Образовательные стратегии использования генеративного искусственного интеллекта в подготовке журналистов

Образовательные стратегии использования генеративного искусственного интеллекта в подготовке журналистов

Исследование анализирует три стратегии внедрения генеративного ИИ в обучение журналистов. Посредством анализа эмпирических данных трех референтных групп автор выявляет зависимость между педагогическим подходом к технологии и результирующими образовательными эффектами, мотивацией и профессиональной идентичностью студентов.

Вводную часть статьи О.Р. Самарцев открывает предложением рассматривать проникновение ИИ в журналистское образование не как угрозу, а как инструмент автоматизации рутины, аналогичный появлению компьютера. Масштабное использование нейросетей студентами и медиаиндустрией делает их интеграцию в учебный процесс необходимостью для соответствия требованиям рынка. В условиях стихийного внедрения технологий приоритетную задачу автор видит в трансформации бесконтрольного использования ИИ в осознанную профессиональную практику. Данная статья представляет результаты семестрового наблюдения за тремя группами студентов, обучавшимися в различных условиях взаимодействия с генеративным ИИ, что позволило ученому проанализировать педагогические эффекты и динамику освоения новых компетенций.

Исследование проводилось на базе кафедры журналистики Ульяновского государственного университета в течение двух семестров (2025–2026 гг.). В выборку вошли 37 студентов, разделенных на три группы с разными условиями работы: полный запрет на использование ИИ (n=10), добровольное применение после вводных лекций (n=22) и обязательное структурированное использование с методической поддержкой (n=5). Сбор данных осуществлялся через анкетирование, полуструктурированные интервью и письменные саморефлексии. Качественные данные анализировались методом тематического кодирования. Дополнительным этапом стал курс по нейросетевым технологиям для первой группы, что позволило верифицировать результаты и оценить значимость предварительной методической подготовки в формировании профессиональных компетенций.

Анализ результатов выявил три различные стратегии взаимодействия с технологией. Запрет на использование ИИ способствовал формированию чувства профессиональной самостоятельности и высокой субъективной ценности достигнутых результатов. Однако, замечает О.Р. Самарцев, он же порождал тревогу из-за разрыва между академическими нормами и требованиями рынка. При последующем обучении работе с нейросетями студенты этой группы проявили наиболее осознанный и избирательный подход, эффективно используя ИИ для структурирования и доработки текстов, опираясь на уже накопленный опыт самостоятельной работы.

Добровольное использование нейросетей привело к прагматичной, но ограниченной стратегии: студенты использовали ИИ для ускорения рутинных задач, но столкнулись с проблемой «галлюцинаций» и шаблонности ответов. Поскольку использование не было методически направлено, уточняет автор, оно не стимулировало интеллектуальный рост: нейросети повышали эффективность выполнения привычных действий, но не создавали условий для освоения новых компетенций.

Наконец, третья модель — обязательное структурированное использование — началась с негативного восприятия данного сценария студентами. Однако при выполнении сложных задач ИИ выступил важным компенсаторным инструментом, благодаря применению которого участниками группы был достигнут реальный успех.

Объективные достоинства ИИ в образовательном процессе, по данным О.Р. Самарцева, проявляются в условиях его применения студентами с низкой мотивацией. Здесь нейросеть берет на себя первичную когнитивную нагрузку: поиск информации, преодоление «страха чистого листа» и структурирование материала. Это высвобождает ресурсы учащегося для критического анализа и принятия профессиональных решений. Ключевым фактором успеха является методическое сопровождение процесса через саморефлексию, которое развивает метакогнитивные навыки и предотвращает слепое делегирование мышления алгоритму. При этом студенты воспринимают ИИ не как замену автору, а как вспомогательный инструмент, «умножающий» возможности.

Такой рациональный подход, по мнению исследователя, трансформирует восприятие технологии: вместо угрозы профессиональной идентичности ИИ становится помощником, выполняющим рутинные функции. При сохранении авторского контроля инструментальное использование нейросетей не ослабляет, а, напротив, укрепляет такие элементы профессионализма, как автономия, ответственность за контент и критическое отношение к информации.

Переходя к выводам, автор утверждает: образовательный эффект использования генеративного ИИ зависит не от технологии, а от педагогического замысла. Запрет на ИИ развивает самостоятельность, но создает разрыв с реальностью рынка. Добровольное использование эффективно только для мотивированных студентов, не стимулируя рост остальных. Обязательное структурированное применение при методической поддержке выполняет компенсаторную функцию, помогая студентам в зоне риска преодолеть психологические барьеры.

Для реализации компенсаторного эффекта необходимыми составляющими О.Р. Самарцев называет осмысленное обоснование, свободу выбора инструментов, регулярную рефлексию и постепенное снижение уровня поддержки. При этом, уточняет автор, разные навыки требуют разных подходов: коммуникативные навыки требуют живой практики, тогда как аналитические могут развиваться быстрее при работе с ИИ.

Таким образом, заключает автор, грамотное включение ИИ не разрушает, а укрепляет профессиональную идентичность. Ключевой задачей педагога становится организация процесса так, чтобы ИИ служил инструментом, а центральной фигурой оставался человек — носитель смыслов и ответственности.

Источник.