2025 №3 / Семь основных проблем в эпоху искусственного интеллекта Переход от традиционной ИИ-грамотности к новой парадигме

Семь основных проблем в эпоху искусственного интеллекта Переход от традиционной ИИ-грамотности к новой парадигме

Авторы: Дэви Цзю Кит Нг

DOI: 10.62670/2308-7668.2025.53.3.008

Источник: Выпуск 53, № 3: от 13 октября 2025 г.

Издатель: ЧУ «Центр педагогического мастерства»

Тип документа: Обзорно-аналитическая статья

Аннотация

В статье исследуется развивающаяся концепция грамотности в области искусственного интеллекта (ИИ) в контексте генеративных технологий (GenAI) и её значение для образования. В ней прослеживается эволюция представлений об ИИ-грамотности: от акцента на технические основы к более целостным моделям, которые охватывают когнитивные, этические, поведенческие, аффективные и метакогнитивные аспекты. В статье рассматриваются институциональные и правительственные инициативы по развитию ИИ-грамотности, приводятся практические примеры внедрения в университетах, а также анализируются такие вызовы, как дезинформация, «ленивое обучение», снижение учебной активности и этические дилеммы. Отдельное внимание уделяется проблемам неравенства в доступе к ИИ, изменениям в социальной адаптации и необходимости переосмысления педагогических подходов в условиях автоматизации. С появлением новых технологий, таких как цифровые аватары и интерфейсы «мозг-компьютер», авторы подчёркивают важность обновлённого понимания ИИ-грамотности, учитывающего контекст, потребности и ценностные ориентиры обучающихся. В заключение делается акцент на развитие критического мышления, эмпатии и гуманистических ценностей наряду с технической компетентностью в мире, всё в большей степени управляемом искусственным интеллектом.

Ключевые слова: грамотность в области ИИ, образовательные технологии, этика в ИИ

Литература

1. Casal-Otero, L., Catala, A., Fernández-Morante, C., Taboada, M., Cebreiro, B., & Barro, S. (2023). AI literacy in K-12: a systematic literature review. International Journal of STEM Education, 10(1), 29.
2. Chiu, T. K., Ahmad, Z., Ismailov, M., & Sanusi, I. T. (2024). What are artificial intelligence literacy and competency? A comprehensive framework to support them. Computers and Education Open, 6, 100171.
3. Lintner, T. (2024). A systematic review of AI literacy scales. npj Science of Learning, 9(1), 50.
4. OECD (2025). Empowering Learners for the Age of AI An AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education. [Electronic resource]. – URL: https://ailiteracyframework.org/wp-content/uploads/2025/05/AILitFramework_ReviewDraft.pdf
5. UNESCO. (2024a). AI competency framework for students. [Electronic resource]. – URL: https://www.unesco.org/en/articles/ai-competency-framework-students
6. Long, D., & Magerko, B. (2020, April). What is AI literacy? Competencies and design considerations. In Proceedings of the 2020 CHI conference on human factors in computing
systems (pp. 1–16).
7. Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, S. K. W., & Qiao, M. S. (2021). Conceptualizing AI literacy: An exploratory review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100041.
8. Southworth, J., Migliaccio, K., Glover, J., Glover, J. N., Reed, D., McCarty, C., ... & Thomas, A. (2023). Developing a model for AI Across the curriculum: Transforming the higher education landscape via innovation in AI literacy. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, 100127.
9. Barnard College (2025). Generative AI & the College Classroom. [Electronic resource]. – URL: https://atlis.barnard.edu/gen-ai
10. Ng, D. T. K., Wu, W., Leung, J. K. L., Chiu, T. K. F., & Chu, S. K. W. (2024). Design and validation of the AI literacy questionnaire: The affective, behavioural, cognitive and ethical approach. British Journal of Educational Technology, 55(3), 1082–1104.
11. Ng, D. T. K., Chan, E. K. C., & Lo, C. K. (2025). Opportunities, challenges and school strategies for integrating generative AI in education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 100373.
12. Chu, H. C., Lu, Y. C., & Tu, Y. F. (2025). How GenAI-supported multi-modal presentations benefit students with different motivation levels. Educational Technology & Society, 28(1), 250–269.
13. UNESCO. (2024b). AI competency framework for teachers. [Electronic resource]. – URL: https://www.unesco.org/en/articles/ai-competencyframework-teachers
14. Blauth, T. F., Gstrein, O. J., & Zwitter, A. (2022). Artificial intelligence crime: An overview of
malicious use and abuse of AI. Ieee Access, 10, 77110–77122.
15. Hong Kong Digital Policy Office (2024). Ethical Artificial Intelligence Framework. [Electronic
resource]. – URL: https://www.digitalpolicy.gov.hk/en/our_work/data_governance/policies_standards/ethical_ai_framework/
16. Harbarth, L., Gößwein, E., Bodemer, D., & Schnaubert, L. (2025). (Over) trusting AI recommendations: How system and person variables affect dimensions of complacency. International Journal of Human–Computer Interaction, 41(1), 391–410.
17. Fan, Y., Tang, L., Le, H., Shen, K., Tan, S., Zhao, Y.,... & Gašević, D. (2025). Beware of metacognitive laziness: Effects of generative artificial intelligence on learning motivation, processes, and performance. British Journal of Educational Technology, 56(2), 489–530.
18. Reeve, J., & Tseng, C. M. (2011). Agency as a fourth aspect of students’ engagement during learning activities. Contemporary educational psychology, 36(4), 257–267.
19. Kanselaar, G. (2002). Constructivism and socioconstructivism. Constructivism and socioconstructivism, 1–7.
20. Wang, Q., Camacho, I., Jing, S., & Goel, A. K. (2022). Understanding the design space of AI-mediated social interaction in online learning: challenges and opportunities. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 6(CSCW1), 1–26.
21. Chan, C. K. Y. (2025). Understanding AI guilt: the development, pilot-testing, and validation of an instrument for students. Education and Information Technologies, 1–20.
22. Prabhu, M., & Premraj, J. A. (2025). Artificial consciousness in AI: a posthuman fallacy. AI &
SOCIETY, 40(4), 2995–3008.
23. Imtiaz, R., & Khan, A. (2024). Perceptions of Humanoid Robots in Caregiving: A Study of Skilled Nursing Home and Long Term Care Administrators. arXiv preprint arXiv:2401.02105.
24. Montemayor, C., Halpern, J., & Fairweather, A. (2022). In principle obstacles for empathic
AI: why we can’t replace human empathy in healthcare. AI & society, 37(4), 1353–1359.
25. Kim, J. J., Soh, J., Kadkol, S., Solomon, I., Yeh, H., Srivatsa, A. V., ... & Ajilore, O. (2025).
AI anxiety: A comprehensive analysis of psychological factors and interventions. AI and Ethics, 1–17.
26. Alzubi, A. A. F., Nazim, M., & Alyami, N. (2025). Do AI-generative tools kill or nurture
creativity in EFL teaching and learning? Education and Information Technologies, 1–38.
27. Education Bureau. (2025). All sectors contribute ideas and suggestions to jointly promote digital education. [Electronic resource]. – URL: https://www.edb.gov.hk/tc/about-edb/press/insiderperspective/
insiderperspective20250123.html
28. Costa-Jussà, M. R., Cross, J., Çelebi, O., Elbayad, M., Heafield, K., Heffernan, K., ... &
NLLB Team. (2022). No language left behind: Scaling human-centered machine translation. arXiv preprint arXiv:2207.04672.
29. Peng, Z. (2025, May). Research on the Role of Personalized Design of Digital Humans in Museums in Enhancing Users’ Emotional Experience. In International Conference on Human-Computer Interaction (pp. 185–199). Cham: Springer Nature Switzerland.
30. Youvan, D. C. (2025). Neurochemical Horizons: Elon Musk, Ketamine, and the Future of Neural Interface Design.
31. Ng, P. T. (2025). Learning in an era of uncertainty in Singapore: diversity, lifelong learning, inspiration and paradigm shift. Educational Research for Policy and Practice, 24(1), 121–127.