Science for Education Today, 2026, Т. 16, № 3, С. 145–166
© Дружинина А. А., Гарашкина Н. В., 2026
УДК: 
51-77+004.8+378.14+316.752

Особенности формирования ИИ-грамотности будущего педагога: оценка ценностно-этической рефлексии

Дружинина А. А. 1 (Тамбов, Россия), Гарашкина Н. В. 2 (Москва, Россия)
1 Тамбовский государственный университет имени Г.Р. Державина
2 Государственный университет просвещения
Полный текст (свободный доступ) — Скачан 18 раз(а)
Аннотация: 

Проблема и цель. Увеличение массового неосознанного применения технологий искусственного интеллекта субъектами образования актуализирует изучение процесса формирования у будущего педагога грамотности в области ИИ (ИИ-грамотности). В статье представлен обзор по данной проблеме. Цель исследования – выявить особенности формирования ИИ-грамотности будущего педагога на основе оценки ценностно-этической рефлексии.
Методология. Исследование проведено на основе системного, квалитологического, аксиологического и когнитивно-технологического подходов. Комплекс методов включал анализ и обобщение теоретических исследований, измерение ценностного осознания применения технологий ИИ будущими педагогами – опрос 200 студентов-будущих педагогов (площадки – Государственный университет просвещения – 157 студентов; Тамбовский государственный университет имени Г. Р. Державина – 43 студента), а также анализ результатов включенного наблюдения и дидактического эксперимента (матрица самооценки, тесты достижений, анализ продуктов деятельности и рефлексивного эссе) на базе Тамбовского государственного университета имени Г. Р. Державина (выборка – 30 студентов направления «Педагогическое образование»).
Результаты. В ходе исследования обоснованы сущность ИИ-грамотности студента – будущего педагога, определен ее этический компонент как обязательный для педагога; выделены составляющие этического компонента ИИ-грамотности, его когнитивные, деятельностные и ценностно-рефлексивные критерии и показатели. Установлены три уровня оценки (элементарный, базовый и творческий), обеспечивающие измерение результативности ценностно-этической рефлексии будущего педагога как условия формирования ИИ-грамотности. Выявлены особенности и принципы формирования этического компонента ИИ-грамотности будущего педагога на основе ценностной осмысленности применения технологий ИИ. Определен принцип интеграции аксиологической и технологической стратегий как основание этически осознанного, ответственного применения технологий ИИ в деятельности педагога.
Разработан измерительный инструментарий диагностики этического компонента ИИ-грамотности. Выявлено, что у студентов недостаточно сформирован этический компонент ИИ-грамотности, что проявляется в неумении различать допустимые и недопустимые практики использования технологий ИИ, непонимании последствий неэтичного применения ИИ-инструментов. Результаты исследования показывают важность знания рисков, освоения навыков и ценностей применения технологий ИИ будущим педагогом, подтверждают необходимость ценностно-этической рефлексии в процессе формирования ИИ-грамотности будущих педагогов в ходе обучения средствами оценки вариантов сценариев этической навигации в технологиях ИИ.
Заключение. Научный вклад исследования заключается в уточнении структуры ИИ-грамотности будущего педагога. Переход от роли «пользователь ИИ» к роли «педагог-исследователь, знающий, устанавливающий и опирающийся на этические нормы при применении ИИ» требует включения в образовательный процесс подготовки будущего педагога ценностно-этической рефлексии как регулируемой когнитивной оценки (под руководством преподавателя в обучении, самооценке, в автодидактике). Ценностно-рефлексивная оценка применения технологий ИИ рекомендуется к внедрению в программы подготовки учителей в условиях цифровой трансформации образования. Перспективы связаны также с адаптацией диагностико-дидактической стратегии для разных профилей подготовки.

Ключевые слова: 

технологии ИИ; осознанное применение ИИ; ИИ-грамотность; этический компонент ИИ-грамотности; ценностно-этическая рефлексия; формирование ИИ-грамотности; будущий педагог.

Библиографическая ссылка:
Дружинина А. А., Гарашкина Н. В. Особенности формирования ИИ-грамотности будущего педагога: оценка ценностно-этической рефлексии // Science for Education Today. – 2026. – № 3. – С. 145–166. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2658-6762.2603.07
Список литературы: 
  1. Southworth J., Migliaccio K., Glover J., Glover J., Reed D., McCarty C., Brendemuhl J., Thomas A. Developing a model for AI Across the curriculum: Transforming the higher education landscape via innovation in AI literacy // Computers and Education: Artificial Intelligence. – 2023. – Vol. 4. – P. 100127. DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100127
  2. Jin Y., Martinez-Maldonado R., Gašević D., Yan L. GLAT: The generative AI literacy assessment test // Computers and Education: Artificial Intelligence. – 2025. – Vol. 9. – P. 100436. DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100436
  3. Markus A., Carolus A., Wienrich C. Objective measurement of AI literacy: Development and validation of the AI competency objective scale (AICOS) // Computers and Education: Artificial Intelligence. – 2025. – Vol. 9. – P. 100485. DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100485
  4. Ma M., Ng D. T. K., Liu Z., Wong G. K. W. Fostering responsible AI literacy: A systematic review of K-12 AI ethics education // Computers and Education: Artificial Intelligence. – 2025. – Vol. 8. – P. 100422. DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100422
  5. Su J., Zhong Y., Ng D. T. K. A meta-review of literature on educational approaches for teaching AI at the K-12 levels in the Asia-Pacific region // Computers & Education: Artificial Intelligence. – 2022. – Vol. 3. – P. 100065. DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100065
  6. Илюшин Л. С., Торпашева Н. А. Технологии искусственного интеллекта как ресурс трансформации образовательных практик // Ярославский педагогический вестник. – 2024. – № 3. – C. 62-71. URL: https://elibrary.ru/adwmmg
  7. Чопик О. А. Искусственный интеллект как фактор трансформации субъектной позиции студентов в высшем образовании // Высшее образование в России. – 2025. – № 8-9. – С. 54–73. URL: https://elibrary.ru/gectxe DOI: https://doi.org/10.31992/0869-3617-2025-34-8-9-54-73
  8. Иванова А. Е., Тарасова К. В., Талов Д. П. Между интересом и умением: как студенты воспринимают и применяют ИИ // Высшее образование в России. – 2025. – Т. 34, № 8-9. – С. 9–32. URL: https://elibrary.ru/byqmrj DOI: https://doi.org/10.31992/0869-3617-2025-34-8-9-9-32
  9. Земцов Д. И., Груздев И. А. «Цифровой кентавр»: совместное обучение человека и ИИ в университете // Высшее образование в России. – 2025. – Т. 34, № 10. – С. 47–62. URL: https://elibrary.ru/qczdyp DOI: https://doi.org/10.31992/0869-3617-2025-34-10-47-62

10.Dodson T. M., Thompson-Hairston K., Reed J. M. Nursing students' AI literacy and ethical understanding of AI in nursing education // Teaching and Learning in Nursing. – 2025. – Vol. 20 (4). – P. 390–394. DOI: https://doi.org/10.1016/j.teln.2025.07.004

11.Fan Y., Tang L., Le H., Shen K., Tan S., Zhao Y., Shen Y., Li X., Gašević D. Beware of metacognitive laziness: Effects of generative artificial intelligence on learning motivation, processes, and performance // British Journal of Educational Technology. – 2024. – Vol. 56 (2). – P. 489–530. DOI: https://doi.org/10.1111/bjet.13544

12.Michel-Villarreal R., Vilalta-Perdomo E., Salinas-Navarro D. E., Thierry-Aguilera R., Gerardou F. S. Challenges and opportunities of generative AI for higher education as explained by ChatGPT // Education Sciences. – 2023. – Vol. 13 (9). – P. 856. DOI: https://doi.org/10.3390/educsci13090856

13.Lim E. M. The effects of pre-service early childhood teachers' digital literacy and self-efficacy on their perception of AI education for young children // Education and Information Technologies. – 2023. – Vol. 28 (10). – P. 12969–12995. DOI: https://doi.org/10.1007/s10639-023-11724-6

14.Pei B., Lu J., Jing X. Empowering preservice teachers’ AI literacy: Current understanding, influential factors, and strategies for improvement // Computers and Education: Artificial Intelligence. – 2025. – Vol. 8. – P. 100406. DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100406

15.Ивахненко Е. Н., Никольский В. С. ChatGPT в высшем образовании и науке: угроза или ценный ресурс? // Высшее образование в России. – 2023. – Т. 32, № 4. – С. 9–22. URL: https://elibrary.ru/tzhihu DOI: https://doi.org/10.31992/0869-3617-2023-32-4-9-22

16.Тихонова Н. В., Поморцева Н. П. Выпускная квалификационная работа в вузе в условиях распространения искусственного интеллекта: взгляд студентов // Высшее образование в России. – 2025. – Т. 34, № 6. – С. 112–135. URL: https://elibrary.ru/oijjfw DOI: https://doi.org/10.31992/0869-3617-2025-34-6-112-135

17.Титова С. В., Чикризова К. В. Разработка и использование обучающих материалов на базе ИИ в вузах: правовые аспекты // Высшее образование в России. – 2025. – Т. 34, № 6. – С. 91–111. URL: https://elibrary.ru/vznbea DOI: https://doi.org/10.31992/0869-3617-2025-34-6-91-111

18.Tomlinson E., Schoch M., Macfarlane S., Aryal S., Kumar F., Bunker N., McDonall J. A course-wide approach to building generative artificial intelligence literacy across an undergraduate nursing curriculum // Nurse Educator. – 2025. – Vol. 50 (2). – P. 113–115. DOI: https://doi.org/10.1097/NNE.0000000000001803

19.Тихонова Н. В., Сабирова Д. Р. Грамотность педагога в области искусственного интеллекта: теоретический анализ понятия // Образование и наука. – 2025. – № 6. – C. 180–206. URL: https://elibrary.ru/reymvt DOI: https://doi.org/10.17853/1994-5639-2025-6-180-206

20.Pinski M., Benlian A. AI literacy for users – A comprehensive review and future research directions of learning methods, components, and effects // Computers in Human Behavior: Artificial Humans. – 2024. – Vol. 2 (1). – P. 100062. DOI: https://doi.org/10.1016/j.chbah.2024.100062

21.Yang T., Cheon J., Cho M. H., Huang M. Undergraduate students’ perspectives of generative AI ethics // International Journal of Educational Technology in Higher Education. – 2025. – Vol. 22 (1). – P. 35. DOI: https://doi.org/10.1186/s41239-025-00533-1

22.Lintner T. A systematic review of AI literacy scales // NPJ Science of Learning. – 2024. – Vol. 9. – P. 50. DOI: https://doi.org/10.1038/s41539-024-00264-4

23.Anders A. D., Speltz E. D. Developing generative AI literacies through self-regulated learning: A human-centered approach // Computers and Education: Artificial Intelligence. – 2025. – Vol. 9. – P. 100482. DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100482

24.Aldemir T., Bicer A., Kilinc S., Moon J., Kwok M. Exploring emergent AI-TPACK competencies in a two-week AI literacy module for preservice teachers // Teaching and Teacher Education. – 2025. – Vol. 168. – P. 105231. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tate.2025.105231

25.Bozkurt A. Why generative AI literacy, why now and why it matters in the educational landscape? Kings, queens and GenAI dragons // Open Praxis. – 2024. – Vol. 16 (3). – P. 283–290. DOI: https://doi.org/10.55982/openpraxis.16.3.739

26.Hwang Y., Lee J. H. Exploring students’ experiences and perceptions of human-AI collaboration in digital content making // International Journal of Educational Technology in Higher Education. – 2025. – Vol. 22. – P. 44. DOI: https://doi.org/10.1186/s41239-025-00542-0

27.LaFlamme K. A. Scaffolding AI literacy: An instructional model for academic librarianship // Journal of Academic Librarianship. – 2025. – Vol. 51 (3). – P. 103041. DOI: https://doi.org/10.1016/j.acalib.2025.103041

28.Сысоев П. В. Компетенция современного педагога в области искусственного интеллекта: структура и содержание // Высшее образование в России. – 2025. – Т. 34, № 6. – С. 58–79. URL: https://elibrary.ru/zjmqfd DOI: https://doi.org/10.31992/0869-3617-2025-34-6-58-79

29.Гарашкина Н. В., Дружинина А. А. Когнитивная вовлечённость как основа проектирования учебного процесса в подготовке студентов педагогических направлений // Высшее образование в России. – 2023. – Т. 32, № 1. – С. 93–109. URL: https://elibrary.ru/jdktod DOI: https://doi.org/10.31992/0869-3617-2023-32-1-93-109

30.Chiu T. K. F., Xia Q., Zhou X., Chai C. S., Cheng M. Systematic literature review on opportunities, challenges, and future research recommendations of artificial intelligence in education // Computers and Education: Artificial Intelligence. – 2023. – Vol. 4. – P. 100118. DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100118

31.Wong M. Y. Beyond asking ‘should’ and ‘why’ questions: Contextualised questioning techniques for moral discussions in moral education classes // Journal of Moral Education. – 2021. – Vol. 50 (3). – P. 368–383. DOI: https://doi.org/10.1080/03057240.2020.1713066

32.Basak T., Cerit B. Comparing two teaching methods on Nursing students ethical decision-making level // Clinical Simulation in Nursing. – 2019. – Vol. 29. – P. 15–23. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecns.2019.02.003

Дата публикации 30.03.2026