ПЕДАГОГИЧЕСКИЕ ФУНКЦИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЦИФРОВОМ ОБРАЗОВАНИИ: РАЗГРАНИЧЕНИЕ РОЛЕЙ «АССИСТЕНТА», «ТЬЮТОРА» И «СРЕДЫ»

PEDAGOGICAL FUNCTIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DIGITAL EDUCATION: DISTINCTION BETWEEN THE ROLES OF «ASSISTANT», «TUTOR», AND «ENVIRONMENT»

Sklyar Natalia Vladimirovna

Candidate of Philology, Associate Professor, Head of the Department of Romano-Germanic Philology, Luhansk State Pedagogical University,

Russia, Luhansk

Lavrukhina Anastasia Vitalievna

Senior Lecturer, Department of Romano-Germanic Philology, Luhansk State Pedagogical University,

Russia, Luhansk

Внедрение искусственного интеллекта в сферу образования становится всё более масштабным и системным. На современном этапе цифровой трансформации образования, отражённом в стратегических инициативах ЮНЕСКО и ОЭСР, особое значение приобретает переосмысление роли ИИ в педагогической деятельности. Современные технологии позволяют не просто автоматизировать отдельные операции, но и трансформировать саму логику образовательного процесса. Искусственный интеллект всё чаще рассматривается не только как инструмент, но и как партнёр в образовательном взаимодействии, что требует выработки новых методологических подходов к определению его функций.

Однако для того, чтобы использование ИИ приносило устойчивый педагогический эффект, необходимо чётко определить его функциональные роли в учебном взаимодействии. В научной литературе и практической разработке образовательных решений постепенно складывается понимание трёх ключевых функций ИИ – «ассистента», «тьютора» и «среды». Такое функциональное разграничение соответствует современным тенденциям человекоцентричного подхода к цифровому обучению, направленного на сохранение дидактической целостности и профессиональной автономии педагога.

Функция «ассистент» ориентирована прежде всего на автоматизацию рутинных, формально определённых операций, которые отнимают у педагога значительное количество времени, но не требуют глубокой профессиональной рефлексии. К таким задачам относятся автоматическая проверка тестовых заданий, составление и корректировка расписания, генерация типовых упражнений по заданным шаблонам, а также ведение отчётности и мониторинг посещаемости. Принципы работы ИИ‑ассистента базируются на алгоритмической точности, высокой скорости обработки данных и стандартизации процедур. Это обеспечивает единообразие и предсказуемость результатов в чётко очерченных рамках.

В международных исследованиях подчеркивается, что именно функция ассистента способствует формированию цифровой грамотности педагогов, освобождая их время для творческой и аналитической деятельности [1]. Вместе с тем у данной функции есть существенные ограничения: ИИ‑ассистент не способен интерпретировать неоднозначные ответы, учитывать контекстуальные нюансы или принимать решения в нестандартных ситуациях. В таких случаях необходим контроль со стороны педагога, который вносит смысловые коррективы и оценивает качество выполнения задания с точки зрения учебных целей. Потенциал ИИ особенно высок в автоматизации административных и оценочных функций педагога, однако его применение требует чёткой регламентации и понимания границ возможностей [2].

Функция «тьютор» предполагает более глубокое вовлечение ИИ в учебный процесс: речь идёт о персонализированном сопровождении учащегося, при котором система адаптирует содержание и форму заданий к индивидуальному уровню знаний и особенностям когнитивного стиля. В рамках этой роли ИИ может динамически регулировать сложность упражнений, предлагать пошаговые подсказки при решении задач, анализировать типичные ошибки и подбирать коррекционные материалы, а также поддерживать мотивацию через элементы геймификации.

Современные адаптивные обучающие системы на основе когнитивного трекинга и технологий машинного обучения уже применяются в глобальной практике образования [3], что демонстрирует переход от стандартизированных моделей обучения к индивидуализированным траекториям развития. В основе работы ИИ‑тьютора лежат принципы моделирования зоны ближайшего развития по Л. С. Выготскому, использование алгоритмов анализа учебной динамики и предоставление гибкой обратной связи, учитывающей индивидуальные особенности усвоения материала.

Несмотря на высокую технологическую эффективность, ИИ‑тьютор не может заменить эмпатию и интуитивное понимание потребностей ученика, которые остаются прерогативой живого педагога. Исследования показывают, что адаптивные обучающие системы на основе когнитивных моделей способны существенно повышать результативность обучения, однако их успешность напрямую зависит от грамотной интеграции в педагогический процесс и от того, насколько корректно определены зоны ответственности человека и машины [4]. Именно сочетание технологической точности ИИ и гуманистической педагогической позиции человека обеспечивает баланс между эффективностью и этичностью обучения, что отражено в рекомендациях ЮНЕСКО по человекоцентричному использованию ИИ.

Функция «среда» выводит взаимодействие с ИИ на качественно иной уровень: здесь речь идёт не о сопровождении или автоматизации, а о создании иммерсивного пространства для исследования и творчества. В рамках этой роли ИИ выступает как платформа, открывающая доступ к виртуальным лабораториям (например, по химии или физике), симуляциям профессиональной деятельности (в медицине, инженерии и других областях), а также генеративным инструментам для создания текстов, изображений, музыкальных композиций и иных форм контента.

Особое значение приобретает интеграция ИИ-сред с концепцией смешанного и проектного обучения, где цифровое пространство становится площадкой для совместного решения исследовательских задач, моделирования культурных контекстов и междисциплинарного взаимодействия. Принципы работы ИИ‑среды включают многоканальное взаимодействие (сочетание текста, голоса, графики, тактильных откликов), открытый сценарий деятельности, поощряющий экспериментирование, и поддержку исследовательского подхода к обучению.

Вместе с тем реализация этой функции предъявляет высокие требования к вычислительным ресурсам и к качеству педагогического дизайна: необходимо обеспечить баланс между свободой действий учащегося и структурированностью учебного процесса, чтобы среда оставалась образовательной, а не превращалась в развлекательное пространство.

Выбор конкретной роли ИИ в образовательном процессе не может быть произвольным: он должен опираться на ряд ключевых критериев. Прежде всего, это цель обучения: если задача заключается в репродуктивном усвоении знаний и навыков, наиболее уместна функция ассистента; если речь идёт о развивающем обучении с учётом индивидуальных траекторий, предпочтительна роль тьютора; а для исследовательской, проектной и творческой деятельности оптимальной становится среда.

Также важно учитывать культурно-коммуникативный аспект взаимодействия с ИИ, особенно в многоязычных и межкультурных образовательных контекстах, где цифровая среда становится инструментом диалога культур. Существенную роль играет предметная область: в точных науках, где знания имеют чёткую иерархическую структуру, наиболее востребованы ассистент и тьютор, тогда как в гуманитарных дисциплинах, где ценятся интерпретация, креативность и многозначность, на первый план выходит среда, предоставляющая пространство для экспериментирования и самовыражения.

Таким образом, концептуальное разграничение трёх функций ИИ –ассистента, тьютора и среды – представляет собой необходимое условие для проектирования осмысленных и результативных образовательных решений. Каждая из этих ролей решает свой круг задач и обладает специфическими принципами работы и ограничениями. Ассистент освобождает педагога от рутинной работы, тьютор обеспечивает персонализацию обучения, а среда создаёт условия для исследовательской и творческой деятельности.

Их осознанное сочетание позволяет выстраивать когнитивно-цифровую компетентность педагогов, сохранять дидактическую целостность обучения и формировать человекоцентричную модель цифрового образования. Смешение же этих функций, напротив, ведёт к снижению качества обучения и к размыванию границ профессиональной ответственности педагога.

Перспективным направлением дальнейших исследований является разработка критериев педагогического и этического оценивания ИИ-систем, что соответствует международной тенденции к созданию безопасной, прозрачной и культурно чувствительной цифровой образовательной среды.

Список литературы:

1. Tenberga I., Daniela L. Artificial Intelligence Literacy Competencies for Teachers Through Self-Assessment Tools // Sustainability. – 2024. – Vol. 16. № 23. – P. 10386. – DOI: 10.3390/su162310386
2. Кулагина Е. С., Пепелышев Д. И. Анализ возможностей искусственного интеллекта в сфере автоматизации рутинных задач (на примере образовательных учреждений) // Системный анализ в науке и образовании. – 2025. – № 1 (апр.). – С. 148–156.
3. Скворчевский К. А., Дятлова О. В. Современные адаптивные и интеллектуальные цифровые системы обучения: механизмы и потенциал // Вопросы образования. – 2024. – № 3 (2). – С. 299–337.
4. Голованова Е. Ю., Моругова К. Н., Сорокина М. И., Майорова О. А., Миннигалеева А. А. Адаптивные интеллектуальные системы поддержки обучения в высшей школе: подходы, технологии, эффекты // Управление образованием: теория и практика. – 2024. – Т. 14. № 10-1. – С. 91–99.