Аннотация результатов, полученных в 2025 году
В отчетный период выполнен комплекс научно-исследовательских работ, направленных на формирование научно обоснованной модели ИИ-грамотности, разработку аутентичных моделей заданий и эмпирическую верификацию ключевых положений посредством качественных и количественных методов. Теоретико-аналитический этап. Проведен систематический анализ современного состояния исследований в области ИИ-грамотности, включая теоретические модели, международные нормативные рамки и существующие инструменты измерения. Скопинг-ревью, выполненное по протоколу PRISMA-ScR, позволило выявить фрагментарность концептуализаций и неоднородность терминологического аппарата, что определило необходимость построения оценочно-ориентированной рамки, согласованной с международными подходами и задачами образовательной политики. Разработка концептуальной модели ИИ-грамотности. На основе многоэтапной реконструкции содержания – анализа глобальных рамок, эмпирических исследований и теоретических моделей, систематической семантической декомпозиции и последующего аффинити-картирования – сформирована четырехкомпонентная структура ИИ-грамотности, интегрирующая когнитивные, операциональные, аналитические и рефлексивно-нормативные аспекты взаимодействия человека с системами искусственного интеллекта. Модель обладает достаточной степенью общности для различных уровней образования: 1. Знание и понимание ИИ (Knowledge & Understanding of AI) Данный домен включает совокупность компетенций, необходимых для распознавания, объяснения и анализа фундаментальных принципов работы систем искусственного интеллекта, включая машинное обучение, алгоритмы, данные и их роль в обучении моделей. 2. Взаимодействие с ИИ (AI Interaction) Данный домен отражает способность целенаправленно, результативно и осознанно взаимодействовать с ИИ-системами для достижения поставленных целей. Компетентность в этой области включает весь процесс взаимодействия: формулирование структурированных запросов, интерпретацию ответов ИИ, корректировку запросов, адаптацию стратегии взаимодействия. 3. Оценивание результатов, полученных с помощью ИИ (AI Judgment) Этот домен описывает компетентность в критическом, аналитическом и этически ориентированном оценивании результатов, создаваемых системами ИИ. Он включает проверку надежности, точности, логической последовательности и уместности ИИ-выходов, а также анализ возможных рисков и последствий. 4. Агентность и метакогниция (AI Agency & Metacognition) Этот домен отражает способность человека самостоятельно регулировать свое взаимодействие с ИИ, осознавать ограничения технологий, принимать взвешенные решения о целесообразности использования ИИ, а также понимать более широкие социальные и этические последствия его применения. Разработаны уровневые дескрипторы (PLDs), фиксирующие прогрессию овладения конструктом от базового уровня к стратегическому. Модель задает методологическую основу для формализации измерительных процедур, разработки стандартизированных инструментов и проведения стандарт-сеттинга. На основе результатов систематического анализа и данных эмпирического исследования (n = 3732) сформулирован комплекс научно обоснованных требований к разработке инструментов для разных уровней образования. Ключевые положения включают: необходимость строгого соответствия Evidence-Centered Design; использование аутентичных сценариев в симуляционной среде с фиксацией как результата, так и процессных данных (лог-данные, траектории взаимодействия, корректировки запросов); применение многомерных моделей, способных интегрировать гетерогенные данные (категориальные, континуальные, временные, поведенческие); обеспечение масштабируемости инструментов под возрастные группы при сохранении сопоставимости доменной структуры и принципов интерпретации. Эти требования образуют нормативно-методический каркас для разработки валидных и стандартизируемых инструментов. По итогам реализации этого этапа проекта опубликованы две статьи в журналах, индексируемых в Scopus (в т.ч. Высшее образование в России, Q2), подготовлена статья в журнал PlosOne (Q1). Результаты представлены на пяти международных и всероссийских научных мероприятиях, включая профессиональные международные конференции, посвященные ИИ и оцениванию, в Китае и Казахстане.