 p. - ISBN: 9652940852, 9789652940858.
26. Field A. Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. - 5th ed. - Sage, 2018. - 1070 p. - ISBN: 978-1526419521, 1526419513.
27. Лепенышева А.А. Компьютеризированное динамическое оценивание в обучении иностранному языку. Мир науки. Педагогика и психология. - 2020. - T. 8, № 4. - URL: https://mir-nauki.com/PDF/05PDMN420.pdf (дата обращения: 01.02.2026).
28. Богоявленская Д.Б. Психология творческих способностей. - Москва: Академия, 2002. - 320 с. - ISBN: 5-7695-0888-4.
29. Siemens G. Learning Analytics: The Emergence of a Discipline // American Behavioral Scientist. - 2013. - Vol. 57, no. 10. - P. 1380-1400. - https://doi.org/10.1177/000276421349885.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Статья посвящена устранению противоречия в системе современной высшей школы между пониманием ценности высшего образования как пространства смыслового становления личности и кризисом фрагментарного знания. Целью статьи явилось теоретико-методологическое обоснование культуроцентричной модели развития личности студента высшей школы. Методологический каркас исследования составляют пять подходов: антропологический, культурологический, аксиологический, личностно-ориентированный, системно-деятельностный. Предлагаемая культуроцентричная модель развития личности студента высшей школы описывает механизм преобразования образовательного опыта студента в устойчивые внутренние структуры личности, определяющие способы мышления, отношения к миру и формы поведения. В контексте социокультурной парадигмы образование рассматривается как пространство формирования внутренней меры мышления и действия, обеспечивающей личностную зрелость, гражданскую устойчивость и готовность к ответственному участию в общественной жизни. Интеграция принципа целостности образовательного процесса и целостности личности в образ желаемого образовательного результата (культуры личности) обеспечивает системное осознание процесса развития личности студента высшей школы. Образовательный результат представляется как целостная система взаимосвязанных модальностей: ценностей, убеждений, мотивов, эмоций, интеллектуальных стратегий, деятельностных установок человека, проявляющихся в устойчивых качествах, способах поведения и определяющих направленность его деятельности. Отличительной особенностью предложенной модели является критериальность – наличие внутренних критериев, базисом которых выступают ценностные императивы, что позволяет учитывать мотивацию и ценностные основания действий субъекта и понимать «способ» его интеграции в различные аспекты социальной жизни. Теоретико-методологическое обоснование культуроцентричной модели развития личности студента приводит к пониманию необходимости расширения методологических оснований организации, осуществления образовательной деятельности и проектирования образовательного результата в высшей школе.
Исследование посвящено анализу и систематизации структурных барьеров развития высшего образования в Арктической зоне Российской Федерации (АЗРФ) и идентификации трансформационных ресурсов их преодоления в четырёх измерениях: институциональном, географическом, социально-экономическом и социокультурном.
Методологическую основу исследования составляют историко-институциональный подход и сравнительный анализ институциональных траекторий, охватывающий всю совокупность субъектов АЗРФ (10 регионов). Ключевым аналитическим инструментом выступила концепция «пределов адаптации», в рамках которой обосновано разграничение между «преодолимыми барьерами» и «пределами адаптации» – критическими порогами, требующими системной трансформации. В результате анализа эволюции высшего образования в АЗРФ за 35 лет (1990–2025 гг.) выявлено сокращение сети вузов с 47 до 29 (на 38%) и филиалов (в 6 раз) за период 2004–2025 гг., существенные диспропорции доступности и организации системы высшего образования на муниципальном уровне, которые детерминируют потоки образовательной миграции и консервируют структурное неравенство. Вместе с тем выявлены устойчивые региональные траектории (ХМАО, Якутия, Коми), где ресурсом преодоления структурных барьеров стала институциональная поддержка вузов регионами и их интеграция с потребностями локальной экономики.
По итогам исследования систематизированы пределы адаптации системы высшего образования в АЗРФ, критические риски (институциональная фрагментация сети вузов и эрозия социокультурной среды), а также идентифицированы трансформационные ресурсы их преодоления. Результаты исследования формируют основу для проектирования гибридных образовательных моделей, учитывающих специфику арктической среды, культурные ценности коренных народов и геостратегическую роль высших учебных заведений в устойчивом инновационном развитии макрорегиона.
Развитие критического мышления рассматриваются сегодня как одна из важных задач высшего образования. В связи с этим растёт число инструментов, направленных на оценку критического мышления в предметно-специфических и более аутентичных учебных контекстах. Однако значительно меньше внимания уделяется вопросу о том, в какой мере результаты таких инструментов отражают собственно критическое мышление, а в какой степени зависят от предметных знаний, необходимых для понимания и выполнения заданий. Цель исследования состояла в том, чтобы определить роль экономического знания в измерении критического мышления как на уровне теста в целом, так и на уровне отдельных заданий, а также описать содержательные характеристики заданий, связанные с их зависимостью от предметных знаний. Исследование проведено на выборке студентов первого курса бакалаврской программы «Экономика» НИУ ВШЭ (N = 489). Использовались тест критического мышления в экономическом контексте, тест экономической грамотности и сокращённый тест невербального интеллекта. Анализ проводился в рамках конфирматорного факторного анализа. Результаты показали, что вклад экономического знания в выполнение заданий критического мышления носит неоднородный характер: статистически значимый предметный компонент был выявлен лишь у части заданий, тогда как большинство заданий в большей степени отражали собственно критическое мышление. На уровне теста в целом учёт предметного компонента снижал корреляцию между критическим мышлением и экономической грамотностью с 0,47 до 0,33 при сохранении устойчивой связи критического мышления с невербальным интеллектом. Это позволяет интерпретировать использованный инструмент как тест критического мышления в предметном контексте, а не как скрытую проверку предметной подготовки. Полученные результаты подчёркивают необходимость анализа роли предметного знания на уровне отдельных заданий при разработке и валидации предметно-специфических тестов критического мышления.
Статья посвящена исследованию национальной идентичности и гражданственности как ключевых компонентов профессионального сознания педагога. В работе обосновывается тезис о том, что эффективность формирования данных качеств у обучающихся напрямую зависит от степени осознанности, рефлексивности и ценностных установок самого учителя. Педагог рассматривается не как нейтральный транслятор знаний, а как носитель динамичной идентичности, выступающей инструментом воспитательного воздействия.
В первой части статьи представлен обширный теоретический обзор современных отечественных и зарубежных исследований, рассматривающих профессиональную идентичность педагога как многомерный, динамичный конструкт, формирующийся под влиянием личностных, социальных, культурных и цифровых факторов. Особое внимание уделяется роли рефлексии, эмоционального интеллекта и ценностно-смысловой сферы.
Эмпирическая часть базируется на результатах авторского опроса, проведённого с 11 октября 2025 года по 29 января 2026 года среди 269 респондентов из 14 регионов РФ (педагогов, студентов и научных работников). На основе кластерного анализа данных была разработана и верифицирована типология рефлексивных профилей педагогов в контексте формирования национальной идентичности и гражданственности, расширяющая подход Л. М. Тарантей. Выделены четыре типа: «Рефлексирующий практик», «Традиционалист-транслятор», «Ситуативный фасилитатор» и «Искатель». Анализируются основные барьеры (дефицит времени, методическая неподготовленность, страх конфликтов) и ресурсы (личная убеждённость, профессиональное сообщество), а также представления педагогов о «ядре» российской идентичности.
В заключении сформулированы ключевые тренды эволюции профессионального сознания и предложены практические рекомендации для системы повышения квалификации, направленные на адресную поддержку различных типов педагогов и развитие их рефлексивной компетенции.
Цифровая трансформация высшего образования, сопровождающаяся внедрением искусственного интеллекта, актуализирует проблему пересмотра ключевых дидактических основ. Классическая дидактика сталкивается с необходимостью критической рефлексии категориального аппарата и адаптации к новым условиям. Цель статьи: выявить, систематизировать и концептуализировать вызовы, принципы и риски трансформации дидактики в цифровой образовательной среде на основе теоретико-методологического анализа современных зарубежных и отечественных работ в этой области. Научная новизна исследования состоит в обосновании аналитической модели трансформации дидактики, основанной на триаде «вызовы – принципы – риски»; введении понятийного аппарата («канон – аргон»), позволяющего описывать степень и характер модернизации методов обучения; разработке типологии рисков, дифференцирующей угрозы цифровизации. Методологическую основу составляют системный подход, позволяющий рассматривать дидактику как целостную структуру, и эволюционный подход, ориентирующий на выявление механизмов адаптации классических дидактических конструктов к новой среде. В результате исследования определён онтологический статус цифровой дидактики как эволюционного развития классической дидактики, а не самостоятельной научной дисциплины. Обоснована дихотомия «канон – аргон», разграничивающая инвариантную сущность методов обучения и их трансформируемую инструментальную составляющую. Выявлена система внешних и внутренних вызовов, актуализирующих пересмотр дидактических положений. Предложена типология рисков цифровой трансформации, включающая риск технократизации, операциональные и социальные риски. Актуализирована система принципов цифровой дидактики (персонализация, геймификация, инклюзия, цифровая этика и безопасность) с критериальным обоснованием их приоритетности. Практическая значимость заключается в том, что предложенная модель и понятийный аппарат могут быть положены в основу проектирования образовательных программ, методических систем и критериев оценки эффективности цифровой трансформации в высшей школе, обеспечивая сбалансированное сочетание инноваций и традиций.
Цель статьи – представить и обосновать педагогическую модель персонализированной обратной связи на основе больших языковых моделей (LLM) для образовательного процесса в магистратуре гуманитарного профиля. Актуальность исследования обусловлена задачами цифровой трансформации высшего образования в РФ, обозначенными в указе Президента № 474 от 21.07.2021 «О национальных целях развития до 2030 года», и необходимостью внедрения гибких, адаптивных образовательных технологий с использованием искусственного интеллекта в педагогический процесс. Методологическую основу исследования составили анализ научной литературы, проектировочный метод, а также апробация на магистерской программе «Управление школой и образовательная политика» Московского городского педагогического университета в 2024–2025 учебном году (n = 52). Результатом является комплексная модель, интегрирующая задачно-модульный подход, систему пробного решения учебных задач, матрицу оценивания компетентности и автоматизированную генерацию структурированной обратной связи на основе LLM с помощью промпт-инжиниринга. В ходе апробации получено 247 проб решений; Раш-моделирование показало приемлемое согласие данных от ИИ с моделью на уровне отдельных показателей; обратная связь от ИИ по оценкам магистрантов оказалась не хуже обратной связи от преподавателей программы. Ключевой вывод: модель позволяет обеспечить оперативную, критериально-ориентированную обратную связь, способствующую персонализации траекторий обучения и развитию профессиональной компетентности магистрантов. Модель может быть масштабирована на другие гуманитарные направления подготовки.
Социологическое сообщество столкнулось с геополитическими вызовами, обусловленными цивилизационным противоборством перехода к многополярному миру, повлёкшего радикальные трансформации как в мировом сообществе, так и в России. В этой связи анализируются проблемы подготовки социологов как экспертов, обладающих профессиональным капиталом и инновационными компетенциями, необходимыми для практического участия в реализации национальных проектов, обеспечении лидерства страны. Обосновывается, что характер и содержание инноваций исторически изменяется под воздействием эффектов «стрелы времени» (И. Р. Пригожин), «метаморфизации мира» (У. Бек), становления синергийных сложностей (Н. И. Лапин), в результате чего имеет место ускоряющаяся и усложняющаяся динамика живой и неживой материи, человеческих сообществ, научных и технологических реалий и, соответственно, происходит перманентное усложнение инноваций, что находит отражение в динамике социологического образования, образовательных стандартах, изменениях характера и содержания компетентностного подхода. С учётом этих факторов предлагается стратегия модернизации социологического образования, реализация конкретных положений которой позволит подготовить молодое поколение специалистов не только к диагностике амбивалентных последствий синергии инноваций, лжеинноваций и антиинноваций, но и к тому, чтобы самим участвовать в производстве и внедрении в жизнь культурно и цивилизационно обусловленных инновационных практик, уходящих корнями в генотип отечественной культуры, идущих от потребностей суверенного развития страны.
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)