Публикации автора

Статья посвящена проблеме оценки универсальных компетенций, которые приобретают всё большее значение в условиях современных требований к выпускникам вузов. Рассматривается необходимость создания валидных и надёжных инструментов для измерения таких навыков, как критическое мышление, креативность, коммуникация и способность решать комплексные задачи. Приводится анализ доказательного дизайна, который предполагает интеграцию когнитивных теорий, инновационных образовательных технологий и психометрических моделей для достижения объективной оценки универсальных компетенций. Особое внимание уделяется методу доказательной аргументации, который опирается на использование сценарных заданий, контекстуально приближённых к реальным жизненным и профессиональным ситуациям. Метод доказательной аргументации акцентирует внимание на построении валидного аргумента, который связывает наблюдаемые действия студентов с заявляемыми выводами об уровне их компетенций. Метод позволяет не только фиксировать проявления знаний и навыков в приближённых к реальной жизни ситуациях, но и структурировать процесс разработки инструментов таким образом, чтобы полученные эмпирические результаты можно было обосновать теоретически. Важную роль в доказательном подходе играет процесс построения аргумента на основе собранных доказательств, что отличает данный подход от традиционных методов, где акцент делается на статистических и психометрических характеристиках тестов. Изложение основ метода проводится на примере инструмента по оценке критического мышления студентов вузов CT Test, который обладает доказанным психометрическим качеством. Данный инструмент прошёл апробацию более чем на 10 000 студентов российских вузов. В статье обосновывается, что внедрение инструментов, основанных на доказательном подходе, позволит значительно улучшить качество оценки универсальных компетенций у студентов, что делает данный подход перспективным для применения в образовательном процессе.

Критическое мышление рассматривается как один из ключевых образовательных результатов в университете, а его развитие - как важная цель высшего образования во всём мире. Однако вопрос о том, вносит ли университет вклад в развитие критического мышления студентов и насколько этот вклад существенен, остаётся открытым. Целью данной работы является изучение вклада образовательного поведения студентов в развитие критического мышления во время обучения в университете. Для этого используются данные двух волн лонгитюдного исследования, собранные в восьми селективных российских университетах (N = 888). Результаты исследования демонстрируют, что уровень критического мышления студентов вырос за год обучения, однако размер эффекта сравнительно небольшой. При этом ни один из аспектов образовательного поведения не приводит к увеличению уровня критического мышления, а такие аспекты как создание позитивного образа себя и участие во внеучебной активности, напротив, негативно связаны с развитием данного навыка. Наблюдаемые выводы могут быть объяснены спецификой организации учебного процесса в российских университетах, где по-прежнему превалируют пассивные педагогические практики. С опорой на полученные результаты в статье даётся ряд рекомендаций по развитию критического мышления у студентов.

По мере того как ИИ становится неотъемлемой частью образования и будущего рынка труда, важно понимать, как студенты воспринимают и используют его. В этом исследовании рассматривается проблема отношения российских студентов вузов к ИИ и изучается связь между их установками и реальными навыками эффективного использования ИИ. Для оценки представлений студентов об ИИ использован специально разработанный опросник, охватывающий четыре аспекта: интерес к ИИ, субъективный опыт использования ИИ, восприятие ценности ИИ в будущем и риски, связанные с ИИ. Навыки использования ИИ измерялись с помощью практического задания - создания эффективного запроса для большой языковой модели в рамках решения аутентичной рабочей задачи. Результаты показали, что многим студентам было трудно составлять такие запросы. Те, кто считал себя более опытным в использовании ИИ, показали лишь немногим лучшие результаты (r = 0,20), как и студенты с более выраженным интересом к ИИ (r = 0,12). Однако в целом связь между установками и реальными навыками была слабой. Студенты, рассматривающие ИИ как риск, давали более низкую его оценку как ценности для будущего (r = -0,09), но это не влияло на их интерес к ИИ или ощущение собственного опыта. В конечном итоге, несмотря на высокий интерес студентов к ИИ, их умение эффективно использовать его остаётся ограниченным.