ПОВЫШЕНИЕ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ ПОДГОТОВКИ СТУДЕНТОВ С ПОМОЩЬЮ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПЛАТФОРМЫ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Аннотация

Возрастающий акцент на применении искусственного интеллекта (ИИ) в высшем образовании подчёркивает его потенциал в повышении качества подготовки студентов к научно-исследовательской деятельности. В университетской среде наблюдается существенный разрыв между теоретическим знанием методов исследований и практическими навыками их применения. Настоящее исследование, проведённое в рамках работы со студентами педагогических и технических специальностей, было направлено на устранение этого разрыва путём создания и внедрения AI-поддерживаемой образовательной платформы, ориентированной на развитие научно-исследовательской грамотности. Используя дескриптивный дизайн исследования, проект ставил целью разработать и апробировать комплексную цифровую платформу, способную повышать у студентов компетенции в области планирования, выполнения и анализа исследований. Предварительная диагностика выявила поверхностное владение студентами ключевыми этапами научного исследования, а также ограниченное понимание возможностей современных ИИ-инструментов, что подчеркнуло необходимость целенаправленной цифровой подготовки. Разработанная платформа включала модули, основанные на алгоритмах ИИ: интеллектуальные подсказки для формулирования гипотез, автоматизированный анализ данных, генераторы исследовательских планов, рекомендации по выбору методов и инструменты визуализации. Обучающие элементы сопровождались интерактивными заданиями, кейсами, тренажёрами и мастер-классами по использованию ИИ в исследованиях. Результаты итоговой оценки показали существенное улучшение исследовательских навыков студентов: от базового уровня к уверенной и самостоятельной работе с ИИ-инструментами для анализа данных и проектирования исследований. Полученные данные свидетельствуют об эффективности внедрённой платформы в развитии научно-исследовательской грамотности. В заключение исследование рекомендует систематизировать процессы цифровой подготовки студентов, расширить функционал платформы за счёт продвинутых ИИ-моделей, а также использовать разнообразные форматы обучения для устойчивого повышения качества подготовки будущих исследователей.