ФОРМИРОВАНИЕ КОМПЕТЕНЦИИ В ОБЛАСТИ ПРОМПТ-ИНЖИНИРИНГА У СТУДЕНТОВ ПЕДАГОГИЧЕСКИХ ВУЗОВ

Раздел: Проблемы, состояние и перспективы развития среднего общего, среднего профессионального и высшего профессионального образования

Журнал: Материалы XX Международной научно-практической конференции «Технологическое обучение школьников и профессиональное образование в России и за рубежом»

12 января 2026 г.

Авторы: Дробахина Анастасия Николаевна

Информационно-коммуникационные технологии в педагогическом образовании, 2026. № 1 (100). infed.ru

_______________________________________________________________________

УДК 378.1

А. Н. Дробахина

A. N. Drobakhina

Дробахина Анастасия Николаевна, к. п. н., доцент, КГПИ КемГУ, г. Новокузнецк, Россия.

Drobakhina Anastasia Nikolaevna, Candidate of Sciences, Associate Professor, Kuzbass Humanitarian Pedagogical Institute of Kemerovo State University, Novokuznetsk, Russia.

ФОРМИРОВАНИЕ КОМПЕТЕНЦИИ В ОБЛАСТИ ПРОМПТ-ИНЖИНИРИНГА У СТУДЕНТОВ ПЕДАГОГИЧЕСКИХ ВУЗОВ

FORMATION OF PROMPT ENGINEERING COMPETENCE IN STUDENTS OF TEACHER TRAINING UNIVERSITIES

Аннотация. В статье обосновывается необходимость формирования у будущих педагогов промпт-инжиниринга как новой профессиональной компетенции. Описывается разработанная методика поэтапного формирования навыков работы с промптами у студентов педагогических вузов (от начального до творческого уровня), включающая обучение конструированию и корректировке запросов, а также критической оценке и верификации ИИ-сгенерированного контента. Результаты свидетельствуют о повышении качества создаваемых студентами дидактических материалов, снижении количества «галлюцинаций» и логических ошибок, а также росте уверенности при использовании ИИ-сервисов.

Annotation. The article substantiates the need to develop prompt engineering as a new professional competence of future teachers. It describes a step-by-step methodology for forming prompt‑engineering skills in students of pedagogical universities (from initial to creative level), including training in designing and refining prompts as well as in the critical evaluation and verification of AI‑generated content. The results indicate an improvement in the quality of didactic materials created by students, a decrease in the number of «hallucinations» and logical errors, and increased confidence in using AI services.

Ключевые слова: искусственный интеллект, промпт-инжиниринг, промпт-компетентность педагога, педагогическое образование, компетенции.

Keywords: artificial intelligence, prompt engineering, teacher’s prompt competence, teacher education, competences.

Современное образование стремительно меняется под воздействием технологий искусственного интеллекта (ИИ). Это отражено в Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года, утвержденной указом Президента РФ в 2019 году, и последующем указе Президента РФ 2024 года, которые регламентируют необходимость внедрения ИИ в образование [7, 8].

В этих документах подчёркивается необходимость повышения уровня компетенций в области ИИ и внедрения в организациях высшего образования комплексной системы подготовки специалистов по использованию технологий искусственного интеллекта.

На протяжении ряда лет такая подготовка реализуется и в нашей практике работы со студентами [1, 2].

В ходе нашей работы со студентами педагогического вуза была выявлена острая необходимость целенаправленного формирования у будущих педагогов навыков осознанного и эффективного взаимодействия с ИИ. Речь идёт не столько о базовом умении пользоваться системами искусственного интеллекта, сколько о развитии способности грамотно конструировать и корректировать промпты, критически оценивать полученные результаты с точки зрения методических, этических и правовых требований [2, 5].

Качество такого взаимодействия во многом определяется способностью управлять генерацией контента через эффективные запросы.

Поэтому промпт-инжиниринг – умение создавать квалифицированные промты к ИИ для получения релевантного учебного материала – становится ключевой компетенцией современного учителя, а проблема формирования промпт-компетентности педагогов вызывает всё возрастающий интерес в научном и образовательном сообществах. Согласно результатам ряда исследований, данный навык выходит за пределы технических умений и становится метапрофессиональной компетенцией педагога [4, 6].

А. Р. Исмагилова определяем промпт-компетентность педагога как «педагогически и этически нагруженную способность формулировать, интерпретировать и осмысленно применять результаты ИИ в образовательной практике [4].

Мы поддерживаем позицию М. Н. Евстигнеева и И. А. Евстигнеевой, которые считают, «формирование навыков промпт-инжиниринга у студентов педагогических направлений подготовки выступает не факультативной задачей, а необходимым условием для выполнения ими основной педагогической миссии – воспитания успешного адаптивного поколения, ориентирующегося в высокотехнологичном мире» [3]. Как отмечают М. Н. Евстигнеев, И. А. Евстигнеева, обучение промпт-инжинирингу должно носить непрерывный характер и начинаться с первого курса, интегрируясь в учебный процесс через отдельные дисциплины.

Таким образом, разработка и внедрение методик обучения промпт-инжинирингу в педагогических вузах необходимы для подготовки будущих учителей к эффективной работе с технологиями ИИ и повышения их профессиональной готовности.

Исследование, реализованное нами в процессе обучения студентов, позволило выявить ряд проблем при использовании ИИ:

низкое качество запросов, проявляющееся в том, что промпты часто содержат избыточные детали, противоречивые указания или неструктурированные задачи, что «путает» нейросеть и снижает точность генерации;
несоответствие уровню учащихся: материалы создаются без учёта возрастных особенностей, образовательных стандартов или конкретных целей урока.
отсутствие критического анализа, проявляющееся в том, что студенты склонны принимать сгенерированный контент как достоверный, не проводя верификацию фактов или оценку методической ценности.

Таким образом, подтверждена необходимость в разработке методики формирования навыков промпт-инжиниринга у студентов педагогических вузов, ориентированную на решение конкретных задач педагогической деятельности: создание дидактических материалов (презентаций и наглядных материалов, упражнений и заданий, контрольно-измерительных материалов) разработке, адаптации и оптимизации учебного контента. Данная методика должна обучать студентов критическому отношению к информации, генерируемой ИИ, и формированию умений верификации данных. Этот аспект является важным, поскольку игнорирование его может привести к распространению «галлюцинаций» ИИ как достоверных знаний.

Методика формирования навыков промпт-инжиниринга у студентов представлена четырьмя уровнями освоения компетенции: начальным, базовым, профессиональным и творческим.

Уровень 1 – начальный. На этом уровне студенты осваивают базовые концепции искусственного интеллекта, знакомятся с ключевыми компонентами промпта: инструкцией, контекстом, данными и форматом вывода. Практика ориентирована на формулирование простых, чётких запросов с ясной целью и контекстом.

Цель практических заданий данного этапа – формирование навыка составления структурированного базового запроса.

Примеры заданий:

создайте промпт, чтобы он объяснил понятие «Алгоритм» простыми словами, как для ученика 8 класса;
сформулируйте запрос для краткого пересказа темы «Свойства алгоритмов» с примерами;
напишите промпт, который попросит ИИ проверить программу на языке Python на логические ошибки.

Уровень 2 – базовый. Студенты начинают использовать техники последовательного разъяснения (chain-of-thought) для улучшения понимания и детализации запросов и задавать вопросы с ограниченным числом примеров (few-shot prompting) для повышения точности генерации. Акцент – адаптация промптов к предметной специфике и создание учебных материалов средней сложности и критический анализ сгенерированных текстов.

Цель практических заданий данного этапа – применение продвинутых техник промпт-инжиниринга при решении педагогических задач.

Примеры заданий:

составьте промпт для генерации теста по теме «Свойства алгоритмов» для 10 класса с указанием формата ответов (числовой, с выбором);
используя метод few-shot prompting, предоставьте два примера правильной и неправильной формулировки задачи по булевой алгебре и попросите ИИ сформировать аналогичную задачу по теме «Логические выражения».
создайте промпт для генерации набора упражнений по программированию в Python с использованием циклов.

Уровень 3 – продвинутый. Акцент переносится на итеративное улучшение промптов с учётом сложных ограничений и контекстов, использование мета-промптов для создания шаблонов и комплексных материалов. Студенты продолжают критически анализировать сгенерированный ИИ контент, выявлять и исправлять ошибки, а также учитывать этические аспекты.

Цель практических заданий данного этапа – формирование критического и творческого подхода к созданию образовательного контента с помощью ИИ.

Примеры заданий:

сформулируйте запрос для генерации конспекта урока по теме «Алгоритмы сортировки», включая цели и план урока;
проанализируйте сгенерированный ИИ текст по теме «Алгоритмы сортировки», выявите ошибки и подготовьте улучшенный промпт;
используя уточненный промпт, создайте проект урока по теме «Типы данных в Python».

Уровень 4 – творческий. На данном уровне студенты самостоятельно разрабатывают сложные мета-промпты и шаблоны, предназначенные для решения разнообразных учебных задач. Особое внимание уделяется критическому анализу и верификации ИИ-сгенерированного контента с выявлением ошибок и неточностей. Кроме того, студенты изучают и обсуждают этические дилеммы, связанные с использованием ИИ, такие как вопросы плагиата, зависимости от технологий и цифрового неравенства.

Цель практических заданий данного этапа – формирование критического и этического отношения к ИИ, развитие навыков самостоятельного проектирования и оценки образовательного контента.

Примеры заданий:

выполнить критический анализ сгенерированного ИИ текста по теме «Типы данных в Python», выявить ошибки и составить улучшенный промпт для коррекции неточностей;
разработать мета-промпт для генерации контрольных работ с учётом темы и уровня сложности, включая разнообразные форматы заданий (тесты, открытые вопросы, практические задачи);
создать проект «Интерактивный урок по основам алгоритмизации», включающий план, учебные материалы, интерактивные задания и инструменты оценивания результата;
организовать групповую дискуссию с помощью специально составленного промпта на тему этических аспектов применения ИИ в образовании.

Для оценки сформированности у студентов навыков промпт-инжиниринга по уровням компетенции используются следующие критерии.

Уровень 1 – начальный:

структура промпта четко выделена (инструкция, контекст, формат вывода);
ясность и точность сформулированных запросов (читаемость без двусмысленностей, ≤ 50 слов);
запросы соответствуют целям задания (например, определение понятия, пересказ);
полученные результаты соответствуют требованиям заданного контекста.

Уровень 2 – базовый:

в промпте используется поэтапное разъяснение (chain-of-thought): задаётся последовательность шагов или вопросов;
применяется few-shot prompting: приведены не менее двух показательных примеров (корректных и при необходимости некорректных);
сгенерированные материалы (задания, тесты, упражнения) соответствуют теме, программе и уровню обучающихся;
студент анализирует первую версию текста ИИ, выделяет ошибки/недочёты и демонстрирует улучшенный результат после корректировки промпта.

Уровень 3 – продвинутый:

разработано не менее двух итераций одного промпта с пояснением добавленных ограничений и уточнений;
разработаны мета-промпты или шаблоны, применимые для генерации материалов;
студент выявляет фактические и логические ошибки в тексте ИИ, показывает проблемные фрагменты и предлагает исправленный вариант;
студент формулирует и обосновывает не менее двух этических рисков (плагиат, предвзятость, конфиденциальность и др.) и предлагает способы их минимизации.

Уровень 4 – творческий:

оригинальность мета-промптов и шаблонов, безошибочность шаблонов;
глубина критического разбора результатов ИИ.

Результаты реализации разработанной методики показали значительное повышение компетенций студентов в области промпт-инжиниринга. Экспертная оценка дидактических материалов, созданных студентами с использованием ИИ-сервисов, выявила:

повышение точности и релевантности генерируемых материалов;
уменьшение количества ошибок, «галлюцинаций» и логических несоответствий в сгенерированном тексте;
повышение стилистического и форматного соответствия материалов требованиям учебной задачи;
повышение информативности и глубины раскрытия тем.

Анализ обратной связи студентов подтвердил рост уверенности в работе с инструментами ИИ и понимание алгоритмов формулирования эффективных запросов.

Перспективы дальнейшей работы могут быть связаны с разработкой междисциплинарных учебных программ, объединяющих промпт-инжиниринг с профильными дисциплинами, что позволит формировать навыки применения ИИ в различных сферах. Такой подход даст студентам возможность овладеть не только техническими аспектами создания запросов, но и глубже понять специфику использования ИИ для решения конкретных задач.

Список литературы

Дробахина, А. Н. Обучение студентов работе с искусственными нейронными сетями с помощью Google Teachable Machine / А. Н. Дробахина – Текст: электронный. // Информационно-коммуникационные технологии в педагогическом образовании. – 2023. – № 4 (85). – С. 29-33. – URL: https://infed.ru/articles/1427/ (дата обращения: 12.12.2025).
Дробахина, А. Н. Подготовка будущих педагогов к применению искусственного интеллекта / А. Н. Дробахина, И. В. Сликишина – Текст : непосредственный. // Сибирский учитель. – 2024. – № 1 (152). – С. 24-28.
Евстигнеев, М. Н. Развитие умений промпт-инжиниринга у будущего педагога иностранного языка. / М. Н. Евстигнеев, И. А. Евстигнеева – Текст: непосредственный. // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. – 2025. – № 30 (4). – С. 795-813.
Исмагилова, А. Р. Промпт-компетентность современного учителя: сущность понятия и пути формирования / А.Р. Исмагилова – Текст: непосредственный. // Педагогика: история, перспективы. – 2025. – Том. 8. – № 2. – С. 32-50.
Сликишина, И. В. Системы генеративного искусственного интеллекта в подготовке педагогов среднего профессионального образования / И. В. Сликишина, А. Н. Дробахина – Текст: непосредственный. // Вопросы методики преподавания в вузе. – 2024. – Т. 13. – № 3. – С. 50-61.
Токтарова, В. И. Промпт-инжиниринг как профессиональная компетенция педагога. / В. И. Токтарова, О. В. Ребко. – 2025. – URL: http://nesinods.ru/toktarova-v-i-2025 (дата обращения: 12.12.2025). – Текст : электронный.
Указ Президента Российской Федерации от 07.05.2024 г. № 309 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года». – URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/50542 (дата обращения: 12.12.2025). – Текст : электронный.
Указ Президента Российской Федерации от 10.10.2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации». – URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/44731 (дата обращения: 12.12.2025). – Текст : электронный.

PDF