РОЛЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ФОРМИРОВАНИИ И ОЦЕНКЕ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ГРАМОТНОСТИ

THE ROLE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE FORMATION AND EVALUATION OF FUNCTIONAL LITERACY

Rakhimova Rinata Dinarovna

fourth-year student, Faculty of Psychological and Pedagogical Education, Kuibyshev branch of Novosibirsk State Pedagogical University,

Russia, Kuybyshev

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается двойственная роль искусственного интеллекта (ИИ) в системе образования — как средства формирования функциональной грамотности обучающихся и как инструмента её оценивания. На основе анализа отечественных и зарубежных исследований, включая экспериментальные данные и обзоры научной литературы, показано, что применение ИИ способствует развитию критического мышления, креативности и коммуникативных навыков, но сопровождается рисками снижения познавательной самостоятельности, особенно в старшей школе. Особое внимание уделяется современным подходам к оценке как ИИ-грамотности педагогов и учащихся, так и собственно функциональной грамотности с использованием генеративных моделей. Обсуждаются методологические вызовы, связанные с переходом к «постплагиатной» парадигме оценивания, и обосновывается необходимость разработки новых дидактических стратегий, интегрирующих ИИ в образовательный процесс при сохранении ведущей роли педагога.

ABSTRACT

The The article examines the dual role of artificial intelligence (AI) in the education system — as a means of developing students' functional literacy and as a tool for evaluating it. Based on an analysis of domestic and foreign research, including experimental data and reviews of scientific literature, it is shown that the use of AI contributes to the development of critical thinking, creativity, and communication skills, but it also carries the risk of reducing students' cognitive independence, especially in high school. Special attention is given to modern approaches to evaluating both the AI literacy of teachers and students, as well as functional literacy itself, using generative models. The article discusses the methodological challenges associated with the transition to a post-plagiarism assessment paradigm and justifies the need to develop new didactic strategies that integrate AI into the educational process while maintaining the teacher's leading role.

Ключевые слова: искусственный интеллект, функциональная грамотность, оценивание, ИИ-грамотность, критическое мышление, генеративный ИИ, цифровая дидактика.

Keywords: artificial intelligence, functional literacy, assessment, AI literacy, critical thinking, generative AI, and digital didactics.

Формирование функциональной грамотности требует создания учебных ситуаций, имитирующих реальную жизнь, где ученик должен применить свои знания. Искусственный интеллект выступает в роли мощного инструмента для конструирования таких сред.

Создание адаптивных обучающих сред. ИИ-платформы способны анализировать действия ученика в режиме реального времени: скорость выполнения заданий, типы допускаемых ошибок, выбранные стратегии решения. На основе этого анализа система выстраивает индивидуальную образовательную траекторию. Если ученик испытывает трудности с анализом текста, система предложит ему дополнительные упражнения на поиск основной мысли и аргументации. Если же он справляется легко, платформа предложит более сложные, комплексные задачи. Такой подход позволяет каждому обучающемуся работать в зоне своего ближайшего развития, что является ключевым фактором для формирования сложных навыков.

Моделирование реальных проблемных ситуаций. С помощью технологий виртуальной и дополненной реальности, управляемых ИИ, можно создавать иммерсивные симуляции. Ученик может оказаться в роли менеджера, которому нужно проанализировать отчет о продажах и принять решение о стратегии на следующий квартал, или в роли гражданина, изучающего предвыборные программы кандидатов для осознанного выбора. В таких симуляциях ИИ выступает в роли динамической среды, реагируя на действия пользователя и создавая уникальный сценарий развития событий, что способствует развитию критического мышления и умения принимать решения в условиях неопределенности.

Обратная связь и диалоговые тренажеры. Чат-боты на основе нейросетей могут служить виртуальными собеседниками для отработки коммуникативных навыков. Ученик может вести диалог с ботом, представляющим клиента, оппонента в дебатах или носителя другой культуры.

Оценка функциональной грамотности — задача значительно более сложная, чем проверка знаний по стандартным тестам. Она требует анализа процесса мышления, а не только конечного результата. Здесь ИИ демонстрирует свой наибольший потенциал.

1. Автоматизированная оценка открытых ответов (NLP). Технологии обработки естественного языка позволяют оценивать эссе, развернутые ответы и проекты по множеству параметров, выходящих за рамки простого наличия ключевых слов.

Анализ аргументации: ИИ может оценить логическую стройность текста, наличие тезиса, аргументов и выводов.

Оценка глубины понимания: Система способна определить, насколько полно ученик раскрыл тему, привел ли он релевантные примеры из разных областей.

Стилистический анализ: Оценка лексического разнообразия, грамматической корректности и соответствия стиля поставленной задаче. Это позволяет сделать оценку более объективной и освободить педагога от рутинной проверки большого объема письменных работ, давая ему время для анализа наиболее сложных случаев.

2. Анализ процесса решения задачи. Современные цифровые платформы могут отслеживать все действия ученика при решении интерактивной задачи: какие данные он использовал, в какой последовательности строил рассуждения, какие гипотезы проверял. ИИ анализирует этот «цифровой след» и формирует отчет не только об итоговом ответе, но и о качестве самого мыслительного процесса. Это дает педагогу бесценную информацию о типичных ошибках и пробелах в логике каждого конкретного ученика.

3. Снижение субъективности. Человеческий фактор всегда вносит элемент субъективности в оценку творческих работ. Усталость, личные предпочтения или неосознанные предубеждения педагога могут повлиять на результат. Алгоритмический подход ИИ обеспечивает единообразие критериев оценки для всех учеников, что повышает ее справедливость и прозрачность.

Двойственная роль искусственного интеллекта в формировании и оценке функциональной грамотности требует от системы образования не запретительных, а адаптационно-развивающих стратегий. С одной стороны, ИИ предоставляет уникальные возможности для персонализации обучения, создания аутентичных контекстов и процессуального оценивания. С другой – несёт риски снижения когнитивной активности при некритичном использовании. Перспективным направлением является разработка и внедрение гибридных моделей оценивания, в которых рутинные операции делегируются ИИ (анализ больших массивов данных, первичная проверка), а ключевые оценочные суждения (об оригинальности мышления, устойчивости навыка в новой ситуации, способности к рефлексии) остаются за педагогом.

Список литературы:

1. Власов Д. В. Автоматизация диагностики знаний обучающихся средствами больших языковых моделей и облачных интеграционных платформ // Современные информационные технологии и ИТ-образование. – 2026. – Т. 21. – № 4.
2. Габдулхаков В. Ф., Зиннурова А. Ф. Искусственный интеллект в процессе формирования предметной и функциональной грамотности обучающихся // Международный форум KAZAN DIGITAL WEEK – 2024: сборник материалов / Сост.: Р. Ш. Ахмадиева, Р. Н. Минниханов; под общ. ред. Р. Н. Минниханова. – Казань: ОСП «НЦБЖД АН РТ», 2024. – Ч. 1. – С. 994–999.
3. Хокинс, Д. Об интеллекте / Д. Хокинс, С. Блейксли ; пер. с англ. — М. : Вильямс, 2007. — 240 с.
4. Алексашина, И. Ю. Формирование и оценка функциональной грамотности учащихся : учебно-методиче- ское пособне / И. Ю. Алексашина, О. А. Абдулаева, Ю. П. Киселев / под редакцией И. Ю. Алексашиной. — Санкт-Петербург : КАРО, 2019. - 160 c
5. Курейчик В.М. Применение ИИ-инструментов в школьных проектах: возможности, риски и их минимизация для развития функциональной грамотности // Цифровая гуманитаристика и технологии в образовании, 2025. — С. 352–361.