Модель принятия решений преподавателем-гуманитарием при интеграции ИИ в образовательный процесс

В статье представлена комплексная теоретическая модель, описывающая факторы принятия решений преподавателями гуманитарных дисциплин относительно интеграции инструментов искусственного интеллекта (ИИ) в образовательный процесс. Модель интегрирует технологическое измерение, включающее тип ИИ-инструмента, его функциональность и интерфейс, с социально-психологическим, охватывающим нормативное давление, профессиональную идентичность и атрибуцию ответственности. Вводится и обосновывается концепция «гибридного агентства» как распределения задач и ответственности между преподавателем и алгоритмической системой, направленной на минимизацию когнитивного диссонанса и сопротивления инновациям. На основе предложенной модели сформулированы практические рекомендации для разработки EdTech-решений, методистов и руководителей образовательных программ, касающиеся проектирования интерфейсов, организационных сценариев внедрения и формирования доверия к технологиям. Статья носит теоретико-методологический характер и задает вектор для дальнейших эмпирических исследований в области цифровой трансформации гуманитарного образования. 

Введение

Цифровая трансформация образования, усиленная стремительным развитием генеративного искусственного интеллекта (ИИ), представляет собой один из ключевых трендов современности. Однако в сфере гуманитарных дисциплин этот процесс сталкивается с существенными барьерами, носящими не столько технологический, сколько социально-психологический характер. (Громыко, 2023; Король, 2022). Наблюдается выраженный разрыв между объективными технологическими возможностями ИИ-инструментов и реальным уровнем их adoption (англ. «принятие», «освоение») преподавателями-гуманитариями. (Белоусова, 2023).

Данное противоречие актуализируется проблему исследования глубинных механизмов принятия решений педагогами о внедрении инноваций. Гипотеза настоящей работы состоит в том, что ключевыми барьерами для интеграции ИИ в гуманитарное образование являются угрозы профессиональной идентичности, дилеммы атрибуции ответственности за образовательный результат и низкий уровень доверия к алгоритмическим системам как к полноправному участнику педагогического процесса. (Асмолов, 2019; Zuboff, 2015).

Цель статьи – разработка комплексной теоретической модели принятия решений об интеграции ИИ, синтезирующей технологические и социально-психологические факторы.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи: во-первых, проводится анализ технологического и психологического компонентов модели; во-вторых, вводится и обосновывается концепция «гибридного агентства»; в-третьих, формулируются практические рекомендации для всех акторов образовательного процесса; в-четвертых, определяются перспективные направления для дальнейших исследований.

Обзор предлагаемой модели: интеграция технологического и психологического измерений

Предлагаемая модель рассматривает процесс принятия решений преподавателем как многокомпонентную систему, на которую воздействуют два ключевых блока факторов.

Технологический блок основывается на адаптации классической модели принятия технологий (Technology Acceptance Model, TAM) (Selwyn, 2022) к контексту гуманитарного образования. Он включает: 1) классификацию ИИ-инструментов по типу решаемой педагогической задачи: генерация контента, анализ данных, оценка, персонализация обучения; 2) воспринимаемую полезность (англ. perceived usefulness) – степень, в которой преподаватель верит, что использование ИИ повысит эффективность его труда; 3) воспринимаемую легкость использования (англ.- perceived usefulness) – степень уверенности в том, что применение инструмента не потребует чрезмерных усилий.

Социально-психологический блок является центральным для понимания специфики гуманитарного образования и включает три основных конструкта:

1. Нормативное давление и информационное влияние. Решение может приниматься под влиянием административного предписания или моды (нормативное давление) либо на основе рациональной оценки преимуществ технологии (информационное влияния).

2. Угроза профессиональной идентичности. Внедрение ИИ может восприниматься как деквалификация, подрыв уникальных компетенций гуманитария: интерпретации, критического мышления, этической оценки.

3. Дилемма атрибуции ответственности. Возникает ключевой вопрос: кто несет ответственность за ошибку или этический промах – преподаватель, принявший решений на основе рекомендации ИИ, или разработчик алгоритма. Разрешение этой дилеммы лежит в плоскости «гибридного агентства».

Взаимодействие блоков носит динамичный характер. Так, характеристики технологии (например, непрозрачность алгоритма – «эффект черного ящика») напрямую усиливают психологические барьеры (тревогу, недоверие), в то время как объяснимый ИИ, напротив, способствует их снижению (Василюк, 2025; Гаирбекова, 2021).

Концепция «гибридного агентства» как основа проектирования образовательных систем с ИИ

Концепция «гибридного агентства» предлагается в качестве ключевого механизма преодоления выявленных социально-психологических барьеров. Она предлагает рассматривать не замену человека алгоритмом, а перераспределение функций и зон ответственности в системе «преподаватель-ИИ-инструмент-студент».

Принципами такого распределения являются алгоритм и преподаватель, где алгоритм берет на себя задачи, связанные с масштабируемостью, обработкой больших данных, рутинными операциями (проверка грамматики, первичный анализ текстов, генерация шаблонных материалов); а преподаватель фокусируется на деятельности, требующей смысловой интерпретации, критической оценки, этического выбора, эмпатической коммуникации и педагогического творчество. (Лавренова, 2024; Петровский, 1996)

Визуализация модели представляет собой схему взаимодействия, где выделяются точки принятия решений и контроля: преподаватель делегирует ИИ определенную задачу, получает результат, осуществляет его верификацию, критическую оценку и адаптацию, после чего использует в педагогическом процессе. Это позволяет преподавателю сохранять конечный контроль и ответственность, минимизируя когнитивный диссонанс. (Калинушкина, 2023; Сердитова, 2020).

Ключевой задачей становится формирование «гибридной» профессиональной идентичности, трансформирующей угрозу в ресурсность. Этот процесс может быть поддержан путем трех вариантов модификаций:

- перераспределение роли от «транслятора знаний» к «куратору цифровых сред», задача которого состоит в том, чтобы научить студентов критически отбирать и оценивать информацию, сгенерированную нейросетью;

- смещение фокуса от «инструктора» к «интерпретатору и наставнику», развивающему у студентов метакогнитивные навыки работы с алгоритмизированным контентом;

- превращение из «индивидуального мастера» в «архитектора образовательного опыта», проектирующего траектории, где ИИ является одним из инструментов наравне с традиционными методами.

Теоретическую модель можно гипотетически применить к образовательному и методологическому процессу в гуманитарных дисциплинах, иллюстрирующих описанные принципы «гибридного агентства»:

1. Филология. Языковая модель используется для генерации альтернативных вариантов перевода литературного текста. Задача преподавателя и студентов состоит в том, чтобы провести сравнительный анализ, обсудить нюансы смысла, эстетические и стилистические особенности каждого варианта, тем самым углубляя понимание оригинала и развивая критическое мышление. Так, в МГИМО создали интеллектуального роботизированного ассистента преподавателя (ЛИРА) на базе ИИ. Он предназначен для автоматизации и совершенствования подготовки учебных материалов по иностранным языкам. (https://mgimo.ru/about/news/main/lira/)

2. История. Нейросети поручается сгенерировать описания одного исторического события (например, периода Холодной войны) с разных, антагонистических идеологических позиций. Студенты под руководством преподавателя проводят критический анализ источников, выявляют предвзятость алгоритма и отрабатывают навыки критического осмысления источников.

3. Философия. ИИ применяется для создания структуры эссе или генерации контраргументов к тезисам студентов. Последующая работа заключается в опровержении этих аргументов, оттачивании собственной логики и построения более убедительной аргументации, что переводит учебный процесс на более высокий когнитивный уровень.

Практические импликации для разработчиков, методистов, преподавателей.

На основе предложенной модели формулируются рекомендации для различных групп акторов.

Для разработчиков EdTech-решений предлагаются следующее подходы:

- приоритет в проектировании должен отдаваться принципам объяснимого ИИ, обеспечению прозрачности, интерпретируемости и понятности работы алгоритма для пользователя с гуманитарным профилем;

- интерфейсы должны предоставлять возможность легкого вмешательства, коррекции и переопределения результата, полученного от ИИ, усиливая уверенность в контроле и агентности преподавателя;

- необходимо разрабатывать понятные и детализированные отчеты о работе системы, избегая профессиональной технической лексики.

Администрации образовательных учреждений и методическому корпусу сотрудников рекомендуется применить:

- практики «мягкого» внедрения для использования ИИ, при которых преподаватели могли бы обмениваться опытом, прорабатывать сомнения и формировать новые коллективные смыслы;

- разработку и внедрение этических кодексов использования ИИ в образовательном процессе с четким разграничением зон ответственности человека и алгоритма;

- инвестировать в программы повышения квалификации, направленные не только на технический тренинг, а на формирование «гибридной» педагогической компетентности.

Профессорско-преподавательскому составу предлагается рассмотреть framework для оценки ИИ-инструмента через оценку таких параметров, как соответствие нейросети конкретной педагогической задаче, уровень потенциальных рисков (с учетом этических), степень необходимого вмешательства и контроля со стороны педагога. (Леонтьев, 2005; Сорокова, 2022; Радчикова и др., 2023).

Заключение и перспектива исследования

В заключении следует отметить, что успешная интеграция ИИ в гуманитарное образование требует междисциплинарного подхода, синтезирующего достижения педагогик, психологии и, скажем так, computer science. Предложенная модель принятия решений и концепция «гибридного агентства» задают теоретический фундамент для серьезного анализа, смещая фокус с технического обучения на социально-психологическую работу с профессиональным сообществом.

Ожидается, что реализация данной модели позволит снизить техническую тревожность, минимизировать сопротивление изменениям и сформулировать установку на осмысленную коллаборацию с ИИ. Ключ к успеху лежит в проработке профессиональной идентичности, снятии моральных дилемм и совместном создании новых разделяемых смыслов.

Перспективными направлениями для дальнейших исследований являются:

1. эмпирическая валидизация предложенной модели;

2. разработка и апробация метрик для оценки уровня «гибридного агентства» в педагогической деятельности;

3. проведение лонгитюдных исследований трансформации профессиональной идентичности преподавателей высшей школы в условиях трансформации.

1. Асмолов, А.Г. (2019). Психология личности: культурно-историческое понимание развития человека (5-е изд.). М.: Смысл.
2. Белоусова, Т.П. (2023). Цифровая трансформация высшего образования в России. Педагогический журнал, 13(2A-3А), 303—309. https://doi.org/10.34670/AR.2023.51.30.039
3. Василюк, Ф.Е. (2025). Психология переживания. СПб.: Питер.
4. Гаирбекова, П.И. (2021). Актуальные проблемы цифровизации образования в России. Современные проблемы науки и образования, 2, 119—127.
5. Громыко, Ю.В. (2023). Культурно-историческая психология овладения деятельностью и альтернативы цифровизации. Культурно-историческая психология, 19(2), 27—40. https://doi.org/10.17759/chp.2023190204.
6. Казарина, В.В. (2021). Барьеры внедрения искусственного интеллекта в образование: мифы и реальность. Педагогический ИМИДЖ, 15 4(53), 382—397. https://doi.org/10.32343/2409-5052-2021-15-4-382-397.
7. Калинушкина, Е.С., Калинушкин, В.А. (2023). Искусственный интеллект в образовании. Молодой ученый, 44, 95—97. URL: https://moluch.ru/archive/491/107302/
8. Король, А.Д., Воротницкий, Ю.И. (2022). Цифровая трансформация образования и вызовы XXI века. Высшее образование в России, 31(6), 48—61. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2022-31-6-48-61.
9. Лавренова Е.В. (Ред.). (2024). Современная цифровая дидактика. Том 3. М.: Интеллект-Центр.
10. Леонтьев, А.Н. (2005). Деятельность. Сознание. Личность (2-е изд.). М.: Смысл.
11. Петровский, В.А. (1996). Личность в психологии: парадигма субъектности. Ростов н/Д.: Феникс.
12. Сердитова, Н.Е., Белоцерковский, А.В. (2020). Образование, качество и цифровая трансформация. Высшее образование в России, 29(4), 9—15. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2020-29-4-9-15
13. Сорокова, М.Г. (2022). Представления преподавателей вузов о высшем образовании: психосемантический подход. Психолого-педагогические исследования, 14(3), 38–60 doi:10.17759/psyedu.2022140303.
14. Радчикова, Н.П., Одинцова, М.А., Сорокова, М.Г. (2023) Отношение преподавателей российских вузов к цифровой образовательной среде. Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Психология и педагогика, 20(2), 311—330. https://doi.org/10.22363/2313-1683-2023-20-2-311-330.
15. Selwyn, N. (2022). Education and Technology: Key Issues and Debates (3rd ed.). Bloomsbury Academic.
16. Zuboff, S. (2015). Big other: surveillance capitalism and the prospects of an information civilization. Journal of Information Technology, 30, 75—89. https://doi.org/10.1057/jit.2015.5.