Профессиональная идентичность педагога в эпоху искусственного интеллекта: к построению исследовательской программы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Постановка проблемы . В условиях происходящей трансформации общества и культуры система образования сталкивается со значительными вызовами (демографические сдвиги, широкое распространение цифровых технологий и сервисов, изменение социальной инфраструктуры образования и др.). Педагог оказывается перед необходимостью освоения новых ролей (коуч, дизайнер, наставник, аналитик и др.), что очевидным образом сказывается на его профессиональной и личностной идентичности. Создание специальной исследовательской программы и технологий ее поддержки оказывается критически важным для качества образования и профилактики негативных сценариев личностной трансформации, в том числе профессионального выгорания, невротизации и др. Методология . Основываясь на феноменологическом подходе и методологии междисциплинарных исследований, включающих представления из области философии, социологии, психологии и педагогики, осуществлена критическая реконструкция понимания технологий искусственного интеллекта (ИИ) как системного интегратора и интерпретатора глубинной трансформации профессиональных культур. В этом контексте профессиональная идентичность педагога рассматривается как динамический результат процесса самопознания и самоопределения во взаимодействии с информационной средой. Результаты . Интеграция ИИ в образовательную среду порождает два ряда последствий, один из которых достаточно очевиден (необходимость овладения новыми средствами деятельности, следовательно, компетенциями), а второй менее заметен, но является определяющим для успешности процесса цифровой трансформации: переосмысление ценностно-смысловых оснований профессиональной идентичности и деятельности. Педагог вынужден переосмысливать свою роль, акцентируя внимание на таких аспектах, как эмпатия, креативность, этическое суждение. Разработка соответствующих представлений и технологий поддержки процесса идентификации и самоидентификации требует создания соответствующей исследовательской программы. Заключение . Исследовательская программа в сфере профессиональной идентичности педагога предполагает опору на многие актуальные направления развития социально-гуманитарного и психолого-педагогического знания в конце XX - начале XXI в., она способна дать значимый импульс к развитию науки и технологий в социально-гуманитарной сфере.

Об авторах

Александр Григорьевич Бермус

Южный федеральный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: bermous@sfudu.ru
ORCID iD: 0000-0002-9342-6339
SPIN-код: 7352-2625

доктор педагогических наук, профессор, заведующий кафедрой образования и педагогических наук, Академия психологии и педагогики

Российская Федерация, 344006, Ростов-на-Дону, ул. Большая Садовая, д. 105/42

Список литературы

  1. Grinshkun VV, Shunina LA. Artificial intelligence in educational activities and teacher training: the need for research. In: Noskov MV. (ed.) Informatization of education and methods of e-learning: Digital technologies in education: Proceedings of the VII International Scientific Conference, 19–22 September 2023, Krasnoyarsk. Krasnoyarsk: Krasnoyarsk State Pedagogical University named after V.P. Astafyev Publ.; 2023. p. 1056–1059. (In Russ.)
  2. Amofa B, Kamudyariwa XB, Fernandes FAP, Osobajo OA, Jeremiah F, Oke A. Naviga­ting the complexity of generative artificial intelligence in higher education: a systematic literature review. Education Sciences. 2025;15(7):826. https://doi.org/10.3390/educsci15070826
  3. Bermus AG, Sizova EV. Ethical aspects of the implementation of artificial intelligence technologies in a classical university: analysis of student audience attitude. Lifelong Education: The 21st Century. 2025;13(2). (In Russ.) https://doi.org/10.15393/j5.art.2025.10585 EDN: BQHTHY
  4. Levitsky ML, Grinshkun VV, Zaslavskaya OYu. Multi-component model of unification and integration of digital resources of the university. MSU Journal of Informatics and Informatization of Edication. 2023;1(63):7–23. (In Russ.) https://doi.org/10.25688/2072-9014.2023.63.1.01 EDN: IGRGAP
  5. Vodyanenko GR. Artificial intelligence in education: a new era of didactics. Vestnik Permskogo Gosudarstvennogo Gumanitarno-Pedagogicheskogo Universiteta. Seriya: Informacionny’e Komp’yuterny’e Texnologii v Obrazovanii = Bulletin of Perm State Humanitarian and Pedagogical University. Series: Information Computer Technologies in Education. 2024(20):82–88. (In Russ.) EDN: OEXYTH
  6. Sogomonov AYu. Artificial intelligence and university: new challenges for philosophy of education and professional ethics. Semestrial Papers of Applied Ethics. 2024:(1):77–93. (In Russ.) EDN: VBWQQC
  7. Toreeva TA. Axiological component of research teacher training at a classical university: pedagogical and philosophical aspects. Lomonosov Pedagogical Education Journal. 2025;23(1):28–53. (In Russ.) EDN: NFUGCC
  8. Boronenko TA, Fedotova VS. Generative artificial intelligence in education: new tasks and competencies of a teacher. The World of Science, Culture and Education. 2025:(2):228–233. (In Russ.) https://doi.org/10.24412/1991-5497-2025-2111-228-233 EDN: FRXKIC
  9. Gruzdev MV, Tarkhanova IYu., Enzeldt NV. Educational engineering: conceptualization of the concept. Yaroslavl Pedagogical Bulletin. 2019;(5):8–15. (In Russ.) EDN: UPBHNL
  10. Shoshev MD. Neuropedagogy as a new applied area in the education system in Bulgaria. Psychology in Education. 2023;5(4):568–578. (In Russ.) https://doi.org/10.33910/2686-9527-2023-5-4-568-578 EDN: OWRLBO
  11. Bermus AG. Introduction to humanitarian methodology. Moscow: Canon + ROOI Rehabilitation Publ.; 2007. 336 p. (In Russ.) EDN: QXBGNZ
  12. Faibyshenko VYu. Encountering phenomenon: realization and de-realization: on merab Mamardashvili’s phenomenology. International Journal of Cultural Research. 2013;(3):35–40. (In Russ.) EDN: RBTVSD
  13. Shevelev AN. The potential of the phenomenological approach to the research of history of education. Izvestia: Herzen University Journal of Humanities & Sciences. 2006;6(14):151–162. (In Russ.) EDN: KVAQLL
  14. Slinin YaA, Markov BV. (eds.) Essays on phenomenological philosophy. Saint Petersburg: St. Peterburg State University Publ.; 1997. p. 61–63. (In Russ.) EDN: UJAXOX
  15. Vasilenko IV, Koneva ND. Social field of education: the heuristic potential of Bourdieu’s theory. Logos et Praxis. 2014;(6):36–43. (In Russ.) https://doi.org/10.24412/FdsP4XEwCJ8 EDN: RKNMTR
  16. Toktarova VI, Rebko OV. Integrating artificial intelligence into the work of an educator: tools for instructional design and development of educational products. Informatics and Education. 2024;39(1):9–21. https://doi.org/10.32517/0234-0453-2024-39-1-9-21 EDN: CPSABT

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».