AI-грамотность будущих педагогов: компоненты, вызовы и педагогические стратегии этичной интеграции искусственного интеллекта
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.18635099Ключевые слова:
искусственный интеллект, подготовка педагогов, AI-грамотность, цифровая трансформация, педагогическая этика, цифровые рискиАннотация
Статья посвящена концептуализации AI-грамотности будущих учителей в условиях стремительной
цифровой трансформации образования. На основе анализа международных исследований, нормативных доку-
ментов (UNESCO, OECD, EC) и научных публикаций 2020-2025 гг. разработана четырёхкомпонентная модель
AI-грамотности, включающая когнитивно-технологическую, педагогическую, этико-регулятивную и социально-эмоциональную
составляющие. Выявлены ключевые вызовы интеграции искусственного интеллекта в педаго-
гическое образование: отрыв теории от практики, риски алгоритмической предвзятости, угрозы академической
честности, цифровое выгорание и недостаточная подготовленность студентов к этичному использованию ИИ.
Сформулированы рекомендации по обновлению учебных планов подготовки будущих педагогов и разработке
стратегий формирования устойчивой и ответственной AI-грамотности
Библиографические ссылки
1. Braun, V., Clarke, V. (2021). Thematic analysis: A practical guide. London: Sage.
2. Davis, K., Calarco, J. (2022). A crisis of attention: Technology, stress, and burnout in education. Journal of Digital
Learning, 15(3), 112–128.
3. Druga, S., Vu, T., & Breazeal, C. (2023). AI literacy for all: What children need to know about artificial intelligence.
International Journal of Artificial Intelligence in Education, 33(1), 45–67.
4. Fleming, V., Noyes, J. (2021). Systematic conceptual research in education. Educational Research Review, 34, 100–
150.
5. Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2022). Artificial Intelligence in Education: Promises and implications for teaching
and learning. Boston: Center for Curriculum Redesign.
6. Long, D., Magerko, B. (2020). What is AI literacy? Competencies and design considerations. Proceedings of the 2020
CHI Conference, 1–13.
7. Narkabilova, G. P. (2024). Navigating the digital age: Enhancing digital literacy for inclusive progress. International
Journal of European Research Output, 3(1), 67–75.
8. Ng, D., Chan, C., Kwan, H. (2021). Developing AI literacy in teacher education. Computers & Education, 175, 104–320.
9. OECD. (2023). OECD framework for classifying AI systems. Paris: OECD Publishing.
10. Page, M. J., et al. (2021). PRISMA-2020 explanation and elaboration. BMJ, 372, n71.
11. Panisoara, G., Lazar, I., & Panisoara, I. (2021). Digital stress and burnout among teachers. Computers in Human
Behavior, 115, 106–624.
12. Redecker, C. (2018). European Framework for the Digital Competence of Educators: DigCompEdu. Luxembourg:
Publications Office of the European Union.
13. Tarafdar, M., Cooper, C., & Stich, J. (2019). The technostress trifecta – techno-eustress, techno-distress, and burnout.
Information Systems Journal, 29(2), 6–42.
14. Tondeur, J., Aesaert, K., Prestridge, S., & Consuegra, E. (2019). A multi-level analysis of ICT integration in teacher
education. Technology, Pedagogy and Education, 28(4), 395–411.
15. UNESCO. (2021). Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. Paris: UNESCO.
16. UNESCO. (2022). AI and Education: Guidance for Policy-Makers. Paris: UNESCO.
17. Zawacki-Richter, O., Marín, V., Bond, M., & Gouverneur, F. (2020). Systematic review of research on artificial intelligence
applications in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 17(1), 1–27.
18. AI-TPACK Model. (2023). Artificial intelligence pedagogical content knowledge: A conceptual update. Journal of
Technology and Teacher Education, 31(2), 205–224.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 MAKTABGACHA VA MAKTAB TA’LIMI JURNALI
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
