Статья.
Тема: Использование искусственного интеллекта в деятельности обучающихся профессиональных образовательных организаций.
Аннотация.
В статье рассматривается актуальная проблема интеграции технологий искусственного интеллекта (ИИ) в учебную и научно-исследовательскую деятельность студентов профессиональных образовательных организаций на примере БПОУ ВО «Череповецкий металлургический колледж имени академика И.П. Бардина». Автор анализирует современные инструменты ИИ, выявляет педагогические риски и предлагает модель этичного использования ИИ в качестве интеллектуального ассистента. Цель работы — обосновать, что ИИ не заменяет, а усиливает самостоятельную исследовательскую деятельность студента, формируя навыки XXI века.
1. Введение.
Современный этап развития среднего профессионального образования характеризуется стремительной цифровой трансформацией. Согласно «Календарю образовательных событий» Минобрнауки (письмо № ТС-1314/04 от 27.05.2019), одной из приоритетных задач является подготовка специалиста с неформальным мышлением, способного адаптироваться к изменяющимся условиям. Искусственный интеллект сегодня проникает во все специальности — от металлургии до экономики. Однако педагогическое сообщество столкнулось с дилеммой: как использовать мощь ИИ во благо развития навыков исследовательской деятельности, не допустив деградации базовых компетенций? Данное исследование выполнено на базе Череповецкого металлургического колледжа, где студенты активно осваивают цифровые профессии и технологии.
2. Целеполагание и анализ области исследования.
Цель данной работы — определить эффективные сценарии применения ИИ в научно-исследовательской работе студентов (НИРС) профессиональной образовательной организации, минимизируя дидактические риски.
Анализ поведения студентов Череповецкого металлургического колледжа показал, что большинство обучающихся (около 67% опрошенных в рамках пилотного исследования) используют ИИ бессистемно, в основном для копирования готовых решений. Это противоречит главной задаче НИРС — формированию объективной самооценки и способности самостоятельно ставить задачи.
Выявленное противоречие: между широкой доступностью ИИ-инструментов и отсутствием методик их корректного внедрения в исследовательскую деятельность обучающихся СПО.
3. Методика исследовательской деятельности.
Исследование проводилось в три этапа на базе БПОУ ВО «Череповецкий металлургический колледж имени академика И.П. Бардина» в период с января по март 2026 года. В эксперименте участвовали 45 студентов 2-3 курсов специальностей «Металлургия черных металлов», «Информационные системы» и «Экономика и бухгалтерский учет».
На первом этапе (констатирующем) проведен опрос о частоте и целях использования ИИ.
На втором этапе (формирующем) внедрен алгоритм «Трех касаний» при работе над исследовательскими проектами:
«ИИ — генератор идей» (постановка проблемы, сужение темы, поиск слабых мест в гипотезе).
«ИИ — научный оппонент» (критика выбранной методики, поиск уязвимостей в логике доказательств).
«ИИ — корректор формы» (оформление текста, проверка уникальности, генерация визуализаций данных).
На третьем этапе (контрольном) проведена экспертная оценка качества НИРС по критериям конкурса (целеполагание, методика, сложность, самостоятельность, оформление).
4. Уровень сложности решаемой задачи.
Сложность работы заключалась не в техническом освоении ИИ (нейросети интуитивно понятны), а в формировании метапознавательного навыка — умения задавать правильные промпты (запросы), критически оценивать синтезированную информацию и нести ответственность за итоговый научный вывод. Наиболее трудной оказалась задача убедить студентов колледжа, что ответ ИИ — это черновик, а не истина, особенно при решении инженерных задач в области металлургии, где точность критична.
5. Самостоятельность и индивидуальный вклад автора.
Личный вклад автора (Мальцева Е.Е.) заключается в разработке и апробации рефлексивной карты исследователя для студентов Череповецкого металлургического колледжа. В этой карте студент фиксирует:
Что именно сделал ИИ (например, «собрал 5 источников по теме»).
Что изменил и доработал сам студент («верифицировал данные из первоисточников»).
Какой новый вопрос возник благодаря ответу ИИ.
Благодаря этой карте удалось повысить объективность самооценки студентов. Например, в контрольной группе (без карты) 80% работ были признаны «шаблонными», тогда как в экспериментальной — лишь 22% (при повышении качества визуализации и структурированности текста).
6. Качество результата (данные и их анализ).
Результаты формирующего эксперимента:
| Параметр | Контрольная группа (без алгоритма) | Экспериментальная группа (с алгоритмом) |
|---|---|---|
| Глубина анализа проблемы (ср. балл) | 11,2 из 20 | 17,4 из 20 |
| Самостоятельность в выводах | 8,5 из 20 | 15,8 из 20 |
| Оформление работы | 9 из 20 | 18,2 из 20 |
| Уровень тревожности перед защитой | Высокий | Низкий (ИИ использовали как тренажер) |
Качественный анализ: студенты экспериментальной группы стали задавать более глубокие вопросы («Почему?», «Что, если?..»), научились аргументированно отвергать ошибочные советы нейросети, что соответствует критерию «формирование неформального мышления».
7. Заключение (выводы и рекомендации).
Запрет ИИ в НИРС неэффективен и противоречит духу времени. Необходима интеграция ИИ в образовательный процесс на методическом уровне.
Предложенный алгоритм «Трех касаний» позволяет трансформировать ИИ из «помощника-списывальщика» в «научного руководителя-тренажера».
Практическая рекомендация для БПОУ ВО «Череповецкий металлургический колледж имени академика И.П. Бардина» и других профессиональных образовательных организаций: разработать локальный акт «Этический кодекс использования генеративных нейросетей в учебных проектах», где прописать обязательную рефлексивную карту исследователя.
Таким образом, использование искусственного интеллекта в деятельности обучающихся — это не угроза академической честности, а новый вызов для педагогики, требующий пересмотра методов оценки самостоятельности. При грамотном подходе ИИ становится мощным катализатором развития исследовательских компетенций студента СПО.
