Теоретичні засади ролі викладача-ментора у підготовці ІТ-фахівців у закладах вищої освіти в умовах поширення ШІ

У статті обґрунтовано актуальність переходу від контентно-репродуктивної логіки навчання до керованого супроводу навчальної діяльності в підготовці ІТ-фахівців у закладах вищої освіти в умовах поширення ШІ. Показано, що доступність LLM змінює баланс між поданням знань і організацією діяльності: «готові відповіді» знижують цінність епізодичного контролю та підсилюють потребу в регулярному формувальному зворотному зв’язку, валідації внеску й розвитку саморегуляції. На основі аналізу досліджень щодо впливу LLM на освіту, особливостей покоління Z та ефективності діяльнісних форматів уточнено поняттєво-категоріальний апарат і відмежовано менторство від коучингу й тьюторингу. Запропоновано робоче визначення менторства у вищій ІТ-освіті як системно організованої тривалої розвиткової взаємодії між досвідченим фахівцем і студентом/командою, що поєднує цілепокладання, змістовну підтримку, регулярний фідбек і рефлексію та передбачає правила взаємодії, академічної доброчесності й допустимі практики використання ШІ. Окреслено базові ролі викладача-ментора (фасилітатор; експерт з якості артефактів і модератор оцінювання; навігатор траєкторії; етичний стюард) і два рівні процесів взаємодії – індивідуальний та командний – як основу дидактичного дизайну ІТ-курсів. Аргументовано, що валідність оцінювання доцільно забезпечувати через прозорі критерії якості, поєднання продуктних і процесних доказів (еволюція артефактів, проміжні рішення) та процедури валідації. Підкреслено, що ритми Agile (короткі ітерації, синхронізації, рефлексія) підтримують системність менторського супроводу. Визначено напрями подальших досліджень, пов’язані з емпіричною перевіркою впливу менторських практик на автономію, якість артефактів, командну взаємодію та перенесення компетентностей у професійні контексти.

The article substantiates the relevance of shifting from a content-reproductive teaching logic to the guided support of learning activity in training IT professionals in higher education institutions under conditions of widespread AI adoption. It is shown that the availability of LLMs changes the balance between knowledge delivery and activity organization: “ready-made answers” reduce the value of episodic control and increase the need for regular formative feedback, validation of students’ contributions, and the development of self-regulation. Based on an analysis of studies on the impact of LLMs on education, the characteristics of Generation Z, and the effectiveness of activity-based formats, the conceptual and categorical framework is refined and mentoring is differentiated from coaching and tutoring. A working definition of mentoring in higher IT education is proposed as a systematically organized, long-term developmental interaction between an experienced professional and a student/team that integrates goal setting, substantive support, regular feedback, and reflection, and is governed by rules of interaction, academic integrity, and permissible AI-use practices. The paper outlines the core roles of the instructor-mentor (facilitator; quality expert and assessment moderator; trajectory navigator; ethical steward) and distinguishes two levels of interaction processes – individual and team-based – as a foundation for the didactic design of IT courses. It is argued that assessment validity should be ensured through transparent quality criteria, the combination of product and process evidence (artifact evolution, intermediate decisions), and validation procedures. The paper also emphasizes that Agile rhythms (short iterations, synchronizations, and reflection) support the systematic nature of mentoring. Directions for further research are identified, focusing on empirical verification of the effects of mentoring practices on student autonomy, artifact quality, team interaction, and the transfer of competencies to professional contexts.