Когнитивно ориентированный промптинг в высшей школе: проектирование запросов к большим языковым моделям на основе таксономии Блума

Аннотация

Цель исследования – разработка и обоснование типологии промптов, ориентированных на уровни таксономии Блума, для повышения когнитивной эффективности взаимодействия субъектов образовательного процесса в высшей школе с большими языковыми моделями в образовательной среде. В статье проанализирована структура учебных промптов, сформулированных преподавателями и обучающимися педагогического института Марийского государственного университета, выявлены лингвистические маркеры и когнитивные паттерны, соответствующие шести уровням таксономии – от запоминания до создания. Особое внимание уделено связи между формулировкой запроса и качеством генерируемого искусственным интеллектом (ИИ) ответа, а также педагогическим стратегиям, способствующим переходу от репродуктивного потребления информации к развитию мышления высокого порядка. Научная новизна исследования состоит в том, что впервые предложена систематизированная типология промптов, соотнесённая с уровнями таксономии Блума и адаптированная к контексту использования ИИ в обучении. В результате эмпирического анализа 327 промптов установлено, что подавляющее большинство запросов (68,2%) сосредоточено на низших уровнях когнитивной сложности, тогда как промпты, направленные на анализ, оценку и создание, составляют 19,5%. Продемонстрировано, что сознательное проектирование промптов с учётом таксономии Блума значительно повышает глубину, структурированность и критическую насыщенность ответов ИИ, превращая его из источника информации в интеллектуального партнёра в учебном процессе.

Источники

1. Рубцов В. В. Социальные взаимодействия и обучение: культурно-исторический контекст // Культурно-историческая психология. 2005. № 1 (1).
2. Токтарова В. И., Попова О. Г., Сагдуллина И. И., Белянин В. А. Технологии искусственного интеллекта в практике современного высшего образования // Вестник Марийского государственного университета. 2023. Т. 17. № 2 (50).
3. Anderson L. W., Krathwohl D. R. A taxonomy for learning, teaching, and assessing: A revision of Bloom’s taxonomy of educational objectives. N. Y.: Longman, 2001.
4. Ariza J. Á., Restrepo M. B., Hernández C. H. Generative AI in Engineering and Computing Education: A Scoping Review of Empirical Studies and Educational Practices // IEEE Access. 2025. Vol. 13. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3541424
5. Bloom B. S. Taxonomy of educational objectives: The classification of educational goals. N. Y.: McKay, 1956.
6. Faraon M., Granlund V., Rönkkö K. Artificial intelligence practices in higher education using Bloom’s digital taxonomy // 5th International Workshop on Artificial Intelligence and Education (WAIE). 2024. https://doi.org/10.1109/WAIE60568.2023.00017
7. Hachoumi N., Eddabbah M., El Adib A. R. Enhancing teaching and learning in health sciences education through the integration of Bloom’s taxonomy and artificial intelligence // Informatics and Health. 2025. Vol. 2. № 2. https://doi.org/10.1016/j.infoh.2025.05.002
8. Savaşkan V., Özer N. If ChatGPT Asks Questions: Comparative Analysis of Turkish Teacher Candidates and ChatGPT’s Text-Based Questions According to the Revised Bloom’s Taxonomy // Modern Research and Studies in Educational Sciences V. Lyon: Livre de Lyon, 2025. https://doi.org/10.5281/zenodo.17371135
9. Sweller J. Cognitive load during problem solving: Effects on learning // Cognitive Science. 1988. Vol. 12. № 2.
10. Vygotsky L. S. Mind in society: The development of higher psychological process. Cambridge: Harvard University Press, 1978.
11. Walter Y. Embracing the future of Artificial Intelligence in the classroom: the relevance of AI literacy, prompt engineering, and critical thinking in modern education // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2024. Vol. 21. № 1.

Информация об авторах

Информация о статье

История публикации

• Поступила в редакцию: 7 декабря 2025.
• Опубликована: 17 декабря 2025.

Ключевые слова

• промптинг
• таксономия Блума
• когнитивные уровни
• большие языковые модели
• искусственный интеллект в образовании
• педагогический инструмент
• проектирование учебных заданий
• prompting
• Bloom’s Taxonomy
• cognitive levels
• large language models
• artificial intelligence in education
• pedagogical tool
• design of learning tasks

Copyright

© 2025 Автор(ы)
© 2025 ООО Издательство «Грамота»

Лицензионное соглашение

Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)