доцент кафедры "Проектирование и технический сервис транспортно-технологических систем", кандидат технических наук, доцент
доцент кафедры \"Организация перевозок и дорожного движения\", кандидат технических наук, доцент
Amid increasing integration of generative artificial intelligence (GAI) into higher education, it is becoming ever more relevant to examine how students make sense of their own experience of working with these tools. The article aims to analyze students’ practices of applying GAI in project-based work, to identify the forms of reflective practice that are being developed, and to assess the educational effects. The study involved 64 students from nine-degree programmes who completed a project on “business packaging” using GAI. The methodology included a questionnaire and an adaptation of the NASA-TLX scale to measure subjective workload (mental, physical, temporal, etc.). Quantitative analysis showed generally low subjective workload combined with high performance and high interest in working with GAI. However, statistical analysis revealed three subgroups of students with different levels of performance, with a strong correlation between team workload and low performance found in the “red” subgroup. Qualitative analysis of the data showed that most students (88%) had mastered the tools independently and perceived themselves as responsible for the generated content, while the main difficulties were formulating prompts and the need to adapt the GAI output to a specific context. On the basis of these results, it is concluded that the pedagogical task is to design a learning environment in which generative artificial intelligence enhances learning but does not replace the student’s reflective and critical thinking.
Введение. В условиях нарастающей интеграции генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) в высшее образование всё более актуальным становится исследование того, как студенты осмысляют собственный опыт работы с этими инструментами. Целью данного исследования является анализ практик применения ГИИ студентами в проектной работе, выявление формируемых рефлексивных практик и оценка образовательных эффектов. Методы. В исследовании приняли участие 64 студента девяти специальностей, выполнявших проект по «упаковке» бизнеса с использованием ГИИ. Методология включала опросный лист и адаптацию шкалы NASA TLX для измерения субъективной рабочей нагрузки (умственной, физической, временной и т.д.). Результаты и обсуждения. Количественный анализ показал общую низкую субъективную нагрузку при высокой производительности и интересе к работе с ГИИ. Однако статистический анализ выявил три подгруппы студентов с различной производительностью, где в «красной» группе была обнаружена сильная корреляция между командной нагрузкой и низкой производительностью. Качественный анализ данных выявил, что большинство студентов (88%) самостоятельно освоили инструменты и воспринимают себя как ответственных за сгенерированный контент, а основными сложностями назвали формулировку запросов и необходимость адаптации полученного от ГИИ материала под специфический контекст. На основе результатов сделан вывод о том, что педагогическая задача состоит в организации такой учебной среды, где генеративный искусственный интеллект усиливает обучение, но не заменяет рефлексивное и критическое мышление студента.