КОГНІТИВНА ЗАЛЕЖНІСТЬ ВІД AI-АСИСТЕНТІВ У МИСТЕЦЬКІЙ ОСВІТІ: СТРАТЕГІЇ ЗБЕРЕЖЕННЯ ТВОРЧОЇ СУБ'ЄКТНОСТІ

Людмила Шевченко; Володимир Уманець

doi:10.31652/3041-1017-2026(8-1)-24

Автор(и)

Людмила Шевченко доктор педагогічних наук, професор, професор кафедри цифрових технологій і професійної освіти, Вінницький державний педагогічний університет імені Михайла Коцюбинського, м. Вінниця
Володимир Уманець кандидат педагогічних наук, доцент, доцент кафедри цифрових технологій і професійної освіти, Вінницький державний педагогічний університет імені Михайла Коцюбинського, м. Вінниця

DOI:

https://doi.org/10.31652/3041-1017-2026(8-1)-24

Ключові слова:

мистецька освіта, творче мислення, когнітивна залежність, генеративний AI, авторська суб'єктність, художня ідентичність, педагогічні стратегії, критичне мислення, заклади мистецької освіти

Анотація

Стаття присвячена аналізу феномену когнітивної залежності від генеративних АІ-інструментів у контексті підготовки здобувачів мистецьких спеціальностей. Актуальність дослідження зумовлена стрімким зростанням доступності систем генерації зображень, музики й тексту (Midjourney, DALL-E, Suno, ChatGPT та ін.) і пов'язаними з цим ризиками витіснення авторської суб'єктності зі творчого процесу: здобувач дедалі частіше делегує технологічному агенту не лише допоміжні операції, а й генерацію художніх ідей, вибір образної мови та прийняття композиційних рішень. На основі теорії когнітивного навантаження Свеллера, концепції когнітивного розвантаження Ріско і Гілберта та таксономії навчальних цілей Блума систематизовано механізми, через які генеративний АІ перехоплює ті когнітивні операції, що безпосередньо формують художнє мислення, передусім нижні рівні пізнавальної діяльності, які слугують фундаментом для аналізу, оцінювання й творення. Проаналізовано досвід інтеграції АІ-інструментів у фахову підготовку митців та обґрунтовано необхідність системної педагогічної відповіді на виклик залежності. Окреслено дві групи педагогічних стратегій збереження творчої суб'єктності: стратегії авторської ідентифікації сократівське запитування, вербалізація творчого процесу, художній щоденник та стратегії критичного переосмислення АІ як художнього об'єкта, зокрема верифікація АІ-генерації за фаховими критеріями й порівняльний аналіз «власний задум АІ-варіант». Запропоновано трирівневу концептуальну модель взаємодії «здобувач АІ-асистент педагог» із визначенням точок проєктувального, діагностичного й розвивального педагогічного втручання стосовно мистецького навчального процесу. Доведено, що збереження творчої суб'єктності в умовах доступності генеративного АІ потребує не обмеження технологій, а системного педагогічного управління взаємодією здобувача з ними на кожному рівні художньо-навчальної діяльності. Результати дослідження можуть бути використані при розробленні навчальних програм та методичного забезпечення для закладів мистецької освіти, а також як теоретична основа для подальших емпіричних досліджень у цій галузі.

Посилання

Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 610-623. https://doi.org/10.1145/3442188.3445922

Bloom, B. S., Engelhart, M. D., Furst, E. J., Hill, W. H., & Krathwohl, D. R. (1956). Taxonomy of educational objectives: The classification of educational goals. Handbook I: Cognitive domain. David McKay.

Bykov, V. Yu., Spirin, O. M., & Pinchuk, O. P. (2020). Problemy ta zavdannia suchasnoi pedahohichnoi nauky v umovakh tsyfrovizatsii osvity [Problems and tasks of modern pedagogical science in the context of education digitalisation]. Naukovyi visnyk Melitopolskoho derzhavnoho pedahohichnoho universytetu. Seriia: Pedahohika, 1(24), 5-16.

Facione, P. A. (1990). Critical thinking: A statement of expert consensus for purposes of educational assessment and instruction (The Delphi Report). California Academic Press.

Floridi, L., & Chiriatti, M. (2020). GPT-3: Its nature, scope, limits, and consequences. Minds and Machines, 30(4), 681-694. https://doi.org/10.1007/s11023-020-09548-1

Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.

Miao, F., & Holmes, W. (2023). Guidance for generative Al in education and research. UNESCO. https://doi.org/10.54675/EWZM9535

OECD. (2023). OECD Skills Outlook 2023: Skills for a resilient green and digital transition. OECD Publishing, https://doi.org/10.1787/27452f29-en

Paul, R., & Elder, L. (2019). The miniature guide to critical thinking concepts and tools (8th ed.). Foundation for Critical Thinking Press.

Risko, E. F., & Gilbert, S. J. (2016). Cognitive offloading. Trends in Cognitive Sciences, 20(9), 676-688. https://doi.org/10.1016/j.tics.2016.07.002

Sweller, J., van Merriënboer, J. J. G., & Paas, F. (2019). Cognitive architecture and instructional design: 20 years later. Educational Psychology Review, 31(2), 261-292. https://doi.org/10.1007/s10648-019-09465-5

Umanets, V., Kizim, S., & Rozputnia, B. (2023). Using DALL-E in the professional training of future specialists in the field of culture and arts. Mystetstvo v kulturi suchasnosti: teoriia ta praktyka navchannia, 2, 77-83. https://doi.org/10.31652/3041-1017-2023(2)-10

Zawacki-Richter, O., Marin, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education — where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0

Zuziak, T., Marushchak, O., & Solovei, V. (2026). Oleksandr Shynin: Philosophy of art and the pedagogical dimension of creativity. Mystetstvo v kulturi suchasnosti: teoriia ta praktyka navchannia, 7, 19-30. https://doi.org/10.31652/3041-1017-2026(7)-2

Shevchenko, L. S., Umanets, V. O., & Rozputnia, B. M. (2024). Using generative Al to automate teachers' tasks in vocational education institutions. Vidkryte osvitnie e-seredovyshche suchasnoho universytetu, (17), 160-170. https://doi.org/10.28925/2414-0325.2024.1711

Shevchenko, L. S., Umanets, V. O., & Rozputnia, B. M. (2024). Using artificial intelligence technologies in the educational process of professional training of designers. Vidkryte osvitnie e-seredovyshche suchasnoho universytetu, (16), 229-239. https://doi.org/10.28925,/2414-0325.2024.1615.a.