РАЗВИТИЕ ЦИФРОВОЙ КОМПЕТЕНТНОСТИ БУДУЩИХ УЧИТЕЛЕЙ ИНФОРМАТИКИ С ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Аннотация

Искусственный интеллект (ИИ) был стремительно внедрён в систему образования, что преобразовало требования к цифровой компетентности будущих учителей информатики. В настоящем исследовании понятие цифровой компетентности рассматривается как многомерный конструкт, включающий шесть областей Европейской рамки цифровой компетентности педагогов (DigCompEdu): профессиональное вовлечение, цифровые ресурсы, обучение и преподавание, оценивание, расширение возможностей обучающихся и развитие цифровой компетентности обучающихся. Оценивается эффективность модели «Методология интеграции ИИ – Пять этапов» (AIM-5) в развитии двух измерений цифровой компетентности будущих учителей информатики в Казахстане: знаний AI-TPACK (когнитивно-педагогическое измерение, соответствующее областям DigCompEdu «цифровые ресурсы» и «обучение и преподавание») и принятия ИИ / поведенческого намерения интегрировать ИИ в обучение (аттитюдно-поведенческое измерение, соответствующее области DigCompEdu «профессиональное вовлечение», основанное на Модели принятия технологий, TAM). Применён квазиэкспериментальный претест/посттест-дизайн с неэквивалентной контрольной группой; в исследовании приняли участие 31 студент первого курса Жетысуского университета имени И. Жансугурова. Экспериментальная группа (ЭГ, n = 15) прошла пятнадцатинедельную программу AIM-5 в рамках курса «Введение в программирование», тогда как контрольная группа (КГ, n = 16) обучалась по стандартной программе. Знания AI-TPACK измерялись адаптированной 20-пунктовой шкалой (α Кронбаха = 0,83), а принятие ИИ – валидированной 5-балльной шкалой Лайкерта (α = 0,81), основанной на Модели принятия технологий. Предполагалось, что реализация модели AIM-5 обеспечит более значительный прирост по обоим измерениям цифровой компетентности – когнитивно-педагогическому и аттитюдно-поведенческому – в экспериментальной группе по сравнению с контрольной. Результаты посттеста показывают, что ЭГ превзошла КГ по уровню знаний AI-TPACK (ЭГ: M = 53,1, SD = 7,8; КГ: M = 49,4, SD = 6,2; прирост +10,3 против +6,2 балла; t(29) = 1,47, p = 0,153, d

Коэна=0,53) и продемонстрировала статистически значимое преимущество в принятии ИИ (ЭГ: M = 4,18, SD = 0,51; КГ: M = 3,62, SD = 0,60; t(29) = 2,81, p = 0,009, d Коэна = 1,00). Полученные данные свидетельствуют о том, что модель AIM-5 вносит значимый вклад в развитие двух ключевых измерений цифровой компетентности будущих учителей информатики в рамках архитектуры DigCompEdu.