Вплив мультимодального освітнього контенту, створеного засобами генеративного штучного інтелекту, на якість освітнього процесу: PLS-SEM аналіз

Анотація

Стаття присвячена перевірці впливу мультимодального освітнього контенту, створеного засобами генеративного штучного інтелекту (ШІ-відеолекції, синтезоване мовлення, автоматичні субтитри), на якість освітнього процесу. Актуальність зумовлена браком кількісно верифікованих моделей, які пов'язують структуру автоматизовано створеного контенту з педагогічним результатом через проміжні механізми - соціальну взаємодію, підтримку інструктора та мовну локалізацію. Метою є розробка й попередня апробація моделі PLS-SEM для оцінювання такого впливу. Розроблено технологічний конвеєр виробництва відеолекцій з обов'язковою контрольною точкою рецензування науковим керівником і побудовано концептуальну модель структурного моделювання методом часткових найменших квадратів, що охоплює три групи незалежних змінних контенту, три медіатори, три залежні змінні якості навчання та три контекстні модератори. Модель попередньо апробована на симульованій вибірці у середовищі SmartPLS із бутстреп-перевіркою значущості. Для рефлективних конструктів підтверджено прийнятну конвергентну та дискримінантну валідність; колінеарність формативних індикаторів не перевищує допустимий поріг. Підтверджено вплив візуально-медійного контенту на формування соціально-інтерактивного середовища та межовий вплив аудіального контенту на мовну локалізацію; водночас вплив медіаторів на результати навчання виявився статистично незначущим, що радше свідчить про недостатню потужність вибірки, ніж про відсутність реального зв'язку в генеральній сукупності. Результати обґрунтовують доцільність гібридної, людиноцентричної архітектури автоматизованого виробництва освітнього відео та окреслюють напрям подальших досліджень із розширеною вибіркою респондентів для підтверджувального аналізу.