Педагогічне співробітництво в епоху генеративного ШІ: від Chalkboard до ChatGPT
Анотація
Анотація.Швидкий перехід від навчання, орієнтованого на дошку, до навчальних середовищ із підтримкою генеративного штучного інтелекту, позначає не лише технологічний зсув, а й епістемологічний розрив в історії освіти. У цій статті критично розглядаються педагогічні, когнітивні та етичні наслідки інтеграції великих мовних моделей – особливо ChatGPT, розробленого OpenAI – у формальний і неформальний навчальний контекст. Замість того, щоб займати святкову або тривожну позицію, дослідження позиціонує генеративний ШІ як трансформаційний посередницький артефакт, що переконфігурує виробництво знань, авторство, оцінювання та академічну цілісність.Спираючись на соціоконструктивістську теорію (Виготський), критичну педагогіку (Фрейре) та постцифрові освітні рамки (Яндрич), у статті розробляється багатошарова концептуальна модель під назвою Педагогічне співагентство, яка концептуалізує ШІ не як інструмент чи замінника вчителя, а як когнітивного колаборанта, що діє в динамічних асамбляжах людини-машина. Завдяки якісному дискурсному аналізу політичних документів, навчальних програм вищої освіти та класних наратив у середніх і третинних контекстах, дослідження визначає три емерджентні парадигми: (1) алгоритмічне підкріплення, (2) розподілене пізнання та (3) епістемічне аутсорсинг. Ці парадигми висвітлюють як продуктивні можливості – посилені цикли зворотного зв'язку, адаптивне пояснення, демократизований доступ до експертизи – так і структурні ризики, включно з епістемічною уніфікованістю, поверхневими навчальними патернами та ерозією авторської відповідальності.Результати свідчать, що некритичне впровадження генеративного ШІ в навчальні програми прискорює так звану залежність від когнітивної автоматизації – стан, за якого учні дедалі більше зовнішньо передають метакогнітивну працю алгоритмічним системам. Однак, коли навчання під керівництвом ШІ інтегрується у критично спроектовані педагогічні рамки, що підкреслюють рефлексивність, прозорість і діалогічну взаємодію, навчання під керівництвом ШІ може поглибити концептуальне розуміння та сприяти мисленню вищого порядку.Завантаження
Дані завантаження ще не доступні.
Посилання
REFERENCES
Baidoo‑anu, D., & Owusu Ansah, L. (2023). Education in the era of generative artificial intelligence (AI): Understanding the potential benefits of ChatGPT in promoting teaching and learning. Journal of AI, 7(1), 52–62. https://doi.org/10.61969/jai.1337500
Bender, E. M., Gebru, T., McMillan‑Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? In Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (pp. 610–623). https://dl.acm.org/doi/10.1145/3458723.3458785
Cotton, D. R. E., Rush, R., & Rippon, S. (2024). Generative AI and student learning: The unintended consequences of algorithmic assistance on deep understanding. Computers & Education, 191, 104739.
Eaton, S. E. (2023). Postplagiarism: Transdisciplinary ethics and integrity in the age of artificial intelligence and neurotechnology. International Journal for Educational Integrity, 19(1), 1-10. https://doi.org/10.1007/s40979-023-00144-1
Freire, P. (1970). Pedagogy of the Oppressed. Continuum International Publishing Group. ISBN 978-0826412768
HEPI (Higher Education Policy Institute). (2025). AI in higher education: Student use and policy implications. HEPI Report. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274
Jandrić, P., Knox, J., & Ryberg, T. (2018). Postdigital Science and Education: Around the future of teaching, learning, and research. Postdigital Science and Education, 1(1–2), 1–4. https://doi.org/10.1007/s42438-018-0009-x
Kasneci, E., Seßler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., … & Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274
Knox, J. (2024). Reframing AI in education: Postdigital perspectives on algorithmic governance and learning ecologies. Learning, Media and Technology, 49(2), 215–230.
Selwyn, N. (2024). AI in education: A critical introduction. Educational Philosophy and Theory, 56(7), 1211–1225.
Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society: The development of higher psychological processes. Harvard University Press. ISBN 978-0674576292.
Zawacki-Richter, O., Bozkurt, A., & Sharma, R. C. (2023). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education–Where are the learners? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20, Article 34. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00410-z
Zawacki‑Richter, O., Bai, J. Y. H., Lee, K., Slagter van Tryon, P. J., & Prinsloo, P. (2024). New advances in artificial intelligence applications in higher education? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21, Article 32. https://doi.org/10.1186/s41239-024-00464-3
Baidoo‑anu, D., & Owusu Ansah, L. (2023). Education in the era of generative artificial intelligence (AI): Understanding the potential benefits of ChatGPT in promoting teaching and learning. Journal of AI, 7(1), 52–62. https://doi.org/10.61969/jai.1337500
Bender, E. M., Gebru, T., McMillan‑Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? In Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (pp. 610–623). https://dl.acm.org/doi/10.1145/3458723.3458785
Cotton, D. R. E., Rush, R., & Rippon, S. (2024). Generative AI and student learning: The unintended consequences of algorithmic assistance on deep understanding. Computers & Education, 191, 104739.
Eaton, S. E. (2023). Postplagiarism: Transdisciplinary ethics and integrity in the age of artificial intelligence and neurotechnology. International Journal for Educational Integrity, 19(1), 1-10. https://doi.org/10.1007/s40979-023-00144-1
Freire, P. (1970). Pedagogy of the Oppressed. Continuum International Publishing Group. ISBN 978-0826412768
HEPI (Higher Education Policy Institute). (2025). AI in higher education: Student use and policy implications. HEPI Report. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274
Jandrić, P., Knox, J., & Ryberg, T. (2018). Postdigital Science and Education: Around the future of teaching, learning, and research. Postdigital Science and Education, 1(1–2), 1–4. https://doi.org/10.1007/s42438-018-0009-x
Kasneci, E., Seßler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., … & Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274
Knox, J. (2024). Reframing AI in education: Postdigital perspectives on algorithmic governance and learning ecologies. Learning, Media and Technology, 49(2), 215–230.
Selwyn, N. (2024). AI in education: A critical introduction. Educational Philosophy and Theory, 56(7), 1211–1225.
Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society: The development of higher psychological processes. Harvard University Press. ISBN 978-0674576292.
Zawacki-Richter, O., Bozkurt, A., & Sharma, R. C. (2023). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education–Where are the learners? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20, Article 34. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00410-z
Zawacki‑Richter, O., Bai, J. Y. H., Lee, K., Slagter van Tryon, P. J., & Prinsloo, P. (2024). New advances in artificial intelligence applications in higher education? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21, Article 32. https://doi.org/10.1186/s41239-024-00464-3
Опубліковано
2026-03-03
Як цитувати
Хасанова, А., Гумбетова, А., Айдінова, С., & Махмудова, С. (2026). Педагогічне співробітництво в епоху генеративного ШІ: від Chalkboard до ChatGPT. Науково-теоретичний альманах Грані, 29(1), 43-49. https://doi.org/10.15421/172653
Номер
Розділ
ОСВІТА
