Педагогико-алгоритмизированная формирующая обратная связь в высшем образовании в контексте теории саморегулируемого обучения

УДК 378-042.4:004
DOI 10.20339/AM.03-26.041

П.А. Елисеева,

ассистент

Школа перспективных исследований (SAS) ТюмГУ,

магистрант направления «Прикладная педагогика высшей школы»

Тюменский государственный университет (ТюмГУ)

e-mail: p.eliseeva@utmn.ru

https://orcid.org/0009-0002-7362-7536

Современная высшая школа подвергается цифровой трансформации, нормативное закрепление развития искусственного интеллекта (ИИ) в России усиливает внимание к алгоритмизированным форматам сопровождения студентов. Одновременно в исследованиях подчеркивается, что ключевым условием успешности обучения в условиях массовизации и онлайн-форматов является развитие у студентов навыков саморегулируемого обучения (self-regulated learning, SRL, СРЛ): способности самостоятельно ставить цели, планировать, контролировать и оценивать свою учебную деятельность. В теории оценивания одно из главных мест занимает понятие формирующей обратной связи (ФОС), рассматриваемой как механизм развертывания СРЛ и смещения фокуса с внешней оценки к внутренней. Цель исследования — провести анализ человеческой и алгоритмизированной ФОС в высшем образовании в рамке СРЛ, а также моделей, уровней и временных измерений ФОС. На основе анализа российских и зарубежных исследований обосновывается различие стратегического характера человеческой и преимущественно тактического характера алгоритмизированной ФОС. Статья предлагает использовать понятие педагогико-алгоритмизированной ФОС как продуманный симбиоз человека и ИИ для формирования ФОС. Обозначаются последствия такого подхода для проектирования курсов и политики оценивания в вузе, а также намечаются направления дальнейших эмпирических исследований.

Ключевые слова: саморегулируемое обучение, формирующая обратная связь, формирующее оценивание, искусственный интеллект в высшем образовании, цифровая трансформация, теоретический анализ

Исследование выполнено при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации рамках соглашения № 075-03-2025-662/13 (от 29 октября 2025 г.), связанного с проектом FSMG-2025-0086 «Прикладные исследования по внедрению технологий искусственного интеллекта в высшее образование».

Литература

1. О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации: указ Президента Российской Федерации от 10.10.2019 № 490 (ред. от 15.02.2024) «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» (вместе с «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года») [Электронный ресурс]. URL: https://publication.pravo.gov.ru/document/view/0001201910110003 (дата обращения: 08.12.2025).
2. Об утверждении стратегического направления в области цифровой трансформации отрасли науки и высшего образования до 2030 года: распоряжение Правительства Российской Федерации от 05.07.2025 № 1805-р [Электронный ресурс]. URL: https://government.ru/docs/all/159888/ (дата обращения: 08.12.2025).
3. Искусственный интеллект и высшее образование: возможности, практики и будущее: результаты НИР / НИУ ВШЭ, «Яндекс Образование» [Электронный ресурс]. 2024. URL: https://education.yandex.ru/aihighreport (дата обращения: 08.12.2025).
4. Zimmerman, B.J. Becoming a Self-Regulated Learner: An Overview. Theory Into Practice. 2002. Vol. 41, no. 2. Pр. 64–70.
5. Panadero, E.A. Review of Self-Regulated Learning: Six Models and Four Directions for Research. Frontiers in Psychology. 2017. Vol. 8. Article 422.
6. Вилкова К.А. Измерение саморегулируемого обучения: обзор инструментов // Современная зарубежная психология. 2020. Т. 9. № 2. С. 123–132. https://doi.org/10.17759/jmfp.2020090211.
7. Nicol, D.J., Macfarlane-Dick, D. Formative Assessment and Self-Regulated Learning: A Model and Seven Principles of Good Feedback Practice. Studies in Higher Education. 2006. Vol. 31, no. 2. Pp. 199–218. https://doi.org/10.1080/03075070600572090
8. Hattie, J., Timperley, H. The Power of Feedback. Review of Educational Research. 2007. Vol. 77, no. 1. Pp. 81–112. https://doi.org/10.3102/003465430298487
9. Shute, V.J. Focus on Formative Feedback. Review of Educational Research. 2008. Vol. 78, no. 1. Pp. 153–189. https://doi.org/10.3102/0034654307313795
10. Carless, D., Boud, D. The Development of Student Feedback Literacy: Enabling Uptake of Feedback. Assessment & Evaluation in Higher Education. 2018. Vol. 43, no. 8. Pp. 1315–1325. https://doi.org/10.1080/02602938.2018.1463354
11. Никитин И.В. Концептуализация формативного оценивания в высшем образовании: результаты тематического анализа // Вопросы образования. 2021. № 4. С. 54–82. https://doi.org/10.17323/1814-9545-2021-4-54-82
12. Шаповалова О.Н. Дидактический потенциал формирующего оценивания в школьной практике // Мир науки. 2019. Т. 7. № 4. С. 1–15.
13. Baig, M.I., Yadegaridehkordi, E. ChatGPT in the Higher Education: A Systematic Literature Review and Research Challenges. International Journal of Educational Research. 2024. Vol. 127. Article 102411. https://doi.org/10.1016/j.ijer.2024.102411
14. Steinert, S., Avila, K.E., Ruzika, S., Kuhn, J., Küchemann, S. Harnessing Large Language Models to Enhance Self-Regulated Learning via Formative Feedback. Smart Learning Environments. 2024. Vol. 11. Article 62.
15. Guardia-Paniura, C.H., Cueva-Luza, T., Cruz-Carpio, F.M., Ito-Díaz, R.V., Apaza-Paco, D.V. et al. Comparison of Feedback from ChatGPT and Human Professors in Higher Education: A Systematic Review. Journal of Computer and Communications. 2025. Vol. 13, no. 7. Pp. 245–261. https://doi.org/10.4236/jcc.2025.137013