Изменение климата стало глобальным образовательным приоритетом, требующим от обучающихся умения интерпретировать научные данные, понимать пространственные взаимосвязи и разрабатывать устойчивые решения. В данном контексте географическое образование играет ключевую роль в формировании климатической грамотности, пространственного мышления и навыков географического исследования. Однако традиционные полевые исследования сталкиваются с ограничениями, связанными со временем, затратами, доступностью и безопасностью. Несмотря на то что развитие виртуальных полевых исследований и генеративного искусственного интеллекта (ИИ) открывает новые возможности для преодоления этих трудностей, систематические педагогические подходы к интеграции ИИ в виртуальные полевые исследования остаются недостаточно разработанными. Цель исследования заключается в разработке педагогически обоснованной концептуальной модели виртуальных полевых исследований с поддержкой искусственного интеллекта в образовании по вопросам изменения климата и демонстрации её применения посредством типовых учебных заданий. В исследовании используется концептуальный подход к проектированию, основанный на синтезе современной научной литературы по вопросам образования в области изменения климата, географического образования, виртуальных полевых исследований, искусственного интеллекта, пространственного мышления и образовательных технологий. Предлагаемая модель структурирована на основе семи принципов педагогического проектирования: использование реальных проблем изменения климата в качестве отправной точки, содействие обучению на основе пространственных данных, позиционирование искусственного интеллекта как когнитивного партнёра в обучении, постановка географического исследования в центр образовательного процесса, развитие обучения, ориентированного на поиск решений, применение процессно-ориентированного оценивания и обеспечение этичного и ответственного использования искусственного интеллекта. Для иллюстрации предлагаемой модели разработаны три типовых виртуальных полевых учебных задания, посвящённых отступанию ледников, засухе и городским островам тепла. Предлагаемая модель формирует педагогическую основу для развития климатической грамотности, пространственного мышления, навыков географического исследования, критического мышления и грамотности в области искусственного интеллекта в географическом образовании.

Ключевые слова: обучение вопросам изменения климата, виртуальные полевые исследования с поддержкой искусственного интеллекта, географическое исследование, пространственное мышление, педагогическая модель проектирования

ЛИТЕРАТУРА

Ahmed, F. (2024). The digital divide and AI in education: Addressing equity and accessibility. AI EDIFY Journal, 1(2), 12–23.

Baumeister, R.F., & Leary, M.R. (1997). Writing narrative literature reviews. Review of General Psychology, 1(3), 311–320.

Bednarz, S. W., Heffron, S., & Huynh, N. T. (Eds.). (2013). A road map for 21st century geography education: Geography education research. National Geographic Society.

Bransford, J.D., Brown, A.L., & Cocking, R.R. (Eds.). (2000). How people learn: Brain, mind, experience, and school. National Academies Press.

Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101.

Cliffe, A. D. (2017). A review of the benefits and drawbacks to virtual field guides in today's geoscience higher education environment. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 14(1), Article 28. https://doi.org/10.1186/s41239-017-0066-x

Design-Based Research Collective. (2003). Design-based research: An emerging paradigm for educational inquiry. Educational Researcher, 32(1), 5–8.

France, D., & Haigh, M. (2018). Fieldwork@40: Fieldwork in geography higher education. Journal of Geography in Higher Education, 42(4), 498–514. https://doi.org/10.1080/03098265.2018.1515187

Fuller, I.C., Edmondson, S., France, D., Higgitt, D., & Ratinen, I. (2006). International perspectives on the effectiveness of geography fieldwork for learning. Journal of Geography in Higher Education, 30(1), 89–101. https://doi.org/10.1080/03098260500499667

Grant, M. J., & Booth, A. (2009). A typology of reviews. Health Information & Libraries Journal, 26(2), 91–108.

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

Holstein, K., & Doroudi, S. (2021). Equity and artificial intelligence in education: Will “AIEd” amplify or alleviate inequities in education? arXiv. https://arxiv.org/abs/2104.12920

Ibrahimova, S.I., Jabarov, S.H., Aliyeva, N.A., & Aliyev, Y.I. (2021). Study vibrational and structural properties of Cu₃SeTe by Raman spectroscopy and XRD. International Journal of Modern Physics B, 35(27), Article 2150271. https://doi.org/10.1142/S0217979221502714

Intergovernmental Panel on Climate Change. (2023). Climate change 2023: Synthesis report.

Iskandarov, E., Ismayilov, G., Ismayilova, F., & Myltykbaeva, L. (2026). Active boundary layer approach to laminar flow under high-pressure and entrance conditions. Advanced Physical Research, 8(1), 75–85. https://doi.org/10.62476/apr.8175

Jafarov, S. (2023). Synergetic and innovative approaches to education. Revista de Investigaciones Universidad del Quindío, 35(1), 415–430. https://doi.org/10.33975/riuq.vol35n1.1191

Jafarov, S. (2024). Internationalisation and cultural aspects of online learning, training, and research. Pakistan Journal of Life and Social Sciences, 22(2), 6437–6452. https://doi.org/10.57239/PJLSS-2024-22.2.00486

Jafarov, S. (2024). Education Policy of 3rd Generation Universities. Revista De Gestão Social E Ambiental, 18(6), e05690. https://doi.org/10.24857/rgsa.v18n6-007

Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., Gasser, U., Groh, G., Günnemann, S., Hüllermeier, E., Krusche, S., Kutyniok, G., Michaeli, T., Nerdel, C., Pfeiffer, F., Poquet, O., Sailer, M., Schmidt, A., Seidel, T., Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, Article 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274

Kent, M., Gilbertson, D. D., & Hunt, C. O. (1997). Fieldwork in geography teaching: A critical review of the literature and approaches. Journal of Geography in Higher Education, 21(3), 313–332. https://doi.org/10.1080/03098269708725439

Kolb, D. A. (2015). Experiential learning: Experience as the source of learning and development (2nd ed.). Pearson Education.

Lambert, D., & Morgan, J. (2010). Teaching geography 11–18: A conceptual approach. Open University Press.

Luckin, R. (2018). Machine learning and human intelligence: The future of education for the 21st century. UCL IOE Press.

Maude, A. (2016). What might powerful geographical knowledge look like? Geography, 101(2), 70–76. https://doi.org/10.1080/00167487.2016.12093987

McKenney, S., & Reeves, T. C. (2012). Conducting educational design research. Routledge.

Mirzayev, N.A., Filosofov, D., Mammadov, Kh., De Jésus, M., Karaivanov, D.V., Ponomarev, D., Rakhimov, A., Rozova, I., Rozov, S., & Temerbulatova, N. (2020). Low radioactive NH₄Cl flux. Journal of Instrumentation, 15, Article T05004. https://doi.org/10.1088/1748-0221/15/05/T05004

Mishra, P., & Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: A framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017–1054.

Monroe, M.C., Plate, R.R., Oxarart, A., Bowers, A., & Chaves, W.A. (2019). Identifying effective climate change education strategies: A systematic review of the research. Environmental Education Research, 25(6), 791–812. https://doi.org/10.1080/13504622.2017.1360842

National Research Council. (2006). Learning to think spatially. National Academies Press.

OECD. (2024). Artificial intelligence in education: Shaping the future of learning.

OECD. (2024). The potential impact of artificial intelligence on equity and inclusion in education.

Puentedura, R.R. (2006). Transformation, technology, and education: The SAMR model. http://hippasus.com

Stainfield, J., Fisher, P., Ford, B., & Solem, M. (2000). International virtual field trips: A new direction? Journal of Geography in Higher Education, 24(2), 255–262. https://doi.org/10.1080/713677387

UNESCO. (2021). Learn for our planet: A global review of how environmental issues are integrated in education.

UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research.

U.S. Global Change Research Program. (2009). Climate literacy: The essential principles of climate science.