Теория и методика профессионального образования | Мир педагогики и психологии №02 (115) Февраль 2026

Современное состояние и тенденции методической подготовки учителей к применению искусственного интеллекта в образовании

Шемонаева Ирина Игоревна
ассистент кафедры математики, информатики, физики и методики обучения, аспирант института психологии и педагогики, ФГБОУ ВО «Елецкий государственный университет им. И.А. Бунина», РФ, г. Елец, shemonaeva.irin@yandex.ru

Аннотация: Распространение технологий искусственного интеллекта (включая генеративные модели) в социальных и профессиональных практиках требует последовательной трансформации образовательной среды. В соответствии с «Национальной стратегией развития ИИ до 2030 г.» одной из приоритетных задач является подготовка кадров, способных обоснованно применять интеллектуальные системы в профессиональной деятельности. Современный дисбаланс между темпами развития ИИ‑технологий и уровнем методической готовности педагогов проявляется в дефиците профильных компетенций (знание функциональных возможностей и ограничений ИИ, методики интеграции, оценочные практики, этико‑правовая грамотность), что повышает риск фрагментарного или неэффективного использования ИИ в образовательном процессе.
Ключевые слова: искусственный интеллект, цифровая трансформация образования, методическая подготовка учителя, педагогическое образование, нейросети, ИИ-грамотность.

Shemonaeva Irina Igorevna
аssistant of the Department of Mathematics, Computer Science, Physics and training methods, postgraduate student of the Institute of Psychology and Pedagogy, Bunin Yelets State University, Russia, Yelets

Abstract: The spread of artificial intelligence technologies (including generative models) in social and professional practices requires a consistent transformation of the educational environment. According to the National AI Development Strategy until 2030, one of the priority tasks is to train personnel who can use intelligent systems in their professional activities. The current imbalance between the pace of AI technology development and the level of teachers' methodological readiness is manifested in the lack of specialized competencies (knowledge of AI's functionality and limitations, integration methods, evaluation practices, and ethical and legal literacy), which increases the risk of fragmented or ineffective use of AI in the educational process.
Keywords: artificial intelligence, digital transformation of education, methodological teacher training, pedagogical education, neural networks, AI literacy.

Стремительное внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) в социально-экономическую сферу обусловило необходимость радикальной трансформации образовательной среды. В соответствии с Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года [6], одной из приоритетных задач является подготовка кадров, способных эффективно использовать ИИ для решения профессиональных задач. Для системы педагогического образования это означает переход от простого освоения цифровых инструментов к формированию глубокой методической готовности учителя к работе в условиях высокотехнологичной среды.

Проблемы информатизации образования и подготовки учителей к использованию цифровых технологий широко рассматриваются в работах И. В. Роберт [1], А. Ю. Уварова [2]. Вопросы применения ИИ в обучении (AIEd) в последнее десятилетие стали предметом изучения зарубежных исследователей (LUCKIN R. [5]) и международных организаций. В «Руководстве по генеративному ИИ в образовании и исследованиях», опубликованном ЮНЕСКО в 2023 году [8], подчеркивается, что отсутствие системной подготовки педагогов является главным барьером на пути к этичному и эффективному использованию технологий.

На сегодняшний день анализ педагогической практики позволяет выделить несколько уровней подготовки учителей к применению ИИ:

• Фрагментарный уровень: Освоение педагогами отдельных сервисов (нейросети для генерации текстов или изображений) вне системной связи с методикой преподавания конкретного предмета.
• Курсы повышения квалификации: Преобладание краткосрочных программ, ориентированных на демонстрацию возможностей популярных моделей (ChatGPT, GigaChat, YandexGPT), но зачастую лишенных дидактической глубины.
• Вузовский компонент: Включение модулей по ИИ в программы подготовки будущих учителей только начинает приобретать системный характер, часто ограничиваясь рамками дисциплин «Информатика» или «Информационные технологии в образовании».

Исследования показывают, что значительная часть педагогов испытывает «технологическую тревожность» перед ИИ, связанную с риском академического мошенничества со стороны учащихся и утратой учителем роли «единственного источника знаний» [3].

В результате анализа состояния проблемы нами были выделены следующие ключевые тенденции в развитии методической подготовки учителей:

• Формирование «ИИ-грамотности» как новой педагогической компетенции. Методическая подготовка смещается в сторону обучения учителей навыкам «промпт-инжиниринга» — умению формулировать точные педагогические запросы к ИИ-системам для разработки планов уроков, контрольно-измерительных материалов и адаптивных заданий.
• Акцент на этическую и критическую оценку. Современный учитель должен выступать в роли эксперта, способного выявлять «галлюцинации» ИИ, проверять достоверность сгенерированных данных и оценивать этические риски использования алгоритмов в работе с детьми [7].
• Персонализация обучения на основе Big Data. Тенденция развития методической подготовки включает обучение педагогов методам анализа больших данных, предоставляемых ИИ-платформами, для проектирования индивидуальных образовательных маршрутов.
• Трансформация роли учителя от транслятора знаний к тьютору и фасилитатору. ИИ берет на себя рутинные функции (проверка тестов, базовая подача информации), что требует от методической подготовки учителя развития навыков психологического сопровождения и развития мягких навыков (soft skills) учащихся [4].

Анализ современного состояния проблемы методической подготовки учителей к применению ИИ выявил существенное отставание академических программ от темпов технологического прогресса. Основным вектором развития системы подготовки должно стать не просто обучение инструментарию, а формирование методологической базы для интеграции ИИ в дидактическую систему каждой предметной области. Перспективным представляется создание междисциплинарных программ, объединяющих психологию, информатику и методику преподавания, что позволит подготовить учителя, способного эффективно управлять синергией человеческого и искусственного интеллекта.

условия формирования информационно-образовательного пространства // Образовательное пространство в информационную эпоху - 2019 : Сборник научных трудов. Материалы Международной научно-практической конференции, Москва, 04–06 июня 2019 года / Под редакцией С.В. Ивановой. – Москва: Институт стратегии развития образования Российской академии образования. 2019. С. 11-25.
2. Уваров А. Ю. Цифровая трансформация образования в России сегодня (По материалам II Российско-китайской конференции исследователей образования "Цифровая трансформация образования и искусственный интеллект") // Образовательные технологии. 2021. № 4. С. 3-16.
3. Каракозов С.Д., Уваров А.Ю. УСЛОВИЯ УСПЕШНОЙ ИНФОРМАТИЗАЦИИ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА // Информатика и образование. 2016. № 4. С.3-10.
4. Босова Л.Л. О новых подходах к изучению школьной информатики в условиях цифровой трансформации общества // Информатика в школе. 2022. № 4. С.5-14.
5. Luckin R. Machine Learning and Human Intelligence: The Future of Education in the 21st Century / UCL Press, 2018.

Список источников
6. Указ Президента РФ от 10.10.2019 № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» (вместе с «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года»).
7. Лапчик М. П. Подготовка педагогических кадров в условиях информатизации образования : учебное пособие.— 3-е изд., электрон. — (Педагогическое образование) / М.П. Лапчик. - Москва : Лаборатория знаний, 2020. - 185 с.
8. Guidance for generative AI in education and research. – Paris: UNESCO, 2023. – 44 p.