Модель интеграции нейрокогнитивного ассистента в образовательный процесс вуза: структурно-содержательный анализ

Abstract

В статье представлены результаты исследования по проблеме персонализации образовательного процесса посредством нейрокогнитивных технологий в условиях цифровой трансформации высшего образования. Цель статьи - теоретически обосновать и представить структурно-содержательную модель интеграции нейрокогнитивного ассистента в образовательную среду вуза, определить компоненты и описать результаты оценки ее эффективности в процессе подготовки будущих педагогов. Методология. Методологическую основу исследования составили системный, личностно-ориентированный, когнитивно-деятельностный и информационно-коммуникационный подходы. Использованы теоретические методы анализа и синтеза, эмпирические методы педагогического эксперимента, диагностические методики (Edinburgh Handedness Inventory, SOLAT) и методы математико-статистической обработки данных. Экспериментальная работа по оценке эффективности интеграции нейрокогнитивного ассистента в образовательный процесс проводилась в рамках дисциплины «Управление проектной деятельностью» на базе педагогического института Марийского государственного университета. В исследовании приняли участие 104 студента. Результаты. Основные результаты заключаются в разработке и реализации структурно-содержательной модели, включающей функционально-целевой, содержательно-технологический и результативно-критериальный компоненты. В статье исследуются актуальные аспекты внедрения нейрокогнитивных технологий в педагогическую практику и выявляются механизмы их интеграции в образовательную среду. Подчеркивается, что такие технологии способствуют более точному учету индивидуальных когнитивных особенностей студентов на основе диагностики функциональной асимметрии головного мозга, подбору оптимальных форм и методов подачи учебного материала и предоставлению персонализированных рекомендаций студентам. Выявлены и описаны особенности участников команды при реализации каждого проектного этапа в зависимости от их функциональной асимметрии мозга. Экспериментальные данные подтвердили высокий уровень (коэффициент корреляции R = 0,7) эффективности использования нейрокогнитивного ассистента для персонализации учебного процесса, повышения академической успеваемости и развития проектной компетентности студентов. Заключение. В заключении делаются выводы о том, что разработанная модель интеграции нейрокогнитивного ассистента имеет высокий потенциал для модернизации высшего образования при проектировании образовательных программ, создании рекомендаций для адаптации учебного контента под индивидуальные когнитивные особенности студентов, разработки цифровых систем персонализированного обучения нового поколения. Для более широкой интеграции данной технологии требуется дальнейшая разработка алгоритмов персонализации, устранение технических ограничений и подготовка преподавателей к их использованию.