Заинтересованные стороны

Автоматический перевод данной английской страницы, не проверенный носителем языка.

Заинтересованные стороны — круг человеческих заинтересованных лиц, участвующих в ИИ в образовании, затрагиваемых им и отвечающих за него, а также зонтичная концепция для освещения в базе знаний вопроса о том, кто является действующими лицами. ИИ в образовании — это поле многих заинтересованных сторон: учащиеся, которые используют ИИ, преподаватели и факультетские сотрудники, которые его интегрируют, администраторы, которые им управляют, instructional designers, которые строят вокруг него учебный опыт, и policymakers, которые его регулируют. У каждой аудитории особые потребности, компетенции, роли и перспективы, и база знаний рассматривает их как человеческий контекст, в котором инструменты ИИ проектируются, внедряются и оцениваются.

Вопросы для размышления

Страница утверждает, что одна и та же система ИИ выглядит по-разному с каждой точки зрения — инструмент, который студент переживает как поддержку, может казаться преподавателю риском для академической честности, а администратору — управленческим решением. С какой ролью вы более всего себя отождествляете и что, как вам кажется, вы склонны упускать из того, что видят другие?
Прежде чем читать дальше, попробуйте перечислить всех в вашем учреждении, кого затрагивает решение об ИИ в образовании, — помимо одних только студентов и преподавателей. Кого вы забыли и что было бы важнее всего для каждого из них?
Если учащиеся, преподаватели, администраторы, проектировщики обучения и политики имеют особые потребности и компетенции, кто должен иметь решающее слово в том, как внедряется инструмент ИИ, — и почему?
«Персонализированная поддержка» для студента может одновременно быть «риском для академической честности» для преподавателя. Как бы вы построили разговор или процесс, который даёт заботе каждой заинтересованной стороны подлинный вес, а не позволяет победить самому громкому голосу?

Введение

ИИ в образовании — это в своей основе вопрос о людях: об учащихся и преподавателях, чью работу он преобразует, и о руководителях и проектировщиках, которые решают, как он используется. Понимание отдельных заинтересованных сторон существенно, потому что одна и та же система ИИ выглядит очень по-разному с разных точек зрения: инструмент, который студент переживает как персонализированную поддержку, может представляться преподавателю риском для академической честности, администратору — решением о закупках и управлении, а проектировщику — педагогическим выбором. База знаний организует освещение этих аудиторий по нескольким страницам концепций.

Ландшафт заинтересованных сторон

Учащиеся (студенты). Основная аудитория — студенты в K-12, Высшее образование и Взрослые учащиеся. База знаний освещает учащихся через Опыт студентов, Вовлечённость студентов, Заблуждения об ИИ, Моделирование учащегося и адаптивное обучение, Благополучие и Автономность учащегося. ИИ-ИИ-грамотность учащихся, саморегуляция (Саморегулируемое обучение) и риск чрезмерной опоры — центральные предметы заботы.
Преподаватели и факультетские сотрудники. Педагоги, которые интегрируют ИИ в преподавание. Охвачены через Преподавание, ИИ-компетентность преподавателя, Профессиональное развитие преподавателей, Развитие педагогической практики и Технологические педагогические знания о содержании (TPACK). Преподаватели сталкиваются с двойной задачей — использовать ИИ в собственном преподавании и учить студентов использовать его ответственно (см. педагогики и стратегии преподавания).
Проектировщики обучения и технологи обучения. Специалисты, которые проектируют курсы, учебные программы и учебный опыт вокруг ИИ. Связаны с Дизайн обучения (дисциплина) и Проектирование учебного плана, хотя роль человека проектировщика обучения ещё не имеет отдельной страницы — она сгруппирована здесь.
Администраторы и руководители учреждений. Проректоры, деканы, CIO и руководители, которые задают политику, распределяют ресурсы и управляют внедрением. Охвачены через Администраторы и связаны с Политика в области образовательного ИИ (Educational AI Policy), Управление ИИ и Регулирование ИИ в образовании.
Политики и регуляторы. Государственные и институциональные органы, которые задают правовую и регуляторную рамку. Связаны с Политика в области образовательного ИИ (Educational AI Policy), Регулирование ИИ в образовании и Управление ИИ.
Родители и семьи. Присутствуют в исследовании (например, мониторинг использования ИИ студентами, отношения к ИИ) и теперь охвачены отдельной страницей — сгруппированы здесь как заинтересованная сторона.

Как заинтересованные стороны предстают в исследовании

Каркасы компетенций по ролям. ИИ-компетентность преподавателя и Технологические педагогические знания о содержании (TPACK) определяют, что нужно преподавателям для эффективного использования ИИ; ИИ-грамотность определяет, что нужно всем аудиториям (особенно студентам).
Различия воздействий по ролям. Исследование рассматривает, как ИИ по-разному влияет на разные аудитории, — Опыт студентов изучает учебные результаты студентов, Преподавание изучает педагогическую интеграцию, Администраторы изучает институциональную стратегию, а Развитие педагогической практики изучает профессиональное обучение.
Управление многими заинтересованными сторонами. Исследование Управление ИИ и Политика в области образовательного ИИ (Educational AI Policy) подчёркивает согласование национальных, институциональных и аудиторных заинтересованных сторон — политики задают ожидания, администраторы внедряют, преподаватели адаптируют, а студенты переживают результат.
Справедливость между аудиториями. Справедливость рассматривает, как польза и вред ИИ распределяются между учащимися и учреждениями, связывая заинтересованные стороны с честностью и доступом.
Различия между ролями легче утверждать, чем наблюдать. SWOT 167 вкладов от 152 сотрудников высшего образования обнаружил, что преподаватели, исследователи и администраторы сходятся на одних и тех же сильных сторонах и угрозах, тогда как полностью анонимный сбор оставил роли неидентифицируемыми, поэтому исследование не смогло проверить свой план противопоставить их (Humble & Mozelius, 2026).

Идентичность между аудиториями

Общая нить через этих заинтересованных сторон — идентичность — чувство того, кем человек является и кем становится в отношении ИИ и предметной области. База знаний рассматривает идентичность как распределённую между аудиториями, а не принадлежащую какой-либо одной группе.

Идентичность учащегося — развивающаяся дисциплинарная, профессиональная, творческая и академическая идентичность студентов (Идентичность учащегося). Она отлична от, но причинно связана с Автономность учащегося: agency — это ситуативная способность действовать, тогда как идентичность — это устойчивое чувство себя, которое накапливается из агентных действий и которому угрожает утрата авторства и сомнение в компетентности под ИИ.
Идентичность преподавателя — профессиональное самопонимание педагогов (Преподавание), преобразованное ИИ как вопрос цели и роли, а не только навыков (см. GenAI как кризис идентичности).
Проектировщики и руководители — профессиональная идентичность также формирует то, как проектировщики обучения, администраторы и политики ориентируются на ИИ, хотя явное освещение идентичности в базе знаний концентрируется на учащихся и преподавателях.

Идентичность — это человеческий якорь ландшафта заинтересованных сторон: она есть то, что ИИ должен поддерживать (а не разрушать) для каждой аудитории, и конструкт, который связывает иначе раздельные страницы ролей — в частности Идентичность учащегося, Автономность учащегося и Преподавание. Там, где agency касается контроля, а идентичность касается себя, дизайн ИИ должен сохранять и то и другое: контроль над собственным обучением и устойчивое, авторское чувство того, кем человек является в предметной области.

Следствия для ИИ в образовании

Проектировать для полного набора заинтересованных сторон: эффективный ИИ в образовании должен служить учащимся, поддерживать преподавателей, информировать администраторов и согласовываться с политикой, — а не просто оптимизировать одну аудиторию.
Строить компетенции, специфичные для роли: преподавателям, студентам, проектировщикам и руководителям нужна каждая своя ИИ-грамотность и поддержка (см. ИИ-грамотность, ИИ-компетентность преподавателя, Развитие педагогической практики).
Согласовывать между уровнями: исследование управления в базе знаний показывает, что ИИ достигает успеха, когда институциональное руководство, практика преподавателя и опыт студента согласованы, а не разрозненны.
Учитывать родителей и более широкое сообщество: семьи — заинтересованная сторона во внедрении ИИ, чья роль и заботы заслуживают явного внимания.

Связанные концепции

Связанные статьи

"It is a temptation to get it to do the work…" Student Experiences of Navigating the Generative AI Landscape in UK Higher Education: A Cross-Institutional Survey with International Comparison — Student experiences of GenAI in UK higher education
Artificial Intelligence in UK Higher Educational Policy and Institutional Decision Making — AI in UK higher-education policy (students and institutions)
New AI-Driven Tools for Enhancing Campus Well-being: A Prevention and Intervention Approach — AI-driven tools for campus well-being
Assessing AI-TPACK readiness in mathematics teacher education: The role of self-efficacy and teaching beliefs — AI-TPACK readiness in mathematics teacher education
A Comparative Analysis of Institutional and Course Generative AI Policies within Higher Education: Implications for Instruction in Computing Education — Institutional GenAI policy in computing
Mathematical Modelling of Ethical AI Use in Higher Education: A Coordination Game Framework for Future-Facing Learning — Coordination game framework for ethical AI use in higher education
It's OK Because...": The Wild West of Student Rationalization of AI Use in Academic Writing — Student rationalization of AI use in academic writing
How AI Is Changing Teaching Workflows — How AI is changing teaching workflows
Beyond the Hype: How Higher Education Stakeholders View the Benefits and Concerns of Generative AI for Teaching, Research, and Administration — Stakeholder perceptions of GenAI in higher ed (Humble & Mozelius 2026)
"We'll Fix It Later": Education, AI, and the Deferral of Student Privacy in EdTech — "We'll Fix It Later": Education, AI, and the Deferral of Student Privacy in EdTech

Метаданные

Уровень	Higher Ed, K 12
Целевая аудитория	Instructors, Learners, Administrators
Основы ИИ в образовании	ИИ-грамотность, Дизайн обучения, Преподавание

Source History Edit Chat