Синтез традиционного и цифрового: усиление системно-
деятельностного подхода с помощью генеративного ИИ
Сережникова Юлия Сергеевна
Аннотация: В статье рассматриваются возможности интеграции генеративного искусственного интеллекта в образовательный процесс как средства усиления системно-деятельностного подхода. Анализируются дидактические преимущества использования ИИ-технологий для создания персонализированной образовательной среды, развития критического мышления и формирования универсальных учебных действий. Представлены практические рекомендации по методическому сопровождению использования генеративного ИИ на различных этапах учебной деятельности.
Ключевые слова: генеративный искусственный интеллект, системно-деятельностный подход, цифровая дидактика, персонализация образования, универсальные учебные действия, критическое мышление.
Введение
Современная образовательная парадигма, основанная на принципах системно-деятельностного подхода, требует поиска новых эффективных инструментов организации учебной деятельности. Быстрое развитие технологий генеративного искусственного интеллекта открывает уникальные возможности для создания принципиально новой образовательной среды, способной кардинально усилить реализацию ключевых положений ФГОС.
Генеративный ИИ перестает быть просто технологической инновацией, становясь мощным дидактическим ресурсом, позволяющим преодолеть ограничения традиционной классно-урочной системы. Его интеграция в образовательный процесс создает условия для подлинной персонализации обучения, развития критического мышления и формирования сложных метапредметных компетенций, что полностью соответствует целям и задачам системно-деятельностного подхода.
Теоретические основания интеграции ИИ в системно-деятельностный подход
Системно-деятельностный подход, являясь методологической основой современного образования, предполагает переход от пассивного усвоения знаний к активной учебной деятельности, в процессе которой учащиеся самостоятельно открывают новые знания и осваивают способы действия. Интеграция генеративного ИИ в этот процесс позволяет решить несколько фундаментальных педагогических задач:
Персонализация учебных материалов. Генеративный ИИ способен создавать учебный контент, адаптированный к индивидуальным особенностям, интересам и уровню подготовки каждого ученика. Это позволяет реализовать принцип дифференциации на качественно новом уровне, предлагая учащимся задания и материалы, релевантные их личному образовательному маршруту.
Создание аутентичных учебных ситуаций. Технологии ИИ позволяют моделировать сложные, приближенные к реальности проблемные ситуации, которые служат содержательной основой для учебной деятельности. Учащиеся получают возможность работать с контекстно-обусловленными задачами, требующими не механического воспроизведения знаний, а их творческого применения.
Развитие рефлексивных способностей. Работа с контентом, созданным ИИ, требует от учащихся постоянной рефлексии, проверки достоверности информации, оценки ее соответствия поставленным задачам. Это превращает учебный процесс в исследовательскую деятельность, где критическое осмысление становится необходимым условием успеха.
Дидактические возможности генеративного ИИ в учебной деятельности
Практическая реализация потенциала генеративного ИИ в рамках системно-деятельностного подхода возможна на различных этапах учебной деятельности:
Мотивационно-целевой этап. Использование сгенерированных видеообращений, анимированных персонажей или интерактивных сценариев позволяет создавать мощный эмоциональный и познавательный интерес к учебной теме. Учащиеся погружаются в учебную ситуацию через личностно значимый для них контекст, что обеспечивает естественную мотивацию к деятельности.
Поисково-исследовательский этап. Генеративный ИИ выступает как инструмент для создания уникальных исследовательских материалов – специализированных текстов, наборов данных для анализа, противоречивых источников информации. Учащиеся учатся работать с информацией, выявлять закономерности, формулировать гипотезы и проверять их достоверность.
Этап учебного моделирования. Технологии ИИ позволяют создавать сложные динамические модели изучаемых процессов и явлений, с которыми учащиеся могут взаимодействовать, изменяя параметры и наблюдая результаты. Это превращает абстрактные знания в наглядные, доступные для практического исследования объекты.
Рефлексивно-оценочный этап. Генеративный ИИ может создавать персонализированные задания для самоконтроля, формировать индивидуальные рекомендации для дальнейшей работы, помогать учащимся анализировать свои образовательные траектории. Это способствует развитию метапредметных умений самоорганизации и самоконтроля.
Методические аспекты использования генеративного ИИ
Эффективная интеграция генеративного ИИ в образовательный процесс требует решения ряда методических задач:
Проектирование учебных ситуаций. Учителю необходимо научиться создавать педагогические сценарии, в которых использование ИИ становится не самоцелью, а естественным элементом учебной деятельности. Это требует переосмысления традиционной структуры урока и разработки новых форматов организации учебного процесса.
Формирование промпт-компетенции. Ключевым умением как для учителя, так и для учащихся становится способность формулировать эффективные запросы к ИИ-системам. Обучение искусству промптинга – созданию точных, содержательно насыщенных запросов – становится новой важной задачей современного образования.
Развитие критического мышления. Работа с контентом, созданным ИИ, требует формирования особого типа критического отношения – способности оценивать не только достоверность информации, но и ее педагогическую целесообразность, соответствие учебным задачам, потенциальное влияние на образовательные результаты.
Организация учебного сотрудничества. Использование ИИ создает новые возможности для организации групповой работы – от совместного создания промптов до коллективного анализа и оценки сгенерированных материалов. Это требует разработки специальных protocols учебного взаимодействия.
Педагогические риски и ограничения
Несмотря на значительный потенциал, интеграция генеративного ИИ в образовательный процесс связана с определенными рисками:
Риск дегуманизации образования. Чрезмерное увлечение технологиями может привести к обеднению живого общения между участниками образовательного процесса, что противоречит социальной природе обучения.
Проблема достоверности информации. Генеративный ИИ может создавать убедительно выглядящие, но содержательно ошибочные материалы, что требует развития у учащихся особых навыков верификации информации.
Угроза интеллектуальной пассивности. Неправильная организация работы с ИИ может привести к тому, что учащиеся начнут воспринимать его как инструмент для быстрого получения готовых решений, а не как средство для развития собственного мышления.
Неравенство доступа. Различия в техническом оснащении и цифровой грамотности могут усугубить образовательное неравенство между разными группами учащихся.
Заключение
Интеграция генеративного искусственного интеллекта в образовательный процесс открывает новые горизонты для реализации системно-деятельностного подхода. Правильно организованная работа с ИИ-технологиями позволяет создать образовательную среду, в которой учащиеся становятся активными субъектами учебной деятельности, способными к самостоятельному познанию, критическому осмыслению информации и творческому решению сложных задач.
Перспективы дальнейшего развития этого направления связаны с созданием целостной дидактической системы, органично сочетающей традиционные педагогические подходы с новыми технологическими возможностями. Такой синтез позволит не просто модернизировать отдельные аспекты образовательного процесса, а создать принципиально новую модель обучения, адекватную вызовам цифровой эпохи и соответствующую целям развития личности в XXI веке.
Список литературы:
Асмолов А.Г. Системно-деятельностный подход в разработке стандартов нового поколения. М.: Просвещение, 2019.
Патаракин Е.Д. Цифровые инструменты в образовании: от потребления к созиданию. М.: Национальное образование, 2022.
Фрумин И.Д. Цифровая трансформация образования: вызовы и возможности. М.: Издательский дом ВШЭ, 2021.
Hwang G.-J. Vision and challenges of AI in education // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2023. Vol. 4.
Kasneci E. et al. ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education // Learning and Individual Differences. 2023. Vol. 103.
Molenaar I. The concept of hybrid human-AI regulation: Exemplifying how to support young learners' self-regulated learning // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2022. Vol. 3.
Автор(ы): Сережникова Юлия Сергеевна
Приложения: