Abstract
<jats:p>В статье рассматриваются методические подходы и педагогические эффекты интеграции технологий искусственного интеллекта в лабораторные занятия по дисциплине «Информационно-коммуникационные технологии». Актуальность исследования обусловлена необходимостью модернизации содержания обучения в условиях цифровизации образования и формирования у будущих педагогов комплексной ИКТ-компетентности. В работе представлен экспериментальный дизайн «пре-пост», включающий анкетирование обучающихся восьми специальностей, проведение месячного курса лабораторных занятий с разделением на контрольные и экспериментальные группы, а также последующее повторное анкетирование. Для проверки надежности опросника был рассчитан коэффициент Омега Макдональда, показавший высокий уровень внутренней согласованности шкал. Полученные результаты проанализированы с использованием дисперсионного анализа, что позволило выявить статистически значимые различия как между студентами, так и между вопросами анкеты. Разработанная модель интеграции ИИ базируется на принципах дополнения, автоматизации и развития, обеспечивая условия для повышения мотивации студентов, формирования критического мышления, рефлексивных и метакогнитивных умений. Практическая ценность работы заключается в создании методической основы для внедрения ИИ в образовательный процесс, обеспечивающей баланс между автоматизацией учебных операций и развитием самостоятельной деятельности обучающихся.</jats:p> <jats:p>Мақалада «Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар» пәніндегі зертханалық сабақтарға жасанды интеллект технологияларын енгізудің әдістемелік тәсілдері мен педагогикалық әсерлері қарастырылады. Зерттеудің өзектілігі білім беруді цифрландыру жағдайында оқыту мазмұнын жаңғырту қажеттілігімен және болашақ педагогтардың кешенді АКТ-құзыреттілігін қалыптастыру міндетімен айқындалады. Жұмыста «алдын ала – эксперимент – кейінгі» үлгісіндегі тәжірибелік дизайн ұсынылған, оған сегіз мамандық студенттерін сауалнамалау, бір айға созылған (төрт сабақ) зертханалық курс өткізу, студенттерді бақылау және эксперименттік топтарға бөлу, сондай-ақ кейінгі қайталама сауалнама кіреді. Сауалнаманың сенімділігін тексеру үшін Макдональд Омега коэффициенті есептеліп, шкалалардың ішкі келісімділігінің жоғары деңгейін көрсетті. Алынған нәтижелер дисперсиялық талдау көмегімен өңделіп, студенттердің жауаптарында да, сұрақтар деңгейінде де статистикалық тұрғыдан мәнді айырмашылықтардың бар екені анықталды. Жасанды интеллектіні енгізудің әзірленген моделі толықтыру, автоматтандыру және дамыту қағидаттарына негізделіп, студенттердің мотивациясын арттыруға, сыни ойлауын, рефлексивтік және метакогнитивтік дағдыларын дамытуға мүмкіндік береді. Жұмыстың практикалық маңызы – жасанды интеллектіні оқу үдерісіне енгізуге арналған әдістемелік негізді қалыптастыру, ол оқу операцияларын автоматтандыру мен студенттердің дербес іс-әрекетін дамыту арасындағы теңгерімді қамтамасыз етеді.</jats:p> <jats:p>The article examines methodological approaches and pedagogical effects of integrating artificial intelligence technologies into laboratory classes in the discipline "Information and Communication Technologies". The relevance of the study is determined by the need to modernize the content of education in the context of digitalization and to form a comprehensive ICT competence among future teachers. The paper presents a “pre-post” experimental design, which included a survey of students from eight specialties, a one-month course of laboratory classes (four sessions) with division into control and experimental groups, as well as subsequent repeated surveying. To verify the reliability of the questionnaire, McDonald’s Omega coefficient was calculated, showing a high level of internal consistency of the scales. The obtained results were analyzed using analysis of variance, which made it possible to identify statistically significant differences both between students and between survey questions. The developed model of AI integration is based on the principles of augmentation, automation, and development, providing conditions for enhancing students’ motivation, developing critical thinking, reflective and metacognitive skills. The practical value of the work lies in creating a methodological basis for introducing AI into the educational process, ensuring a balance between the automation of learning operations and the development of students’ independent activity.</jats:p>