ЕВОЛЮЦІЯ ОСВІТНІХ ЦІЛЕЙ ІНФОРМАТИКИ В ЕПОХУ ШІ: АНАЛІТИЧНІ ТА ЕМПІРИЧНІ РЕЗУЛЬТАТИ УКРАЇНСЬКОГО ДОСЛІДЖЕННЯ
Анотація
Статтю присвячено аналізу впливу штучного інтелекту (ШІ) на зміст, цілі та методику навчання інформатики у закладах середньої освіти України в контексті світових тенденцій. На основі огляду документів OECD, UNESCO, Європейської комісії та сучасних наукових праць обґрунтовано необхідність переходу від технократичної моделі інформатичної освіти до компетентнісно-ціннісної, у центрі якої – формування ШІ-грамотності й критичного мислення, цифрової етики та творчої співпраці «людина – ШІ – людина». У дослідженні використано кількісно-якісний підхід із залученням 182 учителя інформатики з різних регіонів України. Результати опитування показали, що 56,6% педа
гогів позитивно оцінюють вплив ШІ на навчальний процес, однак зазначають потребу в оновленні навчальних програм, методики оцінювання та системи підготовки вчителів. Найсуттєвіших змін, на думку респондентів, потребують змістові лінії «цифрова грамотність», «цифрова творчість» і «аналіз даних і моделювання».
Доведено, що штучний інтелект трансформує традиційну таксономію Блума: нижчі когнітивні рівні автоматизуються, натомість зростає роль аналізу, оцінювання, співтворення та етичного осмислення результатів діяльності ШІ. Запропоновано осучаснену рамку освітніх цілей для курсу інформатики, що поєднує принципи оновленої на основі впливу ШІ таксономії освітніх цілей та компетентності в галузі використання ШІ. Результати дослідження засвідчують потребу у системній модернізації державного стандарту інформатичної освітньої галузі, створенні методичних матеріалів і програм професійного розвитку вчителів, які забезпечать перехід української школи до моделі інтеграції ШІ та формування нового покоління критично мислячих, етично свідомих і творчих громадян цифрового суспільства.
Завантаження
Посилання
Cabinet of Ministers of Ukraine. On Approval of the State Standard for Basic Secondary Education (Resolution No. 898). 2020. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/898-2020-%D0%BF#Text [in Ukrainian]
Cabinet of Ministers of Ukraine. On Approval of the State Standard for Upper Secondary Education (Resolution No. 851). 2024. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/851-2024-%D0%BF#Text [in Ukrainian]
Ambarita, A., Nurrahmatullah, A. (2024.). Impacts of artificial intelligence on student learning: A systematic literature review. Varidika. Vol. 36, No. 1. DOI: https://doi.org/10.23917/varidika.v36i1.4730.
Association for Computing Machinery, Code.org, Computer Science Teachers Association, Cyber Innovation Center, National Math and Science Initiative. K–12 computer science framework. 2016. URL: https://k12cs.org/
CSTA, IACE, ACM, Code.org, College Board, CSforALL, ECEP Alliance. Reimagining CS pathways: Every student prepared for a world powered by computing. Association for Computing Machinery, 2024. DOI: https://doi.org/10.1145/3678016
Department for Education. National curriculum in England: Computing programmes of study. 2013. URL: https://www.gov.uk/government/publications/national-curriculum-in-england-computing-programmes-ofstudy
Dogan, M. E., Goru Dogan, T., Bozkurt, A. (2023). The use of artificial intelligence (AI) in online learning and distance education processes: A systematic review of empirical studies. Applied Sciences. Vol. 13, No. 5. DOI: https://doi.org/10.3390/app13053056
European Commission. AI4EU. AI Watch. URL: https://ai-watch.ec.europa.eu/about/collaborations/ ai4eu_en
European Commission, EACEA, Eurydice. Informatics education at school in Europe (Eurydice report). Publications Office of the European Union, 2022. URL: https://eurydice.eacea.ec.europa.eu/publications/informatics-education-school-europe
Hardman, P. (2024). A post-AI learning taxonomy: Imagining a new framework for designing & assessing human learning. URL: https://drphilippahardman.substack.com
Jain, J., Samuel, M. (2025). Bloom meets Gen AI: Reconceptualising Bloom’s taxonomy in the era of copiloted learning. Preprints. DOI: https://doi.org/10.20944/preprints202501.0271.v1
Jebadurai, D. J., Dheenadayalan, M., Lekshmi, R. S., Jawahar Rani, K., Chandrasekaran, S. (2023). Relevancy of artificial intelligence in education: A conceptual review. Journal of Informatics Education and Research. Vol. 3, No. 2. DOI: https://doi.org/10.52783/jier.v3i2.322
Miao, F., Cukurova, M. (2024). AI competency framework for teachers. UNESCO. DOI: https://doi.org/10.54675/ZJTE2084
Miao, F., Shiohira, K., Lao, N. (2024). AI competency framework for students. UNESCO. DOI: https://doi.org/10.54675/JKJB9835
OECD. Empowering learners for the age of AI: An AI literacy framework for primary and secondary education. 2025. URL: https://ailiteracyframework.org
OECD, Education International. Opportunities, guidelines and guardrails on effective and equitable use of AI in education. OECD Publishing, 2023.
Oregon State University. Bloom’s taxonomy revisited v2.0. 2024. URL: https://ecampus.oregonstate.edu/faculty/artificial-intelligence-tools/blooms-taxonomy-revisited-v2-2024.pdf
Paek, S., Kim, N. (2021). Analysis of worldwide research trends on the impact of artificial intelligence in education. Sustainability. Vol. 13, No. 7941. DOI: https://doi.org/10.3390/su1314794
Pradeep, R. M. M. (2024). AI Meets Bloom: The Role of Bloom’s Taxonomy in an AI-Enabled World. DOI:
10.13140/RG.2.2.28275.64804
Raspberry Pi Foundation. The big book of computing content. Special issue of Hello World magazine. 2022. URL: https://www.raspberrypi.org/hello-world/issues/the-big-book-of-computing-content
Sobral, S. R. (2021). Bloom’s taxonomy to improve teaching-learning in introduction to programming. International Journal of Information and Education Technology. Vol. 11, No. 3. P. 148-153. DOI: https://doi.org/10.18178/ijiet.2021.11.3.1504
TeachAI, CSTA. Guidance on the future of computer science education in an age of AI. 2025. URL: https://www.teachai.org/cs
Touretzky, D., Gardner-McCune, C. (2021). AI Thinking. AI4K12. URL: https://ai4k12.org/wp-content/uploads/2021/08/Touretzky_Gardner-McCune_AI-Thinking_2021.pdf
Ul Haq A. (2025). Innovating education: The impact of artificial intelligence and technology on teaching. Inverge Journal of Social Sciences. Vol. 4, No. 2. P. 52-68. DOI: https://doi.org/10.63544/ijss.v4i2.125
UNESCO. AI and education: Guidance for policymakers. 2021.
UNESCO. AI competency frameworks for students and teachers. 2024.
University of Helsinki, Reaktor. Elements of AI. URL: https://www.elementsofai.com/
Vidal, I., Garcїa, M., González, A. (2024). Impact of teacher training in computational thinking on educational innovation and use of artificial intelligence. Research Square. DOI: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-4311604/v2
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. DOI: https://doi.org/10.2760/115376
World Economic Forum. The future of jobs report 2025. 2025. URL: https://reports.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_Report_2025.pdf
Zafari, A., Safari Bazargani, T., Sadeghi-Niaraki, A., Choi, Y. (2022). Artificial intelligence applications in K-12 education: A systematic literature review. Education and Information Technologies. Vol. 27, No. 5. P. 1-27. DOI: https://doi.org/10.1007/s10639-021-10708-9
Zaphir, L., Lodge, J. M., Lisec, J., McGrath, D., Khosravi, H. (2024). How critically can an AI think? A framework for evaluating the quality of thinking of generative artificial intelligence. arXiv Preprints. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.14769