Компетентность в проектировании подсказок, управление знанием и соответствие технологии как факторы образовательной устойчивости через генеративный ИИ

Почему умные вопросы к ИИ важны для студентов

С появлением генеративных инструментов ИИ, таких как чат-боты, в аудиториях встает ключевой вопрос: что делает одних студентов способными превратить эти инструменты в долговременных партнёров по обучению, тогда как другие используют их лишь эпизодически или неэффективно? В этом исследовании рассматривается, как умение студентов задавать ИИ хорошие вопросы, то, как они распоряжаются полученными знаниями, и насколько хорошо инструменты ИИ соответствуют их учебным потребностям — всё это вместе способствует долгосрочному, устойчивому обучению в высшем образовании.

Как исследование изучало использование ИИ студентами

Исследователи опросили 437 студентов университета, уже использующих генеративные инструменты ИИ, такие как ChatGPT, в академической работе. С помощью статистического моделирования они построили и проверили цепочку влияний, которая начинается с компетентности студента в «проектировании подсказок», проходит через объём полезных знаний, которые студент получает и действительно использует, затем формирует восприятие соответствия ИИ задачам и личности студента и в конечном итоге определяет намерение студента продолжать использовать ИИ. Конечная цель этой цепочки — образовательная устойчивость, понимаемая здесь как долговременное и эффективное использование ИИ в обучении, а не кратковременная технологическая мода.

От лучших подсказок к лучшему соответствию обучению

Ключевая идея в том, что в генеративных системах ИИ качество получаемого студентом результата в высокой степени зависит от того, что он в них вводит. Студенты, умеющие формулировать ясные, подробные и целенаправленные подсказки, как правило, получают более точную и релевантную информацию и лучше применяют её в заданиях, проектах и при решении проблем. Исследование показывает, что приобретение и применение таких знаний значительно определяют, насколько студенты считают ИИ подходящим для их учебных задач и для их личных предпочтений, навыков и уровня уверенности. Иными словами, умное формулирование подсказок даёт не только лучшие ответы; оно делает технологию более соответственной и для работы, и для человека, который её использует.

Почему «соответствие» стимулирует продолжение использования

Исследование выделяет два вида соответствия. Соответствие задачи и технологии отражает, насколько хорошо инструменты ИИ помогают с конкретными учебными задачами, такими как понимание концепции или решение проблемы. Соответствие личности и технологии показывает, насколько инструменты подходят стилю обучения, уверенности и потребностям студентов. Оба вида соответствия связаны с планами студентов продолжать использование ИИ, но соответствие задачи и технологии является более сильным фактором. Когда студенты чувствуют, что ИИ действительно помогает им эффективнее выполнять академические задания, они с гораздо большей вероятностью будут использовать его добровольно и регулярно. Такое постоянное использование, в свою очередь, тесно связано с идеей образовательной устойчивости, поскольку инструменты меняют обучение только тогда, когда становятся частью повседневных учебных практик.

Навыки составления подсказок как новая грамотность

Исследование также рассматривает проектирование подсказок как новый вид академической грамотности. Студенты, умеющие разбивать сложные задачи на более мелкие вопросы, адаптировать подсказки к разным инструментам ИИ, уточнять запросы на основе предыдущих ответов и проверять выводы ИИ на наличие предвзятости и ошибок, демонстрируют значительно более высокие уровни как приобретения знаний, так и их использования. Проектирование подсказок оказалось сильнейшим предиктором во всей модели, что указывает на то, что способ взаимодействия студентов с ИИ может иметь большее значение, чем конкретная выбранная платформа. Интересно, что общая картина сохранялась и для мужчин, и для женщин, хотя применение знаний к реальным задачам, по-видимому, немного сильнее усиливало ощущение соответствия задачи у женщин.

Что это значит для будущего обучения

Для непрофессионального читателя посыл исследования прост: генеративный ИИ приносит образование наибольшую пользу, когда студенты учатся задавать лучшие вопросы и активно работать с полученными ответами. Когда сильные навыки составления подсказок приводят к стабильному росту знаний и их реальному использованию, студенты начинают воспринимать ИИ как естественную часть учебного набора инструментов, а не как мимолётную новинку. Такое устойчивое и содержательное использование — то, что авторы называют образовательной устойчивостью. Вместо того чтобы заменять человеческое обучение, ИИ становится партнёром, который поддерживает более глубокое понимание и долговременные навыки, при условии что учебные заведения помогут студентам развить компетенции, необходимые для направления и критической оценки этих мощных инструментов.

Цитирование: Gibreel, O., Karataş, K. & Arpaci, I. Prompt engineering competence, knowledge management, and technology fit as drivers of educational sustainability through generative AI. Sci Rep 16, 15596 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-46335-x

Ключевые слова: генеративный ИИ в образовании, проектирование подсказок, образовательная устойчивость, соответствие задачи и технологии, управление знаниями