Педагогическое взаимодействие как «полилог» смыслов: к проблеме субъектности личности при работе с интеллектуальными системами

Актуальность. В условиях новой образовательной реальности, опосредованной инструментами искусственного интеллекта (ИИ), ключевая педагогическая категория – «педагогическое взаимодействие» – оказывается все менее востребованной в качестве предмета научного исследования, что затрудняет осмысление практики и препятствует развитию научной мысли, особенно в областях, связанных с языком, смысловым взаимодействием и речевым общением. Цель исследования – осмысление специфики современного образовательного процесса и его ключевой характеристики – педагогического взаимодействия, опосредованного инструментами ИИ.

Материалы и методы. Применялся анализ научно-педагогического дискурса, продуктов педагогической деятельности, работ обучающихся; проводились наблюдение за образовательным процессом, опрос участников пилотного исследования, экспертная оценка данных.

Результаты исследования. Определен функционал субъектов образовательного процесса в пространстве ИИ, выявлены проблемные зоны педагогического взаимодействия как фактора смыслообразования, дана оценка потенциала субъектности сторон смыслового взаимодействия, опосредованного ИИ. Полученные результаты прошли проверку в образовательной практике – в рамках пилотного обучения, направленного на апробацию сценария смыслового педагогического взаимодействия в формате «полилога» смыслов. Установлено два стабильных показателя: количество участников, отдающих предпочтение формату изучения ИЯ, опосредованному инструментами ИИ, и полагающих, что ИИ может полностью заменить преподавателя ИЯ в вузе (20 %), и количество участников, исключающих для себя такую возможность (36 %). Группа первоначально не определившихся с ответом (44 %) в ходе опытного обучения сократилась на 24 % (до 20 %) за счет увеличения количества тех, кто не считает формат взаимодействия с ИИ для себя предпочтительным.

Выводы. Педагогические «риски» для субъектов смыслового взаимодействия в пространстве ИИ связаны преимущественно с ненадежностью данных, предвзятостью содержания в продуктах, генерируемых ИИ; девальвацией педагогических смыслов. При этом исследование показало, что лингводидактика обладает уникальными возможностями для организации полисубъектного смыслового взаимодействия в контуре ИИ, актуализации «полилога» смыслов, интеграции и мультипликации социально значимых и личностных смыслов на междисциплинарной основе, что представляет значительный исследовательский интерес.

1. Ashok M. et al. Ethical framework for Artificial Intelligence and Digital technologies // International Journal of Information Management. 2022. № 62, 102433. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2021.102433

2. O'Dea X., O'Dea, M. Is Artificial Intelligence Really the Next Big Thing in Learning and Teaching in Higher Education? // A Conceptual Paper. Journal of University Teaching and Learning Practice. 2023. Vol. 20. №. 5. https://doi.org/10.53761/1.20.5.05.

3. Xu W., Ouyang F. A systematic review of AI role in the educational system based on a proposed conceptual framework // Education and Information Technologies. 2022. №. 27. P. 4195-4223. https://doi.org/10.1007/s10639-021-10774-y

4. Константинова Л.В., Ворожихин В.В., Петров А.М. и др. Генеративный искусственный интеллект в образовании: дискуссии и прогнозы // Открытое образование. 2023. №27(2). С. 36-48. https://doi.org/10.21686/1818-4243-2023-2-36-48

5. Сысоев П.В. Искусственный интеллект в образовании: осведомленность, готовность и практика применения преподавателяими высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 10. С. 9-33. DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33

6. Cысоев П.В., Филатов Е.М. Чат-боты в обучении иностранному языку: преимущества и спорные вопросы // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28. № 1. С. 66-72. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-1-66-72

7. Berendt B. et al. AI in education: learner choice and fundamental rights // Learning Media and Technology. 2020. Vol. 45. № 3. P. 312-324. https://doi.org/10.1080/17439884.2020.1786399

8. Holmes W. et al. Ethics of AI in education: Towards a community-wide framework // International Journal of Artificial Intelligence in Education. 2021. Vol. 32. P. 504-526. https://doi.org/10.1007/s40593-021-00239-1

9. Malinka K. et al. On the Educational Impact of ChatGPT: Is Artificial Intelligence Ready to Obtain a University Degree? // Proceedings of the 2023 Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education. 2023. Vol. 1 (ITiCSE 2023). Association for Computing Machinery. NY, P. 47-53. https://doi.org/10.1145/3587102.3588827

10. Waltzer T. et al. Testing the Ability of Teachers and Students to Differentiate between Essays Generated by ChatGPT and High School Students // Human Behavior and Emerging Technologies. 2023. №. 1. P. 1-9. https://doi.org/10.1155/2023/192398

11. Клочихин В.В. Корпусные технологии искусственного интеллекта в обучении сочетаемости слов и исследовательской работе // Иностранные языки в школе. 2023. № 3. С. 39-46. https://elibrary.ru/jfylhf

12. Сысоев П.В., Золотов П.Ю. Формирование прагматической компетенции студентов на основе корпусных технологий // Язык и культура. 2020. № 51. С. 229-246. https://doi.org/10.17223/19996195/51/12, https://elibrary.ru/qmhhsr

13. Яроцкая Л.В., Алейникова Д.В. Лингводидактическая проекция социально-гуманитарной сферы в контуре искусственного интеллекта: монография. Москва: Изд-во Триумф, 2024. 164 c. DOI 10.29039/978-5-94472-207-2-07-2024

14. Лёвин Б.А., Пискунов А.А., Поляков В.Ю., Савин А.В. Искусственный интеллект в инженерном образовании // Высшее образование в России. 2022. Т. 31. № 7. С. 79-95. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2022-31-7-79-95

15. Feuerriegel S., Shrestha Y.R., von Krogh G., Zhang C. Bringing artificial intelligence to business management // Nature Machine Intelligence. 2022. Vol. 4. P. 611-613. https://doi.org/10.1038/s42256-022-00512-5