СТРУКТУРА ТА ЗМІСТ ГОТОВНОСТІ МАЙБУТНІХ ПЕДАГОГІВ ПРОФЕСІЙНОГО НАВЧАННЯ ДО ВИКОРИСТАННЯ ШІ-ПІДТРИМУВАНИХ ТЕХНОЛОГІЙ В ІНКЛЮЗИВНОМУ СЕРЕДОВИЩІ ЗП(ПТ)О: ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГІЧНИЙ АНАЛІЗ
Анотація
DOI: https://doi.org/10.26565/2074-8922-2026-86-07
Мета. Стаття присвячена теоретико-методологічному обґрунтуванню структури та змісту готовності майбутніх педагогів професійного навчання до використання штучного інтелекту (ШІ) та адаптивних цифрових інструментів в освітньому процесі закладів професійно-технічної освіти (ПТО) в умовах інклюзивного середовища. Мета дослідження – уточнити сутність досліджуваного феномену через систематичний аналіз наукових підходів, розробити авторську структурно-компонентну модель цієї готовності та теоретично обґрунтувати педагогічні умови її формування в закладах вищої освіти, що здійснюють підготовку педагогів ПТО.
Методи. Дослідження спирається на комплекс теоретичних методів наукового пізнання: аналіз і синтез вітчизняних та зарубіжних наукових джерел із проблем готовності педагога, інклюзивної освіти, ШІ в освіті та цифрової педагогічної компетентності; порівняльний аналіз концептуальних рамок і стратегічних документів – European Digital Competence Framework for Educators (DigCompEdu (2017)), UNESCO AI Competency Framework for Teachers (2024), CAST UDL Guidelines 3.0 (2024); систематизацію та узагальнення наукових поглядів на структуру досліджуваного феномену; концептуальне моделювання як метод побудови авторської чотирьохкомпонентної структурно-компонентної моделі готовності. Методологічну основу становить поєднання компетентнісного, системного та інклюзивного підходів.
Результати. На основі аналізу понад 20 наукових джерел, зокрема проіндексованих у базах Scopus та Web of Science, уточнено сутність поняття «готовність майбутнього педагога ПТО до використання ШІ-підтримуваних технологій в інклюзивному середовищі» як інтегрованої особистісно-професійної якості, що не зводиться ані до загальної цифрової компетентності, ані до загальної інклюзивної готовності. Розроблено авторську структурно-компонентну модель, що охоплює чотири взаємопов'язані компоненти: мотиваційно-ціннісний, когнітивно-змістовий, операційно-технологічний та рефлексивно-оцінювальний – із розкриттям змісту та діагностичних показників кожного. Виявлено специфічні виклики реалізації інклюзивного підходу у ЗП(ПТ)О, пов'язані з виробничим характером навчання, галузевими нормативами безпеки та кваліфікаційними вимогами, – виклики, що визначають особливу роль ШІ-підтримуваних технологій не лише як дидактичного, а й як ергономічного інструменту адаптації. Теоретично обґрунтовано три педагогічні умови формування досліджуваної готовності: збагачення змісту фахових дисциплін спеціалізованим модулем «ШІ в інклюзивній ПТО»; запровадження кейс-орієнтованого навчання з моделюванням реальних інклюзивних ситуацій виробничого навчання; формування рефлексивної позиції майбутнього педагога засобами цифрового портфоліо і технологій peer-review.
Висновки. Теоретичний аналіз підтвердив, що готовність майбутніх педагогів ПТО до використання ШІ-підтримуваних технологій в інклюзивному середовищі є самостійним і малодослідженим науковим конструктом. Наявна система підготовки педагогів ПТО не забезпечує формування цієї готовності системно — відсутня і теоретична база, і практичний інструментарій. Обґрунтована структурно-компонентна модель та визначені педагогічні умови становлять теоретичне підґрунтя для подальших констатувального та формувального експериментів.
Завантаження
Посилання
Dubina, L., Zabarovska, S., Poklad, S. (2022). Inclusive educational environment for education of persons with special educational needs. Professional education, 2, 32–34. https://lib.iitta.gov.ua/id/eprint/734221/1/PTO_2_2022.pdf (in Ukrainian).
Kolupaieva, A. A., Taranchenko, O. M. (2016). Inclusive education: from basics to practice : monohraf. Kyiv : Atopol. http://lib.iitta.gov.ua/708170/ ([in Ukrainian).
Morze, N. V., Kocharian, A. B. (2014). ICT competence standards for higher educators and quality assurance in education. Information Technologies and Learning Tools, 43(5), 27–39. https://doi.org/10.33407/itlt.v43i5.1132 (in Ukrainian).
Petrenko, L. M., Yahupov, V. V., Kravets, S. H. (2019). Distance learning in the system of vocational education. Zhytomyr : Polissia. https://lib.iitta.gov.ua/id/eprint/721757 (in Ukrainian).
Rudenok, A., Hulyak, I. (2021). Components of professional readiness of future psychologists for work with children with special educational needs. Psychology Travelogs, (1), 72–82. https://doi.org/10.31891/PT-2021-1-7 (in Ukrainian).
Tsykin, D. S., Dashkov, A. O., Azhazha, M. A. (2025). Inclusive education as a tool for social cohesion under martial law: the communicative aspect. Theoretical and applied issues of state-building, 33. https://doi.org/10.35432/tisb332025332703 (in Ukrainian).
CAST. (2024). Universal Design for Learning Guidelines version 3.0. Lynnfield, MA. https://udlguidelines.cast.org
Chen, L., Chen, P., Lin, Z. (2020). Artificial Intelligence in Education: A Review. IEEE Access, 8, 75264–75278. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2988510
Crompton, H., Burke, D. (2023). Artificial intelligence in higher education: the state of the field. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20, 22. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00392-8
Florian, L., Camedda, D. (2020). Enhancing teacher education for inclusion. European Journal of Teacher Education, 43(1), 4–8. https://doi.org/10.1080/02619768.2020.1707579
Holmes, W., Porayska-Pomst,a K., Holstein, K. et al. (2022). Ethics of AI in Education: Towards a Community-Wide Framework . International Journal of Artificial Intelligence in Education, 32, 504–526. https://doi.org/10.1007/s40593-021-00239-1
Hwang, G. J., Xie, H., Wah, B. W., Gašević, D. (2020). Vision, challenges, roles and research issues of Artificial Intelligence in Education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 1, 100001. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2020.100001
Miao, F., Holmes, W., Huang, R., Zhang, H. (2021). AI and education: guidance for policy-makers. Paris : UNESCO Publishing. https://doi.org/10.54675/PCSP7350 https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000376709
Salas-Pilco, S. Z., Xiao, K., Hu, X. (2022). Artificial intelligence and learning analytics in teacher education: A systematic review. Education Sciences, 12(8), 569. https://doi.org/10.3390/educsci12080569
Samuelsson, M., Samuelsson, J., Thorsten, A. (2022). Simulation training: A boost for pre-service teachers’ efficacy beliefs. Computers and Education Open, 3, 100074. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2022.100074
Su, J., Yang, W. (2022). Artificial intelligence in early childhood education: A scoping review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100049. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100049
UNESCO. (2024). AI Competency Framework for Teachers. Paris. https://www.unesco.org/en/digital-education/ai-competency-framework-teachers
Vuorikari, R., Kluzer, S., Punie, Y. (2022). DigComp 2.2: The Digital Competence Framework for Citizens - With new examples of knowledge, skills and attitudes, EUR 31006 EN. Publications Office of the European Union, Luxembourg, 2022. https://doi.org/10.2760/115376
Watters, J., Hill, A. A., Weinrich, M., Supalo, C., Jiang, F. (2021). An artificial intelligence tool for accessible science education. Journal of Science Education for Students with Disabilities, 24(1), 1–14. https://doi.org/10.14448/jsesd.13.0010
Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education — where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16, 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
