ГЕНЕРАТИВНЫЕ ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ В ПРАКТИКАХ САМООБРАЗОВАНИЯ: СИСТЕМАТИЧЕСКИЙ ЛИТЕРАТУРНЫЙ ОБЗОР

Аннотация

Статья представляет систематический обзор исследований, посвящённых роли генеративного искусственного интеллекта (в частности, больших языковых моделей) в практиках самообразования. Актуальность темы обусловлена быстрым распространением подобных инструментов в задачах объяснения учебного материала, обратной связи, первичной ориентации в незнакомой теме и решения учебных задач. Цель обзора — систематизировать данные о том, как применение генеративных моделей связано с саморегуляцией в обучении, когнитивной разгрузкой, эпистемическими рисками и эффектами для формирования человеческого капитала. Обзор выполнен по методологии PRISMA 2020. Поиск в базах Scopus и Web of Science, дополненный инструментами автоматизированного обнаружения источников, выявил 1200 записей; после скрининга и полнотекстовой оценки в итоговую выборку вошли 97 исследований. Результаты показывают, что генеративные модели наиболее устойчиво связаны с ускорением первичного освоения новой темы, упрощением доступа к объяснениям и обратной связи, а также со снижением краткосрочных когнитивных затрат. Вместе с тем выявлены значимые риски: быстрое получение качественного ответа не всегда означает, что обучающийся действительно освоил материал. Пользователи нередко чрезмерно доверяют ответам модели, особенно сформулированным уверенно и последовательно. Польза от подобных инструментов оказывается неравномерной: одним они помогают учиться эффективнее, другим - скорее создают иллюзию понимания. Наиболее надёжные выводы относятся к краткосрочным эффектам, тогда как долгосрочное влияние на формирование человеческого капитала остаётся недостаточно изученным.