Архив журнала

Аннотация: В статье рассматривается проблема этических оснований цифровой самоидентичности будущего педагога в условиях использования искусственного интеллекта в профессиональной подготовке. Цель статьи состоит в обосновании этих оснований как условия сохранения авторства, профессиональной самостоятельности и ответственности педагогического решения при обращении к технологиям искусственного интеллекта. Авторская позиция заключается в том, что цифровая самоидентичность будущего педагога не сводится к совокупности цифровых компетенций, а представляет собой профессионально-личностное образование, в котором этический компонент выполняет системообразующую функцию, определяя ценностно-смысловое отношение будущего педагога к технологическим средствам и меру их допустимого использования в образовательном процессе. Исследование выполнено в теоретико-аналитической логике и основано на сопоставлении отечественных и зарубежных публикаций о профессиональной идентичности педагога, цифровой самоидентичности, этике искусственного интеллекта в образовании, академической честности, алгоритмической справедливости и защите данных обучающихся. Методологическую основу составили системно-деятельностный и аксиологический подходы, позволяющие рассматривать цифровую самоидентичность как единство ценностных ориентаций, способов деятельности и рефлексивной оценки собственных профессиональных действий в цифровой среде. Для выявления структуры исследуемого феномена применялся метод теоретического моделирования, а для уточнения его содержательных компонентов – метод понятийного анализа и педагогической интерпретации учебно-профессиональных ситуаций. Результаты. Разграничены этические риски применения искусственного интеллекта, этические основания цифровой самоидентичности и проявления этой самоидентичности в учебно-профессиональной деятельности будущего педагога. Выявлены три группы показателей, позволяющих оценить сформированность этического компонента цифровой самоидентичности: 1) когнитивные показатели (знание этических норм педагогической деятельности, понимание границ допустимого использования искусственного интеллекта, способность выявлять педагогические ошибки в продуктах искусственного интеллекта); 2) деятельностные показатели (умение критически оценивать и адаптировать сгенерированный искусственным интеллектом материал к конкретной образовательной ситуации, навык профессиональной проверки технологических рекомендаций); 3) рефлексивные показатели (осознание собственной роли в цифровой образовательной среде, готовность нести ответственность за педагогические решения, принятые с использованием искусственного интеллекта, способность пересматривать профессиональные действия при изменении технологического контекста). Уточнено содержание этического компонента, связанного с уважением к границам обучающегося, справедливостью оценки, самоконтролем при работе с технологически созданным содержанием и готовностью отвечать за образовательные последствия. Научная новизна заключается в обосновании авторства педагогического решения как центрального этического основания цифровой самоидентичности будущего педагога при использовании искусственного интеллекта и в выделении и содержательном наполнении показателей этического компонента цифровой самоидентичности, что создает основу для диагностики и целенаправленного формирования данного качества в процессе профессиональной подготовки. Теоретическая значимость исследования состоит в уточнении этического содержания цифровой самоидентичности будущего педагога; практическая значимость связана с возможностью использования полученных положений при проектировании методической подготовки, педагогической практики, дисциплин по цифровой педагогике, оцениванию и профессиональной этике. Сделан вывод о необходимости формировать у будущих педагогов способность различать технологическую помощь и подмену профессионального суждения, критически проверять сгенерированный искусственным интеллектом материал и сохранять ответственность за педагогическое решение. Выводы обоснованы анализом типичных учебно-профессиональных ситуаций, в которых обращение будущего педагога к искусственному интеллекту либо усиливает профессиональную позицию (при условии критической проверки и адаптации материала), либо ослабляет ее (при некритическом принятии технологически предложенного решения). Предложены методические ориентиры формирования этического компонента цифровой самоидентичности: включение в содержание подготовки анализа педагогических кейсов, связанных с этическими дилеммами использования искусственного интеллекта; организация учебных дискуссий о границах технологической помощи; разработка заданий на экспертизу и адаптацию сгенерированных искусственным интеллектом материалов; использование рефлексивных практик для осмысления собственной профессиональной позиции в цифровой среде. Предложен диагностический инструментарий, включающий анализ решения педагогических задач в условиях использования искусственного интеллекта и рефлексивные опросники.

Abstract: This article addresses the ethical foundations of future teachers’ digital self-identity in the context of using artificial intelligence in professional teacher education. The purpose of the study is to substantiate these foundations as a prerequisite for preserving authorship, professional autonomy, and responsibility for pedagogical decision-making when artificial intelligence technologies are employed. The author’s position is that future teachers’ digital self-identity cannot be reduced to a set of digital competencies but should be understood as a professional-personal formation in which the ethical component performs a system-forming function, determining future teachers’ value-semantic attitude toward technological tools and the acceptable boundaries of their use in educational practice. The study was conducted within a theoretical-analytical framework based on a comparative analysis of Russian and international publications addressing teachers’ professional identity, digital self-identity, artificial intelligence ethics in education, academic integrity, algorithmic fairness, and the protection of learners’ data. Methodologically, the research draws upon the systems-activity and axiological approaches, which make it possible to conceptualize digital self-identity as the unity of value orientations, modes of professional activity, and reflective evaluation of one’s own pedagogical practice in digital environments. The structure of the phenomenon was identified through theoretical modeling, whereas conceptual analysis and pedagogical interpretation of educational-professional situations were employed to clarify its substantive components. Results. Ethical risks associated with artificial intelligence use, the ethical foundations of digital self-identity, and the manifestations of this self-identity in future teachers’ educational and professional activities are differentiated. Three groups of indicators for assessing the ethical component of digital self-identity were identified. The cognitive indicators include knowledge of ethical principles governing pedagogical practice, understanding the limits of acceptable artificial intelligence use, and the ability to recognize pedagogical errors in artificial intelligence generated outputs. The activity-based indicators comprise the ability to critically evaluate and adapt artificial intelligence generated materials to specific educational contexts, together with the ability to verify technological recommendations from a professional perspective. The reflective indicators include awareness of one’s role within the digital educational environment, readiness to assume responsibility for pedagogical decisions made with artificial intelligence support, and the ability to reconsider professional actions in response to changing technological conditions. The content of the ethical component was further specified through such characteristics as respect for learners’ boundaries, fairness in assessment, self-regulation when working with technology-generated content, and responsibility for educational consequences. Scientific novelty lies in substantiating the authorship of pedagogical decision-making as the central ethical foundation of future teachers’ digital self-identity in the context of artificial intelligence use. Another aspect of the scientific novelty lies in identifying and specifying the content of the indicators of the ethical component of digital self-identity, thereby providing a basis for the diagnosis and purposeful development of this quality in professional teacher education. The theoretical significance of the study lies in clarifying the ethical content of future teachers’ digital self-identity, whereas its practical significance is associated with the possibility of applying the proposed provisions to curriculum design, teaching practicum, courses in digital pedagogy, educational assessment, and professional ethics. The findings indicate the necessity of developing future teachers’ ability to distinguish between technological assistance and the substitution of professional judgment, to critically evaluate artificial intelligence generated materials, and to retain responsibility for pedagogical decisions. These conclusions are supported by the analysis of typical educational-professional situations showing that the use of artificial intelligence strengthens future teachers’ professional position when artificial intelligence generated materials are critically evaluated and pedagogically adapted, and weakens it when technological recommendations are accepted without critical reflection. Methodological guidelines for developing the ethical component of digital self-identity are proposed, including the incorporation of pedagogical cases involving ethical dilemmas of artificial intelligence use, the organization of discussions on the limits of technological assistance, the development of tasks focused on the evaluation and adaptation of artificial intelligence generated materials, and the use of reflective practices aimed at strengthening professional self-awareness in digital environments. A diagnostic framework is also proposed, combining the analysis of pedagogical decision-making in AI-supported contexts with reflective questionnaires.