Цель исследования. Проведение метаанализа для выявления и систематизации связей между ключевыми кадровыми характеристиками учителей (профессиональная компетентность, мотивация, психологический климат, участие в дополнительном профессиональном образовании и другие) и академическими результатами обучающихся.
Материалы и методы. Метаанализ включил 35 научных статей, опубликованных в период с 2019 по 2025 год, отобранных из российских и международных электронных библиометрических баз. Критерии отбора: соответствие теме, наличие эмпирической выборки и количественных результатов. Для систематизации данных использовались методы контент-анализа и сравнительного анализа, сведенные в обобщающие таблицы по тематическим направлениям.
Результаты. Установлено, что наибольшее влияние на академические достижения учащихся оказывают профессиональная компетентность учителя (высокие корреляции r = 0,675–0,89), его внутренняя мотивация и удовлетворенность работой (β = 0,34–12,56; r = 0,88–0,94), а также качество отношений «учитель–ученик» (умеренные и высокие корреляции r = 0,41–0,725). Систематическое дополнительное профессиональное образование демонстрирует устойчивую положительную связь с успеваемостью (r = 0,678; β = 0,31). Влияние таких факторов, как гендерное соответствие, заработная плата и стаж, оказалось слабым или статистически незначимым и сильно зависящим от контекста.
Заключение. Результаты метаанализа подтверждают, что образовательная эффективность в значительной степени детерминирована комплексом психолого-педагогических и личностных характеристик учителя, а не только его формальными параметрами. Наиболее действенными направлениями образовательной политики являются инвестиции в развитие компетентности, поддержку мотивации и благоприятного психологического климата, а также в создание систем непрерывного профессионального развития педагогов.
В современной педагогике высшей школы наблюдается активное внедрение искусственного интеллекта в образовательный процесс. Отдельные преподаватели, факультеты и целые университеты разрабатывают различные подходы к его активному использованию, от отдельных упражнений до курсов на основе нейросетей. Несмотря на это, многие вопросы остаются спорными и нерешенными. При широком использовании нейросетей и мобильных приложений возникает проблема с их применением для достижения педагогических результатов при недостаточной изученности его влияния на качество языковой подготовки. На этапе активного освоения нового инструмента необходимо обобщать опыт его использования на мировом уровне.
Целью исследования является анализ и классификация современных тенденций применения искусственного интеллекта в преподавании иностранных языков в высшем образовании. Изучение российского и зарубежного опыта сочетания технологий с традиционными методами преподавания дает возможность увидеть цельную картину современных методов в сфере преподавания иностранных языков. Необходимо обозначить преимущества, риски, перспективные направления применения искусственного интеллекта. Систематизация опыта применения новых технологий и введения их в структурированный процесс высшей школы позволит развивать его потенциальные возможности с учетом теоретических и лингводидактических аспектов. При использовании новых инструментов в преподавании необходимо учитывать потенциальные и существующие проблемы для предотвращения нежелательных последствий введения новых направлений в сферу преподавания.
Материалами исследования являются публикации исследований и опыта применения искусственного интеллекта в педагогике высшей школы в рамках преподавания иностранных языков прежде всего в нелингвистических вузах. Важной особенностью материалов является их международный, межнациональный, межкультурный характер. Изучаемые статьи подобраны по тематическому принципу вне зависимости от того, где проводилось исследование. Особенно интересным представляется классификация накопленного опыта с точки зрения подходов применения нейросетей.
Методами исследования являются подбор, изучение и системный анализ научных публикаций и практических исследований по определенной тематике, обозначенной в материалах исследования. Сравнительная оценка опыта применения инструментов нейросетей и обобщение педагогического опыта интеграции в учебные программы систематизируют накопленный опыт и позволят сформулировать стратегии развития.
Результатом исследования является классификация современных тенденций лингводидактики иноязычного образования, систематизация способов оптимизации обучения за счет автоматизации проверки, персонализации заданий и развития коммуникативных навыков в сфере использования иностранных языков с использованием нейросетей и чат-ботов. Помимо классификации эффективного применения инструментов искусственного интеллекта приведена систематизация негативных характеристик и влияний нейросетей, которые требуют контроля достоверности данных, предотвращения плагиата и сохранения роли преподавателя как ключевого участника образовательного процесса.
Заключение. Таким образом, использование нейросетей является сферой обширного изучения в современной высшей школе с разветвленной системой новых подходов и методов. Перспективными направлениями признаны гибридные модели обучения, которые сочетают традиционные методы и современные технологии обучения. Особое внимание уделяется интеграции искусственного интеллекта с возможностями виртуальной реальности, несмотря на то, что в настоящее время использование этой технологии является трудоемкой и громоздкой.
Целью исследования является разработка методов реализации многоагентной системы сетевого предприятия в рамках микросервисной архитектуры цифровой платформы. В этой связи предлагаются методы реализации агентов с помощью сервисов, автоматизирующих функции производственных и бизнес-процессов, и сервисов, исполняющих функции цифровой платформы. В основе построения программных агентов положена структура административных оболочек активов, используемых в активном и проактивном режимах. Материалы и методы исследования. В качестве метода исследования предлагается использовать усовершенствованный метод функционального проектирования на основе архитектурных фреймворков консорциума промышленного интернета (IIRA) и платформы индустрии четвертого поколения (RAMI), российских государственных стандартов («Цифровые двойники», «Цифровая фабрика», «Умное производство»), а также метода анализа возможностей предприятия. Результаты. Основными результатами исследования являются построение схемы компонентного состава концептуальной модели цифровой платформы, алгоритмы формирования запроса на производство компонентов продукта и его оценки программными агентами цифровой платформы в форме диаграмм последовательности, Заключение. Полученные результаты позволяют повысить интероперабельность и гибкость конфигурации цепочек создания стоимости на основе сервисной реализации многоагентной системы.
Цель исследования. Современная система образования сегодня остро нуждается в педагогических кадрах, способных осуществлять учебный процесс, направленный на удовлетворение запросов и возможностей обучающихся. В структуре профессиональной готовности учителя-предметника за результативность образовательной деятельности отвечает его готовность учить. Цель работы заключается в описании модели готовности учить с позиций ментального подхода в системе непрерывного педагогического образования «психолого-педагогические классы – профессиональная педагогическая подготовка – повышение квалификации учителей».
Материалы и методы. Анализ отечественных и зарубежных исследований в области профессиональной готовности учителя и его готовности учить позволили определить, что готовность учить – это ценностно-мотивированная способность учителя решать образовательные задачи на основе его практико-теоретической подготовки, обусловленной и изменяющейся в соответствие с современным состоянием системы образования и науки в целом. Готовность учить основывается на осознании учителем процесса обучения, направленного на себя, и направленного на обучающихся. Опираясь на работы Р. Солсо, У. Найссера в области когнитивной психологии и предложенный ментальный подход Н. И. Паком к цифровой трансформации образования, в работе приводится информационная модель процесса обучения, которая послужила основанием описания структуры готовности учить на каждом уровне становления специалиста.
Результаты. Готовность учить включает 4 компонента: предметную, методическую, коммуникативную и рефлексивно-управленческую готовности. Предметная готовность заключается в содержании сформированных шаблонных ментальных схем (внутреннего мыслительного плана) предмета. Методическая готовность определяется через умение создавать шаблонные учебные материалы. Коммуникативная готовность – это умение объяснять или предъявлять учебный материал с опорой на обратную связь в виде распознанного мыслительного исполнения целей обучения и готовности памяти обучающегося. Рефлексивно-управленческая готовность определяет способность учителя распознавать фильтры восприятия и образовательных целей и предъявлять материал в соответствии с возможностями и запросами обучающихся. Под управлением понимается управление когнитивными качества обучающегося и управление собственной предметно-методической готовностью. Совершенствование традиционной модели формирования и развития готовности учить необходимо рассматривать, как надстройку над существующей, обладающей горизонтальной (внутренней) и вертикальной (межуровневой) преемственностью. Вертикальная преемственность реализуется через понимание значимости процесса обучения для каждого уровня подготовки, где для школьников главным показателем будет готовность учиться, для студентов – учиться учить, для учителей – учить учиться. Горизонтальная преемственность формирования готовности учить должна обеспечиваться за счет представления одной и той же учебной информации с учетом готовности памяти, т. е. на том языке, который может быть встроен в ментальную схему обучающихся.
Заключение. На основе полученных результатов коллективом авторов кафедры информатики и информационных технологий КГПУ им. В. П. Астафьева был разработан комплект учебников по информатике (издательство Лань), учитывающих ментальность современных учеников. В дальнейшем планируется разработка диагностического инструментария оценки уровня готовности учить в соответствии с уровневой подготовкой учителя, а также создания цифровой среды формирования и развития готовности учить «Педагогическая мастерская».