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.