Формирование профессиональной мотивации студентов технических вузов через систему заданий с искусственным интеллектом: технология и инструментарий : научное издание
Библиографическое описание:Формирование профессиональной мотивации студентов технических вузов через систему заданий с искусственным интеллектом: технология и инструментарий : научное издание / А. С. Данилова. - Текст : непосредственный // Общество: социология, психология, педагогика. - 2026. - № 4. - С. 88-94. - ISSN 2221-2795. - ISSN 2223-6430, DOI 10.24158/spp.2026.4.9.
Аннотация:Актуальность исследования связана с необходимостью поиска новых инструментов формирования профессиональной мотивации студентов технических вузов в условиях цифровизации и активного внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в образовательный процесс. Цель статьи - разработка методологических основ и инструментария системы заданий с использованием ИИ, направленных на повышение внутренней профессиональной мотивации. Методы: теоретический анализ, педагогическое моделирование, систематизация. Выявлено ключевое противоречие между «инструментальной эксплуатацией» ИИ и «когнитивным симбиозом». Предложена трехуровневая система заданий (метазадания, сквозные проекты, кейсы внедрения, промпт-инжиниринг), показан механизм ее влияния на мотивацию через теорию самодетерминации. Разработаны критерии оценки эффективности. Заключается, что системное применение заданий с ИИ позволяет перевести профессиональную мотивацию с внешних стимулов на внутренние смыслы.
The relevance of the study is associated with the need to find new tools for forming professional motivation of technical university students in the context of digitalization and the active introduction of artificial intelligence (AI) into the educational process. The aim is to develop methodological foundations and a toolkit of a system of tasks using AI aimed at enhancing internal professional motivation. Methods: theoretical analysis, pedagogical modeling, systematization. A key contradiction between the “instrumental exploitation” of AI and “cognitive symbiosis” is identified. A three-level system of tasks (meta-tasks, end-to-end projects, implementation cases, prompt engineering) is proposed, and the mechanism of its influence on motivation through self-determination theory is shown. Criteria for evaluating effectiveness are developed. Conclusions: the systematic application of AI tasks makes it possible to shift professional motivation from external incentives to internal meanings.
