Актуальность исследования обусловлена цифровой трансформацией образования и расширением практик применения технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности педагога. Современный педагог должен не только владеть отдельными ИИ-инструментами, но и педагогически целесообразно использовать их для разработки учебных материалов, проектирования заданий, организации обратной связи, анализа и доработки образовательных продуктов. Цель исследования заключается в представлении результатов апробации педагогической модели и комплекса педагогических условий формирования компетенций педагогов по использованию технологий искусственного интеллекта в проектной деятельности. В исследовании применялись анализ научной литературы, педагогическое моделирование, анкетирование, самодиагностика, кейс-задания, экспертная оценка, анализ продуктов проектной деятельности и методы математической статистики. В опытно-экспериментальной работе приняли участие 263 педагогических работника, распределенные на экспериментальную и контрольную группы. Установлена статистически подтвержденная положительная динамика сформированности ИИ-компетенций педагогов в условиях реализации апробированной модели. Наиболее выраженные изменения выявлены в экспериментальной группе, где проектная деятельность была организована на основе итерационности, контроля качества, рефлексии, экспертного сопровождения и использования интерактивно-коллаборативной цифровой среды. Полученные результаты подтверждают результативность предложенной модели и педагогических условий.
The relevance of the study is determined by the digital transformation of education and the expanding practice of using artificial intelligence technologies in teachers’ professional activities. A modern teacher should not only be proficient in individual AI tools, but also use them in a pedagogically appropriate way to develop teaching materials, design assignments, organize feedback, and analyze and improve educational products. The purpose of the study is to present the results of approbation of a pedagogical model and a set of pedagogical conditions for developing teachers’ competencies in the use of artificial intelligence technologies in project-based activities. The research methods included analysis of scientific literature, pedagogical modeling, questionnaires, self-diagnosis, case-based tasks, expert assessment, analysis of project activity products, and methods of mathematical statistics. The experimental work involved 263 teachers divided into experimental and control groups. The results showed statistically confirmed positive dynamics in the development of teachers’ AI competencies under the conditions of implementing the tested model. The most significant changes were identified in the experimental group, where project-based activities were organized through iteration, quality control, reflection, expert support, and an interactive collaborative digital environment.
1. Кащук С. М. Искусственный интеллект в образовании: чего опасаться, что использовать? // Общество: социология, психология, педагогика. 2024. № 8. С. 44–49. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-v-obrazovanii-chego-opasatsya-chto-ispolzovat (дата обращения: 07.05.2026). DOI: 10.24158/spp.2024.8.5. EDN: DRHSIU.
2. Ярцева Е. Я. Интеграция искусственного интеллекта в образование // Проблемы современного педагогического образования. 2024. № 85–2. С. 398–401. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/integratsiya-iskusstvennogo-intellekta-v-obrazovanie (дата обращения: 07.05.2026). EDN: HIHQVY.
3. Букина Т. В. Искусственный интеллект в образовании: современное состояние и перспективы развития // Общество: социология, психология, педагогика. 2025. № 1. С. 76–83. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-v-obrazovanii-sovremennoe-sostoyanie-i-perspektivy-razvitiya (дата обращения: 07.05.2026). DOI: 10.24158/spp.2025.1.9. EDN: LKLHXQ.
4. Лукичев П. М., Чекмарев О. П. Риски применения искусственного интеллекта в системе высшего образования // Вопросы инновационной экономики. 2024. Т. 14. № 2. С. 463–482. URL: https://1economic.ru/lib/120731 (дата обращения: 07.05.2026). DOI: 10.18334/vinec.14.2.120731. EDN: MKEVSE.
5. Калинин А. А., Королева Н. Ю., Рыжова Н. И., Федорова Ю. В. Искусственный интеллект в образовательном контенте: актуальный тренд и практические аспекты эволюции учебного процесса // Наука и школа. 2024. № 5. С. 98–113. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-v-obrazovatelnom-kontente-aktualnyy-trend-i-prakticheskie-aspekty-evolyutsii-uchebnogo-protsessa (дата обращения: 07.05.2026). DOI: 10.31862/1819-463X-2024-5-98-113. EDN: MRORPE.
6. Тихонова Н. В., Сабирова Д. Р. Грамотность педагога в области искусственного интеллекта: теоретический анализ понятия // Образование и наука. 2025. Т. 27. № 6. С. 180–206. URL: https://www.edscience.ru/jour/article/view/4407 (дата обращения: 07.05.2026). DOI: 10.17853/1994-5639-2025-6-180-206. EDN: REYMVT.
7. Поспелова Е. А., Отоцкий П. Л., Горлачева Е. Н., Файзуллин Р. В. Генеративный искусственный интеллект в образовании: анализ тенденций и перспектив // Профессиональное образование и рынок труда. 2024. № 3. С. 6–21. URL: https://po-rt.ru/articles/2174 (дата обращения: 07.05.2026). DOI: 10.52944/PORT.2024.58.3.001. EDN: AOMGBJ.
8. Груздев А. В. Использование генеративного искусственного интеллекта в изучении и преподавании иностранных языков: результаты систематического анализа // Педагогика и просвещение. 2025. № 1. С. 105–115. URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=73607 (дата обращения: 07.05.2026). DOI: 10.7256/2454-0676.2025.1.73607. EDN: MXKDFI.
9. Long D., Magerko B. What is AI Literacy? Competencies and Design Considerations // Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. 2020. P. 1–16. URL: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3313831.3376727 (дата обращения: 07.05.2026). DOI: 10.1145/3313831.3376727.
10. Ding A.-C. E., Shi L., Yang H., Choi I. Enhancing teacher AI literacy and integration through different types of cases in teacher professional development // Computers and Education Open. 2024. Vol. 6. Art. 100178. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666557324000193 (дата обращения: 07.05.2026). DOI: 10.1016/j.caeo.2024.100178.
11. Chiu T. K. F., Ahmad Z., Ismailov M., Sanusi I. T. What are artificial intelligence literacy and competency? A comprehensive framework to support them // Computers and Education Open. 2024. Vol. 6. Art. 100171. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666557324000120 (дата обращения: 02.05.2026). DOI: 10.1016/j.caeo.2024.100171.
12. Tan X., Cheng G., Ling M. H. Artificial intelligence in teaching and teacher professional development: a systematic review // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2025. Vol. 8. Art. 100355. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666920X24001589 (дата обращения: 02.05.2026). DOI: 10.1016/j.caeai.2024.100355.
13. Минаков А. И. Искусственный интеллект в образовании – актуальное направление подготовки современных педагогов // Мир науки. Педагогика и психология. 2024. Т. 12. № 1. URL: https://mir-nauki.com/PDF/65PDMN124.pdf (дата обращения: 02.05.2026). EDN: EKEUEC.
14. Минаков А. И. Проектная деятельность педагога как инструмент формирования ИКТ-компетентности // Современный ученый. 2024. № 1. С. 154–163. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=58730351 (дата обращения: 02.05.2026). EDN: KIEZLU.
15. Минаков А. И. Структура компетенции педагога в области искусственного интеллекта для решения образовательных задач // Мир науки, культуры, образования. 2024. № 4 (107). С. 321–324. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/struktura-kompetentsii-pedagoga-v-oblasti-iskusstvennogo-intellekta-dlya-resheniya-obrazovatelnyh-zadach (дата обращения: 02.05.2026). DOI: 10.24412/1991-5497-2024-4107-321-324. EDN: GBLAPC.