Report
Векторы интеграции генеративных нейросетей в систему дополнительного профессионального образования на примере ChatGPT
| Τίτλος: | Векторы интеграции генеративных нейросетей в систему дополнительного профессионального образования на примере ChatGPT |
|---|---|
| Στοιχεία εκδότη: | Концепт, 2025. |
| Έτος έκδοσης: | 2025 |
| Θεματικοί όροι: | generative neural networks, искусственный интеллект, ChatGPT, дополнительное профессиональное образование, генеративные нейросети, персонализация обучения, ИИ-компетенция педагога, personalized learning, artificial intelligence, continuing professional education, AI competence of educators |
| Περιγραφή: | Modern continuing professional education (CPE) is undergoing active transformation under the influence of digitalization and the introduction of artificial intelligence technologies. The study of the capabilities of generative neural networks, such as ChatGPT, is of particular relevance to increase the flexibility, adaptability and personalization of the educational process. At the same time, existing studies mainly focus on higher or general education, while the specifics of CPE remain insufficiently studied. This necessitates scientific understanding of the vectors of integrating generative AI technologies into the CPE system aimed at adult learners with diverse professional contexts. The aim of this study is to identify and scientifically substantiate the key vectors of generative neural networks integration into the CPE system using ChatGPT as an example. The study is based on a combination of methodological approaches systemic, competence-based and personality-oriented, as well as empirical data obtained from the analysis of educational practices and in-depth interviews with experts involved in the development and implementation of CPE programs. The leading research method used was qualitative analysis: content analysis, SWOT analysis and modeling. As a result of the study, five key vectors of ChatGPT integration into the practice of continuing professional education were identified: personalization and adaptive learning, automation of assessment and feedback, support for research and project-based activities, expanding the accessibility and inclusiveness of education, as well as professional development of teachers. Based on these areas, a systemic model of ChatGPT integration was proposed, including target, content, technological, organizational and pedagogical, assessment and regulatory components. The model also reflects the levels of teachers’ digital maturity in accordance with the UNESCO AI matrix (2024). The theoretical significance of the article lies in clarifying the pedagogical framework for the use of generative AI in the continuing professional education system and conceptualizing the model of its integration. The practical significance is associated with the possibility of using the developed recommendations for strategic planning, methodological support and regulation of the processes of introducing AI into the educational practice of CPE institutions. Современное дополнительное профессиональное образование (ДПО) находится в стадии активной трансформации под влиянием цифровизации и внедрения технологий искусственного интеллекта. Особую актуальность приобретает исследование возможностей генеративных нейросетей, таких как ChatGPT, для повышения гибкости, адаптивности и персонализации образовательного процесса. При этом существующие исследования в основном фокусируются на высшем или общем образовании, в то время как специфика ДПО остается недостаточно изученной. Это обусловливает необходимость научного осмысления векторов интеграции генеративных ИИ-технологий в систему ДПО, ориентированную на взрослых обучающихся с разнообразными профессиональными контекстами. Цель данного исследования – выявление и научное обоснование ключевых векторов интеграции генеративных нейросетей в систему дополнительного профессионального образования на примере ChatGPT. Исследование опирается на комплекс методологических подходов, таких как системный, компетентностный и личностно ориентированный, а также на эмпирические данные, полученные в результате анализа образовательных практик и глубинных интервью с экспертами, участвующими в разработке и реализации программ ДПО. В качестве ведущего метода исследования использованы качественные методы анализа: контент-анализ, SWOT-анализ и моделирование. В результате исследования выделены пять ключевых векторов интеграции ChatGPT в практику ДПО: персонализация и адаптивное обучение, автоматизация оценки и обратной связи, поддержка исследовательской и проектной деятельности, расширение доступности и инклюзивности образования, а также профессиональное развитие преподавателей. На основе этих направлений предложена системная модель интеграции ChatGPT, включающая целевой, содержательный, технологический, организационно-педагогический, оценочный и нормативно-правовой компоненты. В модели также отражены уровни цифровой зрелости педагогов в соответствии с ИИ-матрицей ЮНЕСКО. Теоретическая значимость статьи заключается в уточнении педагогических рамок применения генеративного ИИ в системе ДПО и концептуализации модели его интеграции. Практическая значимость связана с возможностью использования разработанных рекомендаций для стратегического планирования, методического сопровождения и нормативного регулирования процессов внедрения ИИ в образовательную практику учреждений дополнительного профессионального образования. |
| Τύπος εγγράφου: | Research |
| DOI: | 10.24412/2304-120x-2025-11149 |
| Rights: | CC BY |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.doi...........e633c8aaf7bfa42eeb6d0ab861c2de59 |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| FullText | Text: Availability: 0 |
|---|---|
| Header | DbId: edsair DbLabel: OpenAIRE An: edsair.doi...........e633c8aaf7bfa42eeb6d0ab861c2de59 RelevancyScore: 887 AccessLevel: 3 PubType: Report PubTypeId: report PreciseRelevancyScore: 886.736389160156 |
| IllustrationInfo | |
| Items | – Name: Title Label: Title Group: Ti Data: Векторы интеграции генеративных нейросетей в систему дополнительного профессионального образования на примере ChatGPT – Name: Publisher Label: Publisher Information Group: PubInfo Data: Концепт, 2025. – Name: DatePubCY Label: Publication Year Group: Date Data: 2025 – Name: Subject Label: Subject Terms Group: Su Data: <searchLink fieldCode="DE" term="%22generative+neural+networks%22">generative neural networks</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22искусственный+интеллект%22">искусственный интеллект</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22ChatGPT%22">ChatGPT</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22дополнительное+профессиональное+образование%22">дополнительное профессиональное образование</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22генеративные+нейросети%22">генеративные нейросети</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22персонализация+обучения%22">персонализация обучения</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22ИИ-компетенция+педагога%22">ИИ-компетенция педагога</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22personalized+learning%22">personalized learning</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22artificial+intelligence%22">artificial intelligence</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22continuing+professional+education%22">continuing professional education</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22AI+competence+of+educators%22">AI competence of educators</searchLink> – Name: Abstract Label: Description Group: Ab Data: Modern continuing professional education (CPE) is undergoing active transformation under the influence of digitalization and the introduction of artificial intelligence technologies. The study of the capabilities of generative neural networks, such as ChatGPT, is of particular relevance to increase the flexibility, adaptability and personalization of the educational process. At the same time, existing studies mainly focus on higher or general education, while the specifics of CPE remain insufficiently studied. This necessitates scientific understanding of the vectors of integrating generative AI technologies into the CPE system aimed at adult learners with diverse professional contexts. The aim of this study is to identify and scientifically substantiate the key vectors of generative neural networks integration into the CPE system using ChatGPT as an example. The study is based on a combination of methodological approaches systemic, competence-based and personality-oriented, as well as empirical data obtained from the analysis of educational practices and in-depth interviews with experts involved in the development and implementation of CPE programs. The leading research method used was qualitative analysis: content analysis, SWOT analysis and modeling. As a result of the study, five key vectors of ChatGPT integration into the practice of continuing professional education were identified: personalization and adaptive learning, automation of assessment and feedback, support for research and project-based activities, expanding the accessibility and inclusiveness of education, as well as professional development of teachers. Based on these areas, a systemic model of ChatGPT integration was proposed, including target, content, technological, organizational and pedagogical, assessment and regulatory components. The model also reflects the levels of teachers’ digital maturity in accordance with the UNESCO AI matrix (2024). The theoretical significance of the article lies in clarifying the pedagogical framework for the use of generative AI in the continuing professional education system and conceptualizing the model of its integration. The practical significance is associated with the possibility of using the developed recommendations for strategic planning, methodological support and regulation of the processes of introducing AI into the educational practice of CPE institutions.<br />Современное дополнительное профессиональное образование (ДПО) находится в стадии активной трансформации под влиянием цифровизации и внедрения технологий искусственного интеллекта. Особую актуальность приобретает исследование возможностей генеративных нейросетей, таких как ChatGPT, для повышения гибкости, адаптивности и персонализации образовательного процесса. При этом существующие исследования в основном фокусируются на высшем или общем образовании, в то время как специфика ДПО остается недостаточно изученной. Это обусловливает необходимость научного осмысления векторов интеграции генеративных ИИ-технологий в систему ДПО, ориентированную на взрослых обучающихся с разнообразными профессиональными контекстами. Цель данного исследования – выявление и научное обоснование ключевых векторов интеграции генеративных нейросетей в систему дополнительного профессионального образования на примере ChatGPT. Исследование опирается на комплекс методологических подходов, таких как системный, компетентностный и личностно ориентированный, а также на эмпирические данные, полученные в результате анализа образовательных практик и глубинных интервью с экспертами, участвующими в разработке и реализации программ ДПО. В качестве ведущего метода исследования использованы качественные методы анализа: контент-анализ, SWOT-анализ и моделирование. В результате исследования выделены пять ключевых векторов интеграции ChatGPT в практику ДПО: персонализация и адаптивное обучение, автоматизация оценки и обратной связи, поддержка исследовательской и проектной деятельности, расширение доступности и инклюзивности образования, а также профессиональное развитие преподавателей. На основе этих направлений предложена системная модель интеграции ChatGPT, включающая целевой, содержательный, технологический, организационно-педагогический, оценочный и нормативно-правовой компоненты. В модели также отражены уровни цифровой зрелости педагогов в соответствии с ИИ-матрицей ЮНЕСКО. Теоретическая значимость статьи заключается в уточнении педагогических рамок применения генеративного ИИ в системе ДПО и концептуализации модели его интеграции. Практическая значимость связана с возможностью использования разработанных рекомендаций для стратегического планирования, методического сопровождения и нормативного регулирования процессов внедрения ИИ в образовательную практику учреждений дополнительного профессионального образования. – Name: TypeDocument Label: Document Type Group: TypDoc Data: Research – Name: DOI Label: DOI Group: ID Data: 10.24412/2304-120x-2025-11149 – Name: Copyright Label: Rights Group: Cpyrght Data: CC BY – Name: AN Label: Accession Number Group: ID Data: edsair.doi...........e633c8aaf7bfa42eeb6d0ab861c2de59 |
| PLink | https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsair&AN=edsair.doi...........e633c8aaf7bfa42eeb6d0ab861c2de59 |
| RecordInfo | BibRecord: BibEntity: Identifiers: – Type: doi Value: 10.24412/2304-120x-2025-11149 Languages: – Text: Undetermined Subjects: – SubjectFull: generative neural networks Type: general – SubjectFull: искусственный интеллект Type: general – SubjectFull: ChatGPT Type: general – SubjectFull: дополнительное профессиональное образование Type: general – SubjectFull: генеративные нейросети Type: general – SubjectFull: персонализация обучения Type: general – SubjectFull: ИИ-компетенция педагога Type: general – SubjectFull: personalized learning Type: general – SubjectFull: artificial intelligence Type: general – SubjectFull: continuing professional education Type: general – SubjectFull: AI competence of educators Type: general Titles: – TitleFull: Векторы интеграции генеративных нейросетей в систему дополнительного профессионального образования на примере ChatGPT Type: main BibRelationships: IsPartOfRelationships: – BibEntity: Dates: – D: 01 M: 01 Type: published Y: 2025 Identifiers: – Type: issn-locals Value: edsair |
| ResultId | 1 |