Проблема и цель. Несмотря на активное внедрение больших языковых моделей в образование, системные закономерности, сравнительная эффективность уровней интеграции промпт-инжиниринга и устойчивость эффектов остаются неизученными. Цель работы – выявление закономерностей влияния промпт-инжиниринга на управление образовательными проектами на основе сравнительной оценки инструментального, процессного и когнитивного уровней интеграции и определение факторов устойчивости результатов.
Методология. Методология исследования строилась на трехкомпонентной схеме. Теоретический анализ задал рамку для педагогического эксперимента, в котором участвовали 117 магистрантов, разделенных на контрольную и экспериментальную группы. Статистический блок включал корреляционный и регрессионный анализ, ANOVA с пост-хок критерием Тьюки, t-критерий Стьюдента и расчет η². Качественные сдвиги оценивали через контент-анализ рефлексивных отчетов, что дало возможность отследить не только количественные, но и смысловые изменения. Замеры проводились трижды: перед началом эксперимента, сразу после завершения проектного цикла и спустя три месяца.
Результаты. Эмпирические данные позволили выделить три устойчивые закономерности. Между развитием промпт-компетенций и полнотой идентификации проектных рисков обнаружена прямая связь (r = 0,73; p < 0,01). При этом динамика эффективности оказалась нелинейной. Наибольший прирост приходится на интервал 45–60 промптов на проект, а превышение этого порога ведет к снижению маржинальной отдачи (R² = 0,68; p < 0,01). Функциональная роль промптов меняется в зависимости от фазы жизненного цикла проекта: корреляционные коэффициенты колеблются в диапазоне 0,52–0,71, и это говорит о том, что единого промпт-решения для всех этапов не существует. Вклад уровней интеграции в общую дисперсию выстроен иерархически: когнитивный уровень дает 33 % (η² = 0,33), процессный – 29 % (η² = 0,29), инструментальный – 14 % (η² = 0,14). Все межгрупповые различия статистически значимы (p < 0,001). Устойчивость достигнутых эффектов различается между группами довольно резко.
Через три месяца после отмены ИИ-поддержки в экспериментальной группе сохранилось 89,5 % показателей, в контрольной – лишь 65,4 % (p < 0,001). Какие факторы обеспечивают эту устойчивость? Здесь выделяются три: институционализация шаблонных решений, рефлексивные практики участников и система верификации по модели «человек-в-цикле». Именно они, судя по данным, работают как предикторы долгосрочного эффекта.
Заключение. Обобщение результатов проведенного исследования позволяет сформулировать три положения, имеющих статус научных обобщений, относительно выявленных закономерностей интеграции промпт-инжиниринга, установленной иерархии его структурных компонентов и механизмов сохранения эффектов во времени. Промпт-инжиниринг в предлагаемой интерпретации квалифицируется как многоуровневая система, включающая инструментальный, организационный и когнитивный страты, что принципиально отличает представленную концепцию от подходов, разработанных в предшествующих работах. Указанные теоретические конструкции и эмпирические данные составляют основу для дальнейших исследований в области человеко-машинного взаимодействия в образовательном проектировании.