В условиях активного внедрения технологий искусственного интеллекта в педагогическую практику концептуальные рамки развития ИИ-дидактики остаются предметом научных дискуссий, что определяет необходимость их систематизации и обоснования. Цель исследования – определить сущностные характеристики ИИ-дидактики, ее отличия от традиционной и цифровой дидактических моделей и обосновать дидактические возможности и риски применения искусственного интеллекта в педагогической практике. В исследования использовались теоретический анализ научной литературы, теоретическое обобщение и синтез данных. Это позволило определить сущность ИИ-дидактики, сформировать методологическую рамку для анализа дидактического потенциала искусственного интеллекта и прогнозирования педагогических рисков. Сравнительный анализ традиционной, цифровой и ИИ-дидактики выявил эволюцию в организационных формах, содержании, методах и средствах обучения. От линейного формата обучения и классно-урочной системы в традиционной дидактике – к смешанным модульным форматам обучения в цифровой дидактике и к адаптивному персонализированному обучению гибридными микрогруппами в ИИ-дидактике. Традиционные учебники заменяются электронными и цифровыми платформами, а они, в свою очередь, уступают место адаптивным платформам с генеративным искусственным интеллектом, который становится третьим субъектом процесса обучения. При этом отмечено, что рассмотренные дидактические модели не отменяют, а надстраиваются и дополняют друг друга. Выявлены дидактические возможности и риски современных технологий, которые уже использует ИИ-дидактика: чат-боты и AI-ассистенты, адаптивные платформы, генеративный искусственный интеллект, симуляторы и цифровые двойники (VR/AR). Сделан вывод, что искусственный интеллект в педагогической практике следует рассматривать как новую дидактическую возможность, требующую методического сопровождения, этического контроля и осмысленного включения в педагогическую практику.
Amidst the active integration of artificial intelligence technologies into pedagogical practice, the conceptual framework for the development of AI didactics remains a subject of ongoing scientific debate, which necessitates its systematization and substantiation. This study aims to define the essential characteristics of AI didactics, distinguish it from traditional and digital didactic models, and substantiate the educational opportunities and risks associated with applying artificial intelligence in teaching. The study used a theoretical analysis of scientific literature alongside theoretical generalization and data synthesis. This approach enabled the definition of the essence of AI didactics and established a methodological framework for analyzing the pedagogical potential of artificial intelligence and forecasting educational risks. A comparative analysis of traditional, digital, and AI didactics revealed an evolution in the organizational forms, content, methods, and tools of learning. The field has progressed from the linear learning format and classroom-and-lesson system of traditional didactics, to the blended modular learning formats of digital didactics, and finally to the adaptive, personalized learning within hybrid micro-groups characteristic of AI didactics. Traditional textbooks are being replaced by electronic and digital platforms, which in turn are giving way to adaptive platforms powered by generative artificial intelligence, with the latter emerging as a third subject in the learning process. Concurrently, it is noted that these didactic models do not supersede one another but rather build upon and complement each other. Furthermore, the study identified the educational opportunities and risks of modern technologies already employed in AI didactics, including chatbots and AI assistants, adaptive platforms, generative artificial intelligence, as well as simulators and digital twins (VR/AR). It is concluded that artificial intelligence in pedagogical practice should be viewed as a novel educational opportunity that demands methodological guidance, ethical oversight, and deliberate integration into teaching practices.
1.Айснер Л.Ю. Перспективы развития искусственного интеллекта в современной системе образования / Л.Ю. Айснер, С.В. Давыденко, Л.Г. Лисина, О.Д. Наумов // Казанская наука. 2024. №8. С. 11-14. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=72744877 (дата обращения 30.04.2026)
2. Седых И.Ю. Искусственный интеллект в образовании / И.Ю. Седых // Инновации в образовании. 2023. №10. С. 95-103. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=54718484 (дата обращения 30.04.2026).
3. Liu M. Future of education in the era of generative artificial intelligence: Consensus among Chinese scholars on applications of ChatGPT in schools / M. Liu, L. M. Nyagoga, Y. Ren, F. Stonier, L. Yu, Z. Wu // Future in Educational Research. 2023. Vol. 1. P. 72-101. DOI: 10.1002/fer3.10. URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/fer3.10 (дата обращения 30.04.2026).
4. Водяненко, Г.Р. Искусственный интеллект в образовании: новая эра дидактики / Г.Р. Водяненко // Вестник Пермского государственного гуманитарно-педагогического университета. Серия: Информационные компьютерные технологии в образовании. 2024. №20. С. 82-88. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-v-obrazovanii-novaya-era-didaktiki (дата обращения 30.04.2026).
5. Чекалина, Т. А. ИИ-дидактика: новый тренд или эволюция процесса обучения? // Вестник Мининского университета. 2025. Т. 13, № 2. С. 5. DOI: 10.26795/2307-1281-2025-13-2-5. URL: https://www.minin-vestnik.ru/jour/article/view/1693 (дата обращения 30.04.2026).
6. Черных, С. И. Генеративный искусственный интеллект в обучении: перспективы новой дидактики // Философия образования. 2024. Т. 24, № 2. С. 74–86. DOI: 10.15372/PHE20240205. URL: https://www.sibran.ru/journals/issue.php?ID=188614&ARTICLE_ID=188619 (дата обращения 30.04.2026).
7. Роберт, И. В. Реализация возможностей искусственного интеллекта в образовании / И.В. Роберт // Пространство педагогических исследований. 2024. № 1 (1). С. 60–75. URL: https://ppi-journal.ru/publikatsii/arkhiv/prostranstvo-pedagogicheskikh-issledovaniy-t-1-1/realizatsiya-vozmozhnostey-iskusstvennogo-intellekta-v-obrazovanii/ (дата обращения 30.04.2026).
8. Фурс, С. П. Искусственный интеллект в сфере образования помощник педагога или «подрывная» технология? // Преподаватель ХХI век. 2023. № 1-1. С. 40–49. DOI: 10.31862/2073-9613-2023-1-40-49. URL: https://www. elibrary.ru/item.asp?id=50525718 (дата обращения 30.04.2026).
9. Klayklung, P. Revolutionizing Education with ChatGPT: Enhancing Learning Through Conversational AI. / P. Klayklung, P. Chocksathaporn, L. Limna, T. Kraiwanit, & K. Jangjarat // Universal Journal of Educational Research. 2023. Vol. 2, Iss. 3. P. 217-225. DOI: 10.5281/zenodo.8352965 URL: https://www.ujer.org/vol-2-no-3/revolutionizing-education-with-chatgpt-enhancing-learning-through-conversa (дата обращения 30.04.2026).
10. Осмоловская И. М. Развитие дидактических представлений о процессе обучения // Непрерывное образование. 2023. № 1 (43). С. 4–11. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=54689351.
11. Кларин, М.В. Дидактика ХХI века и вызовы современного образования: обращаясь к наследию общедидактической теории содержания общего среднего образования и процесса обучения / М.В. Кларин // Отечественная и зарубежная педагогика. 2015. №5 (26) С. 97-108. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/didaktika-hhi-veka-i-vyzovy-sovremennogo-obrazovaniya-obraschayas-k-naslediyu-obschedidakticheskoy-teorii-soderzhaniya-obschego (дата обращения 30.04.2026).
12. Гайфутдинов, А. М. Электронное обучение и дидактические принципы / А. М. Гайфутдинов, Р. А. Медведева, Т. В. Гайфутдинова // Обзор педагогических исследований. 2025. Т. 7, № 8. С. 293-299. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=87363304 (дата обращения 30.04.2026).
13. Константинов, О.П. Интерактивность 4.0 как дидактический принцип цифрового обучения: концептуальное развитие цифровой дидактики / О.П. Константинов // Концепт. 2026. №2. С. 407-418. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/interaktivnost-4-0-kak-didakticheskiy-printsip-tsifrovogo-obucheniya-kontseptualnoe-razvitie-tsifrovoy-didaktiki (дата обращения 30.04.2026).
14. Ярычева, Х. У. Использование искусственного интеллекта в образовательной практике вузов: педагогический потенциал и риски / Х. У. Ярычева // Экономические и гуманитарные исследования регионов. 2025. № 4. С. 87-89. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=82708753 (дата обращения 30.04.2026).
15. Chen Z. Artificial Intelligence-Virtual Trainer: Innovative Didactics Aimed at Personalized Training Needs / Z. Chen // Journal of the Knowledge Economy. 2023. Vol. 14. P. 2007-2025. DOI: 10.1007/s13132-022-00985-0. URL: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s13132-022-00985-0.pdf (дата обращения 30.04.2026).
16. Fallacara G., Costantino D., Cavaliere I. The challenge of contemporary architecture didactics: Designing in dialogue with Artificial Intelligence // SHS Web of Conferences. 2024. Vol. 198. DOI: 10.1051/shsconf/202419802001. URL: https://www.shs-conferences.org/articles/shsconf/abs/2024/18/shsconf_edubim2024_02001/shsconf_edubim2024_02001.html (дата обращения 30.04.2026).
17. Gerlich M. AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking // Societies. 2025. Vol. 15(1). № 6. DOI:10.3390/SOC15010006. URL: https://www.academia.edu/126797464/AI_Tools_in_Society_Impacts_on_Cognitive_Offloading_and_the_Future_of_Critical_Thinking.
18. Lee H.-P., Sarkar A., Tankelevitch L., Drosos I., Rintel S., Banks R., Wilson N. The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported Reductions in Cognitive Effort and Confidence Effects From a Survey of Knowledge Workers // Proceedings of the 2025 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’25). Yokohama, 2025. P. 1–22. DOI: 10.1145/3706598.3713778. URL: https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2025/01/lee_2025_ai_critical_thinking_survey.pdf.