Формирование теоретической рамки для ИИ-интервенций в образовании: когнитивная разгрузка, когнитивный долг и агентность обучающихся
DOI: 10.23951/1609-624X-2026-5-46-55
Статья посвящена проблеме формирования интегративной теоретической рамки для анализа и проектирования интервенций с использованием искусственного интеллекта (ИИ) в образовательной среде. Цель работы – создать интегративную теоретическую рамку, позволяющую описывать и проектировать педагогически осмысленные ИИ-интервенции в образовании. На основе систематического вторичного анализа обзоров литературы 2019–2026 гг. по ИИ в образовании, когнитивной разгрузке (cognitive offloading), агентности обучающихся и этике ИИ, а также концептуального сопоставления существующих теоретических рамок рассматривается когнитивный парадокс ИИ-интервенций: технологии, разгружающие рабочую память, способны одновременно приводить к когнитивной разгрузке и накоплению когнитивного долга – скрытому разрыву между демонстрируемой успеваемостью и реальной когнитивной инфраструктурой обучающегося. Предложена двухосевая модель «когнитивная разгрузка – агентность», выделяющая четыре типовые конфигурации взаимодействия обучающегося с ИИ-агентом, среди которых наиболее перспективной для развития саморегуляции является конфигурация расширенной когнитивности. Показано, как рамки SAMR (Substitution, Augmentation, Modification, Redefinition – замена, дополнение, модификация, переопределение. Модель интеграции цифровых технологий в образование, отражающая уровни от простого замещения инструментов до трансформации учебных задач), TPACK (Technological Pedagogical Content Knowledge – технологическое педагогическое содержательное знание – рамка, описывающая необходимые компетенции педагога на пересечении предметного, педагогического и технологического видов знаний), JTBD (Jobs To Be Done – задачи, которые нужно выполнить – теоретическая рамка, согласно которой потребители «нанимают» продукт или услугу для выполнения конкретной функциональной, эмоциональной или социальной работы) и SCOT (Social Construction of Technology – социальное конструирование технологий – теоретический подход, согласно которому развитие и форма технологий определяются не внутренней технической логикой, а социальными факторами и интерпретациями со стороны релевантных социальных групп) могут быть уточнены с учетом когнитивной разгрузки и агентности, что превращает их из описательных таксономий в инструменты педагогического проектирования, учитывающего риски когнитивной эрозии. Обозначены исследовательские лакуны и перспективы эмпирической проверки предложенной рамки в российском и международном образовательных контекстах.
Ключевые слова: искусственный интеллект в образовании, чат-боты, теория когнитивной нагрузки, саморегулируемое обучение, SAMR, TPACK, социальное конструирование технологий
Библиография:
1. Létourneau A., Martineau Deslandes M., Charland P., Karran J.A., Boasen J., Léger P.M. A systematic review of AI-driven intelligent tutoring systems (ITS) in K-12 education // npj Science of Learning. 2025. Vol. 10, № 1. P. 29.
2. Long D.Y., Wang S., Md Rashid S., Lu X.T. Artificial intelligence in higher education: A systematic review of its impact on student engagement // Frontiers in Education. 2026. Vol. 10. Art. 1648661.
3. Wang J., Fan W. The effect of ChatGPT on students’ learning performance, learning perception, and higher-order thinking: insights from a meta-analysis // Humanities and Social Sciences Communications. 2025. Vol. 12, № 1. P. 621.
4. Zawacki-Richter O., Marin V. I., Bond M., Gouverneur F. Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators? // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2019. Vol. 16. Art. 39.
5. Huang A.Y.Q., Lu O.H.T., Yang S.J.H. Effects of artificial Intelligence – Enabled personalized recommendations on learners’ learning engagement, motivation, and outcomes in a flipped classroom // Computers & Education. 2023. Vol. 194. P. 104684.
6. Kasneci E., Sessler K., Küchemann S. et al. ChatGPT for good? Opportunities and challenges of large language models for education // Learning and Individual Differences. 2023. Vol. 103. Art. 102274.
7. Khosravi H., Shabaninejad S., Bakhshizadeh S., Chen M. A systematic review of artificial intelligence in adaptive education: Trends, techniques, and challenges // Computers & Education. 2024. Vol. 208. Art. 104926.
8. Sweller J., van Merriënboer J.J.G., Paas F. Cognitive architecture and instructional design: 20 years later // Educational Psychology Review. 2019. Vol. 31, № 2. P. 261–292.
9. Sweller J. Cognitive load theory and educational technology // Educational Technology Research and Development. 2020. Vol. 68, № 1. P. 1–16.
10. Risko E.F., Gilbert S.J. Cognitive offloading // Trends in Cognitive Sciences. 2016. Vol. 20, № 9. P. 676–688.
11. Sparrow B., Liu J., Wegner D. M. Google effects on memory: Cognitive consequences of having information at our fingertips // Science. 2011. Vol. 333, № 6043. P. 776–778.
12. Kosmyna N., Hauptmann E., Yuan Y.T., Situ J., Liao X.-H., Beresnitzky A.V., Braunstein I., Maes P. Your Brain on ChatGPT: accumulation of cognitive debt when using an AI assistant for essay writing task // arXiv. 2025. arXiv:2506.08872v2.
13. Lodge J.M., Loble L. Artificial intelligence, cognitive offloading and implications for education. Sydney: University of Technology Sydney, 2026. 46 p.
14. Bandura A. Social cognitive theory: An agentic perspective // Annual Review of Psychology. 2001. Vol. 52. P. 1–26.
15. Priestley M., Biesta G., Robinson S. Teacher Agency: An Ecological Approach. London: Bloomsbury Academic, 2015. 192 p.
16. Zimmerman B. J. Becoming a self-regulated learner: An overview // Theory Into Practice. 2002. Vol. 41, № 2. P. 64–70.
17. Holstein K., McLaren B. M., Aleven V. Co-designing a dashboard for teacher agency in AI-driven classrooms // Proceedings of the 19th International Conference on Learning Analytics & Knowledge (LAK’19). New York: ACM, 2019. P. 350–359.
18. Gerlich M. AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking // Societies. 2025. Vol. 15, № 1. P. 6.
19. Puentedura R. Transformation, Technology, and Education [Blog post]. 2006. URL: http://hippasus.com/resources/tte/ (дата обращения: 02.05.2026).
20. Mishra P., Koehler M.J. Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge // Teachers College Record. 2006. Vol. 108, № 6. P. 1017–1054.
21. Reich J. Failure to Disrupt: Why Technology Alone Can’t Transform Education. Cambridge, MA: Harvard University Press, 2020. P. 272.
22. Floridi L., Cowls J., Beltrametti M. et al. AI4People – An ethical framework for a good AI society: Opportunities, risks, principles, and recommendations // Minds and Machines. 2018. Vol. 28, № 4. P. 689–707.
23. Fu Y., Weng Z. Navigating the ethical terrain of AI in education: A systematic review on framing responsible human-centered AI practices // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2024. Vol. 7. Art. 100306.
24. Lo C.K. What is the impact of ChatGPT on education? // Asian Association of Open Universities Journal. 2023. Vol. 18, № 3. P. 1–12.
25. Глухов А.П., Абакумова Н.Н., Червонный М.А., Патраков М.С. Готовность системы общего образования к применению технологий искусственного интеллекта: методологические вызовы регионального внедрения // Вестник Томского государственного университета. 2025. № 520. С. 198–205.
26. Соколов Н.В. Искусственный интеллект в образовании: анализ, перспективы и риски в РФ // Проблемы современного педагогического образования. 2022. № 76-2. С. 166–169.
27. Роберт И.В. Цифровая трансформация образования: ценностные ориентиры, перспективы развития // Россия: тенденции и перспективы развития: ежегодник: материалы XX Нац. науч. конф. с междунар. участием, Москва, 14–15 декабря 2020 г. М.: Ин-т науч- информации по общественным наукам РАН, 2021. Вып. 16, ч. 1. С. 868–876.
28. Токтарова В.И. Педагогика в цифровую эпоху: структурно-содержательный анализ // Вестник Марийского государственного университета. 2022. Т. 16, № 4 (48). С. 474–482.
29. Глухов А. П. ИИ-агенты в тьюторстве: потенциал, вызовы и перспективы интеграции // Вестник педагогических инноваций. 2025. № 1 (77). С. 65–74.
( 1.1 MB ) 
( 1.06 MB )
Выпуск: 5, 2026
Серия выпуска: Выпуск № 5
Рубрика: ОБЩАЯ ПЕДАГОГИКА, ИСТОРИЯ ПЕДАГОГИКИ И ОБРАЗОВАНИЯ
Страницы: 46 — 55
Скачиваний: 1