Metasystem Transitions in Education: Human-AI Interactions as Catalysts for Computational Thinking

Abstract

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Transiciones de metasistema en la educación: las interacciones humano-IA como catalizadores del pensamiento computacional Autores: Yevgeny Patarakin - Moscow City University and Institute of Education of Higher School of Economics, Moscow (RU) Anna Korchak - Higher School of Economics, Moscow (RU) Vasiliy Burov - Moscow City University, Moscow (RU) Jamie Costley - United Arab Emirates University, Al Ain (AE) Resumen El artículo explora cómo las interacciones entre seres humanos e inteligencia artificial, especialmente con la inteligencia artificial generativa (Gen-AI), actúan como catalizadores para el desarrollo del pensamiento computacional (CT) como una metacompetencia creativa. Basado en un marco teórico que sintetiza el aprendizaje mediado de Vygotsky, la Semiosfera de Lotman y la teoría de la Transición de Metasistemas de Turchin, el estudio conceptualiza la educación como un proceso de construcción colaborativa de significado dentro de equipos humano-máquina. Dos estudios de caso realizados en escuelas de educación secundaria de Rusia aportan la base empírica: uno de ellos implicó el uso guiado de Gen-AI en el aprendizaje basado en proyectos, mientras que el otro se centró en el uso no estructurado de Gen-AI durante tareas de programación. Los resultados indican que una interacción estructurada y reflexiva con Gen-AI mejora las habilidades de pensamiento computacional de los estudiantes y favorece la autorregulación, mientras que el uso sin andamiaje produce resultados mixtos. Los hallazgos sugieren que Gen-AI puede funcionar como un andamiaje semiótico y cognitivo cuando se integra de manera significativa en las actividades educativas. El estudio contribuye a la comprensión del pensamiento computacional como una forma de mediación cultural y cognitiva, y posiciona a Gen-AI como un impulsor de las transiciones de metasistema en la educación.

The paper explores how human–AI interactions, particularly with generative artificial intelligence (Gen-AI), serve as catalysts for developing computational thinking (CT) as a creative meta-competence. Grounded in a theoretical framework that synthesises Vygotsky’s mediated learning, Lotman’s Semiosphere, and Turchin’s Metasystem Transition theory, the study conceptualises education as a process of collaborative meaning-making within human–machine teams. Two case studies conducted in Russian middle schools provide empirical grounding: one involving scaffolded Gen-AI use in project-based learning, and the other involving unstructured Gen-AI use during programming tasks. Results indicate that structured, reflective engagement with Gen-AI enhances students’ CT skills and supports self-regulation, while not scaffolded use yields mixed outcomes. The findings suggest that Gen-AI can function as a semiotic and cognitive scaffold when meaningfully integrated into educational activities. The study contributes to the understanding of computational thinking as a form of cultural and cognitive mediation, and positions Gen-AI as a driver of metasystem transitions in education.