Искусственный интеллект в высшем образовании: систематический обзор его влияния на вовлечённость студентов и опосредующей роли методов преподавания

Введение: Искусственный интеллект (ИИ) всё шире интегрируется в систему высшего образования для персонализации обучения и поддержки вовлечённости студентов. Однако опосредующая роль методов преподавания в этом процессе остаётся недостаточно изученной. Методы: В данном систематическом обзоре проанализированы 73 рецензируемые статьи, опубликованные в период с 2015 года по начало 2025 года и найденные в базах данных Scopus и Web of Science в соответствии с рекомендациями PRISMA. Отбор исследований проводился на основе заранее определённых критериев включения, а их кодирование осуществлялось с использованием структурированной системы, учитывавшей типы ИИ, результаты, связанные с вовлечённостью, и стратегии обучения. Результаты: Полученные данные показывают, что инструменты ИИ — такие как чат-боты, адаптивные системы и прогнозная аналитика — наиболее эффективно повышают вовлечённость, когда используются в рамках интерактивных педагогических подходов, включая перевёрнутый класс, проектное обучение и циклы пошаговой обратной связи. Для концептуализации этой взаимосвязи мы предлагаем модель PMAISE (педагогическое опосредование ИИ для вовлечённости студентов), отображающую согласование между технологиями ИИ, педагогическими стратегиями и аффективным, поведенческим и когнитивным измерениями вовлечённости. Конкретные примеры из недавних исследований демонстрируют, каким образом методы преподавания усиливают или ограничивают воздействие инструментов ИИ. В обзоре также критически рассматриваются возникающие проблемы, связанные с этикой, конфиденциальностью данных и структурными барьерами для равноправного внедрения ИИ. Обсуждение: В исследовании предложена концептуальная и практическая основа для интеграции ИИ в высшее образование с учётом контекста, на основе доказательных данных и с педагогической осмысленностью; подчёркивается ключевая роль продуманного педагогического опосредования в максимизации образовательных преимуществ ИИ.