Improving the competence of teachers in the era of artificial intelligence technologies

Pages: 92-103  |
DOI: 10.37724/RSU.2026.1.77.009  |
EDN: —  |
UDK: 378.12:004.8

Romanchuk V.A.
Ryazan State University named for S. A. Yesenin

Bokov D.A.
Ryazan State University named for S. A. Yesenin

AbstractThe development of artificial intelligence technologies radically changes the modern education sphere, requiring teachers to develop not only traditional pedagogical skills but also the ability to effectively use new tools in the educational process. The relevance of the present research stems from the contradiction between the rapid implementation of AI solutions in educational practice and insufficient readiness of the academic community for their effective application. The purpose of this work is to analyze contemporary approaches to enhancing teachers’ competency and to develop a conceptual model ensuring their readiness for professional activity amidst the widespread adoption of AI technologies. The principal research method is an analytical review involving summarizing existing research and practical experience in the field of competency development. The novelty lies in the development of a five-component competency model encompassing technical, methodological, ethical, reflective, and research elements, which enables structuring of requirements for educators. The research hypothesis The research hypothesis is the thesis that this multi-level structure ensures educators’ resilience amid technological uncertainties. The theoretical significance of the study lies in supplementing the theory of professional pedagogical education under digitalization conditions through development of a teacher’s five-component competency model that structures requirements for educators in the AI era. The practical significance consists of concrete recommendations regarding the use of tools for generating educational content, organizing assessment procedures, and providing feedback to learners. The main results demonstrate the necessity of a fundamental shift from protecting education against technologies toward a thoughtful integration of both in order to design an environment for support of critical thinking. The study identifies systemic barriers to implementation, including fears of professional displacement and the absence of uniform standards for digital teaching competency. It is concluded that professional development involves a transformation of pedagogical thinking rather than mere acquisition of handling new tools. Further research prospects presuppose creating an effective system of professional development combining technical literacy, methodological flexibility, ethical reflection, and institutional support to foster humanistic renewal of the profession and return to the primary goal of education: cultivating the human capacity for independent thinking.

Keywords: artificial intelligence, the teacher’s competence model, professional competency, lecturer at a higher education institution, digital transformation, pedagogical design, academic integrity, critical thinking, professional development, large language models, personalized learning, digital pedagogy, educational technologies, ethical standards, professional growth
Funding:
none

References

  • 1. Андреев В. И. Педагогика высшей школы. Инновационно-прогностический курс : учеб. пособие. — Казань : Центр инновац. технологий, 2013. — 500 с.
  • 2. Белая книга этики в сфере искусственного интеллекта / под ред. А. В. Незнамова. — М. : Nova Creative Group, 2024. — 200 с.
  • 3. Влияние искусственного интеллекта на образование. — М., 2024. — 87 с. — URL : https://files.data-economy.ru/Docs/Vliyanie_ii_na_obrazovanie_.pdf (дата обращения: 15.02.2026).
  • 4. ГОСТ Р 59895–2021. Технологии искусственного интеллекта в образовании. Общие положения и терминология : дата введения 2022-03-01. — М. : Стандартинформ, 2021. — 12 с.
  • 5. ГОСТ Р 59897–2021. Данные для систем искусственного интеллекта в образовании. Требования к сбору, хранению, обработке, передаче и защите данных : дата введения 2022-03-01. — М. : Стандартинформ, 2021. — 12 с.
  • 6. Ефремова Н. Ф. Цифровая педагогика: проблемы и готовность обучения в цифровой среде // Инновационная наука. Психология. Педагогика. Дефектология. — 2023. — Т. 6, № 5. — С. 81–93.
  • 7. Иванова Д. С. Формирование цифровых компетенций педагога при изучении дисциплины «Сквозные технологии и технологии искусственного интеллекта» // Психолого-педагогический поиск. — 2023. — № 1 (65). — С. 63–70.
  • 8. Мяо Ф., Холмс У. [и др.]. Руководство по использованию генеративного искусственного интеллекта в образовании и научных исследованиях. — Париж : ЮНЕСКО, 2023. — 56 с.
  • 9. Мяо Ф., Холмс У., Хуан Ж., Чжан Х. Технологии искусственного интеллекта в образовании: перспективы и последствия / пер. с англ. М. Федорова. — М. : Ин-т ЮНЕСКО по информ. технологиям в образовании, 2022. — 51 с.
  • 10. О внесении изменений в Указ Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» и в Национальную стратегию, утвержденную этим Указом : указ Президента РФ от 15.02.2024 № 124.— URL : http://publication.pravo.gov.ru/document/0001202402150063?index=1 (дата обращения: 15.02.2026).
  • 11. О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации (вместе с Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года) : указ Президента РФ от 10.10.2019 № 490. — URL : http://www.consultant.ru/law/podborki/iskusstvennyj_intellekt/ (дата обращения: 15.02.2026).
  • 12. Правительство Российской Федерации. Распоряжение от 20 мая 2023 г. № 1315-р «Концепция технологического развития до 2030 года». — URL : http://government.ru/news/48570/ (дата обращения: 15.02.2026).
  • 13. Роберт И. В., Мухаметзянов И. Ш., Лопанова Е. В. Цифровая трансформация образования: теория и практика : моногр. / под ред. Е. В. Лопановой. — Омск : Изд-во Омск. гуманит. акад., 2022. — 180 с.
  • 14. Сысоев П. В. Этика и ИИ-плагиат в академической среде: понимание студентами вопросов соблюдения авторской этики и проблемы плагиата в процессе взаимодействия с генеративным искусственным интеллектом // Высшее образование в России. — 2024. — Т. 33, № 2. — С. 31–53.
  • 15. AI in Education: Challenges and Opportunities for Teachers. — Paris : OECD Publishing, 2024.
  • 16. The Ethics of Artificial Intelligence in Education: Practices, Challenges, and Debates / ed. by Wayne Holmes, Kaśka Porayska-Pomsta. — 1st ed. — N. Y. : Routledge, 2022. — 312 p.
  • 17. Wei J., Wang X., Schuurmans D. [et al.]. Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. — 2022. — URL : https://arxiv.org/abs/2201.11903 (accessed: 15.02.2026).
  • 18. Yao S., Yu D., Zhao J. [et al.]. Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models. — 2023. — URL : https://arxiv.org/abs/2305.10601 (accessed: 15.02.2026).
Download PDF
Download XML

 

The official website of the scientific journal