ИИ-подсказки как фактор изменения когнитивной нагрузки
Арлаков Е.А.
Цель обзора — систематизировать эмпирические данные о влиянии ИИ-подсказок на компоненты когнитивной нагрузки обучающихся в цифровой образовательной среде. Аналитическая рамка объединяет четырёхклассовую типологию подсказок (cognitive, metacognitive, reflective, motivational), введённую в статье 1, с трёхкомпонентной моделью CLT. Синтез показывает: cognitive prompts устойчиво снижают extraneous load посредством скаффолдинга; metacognitive prompts усиливают germane processing, но повышают intrinsic load у учащихся с низкой подготовкой; reflective и motivational prompts демонстрируют контекстно-зависимые эффекты. Доминирование субъективных шкал ограничивает атрибуцию эффектов отдельным компонентам нагрузки. Полученные обобщения задают принципы дифференцированного проектирования ИИ-подсказок и измерительных протоколов.
