ОЦЕНКА ПРИРОСТА КОМПЕТЕНЦИЙ СТУДЕНТОВ НА ОСНОВЕ ИИ-АССИСТЕНТА И МЕТОДА STAR

В статье рассматривается проблема отсутствия системного мониторинга динамики профессиональных компетенций у студентов вузов, в частности – их трансформации по итогам прохождения производственных практик. Показано, что бессистемная и недостаточная интеграция результатов практики в общую траекторию формирования компетенций ведёт к ослаблению мотивации студентов, увеличению разрыва между ожиданиями работодателей и реальным уровнем подготовки выпускников, а также снижению ценности диплома как свидетельства полученной квалификации. Для решения этой проблемы предлагается внедрение инструмента, реализующего метод STAR (ситуация – задача – действие – результат) на основе искусственного интеллекта для выявления и подтверждения вновь приобретенных практических навыков. Описаны организационная модель и роли участников процесса. Обоснованы преимущества ИИ-ассистента перед традиционным тестированием, включая прогностическую валидность, контекстную оценку и возможность асинхронного взаимодействия. В перспективе такой подход позволит сформировать цифровое портфолио компетенций, повысить прозрачность образовательных результатов и построить эффективный диалог между вузом, студентом и рынком труда.