Science for Education Today, 2026, Т. 16, № 1, С. 246–270
© Гладкова Л. Н., Крежевских О. В., Скоробогатов Д. В., Савельева . А., Булатова О. В., Гафнер А. И., 2026
УДК: 
378.1+372.41+612.843.622

Специфика результативности чтения сложных профессиональных текстов при работе с ИИ-агентом: оценка уровня усвоения с учетом установления длительности и количества фиксации взгляда

Гладкова Л. Н. 1 (Тюмень, Россия), Крежевских О. В. 2 (Тюмень, Россия), Скоробогатов Д. В. 1 (Тюмень, Россия), Савельева . А. 3 (Тюмень, Россия), Булатова О. В. 4 (Тюмень, Россия), Гафнер А. И. 3 (Тюмень, Россия)
1 федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Тюменский государственный университет"
2 федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Тюменский государственный университет»
3 Тюменский государственный университет
4 Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Тюменский государственный университет"
Полный текст (свободный доступ) — Скачан 12 раз(а)
Аннотация: 

Проблема и цель. В статье ставится вопрос о результативности чтения сложных профессиональных педагогических текстов при традиционном подходе и работе с ИИ-агентом. Цель исследования – выявить уровень усвоения учебного материала студента-ми высшей школы при чтении сложных профессиональных педагогических текстов и ра-боте с ИИ-агентом с учетом установления длительности и количества фиксации взгля-да на учебном материале.
Методология. Исследование базируется на теории деятельностного подхода (А. Н. Леонтьев), в рамках которого познание организуется на основе активной познава-тельной деятельности студентов в процессе формулирования и исследования ими промптов – запросов к ИИ-агенту. Дизайн исследования предполагал замеры показате-лей в экспериментальной и контрольной группах. Применялось тестирование с целью установления уровня запоминания больших текстов и уровня положительной мотивации при чтении сложных профессиональных педагогических текстов в экспериментальной и контрольной группах. Использовались технологии фиксации внимания («айтрекер»), а также велась видеосъемка процесса работы студента с текстом.
Уровень читабельности текста, его языковая простота и ясность изложения, длина предложений и сложность синтаксиса, а также структура абзацев и разделение текста заранее оценивались через ИИ-системы текстомеров по уровневой шкале. По за-вершении эксперимента производился анализ результатов заполнения карт знаний участниками контрольной и экспериментальной групп, а также осуществлялась оценка протоколов фиксации взгляда студентов на исследуемом тексте. Применялся коэффи-циент корреляции Пирсона для установления наличия статистически значимой связи между такими переменными, как фиксация взгляда на учебном тексте и усвоение учеб-ного материала. Объем выборки составил 43 человека: контрольная (n = 21) и экспери-ментальная (n = 22) группы. Исследование реализовано в Тюменском государственном университете в 2025 г.
Результаты. Выявлено, что длительность фиксации взгляда студентов на тексте первоисточника меньше, чем на тексте, сгенерированном чат-ботом; количество фик-саций взгляда студентов на учебном материале при работе с ИИ-агентом превышает аналогичный показатель в группе, работающей с традиционным текстовым первоис-точником, на 45,3 %; между фиксацией взгляда на учебном тексте и уровнем усвоения изученного материала наблюдается статистически значимая прямая связь (значение ко-эффициента корреляции Пирсона составило – 0,7, что свидетельствует о наличии уме-ренной положительной корреляции между указанными параметрами); при работе с ИИ-агентом преобладает высокий (содержательный) уровень усвоения учебного материала, зафиксированный у большинства испытуемых (54,55 %). Напротив, в группе, работаю-щей с традиционным текстовым первоисточником, доминирует преимущественно низ-кий (фрагментарный) уровень освоения учебного материала.
Заключение. Авторы сделали вывод о большей результативности усвоения учебно-го материала при работе с ИИ-агентом, чем при чтении сложных профессиональных педагогических текстов, но подчеркивают значимость дальнейших исследований для сравнения результатов усвоения материала при работе с ИИ-агентом и другими инно-вационными технологиями, в том числе на основе ИИ.

Ключевые слова: 

ИИ-агент; чтение педагогических текстов; усвоение учебного материала; запоминание прочитанного; длительность фиксации взгляда; количество фиксаций взгляда; деятель-ностный подход.

Библиографическая ссылка:
Гладкова Л. Н., Крежевских О. В., Скоробогатов Д. В., Савельева . А., Булатова О. В., Гафнер А. И. Специфика результативности чтения сложных профессиональных текстов при работе с ИИ-агентом: оценка уровня усвоения с учетом установления длительности и количества фиксации взгляда // Science for Education Today. – 2026. – № 1. – С. 246–270. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2658-6762.2601.11
Список литературы: 
  1. Abbas M., Jam A., Khan T. Is it harmful or helpful? Examining the causes and consequences of generative AI usage among university students // International Journal of Educational Technology in Higher Education. – 2024. – Vol. 21. DOI: https://doi.org/10.1186/s41239-024-00444-7
  2. Chan C. A comprehensive AI policy education framework for university teaching and learning // International Journal of Educational Technology in Higher Education. – 2023. – Vol. 20 (1). DOI: https://doi.org/10.1186/s41239-023-00408-3
  3. Djokic I., Milicevic N., Djokic N., Malcic B., Kalaš B. Students Perceptions of the Use of Artificial Intelligence in Educational Service // Amfiteatru Economic. – 2024. – Vol. 26. DOI: https://doi.org/10.24818/EA/2024/65/294
  4. Fan O., Wu M., Zheng L., Zhang L., Jiao P. Integration of artificial intelligence performance prediction and learning analytics to improve student learning in online engineering course // International Journal of Educational Technology in Higher Education. – 2023. – Vol. 20 (4). DOI: https://doi.org/10.1186/s41239-022-00372-4
  5. Fazil A. W., Hakimi, M., Shahidzay A., Hasas A. Exploring the Broad Impact of AI Technologies on Student Engagement and Academic Performance in University Settings in Afghanistan // RIGGS Journal of Artificial Intelligence and Digital Business. – 2024. – Vol. 2 (2). – P. 56–63. DOI: https://doi.org/10.31004/riggs.v2i2.268
  6. Gligorea I., Cioca M., Oancea R., Gorski A., Gorski H., Tudorache P. Adaptive Learning Using Artificial Intelligence in e-Learning: A Literature Review // Education Sciences. – 2023. – Vol. 13 (12). DOI: https://doi.org/10.3390/educsci13121216
  7. He M., Abbasi B., He J. AI-driven language learning in higher education: an empirical study on self-reflection, creativity, anxiety, and emotional resilience in EFL learners // Humanities and Social Sciences Communications. – 2025. – Vol. 12 (1). DOI: https://doi.org/10.1057/s41599-025-05817-5
  8. Huang W., Jiang J., King R., Fryer L. Chatbots and student motivation: a scoping review // International Journal of Educational Technology in Higher Education. – 2025. – Vol. 22. DOI: https://doi.org/10.1186/s41239-025-00524-2
  9. Istrate O. AI Agents in Education: An Early Systematic Review of Emerging Roles, Potential, and Limitations // Revista de Pedagogie Digitala. – 2024. – Vol. – 3 (1). – P. 24–30. DOI: https://doi.org/10.61071/RPD.2496
  10. Kamruzzaman M., Alanazi S., Alruwaili M., Alshammari N., Elaiwat S., Abo Zanona M., Innab N., Elzaghmouri B., Alanazi B. AI- and IoT-Assisted Sustainable Education Systems During Pandemics, such as COVID-19, for Smart Cities // SSRN Electronic Journal. – 2024. – Vol. 15. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4971126
  11. Lama P., Budhathok P., Ghimire S., Josh S. (2025). Artificial Intelligence in Learning: Assessing Perception, Motivation, and Academic Performance // Dama Academic Scholarly Journal of Researchers. – 2025. – Vol. 10 (6). – P. 33–46. DOI: https://doi.org/10.4314/dasjr.v10i6.3
  12. Martín-Alguacil N., Avedillo L., Mota-Blanco R., Marañón-Almendros M., Gallego-Agundez M. ChatGPT as a Virtual Peer: Enhancing Critical Thinking in Flipped Veterinary Anatomy Education // International Medical Education. – 2025. – Vol. 4 (3). DOI: https://doi.org/10.3390/ime4030034
  13. Mauris De la Ossa, L., Garzón N., Pulido C., Herrán B., Hoyos J. Evaluation of Artificial Intelligence as a Source of Motivation in the Teaching of Chemistry: A Study with Tenth Grade Students at the Adventist School of Ibagué // Evolutionary studies in imaginative culture. – 2024. DOI: https://doi.org/2193-2208.10.70082/esiculture.vi.1721
  14. Sajja R., Sermet Y., Cikmaz M., Cwiertny D., Demir I. Artificial Intelligence-Enabled Intelligent Assistant for Personalized and Adaptive Learning in Higher Education // Information. – 2024. – Vol. 10 (15). DOI: https://doi.org/10.3390/info15100596
  15. Shahriar A. Exploring EFL students’ perspectives on the use of AI chatbots in language education // Journal of Language and Linguistics in Society. – 2025. – Vol. 5 (2). – P. 1–11. DOI: https://doi.org/10.55529/jlls.52.1.11
  16. Straková N., Válek J. Chatbots as a Learning Tool: Artificial intelligence in education // R&E-Source. – 2024. – Vol. 11. – P. 245–265. DOI: https://doi.org/10.53349/resource.2024.is1.a1259
  17. Vieriu A., Petrea G. The Impact of Artificial Intelligence (AI) on Students’ Academic Development // Education Sciences. – 2025. – Vol. 5 (3). DOI: https://doi.org/10.3390/educsci15030343
  18. Wang C., Li Z., Bonk C. Understanding Self-Directed Learning in AI-Assisted Writing: A Mixed Methods Study of Postsecondary Learners // Computers and Education: Artificial Intelligence. – 2024. – Vol. 6. DOI: https://doi.org/100247.10.1016/j.caeai.2024.100247
  19. Xu X., Wang Y., Shang Z., Jiang L., Luo H. Using Chatbots to teach English as a foreign language: A systematic literature review from 2010 to 2023 // Conference: 2024 International Symposium on Educational Technology (ISET). – 2024. – P. З97-102. DOI: https://doi.org/10.1109/ISET61814.2024.00028
  20. Алексеев С. А. Отношение студенческой молодежи к развитию и применению технологии искусственного интеллекта // Управление устойчивым развитием. – 2023. – № 4. – С. 73–77. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=54746819 DOI: https://doi.org/10.55421/2499992X_2023_4_73 
  21. Алмазова Н. И., Халяпина Л. П. Интеграция программ искусственного интеллекта в языковое образование: методические аспекты подготовки будущих учителей // Вестник МГПУ. Серия: Филология. Теория языка. Языковое образование. – 2025. – № 2. – С. 160–172. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=82645323  DOI: https://doi.org/10.24412/2076-913X-2025-258-160-172 
  22. Буякова К. И., Дмитриев Я. А., Иванова А. С., Фещенко А. В., Яковлева К. И. Отношение студентов и преподавателей к использованию инструментов с искусственным интеллектом в вузе // Образование и наука. – 2024. – № 7. – С. 160–193. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=69164054 DOI: https://doi.org/10.17853/1994-5639-2024-7-160-193 
  23. Виниченко М. В., Ляпунова Н. В., Чуланова О. Л., Караксони П. Характер влияния цифровизации и искусственного интеллекта на социокультурную среду и образование в условиях пандемии: взгляды студентов поколения Z России и Словакии // Перспективы науки и образования. – 2021. – № 3. – С. 26–42. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=46424166  DOI: https://doi.org/10.32744/pse.2021.3.2
  24. Гладкова Л. Н., Раведовская У. Ю., Семеновских Т. В., Булыгина Ю. В., Фроленкова А. Л., Крежевских О. В. Качественное исследование когнитивных предпочтений студентов при использовании искусственного интеллекта // Science for Education Today. – 2025. – Т. 15, № 4. – С. 136–157. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=82818201  DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2658-6762.2504.06
  25. Давыдова Г. И., Шлыкова Н. В. Риски и вызовы при внедрении искусственного интеллекта в систему высшего образования // Вестник практической психологии образования. – 2024. – Т. 21, № 3. – С. 62–69. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=69196883  DOI: https://doi.org/10.17759/bppe.2024210308 
  26. Кукуев Е. А., Гладкова Л. Н., Крежевских О. В., Фроленкова А. Л. Исследовательские компетенции студентов в эпоху искусственного интеллекта // Перспективы науки и образования. – 2025. – № 3. – С. 55–71. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=82713793  DOI: https://doi.org/10.32744/pse.2025.3.4
  27. Мурзина Э. Ф., Дик Е. Н., Арсланбекова С. А. Трансформация педагогических компетенций и навыков в контексте цифрового образования // Муниципальная академия. – 2025. – № 1. – С. 223–233. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=80454367  DOI: https://doi.org/10.52176/2304831X_2025_01_223
Дата публикации 28.02.2026