Использование искусственного интеллекта для формирования и оценки образовательных траекторий магистрантов в рамках учебного курса

Введение

Современное высшее образование, особенно на уровне магистратуры, характеризуется повышенными требованиями к развитию у студентов критического мышления, исследовательских навыков, способности к самостоятельной работе и решению комплексных профессиональных задач. В этих условиях традиционные форматы итогового контроля (экзамен, зачет) становятся недостаточными для валидной оценки сформированности компетенций. Преподаватель сталкивается с необходимостью анализировать объемные творческие работы (эссе, проекты, исследовательские отчеты), что отнимает значительное время и может страдать от субъективности.

Цель данной статьи заключается в анализе и систематизации подходов к применению технологий ИИ как ассистивных инструментов для глубокой и непрерывной оценки освоения магистрантами учебного курса, переходя от констатации результата к управлению процессом обучения.

На основе анализа отечественных [1, с. 9-36; 2, с. 24-31; 3, с. 15-28; 4, с. 45056] и зарубежных [5, с. 27-36; 6, с. 104-121; 7; 8, с. 39] исследований была разработана многоуровневая модель применения ИИ для оценки в магистратуре, которая включает четыре взаимосвязанных уровня.

1. Оценка академических письменных работ – использование NLP-моделей для:

• анализа структуры и логики (проверка соответствия работы академическим стандартам (наличие введения, постановки задачи, выводов);
• оценки аргументации и глубины (выявление силы аргументов, использования теоретических источников, уровня критического анализа);
• диагностики стиля и ясности изложения (анализ сложности предложений, лексического разнообразия, клишированности);
• формирования предварительной обратной связи (генерация автоматических комментариев по выявленным слабым местам (например: «В данном разделе аргумент не подкреплен ссылкой на источник», «Заключение не суммирует ключевые выводы»).

2. Мониторинг проектной и исследовательской деятельности:

• анализ активности в командных чатах для оценки вклада каждого участника;
• оценка логики и этапности выполнения проекта;
• сопоставление заявленных целей проекта с достигнутыми результатами с помощью контент-анализа.

3. Анализ вовлеченности и академических рисков:

• агрегация данных из LMS (время, проведенное на платформе, активность на форумах, своевременность сдачи заданий);
• прогнозная аналитика – выявление студентов с высоким риском неуспеваемости на основе цифрового следа для своевременного вмешательства тьютора.

4. Формирование индивидуальной образовательной траектории:

На основе данных со всех уровней система может рекомендовать студенту дополнительные материалы (статьи, курсы), темы для углубленного изучения или развивать конкретные навыки.

Также оценка освоения магистрантами учебного курса может быть дополнена цифровыми следами.

1. Следы в системе управления обучением (LMS, Moodle и т. д.):

• логи доступа (время, частота и длительность посещений курса, конкретных модулей, разделов);
• взаимодействие с контентом (какие лекции (видео/текст) открывались, сколько времени на них затрачено, на каких моментах были паузы или перемотки; скачивание материалов);
• выполнение заданий (загружено вовремя, с опозданием, количество попыток, история изменений в документах, результаты автоматических тестов);
• социальное взаимодействие (активность на форумах – количество и длина сообщений, ответы другим, «лайки», сетевой анализ – кто с кем взаимодействует, участие в групповых чатах);
• реакция на обратную связь (заходил ли студент после получения оценки или комментариев преподавателя, вносил ли правки).

2. Следы во время синхронной (онлайн) активности:

• видеоконференции (Zoom, Teams) (присутствие, длительность, участие в голосованиях, использование функций (поднятие руки, чат, реакции), активность в текстовом чате во время лекции;
• совместная работа в реальном времени (история редактирования документов – кто, что и когда добавил или изменил).

3. Следы из внешних академических ресурсов (при интеграции):

• электронные библиотеки и базы данных – Scopus, Web of Science, eLibrary – история поиска, просмотренные статьи, скачанные публикации, созданные подборки;
• онлайн-курсы (Coursera, Stepik) – прогресс в прохождении дополнительных материалов, рекомендованных преподавателем.

4. Метаданные и производные показатели:

• показатели вовлеченности – композитный индекс, объединяющий активность в LMS, на вебинарах и в социальном взаимодействии.
• показатели регуляции обучения – регулярность работы (учится ли равномерно или «штурмом» перед дедлайном), планирование, реакция на обратную связь.
• показатели социально-когнитивного присутствия – глубина вопросов в чате, способность вести конструктивную дискуссию, уровень аргументации в эссе (анализируется NLP-моделями).
• показатели трудностей – многократные просмотры одного и того же фрагмента лекции, повторяющиеся ошибки в тестах, частое обращение к справочным материалам в момент выполнения задания.

Заключение

Применение искусственного интеллекта для оценки освоения магистерских курсов представляет собой качественный скачок в высшем образовании. Оно позволяет перейти от эпизодического контроля к непрерывной диагностике и поддержке, максимально персонализировать учебный процесс и высвободить время педагога для творческого взаимодействия со студентами. Успешная интеграция требует не только технологической инфраструктуры, но и пересмотра педагогических подходов, а также внимательного отношения к этическим вопросам. Дальнейшие исследования должны быть направлены на разработку отраслевых стандартов и методик валидации ИИ-инструментов для различных дисциплин.