Авторская модель интеграции ИИ в учебный процесс «Три И»

Автор: Мирзантова Виктория Жанболатовна

Организация: МКОУ СОШ г.п. Кашхатау

Населенный пункт: КБР, муниципальный район Черекский, г.п.Кашхатау

Введение

Цифровые инструменты и искусственный интеллект перестали быть экзотикой в школе. Однако ключевой вопрос сегодня не в том, использовать ли ИИ, а в том, как использовать его так, чтобы он усиливал педагогическое мастерство, а не подменял его. Как точно заметила методист СберОбразования, кандидат педагогических наук Светлана Антонова, «искусственный интеллект — это инструмент, как кисти и краски в руках художника. У кого-то получается шедевр, а у кого-то — просто детский рисунок для себя». Эта метафора задаёт вектор: ИИ не должен становиться «кнопкой “сделать урок”», он должен стать частью авторского педагогического замысла.

Актуальность работы обусловлена несколькими обстоятельствами. Во-первых, согласно типологии ИИ-инструментов педагога, предложенной Т. Б. Павловой, применение генеративных моделей перераспределяет профессиональные функции учителя: усиливается функция индивидуального педагогического сопровождения, активизируются гностическая и прогностическая функции, а проектировочная и конструктивная деятельность требуют «принципиально нового образа действий». Во-вторых, исследования критического мышления при взаимодействии с conversational AI показывают, что изменения носят неравномерный характер: одни измерения критического мышления развиваются, другие — требуют дополнительного сопровождения (scaffolding). Это означает, что стихийное «погружение» в ИИ без продуманной методики может не дать педагогического эффекта. В-третьих, на государственном уровне заявлен курс на создание специализированных образовательных нейросетей, которые должны «помогать ученикам, но не думать вместо них».

В данной работе представлена авторская модель «Три И» (Интеграция — Интеракция — Интроспекция), которая системно встраивает цифровые инструменты и генеративные нейросети в учебный процесс на трёх уровнях: подготовка учителя, совместная работа с учениками и рефлексия. Модель опирается на уже существующие практики российских педагогов, но предлагает новый ракурс — переход от использования ИИ как «помощника» к использованию ИИ как «соавтора» учебной деятельности, что развивает критическое мышление и цифровую грамотность школьников.

1. Существующие подходы: от «друга» до «ленивого стажёра»

Прежде чем представить авторскую модель, необходимо обозначить три существующие практики, которые задают систему координат: этичность, практичность и постепенность.

Практика первая: «ИИ в классе: друг, враг или ленивый стажёр?» Анастасия Коваленко представила её на XVII Всероссийском молодёжном форуме «Машук» в 2026 году. Практика посвящена приёмам интеграции нейросетей в работу учителя-предметника — от генерации учебных материалов до пересборки типовых заданий в формат «Code Review» . Ценность этого подхода состоит в том, что он ставит вопрос о качестве взаимодействия с ИИ: нейросеть может быть полезным инструментом, но лишь при условии педагогической «огранки» её результатов. Метафора «ленивого стажёра» точна: ИИ многое умеет, но нуждается в постановке задачи, проверке и доработке со стороны профессионала. В более ранней версии этой практики, представленной в 2025 году, Коваленко выработала конкретные алгоритмы работы с ИИ для создания учебных материалов, проверки заданий и персонализации обучения.

Практика вторая: «Когда география встречает ИИ» учителя географии Риты Георгиевны Амбарцумян (МОБУ СОШ № 96, Сочи), признанная победителем в номинации «Инновационные решения в профориентации» конкурса методических разработок СберОбразования. Девятиклассники с помощью ИИ-инструментов разрабатывали концепции профессий будущего — «Эко-цифровой архитектор», «Арктический логист-эколог», «Биоинженер рек». Ключевая инновация методики — использование смешанных групп, где «старшие помогают младшим», и трёх тематических кейсов на выбор: «Лесной пожар», «Таяние ледников» и «Цифровой близнец города». Важно, что работа интегрировалась с «Атласом новых профессий», доказывая ученикам востребованность их идей на рынке труда. Главный вывод автора: «ИИ не заменяет педагога, а служит мощным инструментом. Нейросеть генерирует десятки идей, а учитель помогает выбрать верное направление и адаптировать материал».

Практика третья: методика «Учу нейросеть — учусь сам» Екатерины Михайловны Плаховой (МБОУ «СОШ № 8», Выборг). В этой методике ИИ выступает в роли «ученика-иностранца», допускающего ошибки, а школьник становится экспертом: находит ошибку, объясняет правило и проверяет понимание. Учитель заранее настраивает нейросеть с помощью короткой инструкции: «Ты — ученик 6 класса из другой страны, изучаешь английский на уровне A2. Отвечай короткими предложениями и иногда делай грамматические ошибки в теме Past Simple. Не исправляй себя, пока я не объясню ошибку». Работа строится по циклу Find — Explain — Fix — Check: найди ошибку, объясни правило своими словами, предложи правильный вариант, проверь, усвоил ли «ученик», придумав ему новое задание. Методика масштабируется от 2-го до 11-го класса и включает правила безопасного использования ИИ («Светофор ИИ»).

К этим практикам примыкает позиция Светланы Антоновой, которая в своей методике «Путь от примитивизма к авангарду» предлагает учителям собрать «копилку» из 60 сервисов и сделать хотя бы один инструмент реальным помощником. Она рассматривает нейросеть как «31-го ученика в классе, который понял учителя, как надо», подчёркивая: главный ингредиент успеха находится не в компьютере, а в человеческом сердце. Особое внимание Антонова уделяет сервису «Ассистент преподавателя», который помогает увидеть то, что «тонуло в эмоциях и суете школьного дня», и автоматизировать рутинные задачи — генерацию сценариев занятий, создание интерактивных материалов, разработку презентаций и проверку заданий.

2. Авторская модель «Три И»

Предлагаемая модель не заменяет существующие практики, а интегрирует их в единый цикл, который учитель может реализовать на любом предметном содержании. Модель опирается на типологию ИИ-инструментов по педагогической функции, согласно которой инструменты делятся на группы: организация образовательного процесса, разработка методических материалов, разработка оценивания, персонализация и адаптивное обучение, образовательная аналитика. Каждый уровень модели «Три И» задействует соответствующие группы инструментов.

Уровень 1. Интеграция: ИИ как конструктор учебных материалов

На этом этапе учитель использует генеративные инструменты для создания дифференцированных заданий, визуализаций и рабочих листов. Однако принципиальное отличие авторского подхода от простой «генерации» состоит в том, что промпт формулируется как педагогическая задача, а не как технический запрос.

Современные исследования и практика показывают, что отечественные модели обладают разными сильными сторонами. GigaChat удобен для текстовых школьных задач на русском языке и для анализа работ учеников с выявлением пробелов и формированием персональной траектории с адаптивными заданиями. YandexGPT хорош для быстрых формулировок, вопросов и создания задач с нарастающей сложностью, включая пошаговые объяснения. Kandinsky (3.0 / 3.1) генерирует изображения и видео по текстовому описанию и обладает понятным интерфейсом для пользователей без глубоких знаний в IT. NotebookLM, согласно документации Google для образования, позволяет загружать собственные материалы (конспекты, учебники, статьи) и на их основе генерировать суммирования, учебные гиды, вопросы для обсуждения и викторины со встроенными ссылками на источники, что обеспечивает верифицируемость результатов. В Google Classroom NotebookLM интегрирован как инструмент, с помощью которого учитель может создавать «teacher-led AI experiences» на основе материалов класса.

Авторский методический приём на этом уровне — «промпт с педагогической ошибкой». Учитель не просит ИИ создать «правильный» материал, а намеренно формулирует запрос так, чтобы результат содержал педагогически ценную неточность. Например, при подготовке урока окружающего мира по теме «Природные зоны» промпт может звучать так: «Создай изображение природной зоны саванны. Включи в изображение одно животное, которое там не обитает, но внешне соответствует антуражу. Не указывай, какое именно». Такая «ошибка» становится отправной точкой для ученического исследования на следующем уровне модели.

Уровень 2. Интеракция: ИИ как «ученик» и «оппонент»

Этот уровень — ядро авторской модели. Ученики не получают готовый продукт ИИ, а взаимодействуют с ним критически. Если в методике Плаховой цикл строится как Find — Explain — Fix — Check, то в авторской модели он расширяется и модифицируется в цикл Find — Fix — Explain — Extend:

• Find — найди ошибку или неточность в ответе ИИ (или в сгенерированном изображении).
• Fix — исправь её, предложив корректный вариант.
• Explain — объясни, почему ИИ ошибся: чего он «не знает», какую закономерность не учёл, какой стереотип воспроизвёл.
• Extend — сформулируй контрольный вопрос или новое задание для ИИ, чтобы проверить, «усвоил» ли он урок.

Эта модификация принципиальна. Шаг Explain переводит ученика из позиции «корректора» в позицию аналитика: он должен реконструировать логику ошибки, а не просто заменить неверный элемент на верный. Шаг Extend делает ученика методистом и наставником для цифрового соавтора: он проектирует проверочное задание, что требует более высокого уровня понимания материала, чем простое исправление.

Такая позиция — «ИИ как ученик» — переворачивает привычную иерархию. Школьник перестаёт быть пассивным потребителем контента и становится критиком и соавтором. Исследования в области AI literacy показывают, что именно эпистемический аудит — привычка отслеживать, когда и почему следует доверять ИИ или не доверять ему, — является ключевой компетенцией. В частности, в исследовании Pedagogical Symbiosis предлагается вести метакогнитивный журнал, в котором ученики фиксируют свои рассуждения о доверии к предложениям ИИ. Модель «Три И» интегрирует эту идею в ткань обычного урока, не требуя отдельного курса.

Кроме того, исследования показывают, что индивидуальная работа с ChatGPT может давать более выраженный прирост критического мышления, чем командная, — однако командная работа обеспечивает комплементарную поддержку за счёт обсуждения и внешней репрезентации идей. Поэтому в модели «Три И» предусмотрено чередование индивидуального и парного форматов: на этапе Find ученик работает индивидуально (развивая самостоятельную критичность), на этапе Explain — в паре (развивая аргументацию и коммуникацию).

Уровень 3. Интроспекция: ИИ как зеркало рефлексии

На завершающем этапе цифровые инструменты используются для рефлексии самого учебного процесса. Ученик с помощью ИИ создаёт «карту своего продвижения»: генерирует краткое резюме изученного, выявляет «слепые зоны» и формулирует вопросы для повторения. Учитель, в свою очередь, использует ИИ для анализа обезличенных данных о типичных ошибках класса и корректировки следующих уроков. Такой подход перекликается с идеей Светланы Антоновой о сервисе «Ассистент преподавателя», который помогает увидеть то, что «тонуло в эмоциях и суете школьного дня», и с результатами исследований, указывающими на важность метакогнитивной регуляции в среде, обогащённой ИИ.

Новизна этого уровня в авторской модели состоит в том, что рефлексия не сводится к опроснику в конце урока. Ученик получает от ИИ структурированный «отчёт о собственном обучении», который затем критически редактирует: вычёркивает то, что считает неверным, дополняет тем, что ИИ не заметил, и формулирует один вопрос, на который ИИ не смог ответить. Этот вопрос становится «домашним заданием для нейросети» — шутливым, но методически точным приёмом, закрепляющим субъектную позицию ученика.

3. Практическая реализация: развёрнутый пример урока

Предмет: окружающий мир / география, 6 класс. Тема: «Природные зоны». Продолжительность: 45 минут.

Этап 1. Интеграция (подготовка, 10 минут учительского времени до урока). Учитель с помощью Kandinsky или Шедеврума генерирует три изображения одной и той же природной зоны (например, саванны), но с разными «ошибками»: (1) животное не из этой зоны; (2) неверный цвет растительности в сезон дождей; (3) отсутствие характерного ландшафтного элемента. Промпты формулируются так, чтобы ошибки были различимы, но не очевидны, и требовали предметного знания для обнаружения. Дополнительно учитель готовит карточку с критериями проверки для этапа Explain.

Этап 2. Интеракция (25 минут). Ученики получают изображения в парах. Работа строится по циклу Find — Fix — Explain — Extend:

• Find (5 мин): каждая пара находит как можно больше несоответствий, опираясь на материалы учебника и атлас.
• Fix (5 мин): пара формулирует исправленный вариант — устно или в виде нового промпта.
• Explain (7 мин): пара готовит объяснение: почему ИИ «ошибся»? Чего не хватило в его «знаниях»? Какие стереотипы или упрощения он воспроизвёл? (Например, ИИ «поместил» жирафа в саванну, но не учёл, что конкретный подтип саванны — с определённым растительным покровом — не является его типичным местообитанием.)
• Extend (8 мин): пара формулирует контрольный вопрос для ИИ, который должен выявить, «понял» ли ИИ исправление. Затем пары обмениваются вопросами и тестируют их на нейросети (учитель демонстрирует на экране или ученики работают с планшетами).

Этап 3. Интроспекция (10 минут). Каждый ученик получает от учителя (или генерирует самостоятельно с помощью GigaChat/YandexGPT) краткий «отчёт о продвижении»: что было самым трудным в «обучении ИИ», какая ошибка оказалась неожиданной, какой вопрос для ИИ был самым удачным. Ученик редактирует отчёт: добавляет то, что ИИ не заметил, и формулирует один вопрос, на который ИИ не ответил. Эти вопросы собираются в «копилку класса» и используются на следующем уроке как разминка.

Дифференциация. Для сильных учеников этап Extend может включать сравнение двух нейросетей (например, GigaChat и YandexGPT) по тому, как они отвечают на контрольный вопрос. Для учеников, испытывающих трудности, предусмотрена карточка-опора с частично заполненным шаблоном объяснения.

Заключение

Модель «Три И» не требует дорогостоящего оборудования или сверхподготовки. Она требует смены оптики: ИИ перестаёт быть «волшебной палочкой» и становится тренажёром критического мышления, инструментом дифференциации и зеркалом рефлексии. Как подчёркивают исследователи, наиболее эффективные практики интеграции ИИ возникают там, где технология используется не вместо учителя, а для усиления его педагогического присутствия и где сохраняется приоритет естественного интеллекта — личностных мотиваций, цифровых навыков и значимых для цифрового общества качеств. Авторская модель предлагает один из таких путей — практико-ориентированный, этичный и доступный каждому учителю, готовому сделать первый шаг.

 

Список используемой литературы

1. Антонова С.Ю. ИИ — это кисти и краски: как ИТ-инструменты помогают учителям // III Всероссийская конференция «Педагоги будущего». — 2026. — URL: https://dnevnik.edumil.ru/ (дата обращения: 23.10.2026).
2. Амбарцумян Р.Г. Проект «Когда география встречает ИИ» // Конкурс методических разработок «ИИ в образовании и профориентации», СберОбразование. — 2026. — URL: https://edu.sochi.ru/ (дата обращения: 23.10.2026).
3. Коваленко А. Практика «ИИ в классе: друг, враг или ленивый стажёр?» // XVII Всероссийский молодёжный форум «Машук». — 2026. — URL: https://rsr-online.ru/news/2026/8/17/na-forume-mashuk-predstavili-pedpraktiki-so-vsej-rossii/ (дата обращения: 23.10.2026).
4. Павлова Т.Б. Типология инструментов педагога на основе искусственного интеллекта в проблемном поле цифровизации образования // Педагогика. Вопросы теории и практики. — 2025. — Т. 10, вып. 10. — URL: https://pedagogy-journal.ru/article/ped20250197/fulltext (дата обращения: 23.10.2026).
5. Плахова Е.М. «Учу нейросеть — учусь сам»: ИИ в роли «ученика-иностранца» на уроках английского языка // 1urok.ru. — URL: https://www.1urok.ru/categories/2/articles/114930 (дата обращения: 23.10.2026).
6. Класифікація інструментів і сервісів штучного інтелекту за педагогічною функцією // lib.iitta.gov.ua. — URL: https://lib.iitta.gov.ua/ (дата обращения: 23.10.2026).
7. Google Workspace Updates: Students can now create personal class notebooks with NotebookLM in Google Classroom // workspaceupdates.googleblog.com. — 2026. — URL: https://workspaceupdates.googleblog.com/ (дата обращения: 23.10.2026).
8. GigaChat и YandexGPT: дидактические возможности отечественных нейросетевых платформ // science.donnu.ru. — URL: https://science.donnu.ru/ (дата обращения: 23.10.2026).
9. Kandinsky 3.1: этапы работы школьников с нейросетью // journals.rudn.ru. — 2025. — URL: https://journals.rudn.ru/ (дата обращения: 23.10.2026).
10. More externalization, but less inference? Exploring changes in young learners’ critical thinking during conversational AI bot-supported multimodal writing practice // ScienceDirect. — 2026. — URL: https://www.sciencedirect.com/ (дата обращения: 23.10.2026).
11. Pedagogical Symbiosis: conceptualizing the Post-Human Learner in the age of cognitive AI // Taylor & Francis. — 2026. — URL: https://www.tandfonline.com/ (дата обращения: 23.10.2026).
12. Минпросвещения создаст специальную нейросеть для школ // Информационное агентство. — 2026. — URL: https://www.xn--d1abkefqip0a2f.xn--p1ai/ (дата обращения: 23.10.2026).