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.
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.
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.
AI’s growth has changed many areas, including higher education and the way students write academically. Students’ views of AI help models, on the other hand, are complicated and varied, depending on how they are used. This study focused on how students view AI-assisted models in academic writing. There were 157 students in this exploratory quantitative study. Researchers used Principal Component Analysis to reduce the number of factors in the data and the Rasch model to see how much students agreed on the different sorts of AI assistance. The results of the quantitative analysis indicate that all factor loadings exceed 0.5, suggesting a strong relationship between the variables. The model demonstrates an acceptable to satisfactory fit, though some indices are marginal (χ2/df = 2.631; RMSEA = 0.090 [CI: 0.074–0.11]; GFI = 0.860; AGFI = 0.820; CFI = 0.970; NFI/IFI/NNFI = 0.960). Additionally, student perceptions are reported to fall within the logit range of –1.14 to +1.63, reflecting varying degrees of agreement regarding the role of AI in academic writing. The results show that there are two AI function models in academic writing: AI-assisted idea generation and AI-enhanced academic writing quality, which possess 15 components. AI helps students generate ideas, develop content, organize their writing, refine their thoughts, and conduct research, depending on the sources. AI also helps with language accuracy, discourse coherence, and cohesion in texts, and style clarity and enhancements. The findings of this study indicate that students should employ AI not only for the technical components of writing but also to augment introspective, analytical, and argumentative methodologies.
Развитие цифровых технологий в экономике и социальной сфере меняет требования к подготовке выпускников высшей школы и усиливает спрос на междисциплинарные цифровые компетенции. При этом локальные решения отдельных университетов не всегда позволяют согласовать содержание подготовки с практическими запросами профессиональной среды, что повышает значение межвузовских форм координации. В статье анализируются межвузовские механизмы формирования цифровых компетенций на материале STEM-ориентированной образовательной экосистемы в сфере цифровой медицины, реализуемой в рамках совместной программы «IT-медицина» Карагандинского технического университета имени Абылкаса Сагинова и Медицинского университета Караганды. Цель исследования – выявить институциональные механизмы межвузовского взаимодействия и определить их роль в согласовании образовательных программ с профессиональными требованиями.
Методологическую основу составляет экосистемный подход и институционально-аналитическая интерпретация данных экспертного опроса работодателей (n = 35) и преподавателей (n = 70); респонденты могли выбирать несколько вариантов ответов. Для систематизации факторов устойчивости межвузовской модели использован SWOT-анализ. Результаты показывают, что устойчивость формирования цифровых компетенций обеспечивается не только обновлением содержания программ, но и институционально закреплёнными механизмами координации: согласованием учебных решений и матрицы компетенций, распределением ролей между университетами и интеграцией работодателей в практико-ориентированные форматы подготовки. Полученные выводы могут быть использованы при проектировании межвузовских программ и развитии механизмов сетевой координации в системе высшего образования, включая адаптацию подобных моделей в российском контексте.
Искусственный интеллект становится неотъемлемым элементом инженерной профессии и системы подготовки инженеров в эпоху Индустрии 4.0. Цель данного исследования – выявить, как студенты инженерных специальностей воспринимают влияние ИИ на будущее профессии: содержание труда и её социальный статус, включая перспективы занятости и доходов. Теоретической основой служит неовеберианский подход в социологии профессий, рассматривающий профессиональные группы как статусные, чьё положение на рынке труда определяется монополией на специализированные знания и компетенции. Эмпирическую базу составили опрос студентов технических вузов Москвы и Самары (N = 610, МГТУ им. Н. Э. Баумана, Московский политех, Самарский университет им. Королёва, 2024 г.) и полуструктурированные экспертные интервью с практикующими инженерами и представителями образовательных организаций (N = 5). Результаты показывают, что студенты воспринимают ИИ преимущественно как инструмент, оптимизирующий труд инженера, а не вытесняющий его. Вместе с тем социальные последствия внедрения ИИ – прежде всего перспективы занятости и уровень оплаты труда – оцениваются значительно менее оптимистично. Более разнообразное использование ИИ в учебно-профессиональной деятельности ассоциировано с большим оптимизмом относительно профессиональных перспектив. Делается вывод о том, что системе высшего инженерного образования необходимо не только интегрировать ИИ-инструменты в учебный процесс, но и формировать у студентов обоснованное позитивное видение перспектив профессии в инженерно-технологической экономике.
Статья представляет результаты двухлетнего лонгитюдного исследования (2023–2025 гг.), проведённого на выборке 50 студентов 1–2-го курсов Московского государственного института международных отношений (17 студентов немецкого направления, 33 – английского). На основе триангуляции методов (стандартизированные тесты речевых умений по CEFR, анкеты цифровой компетентности, анализ портфолио студентов, полуструктурированные интервью с 10 преподавателями и 20 студентами, рефлексивные нарративы) авторы исследовали влияние целенаправленной интеграции инструментов искусственного интеллекта на развитие иноязычных речевых умений и цифровой компетентности. Все участники исследования достигли уровня не ниже B2 по результатам ЕГЭ (≥ 75 баллов), что отражает селективный характер учреждения. Результаты показывают значимое улучшение всех четырёх речевых навыков (говорение Cohen’s d = 0,97, письмо d = 0,70, чтение d = 0,54, аудирование d = 0,48, все p < 0,01). На основе качественного анализа выявлена трёхэтапная эволюция ценностного отношения к ИИ: от техноскептицизма через прагматизм к интегративному пониманию. Авторы разработали матрицу цифровой ИИ-компетентности, определяющую четыре компоненты (когнитивная, деятельностная, аффективная, аксиологическая) и три уровня развития (новичок, практик, специалист). Выявлено, что студенты с более высокой цифровой компетентностью проявляют значительное улучшение речевых умений (корреляция с говорением r = 0,42, p = 0,002). Четыре паттерна использования ИИ выявлены и классифицированы; 71% студентов используют ИИ ответственно. Авторы показывают, что ценностное отношение к ИИ – критическое предусловие для эффективного использования технологий в контексте подготовки специалистов международного профиля. Практическая значимость: матрица компетентности может служить инструментом оценивания, дизайна курсов и подготовки преподавателей в контексте Образования 4.0.
- 1
- 2