доцент кафедры «Проектирование и технический сервис транспортно-технологических систем»
доцент кафедры «Организация перевозок и дорожного движения»
обучающийся бакалавриата
The active integration of generative artificial intelligence (GAI) into higher education is transforming students' project-based learning. However, the lack of systematic pedagogical approaches creates risks of reduced educational quality and the potential substitution of independent thinking. This study aims to develop an algorithm for academic staff actions to effectively implement GAI in students' project work, based on an analysis of students' reflective experience. The study is based on empirical data obtained from a survey of 64 students and 30 lecturers using a mixed methodology, including an adapted NASA-TLX scale, as well as open-ended and closed-ended questions. Quantitative analysis revealed low subjective workload among students alongside high performance, but it also showed heterogeneity of effects: in the red subgroup (12%), a strong correlation between team workload and low performance was found. Qualitative analysis confirmed that 88% of students master the tools independently and position themselves as responsible users, while citing prompt formulation and content adaptation to context as the main difficulties. The academic staff survey demonstrated variability in their approaches, ranging from active innovators (56%) to more cautious ones. Based on the synthesis of these data, a cyclical algorithm for GAI implementation was developed. The algorithm encompasses eight stages of project work with specific academic staff actions and anticipated educational effects. The pedagogical challenge lies in creating a hybrid learning environment where GAI acts as a catalyst rather than a substitute for critical and reflective thinking. The proposed algorithm helps minimize risks and enhance learning through structured pedagogical support.
Введение. Активное внедрение генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) в высшее образование трансформирует проектную работу студентов, при этом отсутствие системных педагогических подходов создает риски снижения качества обучения и вероятности подмены самостоятельного мышления. Целью данного исследования является разработка алгоритма действий преподавателя по эффективному внедрению ГИИ в проектную работу студентов на основе анализа их рефлексивного опыта. Методы. Исследование базируется на эмпирических данных, полученных в ходе опроса 64 студентов и 30 преподавателей с использованием смешанной методологии, включающей адаптированную шкалу NASA-TLX, открытые и закрытые вопросы. Результаты и обсуждения. Количественный анализ выявил низкую субъективную нагрузку у студентов при высокой производительности, но также показал неоднородность эффектов: в «красной» подгруппе (12%) обнаружена сильная корреляция между командной нагрузкой и низкой производительностью. Качественный анализ подтвердил, что 88% студентов осваивают инструменты самостоятельно и позиционируют себя как ответственных пользователей, а главными сложностями называют формулировку запросов и адаптацию контента под контекст. Опрос преподавателей показал вариативность их подходов: от «активных новаторов» (56%) до более осторожных. На основе объединения этих данных разработан циклический алгоритм внедрения ГИИ, включающий восемь этапов проектной работы с конкретными действиями преподавателя и планируемыми образовательными эффектами. Заключение. Педагогическая задача состоит в создании гибридной учебной среды, где ГИИ выступает катализатором, а не заменителем критического и рефлексивного мышления. Предложенный алгоритм позволяет минимизировать риски и усиливать обучение за счет структурированного педагогического сопровождения.