Персонализация учебных заданий в магистратуре психолого-педагогического профиля с использованием инструментов искусственного интеллекта

Введение

Развитие современного психолого-педагогического образования в магистратуре определяется сразу несколькими тенденциями: укреплением доказательного подхода (evidence-based education) [4], переходом к персонализированным образовательным траекториям [3; 5, с. 244-247] и активной интеграцией инструментов искусственного интеллекта (ИИ) в образовательный процесс [1; 2, с. 12-20]. В этих условиях от магистранта ожидается не только знание теории, но и готовность применять доказательные практики и цифровые инструменты для решения конкретных профессиональных задач в образовании, психолого-педагогическом сопровождении и управлении.

В такой ситуации становится особенно важной разработка курсов, которые:

• опираются на доказательный подход и критическую работу с данными;
• поддерживают индивидуальные образовательные траектории магистрантов с разным профессиональным профилем (педагог, психолог, методист, тьютор, управленец, исследователь);
• целенаправленно используют ИИ-инструменты для персонализации заданий, усиления обратной связи и формирования цифровых и метакомпетенций.

В статье рассматривается обновленная модель персонализации учебных заданий в магистерском курсе психолого-педагогического профиля «Доказательный подход в образовании» (на примере образовательной программы «Развитие личностного потенциала: персонализация и цифровизация», реализуемой на базе Московского городского педагогического университета).

Модель ориентирована на:

• интеграцию доказательного подхода с задачами психолого-педагогической практики;
• системное использование цифровых и ИИ-инструментов на всех этапах работы с магистрантами;
• поддержку ответственного и этичного использования ИИ в профессиональной деятельности.

Модель включает три взаимосвязанных блока:

1. Диагностический – определение стартовых позиций, профессионального профиля и индивидуального запроса магистранта с использованием цифровых и ИИ-инструментов.
2. Содержательно-процессуальный – проектирование и реализация персонализированных заданий с учетом психолого-педагогического контекста и профиля магистранта.
3. Оценочно-рефлексивный – фиксация индивидуального прогресса, формирование цифрового портфолио и осмысление роли доказательного подхода и ИИ в будущей профессиональной деятельности.

Ключевая идея – построение индивидуальной траектории внутри общего содержательного ядра курса с опорой на данные диагностики и сопровождаемое интеллектуальными цифровыми помощниками.

1. Диагностический блок: стартовая точка, профессиональный контекст и запрос магистранта.

Диагностический блок служит основой для персонализации заданий. Его задачи:

• выявить профессиональный контекст магистрантов (образовательная организация, целевая аудитория, специфика деятельности);
• определить их целевые профессиональные роли (педагог, психолог, тьютор, методист, управленец, исследователь и др.);
• зафиксировать исходный уровень методологической и исследовательской компетентности;
• обнаружить индивидуальные образовательные запросы, связанные с доказательным подходом и использованием ИИ в профессиональной практике;
• собрать данные для алгоритмической (в том числе ИИ-поддерживаемой) маршрутизации заданий.

2. Содержательно-процессуальный блок: персонализированные задания с ИИ-поддержкой

Общее ядро курса

Независимо от профиля, все магистранты осваивают единое теоретико-методологическое ядро:

• основы доказательного подхода в образовании и психологии развития;
• уровни доказательности и типы исследований;
• принципы критического мышления и научного скептицизма;
• этические стандарты в исследованиях с участием детей и взрослых;
• основы ответственного использования ИИ в образовании и психолого-педагогической практике (приватность, защита данных, недопустимость подмены профессиональной экспертизы ИИ).

Примеры инвариантных заданий:

• работа с глоссарием: составление и уточнение определений ключевых понятий;
• поиск 1-2 систематических обзоров по заданной теме (например, «эффективность программ развития саморегуляции у детей»), их краткий анализ;
• задание на распознавание и обсуждение ограничений исследований (выборка, дизайн, контекст).

Магистранты осваивают и базовую работу с ИИ:

• формулировка запросов к ИИ для поиска литературы и генерации вопросов;
• критическая оценка ИИ-ответов (проверка ссылок, выявление «галлюцинаций», уточнение формулировок);
• обсуждение рисков и рамок использования ИИ в учебных и профессиональных задачах.

Персонализированные задания: дифференциация по профилю и уровню.

На основе диагностического профиля курс предлагает магистранту набор заданий, которые:

• связаны с его реальным профессиональным контекстом;
• различаются по уровню методологической сложности;
• включают уровневую и вариативную интеграцию ИИ.

3. Оценочный и рефлексивный блок: цифровое портфолио и защита индивидуальной траектории

Цели оценочно-рефлексивного блока:

• зафиксировать динамику освоения доказательного подхода и навыков работы с ИИ;
• показать, как полученные знания и умения встраиваются в реальный профессиональный контекст;
• стимулировать рефлексию над границами и возможностями ИИ в психолого-педагогической деятельности;
• обеспечить преемственность между курсом и будущей выпускной квалификационной работой (ВКР).

Итоговая аттестация: защита портфолио.

Итоговая аттестация по курсу строится в формате защиты цифрового портфолио, где магистрант:

• демонстрирует освоение теоретических основ доказательного подхода;
• показывает, как он применяет их к своему профессиональному запросу;
• аргументирует свои решения (методические, исследовательские, управленческие, тьюторские);
• объясняет, как и зачем использовал ИИ, какие ограничения осознает.

Критерии оценивания:

• связность и целостность представленных артефактов;
• глубина методологического и этического анализа;
• степень опоры на научные данные;
• качество и осознанность интеграции ИИ;
• соответствие выбранных решений профессиональному профилю.

Обсуждение

Представленная модель персонализации учебных заданий в курсе магистратуры психолого-педагогического профиля интегрирует:

• доказательный подход – как основу для анализа и проектирования программ;
• персонализированное обучение – через диагностику, профилирование и индивидуальные траектории;
• цифровизацию и ИИ – как инструменты усиления персонализации, аналитики и моделирования профессиональных ситуаций.

Выделение диагностического блока позволяет перейти от усредненного сценария освоения курса к гибким маршрутам, связанным с реальными профессиональными задачами магистрантов.

Содержательно-процессуальный блок дифференцирует задания по профилям и уровням сложности, обеспечивая:

• развитие практико-ориентированных компетенций у педагогов и психологов;
• формирование управленческих и аналитических компетенций у администраторов и методистов;
• углубление исследовательских и цифрово-аналитических навыков у будущих ученых и аналитиков;
• развитие тьюторских и сопроводительных компетенций в условиях персонализированного обучения.

Системное использование ИИ-инструментов:

• расширяет возможности моделирования профессиональных ситуаций (симуляции диалогов, кейсы, сценарии);
• поддерживает персонализацию заданий (адаптация под профиль, помощь в поиске данных и литературы);
• формирует критическое и этичное отношение к ИИ (через рефлексию, фиксацию использования и разбор ошибок ИИ).

Оценочно-рефлексивный блок в форме цифрового портфолио позволяет:

• рассматривать результаты курса как целостную «доказательную траекторию» развития магистранта;
• напрямую связывать задания курса с будущей ВКР и профессиональными проектами;
• сделать ИИ-грамотность и доказательную культуру не абстрактными темами, а реальными практиками магистранта.

Заключение

Модель персонализации учебных заданий в магистерском курсе психолого-педагогического профиля с использованием инструментов искусственного интеллекта показывает потенциал:

• трехблочной структуры (диагностика – персонализированное содержание – оценка и рефлексия);
• гибкого сочетания инвариантного ядра и вариативных заданий, ориентированных на профессиональные профили магистрантов;
• осмысленной интеграции ИИ как инструмента разработки кейсов, поддержки анализа и сопровождения рефлексии.

Персонализация достигается за счет:

• учета профессионального контекста и реальных задач магистрантов;
• вариативности глубины и типа заданий (от прикладных до методологически сложных);
• связки заданий с будущими исследовательскими и практико-ориентированными проектами (включая ВКР);
• формирования цифровой и ИИ-грамотности как неотъемлемой части профессиональной компетентности.

Перспективы развития модели:

• эмпирическая оценка влияния персонализированных маршрутов и ИИ-поддержки на качество формирования доказательных практик у выпускников;
• расширение спектра ИИ-инструментов (адаптивные обучающие системы, рекомендательные сервисы, автоматизированные аналитические модули);
• разработка методических рекомендаций и этических регламентов по использованию ИИ в магистратуре психолого-педагогического профиля.

Такая модель может служить ориентиром для обновления магистерских программ, стремящихся сочетать научную обоснованность, персонализацию обучения и ответственное использование ИИ.