аспирант с 01.01.2025 по настоящее время
Челябинская область, Россия
сотрудник с 01.01.2019 по настоящее время
Челябинская область, Россия
Цель исследования – выявить степень готовности студентов к профессиональному самообразованию с использованием инструментов ИИ. Методы и организация исследования. Использовали методы анализа и синтеза литературы, анкетирование и сравнительный анализ данных. Опрошены студенты и преподаватели шести вузов педагогической направленности в сфере физической культуры и спорта гг. Челябинска, Якутска, Калининграда, Смоленска, Москвы. Результаты исследования и выводы. Разработана структура готовности будущего педагога физической культуры к профессиональному самообразованию с использованием инструментов ИИ, включающая мотивационно-ценностный, когнитивный, деятельностный и рефлексивно-оценочный компоненты. На основе разработанной авторами анкеты выявлен дисбаланс сформированности компонентов в исследуемой структуре, что обусловило возможность констатации проблемы формирования готовности обучающихся к профессиональному самообразованию с использованием инструментов ИИ. Проведен анализ представлений преподавателей о потенциале ИИ в профессиональном самообразовании студентов. Выявлены барьеры применения ИИ в образовательной и самообразовательной деятельности. Определены перспективы использования ИИ в профессиональном самообразовании будущих педагогов по физической культуре.
высшее физкультурное образование, искусственный интеллект, профессиональное самообразование
1. Асадуллин Р. М., Григорьев Е. Н. От технологического инструментария к педагогическому системогенезу: модель «умной аудитории» для подготовки учителей // Педагогика. 2026. № 1. С. 79–84. EDN HBEYSW.
2. Казанцева Н. В., Дмитриева Л. Ю., Степаненко О. Г. Нейросетевые технологии в высшей школе: практика использования студентами различных специальностей. DOIhttps://doi.org/10.5930/1994-4683-2026-2-212-219 // Ученые записки университета имени П.Ф. Лесгафта. 2026. № 2 (252). С. 212–219. EDN PTVBBF.
3. Использование искусственного интеллекта при планировании занятий физической культурой для студентов специальной медицинской группы / Карвунис Ю. А., Калинникова Ю. Г., Карвунис Н. А., Капилевич Л. В. // Теория и практика физической культуры. 2024. № 10. С. 56–58. EDN IUIGJR.
4. Кеннон О. В., Пустошило П. В., Иванцов А. А. Проблема использования нейросетей и инструментов искусственного интеллекта обучающимися вузов: этический аспект. DOIhttps://doi.org/10.12731/2658-4034-2025-16-3-862 // Russian Journal of Education and Psychology. 2025. Т. 16, № 3. С. 192–210. EDN UCXRNH.
5. Пустошило П. В., Иванцов А. А., Надедова Е. А. Потенциал искусственного интеллекта в процессе модернизации языковой подготовки студентов спортивных вузов. DOIhttps://doi.org/10.17513/spno.33730 // Современные проблемы науки и образования. 2024. № 5. С. 105. EDN GVZWCN.
6. Анализ использования цифровых технологий в технической подготовке студентов-лыжников / Герасимов Н. П., Петров Р. Е., Халиков Г. З., Герасимова И. Г. // Теория и практика физической культуры. 2025. № 6. С. 98–100. EDN FUWOMC.
7. Лубышева Л. И. Цифровая трансформация в спорте – современные тренды и тенденции // Теория и практика физической культуры. 2025. № 5. С. 3–6. EDN KNNQPU.
8. Морхат П. М. Искусственный интеллект в сфере спорта: возможности, направления и способы задействования // Теория и практика физической культуры. 2018. № 10. С. 95–97. EDN XYYLKX.
9. Тоноян Х. А. Использование искусственного интеллекта в спортивной деятельности // Ученые записки Университета имени П.Ф. Лесгафта. 2024. № 2 (228). С. 184–189. EDN FXUFYZ.
10. Губа В. П., Кеннон О. В., Пустошило П. В. К проблеме применения искусственного интеллекта в образовательном процессе студентов спортивной направленности // Физическая культура: воспитание, образование, тренировка. 2026. № 2. С. 60–62. EDN PFAFJA.
11. Наговицын Р. С., Алимов Р. Ш. Педагогический потенциал чата GPT для профессионально-личностного развития спортсменов // Ученые записки университета имени П.Ф. Лесгафта. 2024. № 5 (231). С. 271–274. EDN NJTHMX.
12. Разработка нейросетевых алгоритмов определения состояния сердечно-сосудистой системы студентов в планировании занятий физической культурой / Шутова Т. Н., Носов С. М., Шутов И. Д., Андрушевский А. Т. DOIhttps://doi.org/10.5930/1994-4683-2025-115-121 // Ученые записки университета имени П. Ф. Лесгафта. 2025. № 6 (244). С. 115–121. EDN AJOBIW.
13. Мингажева Е. А., Суслова О. В. Искусственный интеллект как «псевдоинструмент» процесса самообразования обучающихся // Современная высшая школа: инновационный аспект. 2025. Т. 17, № 3. С. 41–51. EDN REEKWC.
14. Карпова О. Л., Разин Н. В. Дидактический потенциал искусственного интеллекта в профессиональном самообразовании студентов спортивного вуза // Донецкие чтения – 2025: образование, наука, инновации, культура и вызовы современности : материалы X Международной научной конференции, посвященной 60-летию создания Донецкого научного центра, Донецк, 05–07 ноября 2025 года. Донецк : Донецкий государственный университет, 2025. С. 103–106. EDN DIYORI.
