Full text

Введение / Introduction

 

Технологии искусственного интеллекта (далее – ИИ) оказывают возрастающее влияние на различные аспекты жизнедеятельности, трансформируя традиционные модели трудовой деятельности и образовательные практики, в особенности в молодежной среде. Растущая популярность технологии в первую очередь связана с тем, что она становится всё удобнее для пользователей благодаря своей функциональности и способности имитировать социальное поведение. В «Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года» термин «искусственный интеллект» трактуется как «комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека… включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение … процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений» [1]. В нормативных документах различают слабый и сильный искусственный интеллект. Существующие технологические решения, разработанные с использованием методов машинного обучения, относятся к категории слабого ИИ (данные системы способны решать узкоспециализированные задачи). При этом для нашего государства в качестве приоритетной на сегодняшний день обозначена цель по созданию сильного ИИ, способного выполнять широкий спектр вопросов, мыслить и адаптироваться к изменениям. Создание сильного ИИ требует междисциплинарного подхода, объединяющего естественные науки, технологии, социальные, гуманитарные исследования. Здесь решающую роль играет подготовка кадров для различных отраслей экономики с учетом влияния ИИ на все сферы жизни нашего общества, и флагманом в данном направлении становится сфера высшего образования и науки.

В настоящее время мы находимся на пути интенсивного развития слабого ИИ, который, в свою очередь, делится на традиционный, адаптивный и генеративный ИИ (далее – ГИИ). Наибольшее распространение сегодня получил ГИИ благодаря возможностям создания по запросам пользователя нового контента (текста, изображения, аудио и видео). В контексте образования мы имеем ситуацию, когда уровень осведомленности о возможностях и перспективах развития ИИ достаточно высок, однако на практике говорить об ответственном, безопасном и обогащающем развитие человека использовании данной технологии пока сложно. Результаты ведущих мировых методологий (Global AI Index [2] и Global Index Responsible AI [3]) указывают на то, что в стремлении к развитию искусственного интеллекта даже страны-лидеры не всегда соблюдают баланс между научно-техническим прогрессом и ответственным подходом к созданию ИИ. Соблюдение баланса между необходимостью идти в ногу с технологическим развитием и ответственным использованием цифровых технологий в сфере образования является, на наш взгляд, чрезвычайно важным для сохранения лучших традиционных практик, подходов к обучению, качества и ценности образования.

Анализ результатов общероссийского опроса, проведенного в декабре 2024 года Национальным центром развития искусственного интеллекта при Правительстве РФ совместно с ВЦИОМ [4], по оценке готовности приоритетных отраслей экономики к внедрению ИИ показал, что в категорию лидеров вошел и сектор высшего образования, причем его позиции существенно укрепились по ряду показателей. Так, в 2024 году совокупная доля организаций высшего образования, взаимодействующих с ИИ, увеличилась более чем в два раза по сравнению с 2023 годом (с 33% до 72% от числа всех организаций, участвующих в опросе). Важными критериями оценивания были применение ИИ в деятельности организаций, а также разработка собственных продуктов на базе данной технологии.

Уровень доверия к технологии и создаваемой на ее основе информации среди населения России не изменился с 2022 года, оставаясь достаточно высоким (ИИ доверяет почти каждый второй россиянин), однако доля граждан, «не доверяющих» ИИ, несколько выросла. Одновременно с этим результаты мониторинга общественного восприятия технологии ИИ показали высокий темп прироста осведомленности населения в данной области. Среди молодежи (18–24 года) доля осведомленных составляет 74%, и уровень доверия к ИИ в этой возрастной группе, по мнению организаторов опроса, является рекордным – 79% [5].

Согласно актуальным данным, более 40% студенческой молодежи в нашей стране используют ИИ в учебе [6], и лишь 16% преподавателей российских вузов обращаются к ИИ при подготовке к занятиям [7]. При этом, по мнению А. В. Резаева, А. М. Степанова и Н. Д. Трегубовой, меняются роли преподавателя и студента: несмотря на активное внедрение ИИ в образование, традиционные субъект-субъектные отношения между преподавателем и студентом сохраняются (они продолжают учиться друг у друга), но теперь к этому добавляется необходимость адаптации к новым условиям, связанным с использованием ИИ [8]. Исследователи подчеркивают, что высшее образование должно научить студентов принимать осознанные решения в ситуациях неопределенности, в связи с этим необходимо разработать новые методы обучения, которые помогут студентам адаптироваться к быстро меняющемуся миру и эффективно использовать потенциал ИИ.

Современными учеными и практиками подчеркивается важность переосмысления подходов к высшему образованию в условиях активного развития технологий. ИИ рассматривается не только как инструмент, но и как фактор, существенно трансформирующий саму природу образовательных процессов. Опрос среди студентов российских университетов выявил, что 81% считают ИИ помощником в учебе, из них 48% заявили, что применение данной технологии помогло им повысить успеваемость, 78% считают, что станут пользоваться функционалом нейросетей и после обучения в вузе для решения рабочих задач [9].

За последние пять лет (с 2021 по 2025 год) в русскоязычном научном пространстве было опубликовано 2783 работы в категории «научная статья», согласно данным российской научной электронной библиотеки eLibrary, при этом в области педагогики и народного образования – 1536 работ (рис. 1).

 

 

 

Рис. 1. Тематическое распределение научных публикаций по запросу «ИИ в образовании» с 2021 по 2025 год

(источник: eLibrary)

 

Число публикаций по данной тематике увеличивается от года к году (рис. 2), что свидетельствует о повышающемся интересе к данной сфере и особой роли сегмента образования при достижении обозначенных ориентиров развития России в области ИИ, с одной стороны, и о ряде острых, нерешенных вопросов, связанных с внедрением ИИ в образовательную среду, – с другой.

 

 

 

Рис. 2. Распределение научных публикаций по запросу «ИИ в образовании» по годам

(источник: eLibrary)

 

При расширенном поиске в созданной нами подборке научных работ по ключевым словам «успеваемость» и «качество» было найдено 60 и 76 публикаций соответственно. В контексте «качества» речь идет о «качестве образовательного процесса», «качестве образования», «качестве обучения», «качестве знаний», «качестве формирования компетенций», «качестве образовательных программ» в эпоху ИИ. По ключевому слову «мотивация» было найдено 115 статей, по запросу «познавательная активность» – 12 работ. Исходя из полученных данных, можно сделать предположение, что на сегодняшний день научное сообщество в большей степени интересуют вопросы технического характера: возможностей, инструментария, областей и контекстов, в которых эти возможности могут быть реализованы. При этом исследований более глубинных аспектов внедрения ИИ в образование (возможных рисков, последствий, реальных практик использовании, целей и мотивов применения ИИ и их корреляции с успеваемостью и качеством обучения) не очень много.

В рамках данной работы нас интересовало текущее состояние использования ИИ в процессе обучения в вузе, в частности вопросы частоты и целей использования ГИИ студентами в учебной деятельности, влияния данного медиапользования на успеваемость, познавательную активность и качество обучения.

 

Обзор литературы / Literature review

 

Рассматривая текущее состояние и перспективы развития искусственного интеллекта в России, подчеркивая его значимость для технологического суверенитета и конкурентоспособности страны, И. А. Алешковский, А. Т. Гаспаришвили, Н. П. Нарбут, О. В. Крухмалева и Н. Е. Савина отмечают, что наше общество прошло путь от неприятия до признания возможностей работы с ИИ при соблюдении академической этики. По мнению исследователей, вопросы использования студентами такого сегмента ИИ, как нейросети, становятся все более актуальными, особенно после первого случая защиты диплома с помощью ChatGPT [10]. Ученые рассматривают возможность указания ИИ как соавтора научных работ с учетом массового доступа к данной технологии за последние годы и в целом выступают за интеграцию искусственного интеллекта в образовательный процесс, подчеркивая необходимость осознания его роли и влияния на будущее высшего образования в России.

Б. А. Чауши, Ф. Исмаили и А. Чауши рассматривают ИИ как трансформационную силу, способную изменить традиционные подходы к обучению, персонализировать учебный процесс и повысить его эффективность. Исследователи подчеркивают, что применение ИИ в образовании охватывает широкий спектр технологий, включая геймификацию, предиктивную аналитику, адаптивные системы обучения, интеллектуальные обучающие системы и обработку естественного языка [11]. Ученые уверены, что, адаптируя контент под индивидуальные потребности каждого обучающегося, ИИ в конечном итоге повышает вовлеченность и успешность обучения. О. Х. Хамид подробно рассматривает потенциал ИИ в прогнозировании успеваемости студентов с помощью аналитики, заключающейся в возможности выявлять обучающихся, подверженных риску отставания от учебной программы или отчисления, на основе анализа таких данных, как успеваемость, посещаемость и вовлеченность студентов [12]. По мнению данного исследователя, такое раннее вмешательство позволяет оказать адресную поддержку обучающимся, повышая показатели удержания контингента и общей успеваемости.

В действительности, говоря про возможности ИИ в образовании сегодня, подавляющее большинство исследователей пишут именно о персонализированном обучении, о том, что системы на основе ИИ анализируют учебные модели и поведение студентов для индивидуальной адаптации образовательного контента и методов его подачи, тем самым повышая вовлеченность и результаты обучения за счет учета индивидуальных потребностей. Одновременно с этим на определенные ограничения с точки зрения персонализации указывают Р. Мишель-Вильярреал, Э. Вилалта-Пердомо, Д. Э. Салинас-Наварро, Р. Тьерри-Агилера и Ф. С. Жерарду, отмечая, что, хотя ИИ способен адаптироваться под нужды отдельных обучающихся, он все же не всегда может полностью учесть уникальные потребности каждого студента, включая различия в стилях обучения и предпочтениях [13]. Ученые также сомневаются в возможности заменить реальное взаимодействие между преподавателем и студентом даже самой продвинутой версией ИИ.

В целом исследования применения ИИ в образовании весьма противоречивы. Дж. Рудольф, М. Ф. Исмаил и С. Попеничи провели критический анализ возможностей и угроз, связанных с внедрением ИИ в систему высшего образования, и предлагают рассматривать ИИ не только как многообещающую технологию, но и как проблемный и идеологически нагруженный концепт [14]. Эта двойственная природа ИИ как раз порождает два типа научных исследований. Первый тип работ представляет собой «апокалиптические прогнозы» (вроде заявления С. Хокинга, согласно которым ИИ является «новой формой жизни», являющейся угрозой всему человечеству [15]). Данному типу научных работ противопоставляются исследования второго типа, для которых характерен оптимистический взгляд на ИИ в высшем образовании, связанный с улучшением обучения, оптимизацией многих задач и т. д.

Критическое осмысление возможностей и угроз, которые может привнести ИИ в высшее образование, позволяет понять необходимость учета не только потенциальных преимуществ, но и идеологической подоплеки концепта ИИ, его исторических «провалов». Исследователи подчеркивают, что ИИ не просто технология, а социально-политический миф, который активно используется в маркетинге и СМИ. Использование генеративного искусственного интеллекта в высшем образовании ученые рассматривают как неоднозначное явление, сочетающее в себе реальные технологические достижения, необоснованный ажиотаж, смелые прогнозы и обоснованные опасения за будущее. Таким образом, исследования применения ИИ в учебных целях как в России, так и за рубежом действительно демонстрируют диапазон различных реакций и точек зрения, отражающих, в частности, неоднозначное отношение к нейросетям в высшем образовании, которое варьируется от попыток полного запрета до их активного включения в учебные программы.

С точки зрения «успеваемости» ИИ рассматривается и как инструмент измерения, анализа, оценки и прогнозирования успеваемости обучающихся, и как инструмент повышения успеваемости. Так, рассматривая ИИ как инструмент анализа и мониторинга, Н. К. Аркабаев и З. Ж. Мурзакматова отмечают возможности технологии для предсказания будущих достижений обучающихся и выявления тех, кто более всего подвержен риску неуспеваемости. В своей работе исследователи рассматривают возможности искусственного интеллекта в создании индивидуализированных рекомендаций по образовательным ресурсам, стратегиям обучения и эффективным методам обратной связи на основе анализа учебных стилей молодежи. Они считают, что это может значительно улучшить текущие практики оценки успеваемости и способствовать её повышению. Кроме того, ученые поднимают важные вопросы этического использования ИИ при работе с данными в сфере образования, в частности с данными в области успеваемости. Указывая на проблемы, связанные с риском чрезмерной зависимости от автоматизированных решений, исследователи подчеркивают необходимость разработки системы оценивания на основе ИИ, когда технология дополняет человеческое суждение, а не заменяет его, а также предоставляется право обучающимся оспаривать решения, принятые с помощью ИИ. Еще одной этической проблемой, обсуждаемой Н. К. Аркабаевым и З. Ж. Мурзакматовой, является «прозрачность и подотчетность систем ИИ» [16]. Многие современные алгоритмы сравниваются с «черными ящиками», что затрудняет выявление ошибок и предвзятости, поэтому системы ИИ в образовательной сфере должны разрабатываться с учетом принципов интерпретируемости и объяснимости.

Ж. Г. Вегера показывает в своей работе значительный прогресс в использовании генеративного ИИ в образовании, отмечая, что ГИИ представляет собой мощный инструмент для анализа образовательных данных и прогнозирования академической успеваемости студентов. Исследователь демонстрирует на примере модели GAN, как технология ГИИ способна учитывать сложные взаимосвязи в данных и предоставлять точные прогнозы даже в условиях высокой вариабельности и несбалансированности учебных групп [17]. При этом вовлечение обучающихся и развитие их метакогнитивных навыков рассматриваются как важные факторы успешной учебы, которые необходимо учитывать в разрабатываемых образовательных стратегиях. Также ученый подчеркивает необходимость продолжения исследований применения и интеграции ГИИ в реальные образовательные процессы с учетом текущих ограничений и потенциальных возможностей.

Обширное исследование Н. Н. Кузьмина, И. Н. Глазуновой и Н. А. Чистяковой на основе опроса преподавателей и студентов 15 вузов выявило, что применение ИИ оказывает существенное влияние на повышение эффективности образовательного процесса. В частности, было установлено увеличение успеваемости на 15–20% за счет персонализации обучения с использованием ИИ-алгоритмов. Автоматизация рутинных задач, таких как проверка работ и ответы на типовые вопросы, позволила сократить временные затраты преподавателей на 25–30%. Обеспечение непрерывного доступа к образовательным ресурсам посредством ИИ-платформ способствовало повышению вовлеченности студентов в учебный процесс в среднем на 20%. Наряду с положительными эффектами исследование выявило ряд потенциальных рисков, связанных с этическими аспектами использования ИИ, таких как предвзятость алгоритмов и нарушение конфиденциальности данных [18].

Несмотря на потенциальные преимущества внедрения ИИ, активно обсуждаемые сегодня в научном сообществе, необходимо учитывать существующие риски, ставящие под угрозу качество образовательных услуг. Согласно В. Окулич-Козарину, есть ряд сценариев с вероятностью негативного влияния на уровне 50% [19]. Исследователь представляет несколько концептуальных моделей использования ИИ в высшем образовании, в том числе вариант, в котором ИИ объединяет студентов и преподавателей, предоставляя обеим сторонам равный доступ к дополнительным интеллектуальным ресурсам для повышения качества образования. В отличие от других моделей, в которых ИИ может играть на стороне преподавателя или студента, данная модель предполагает, что технология не разделяет потребителей и поставщиков образовательных услуг. Исследователь признает, что ИИ, находясь в руках только студентов, может представлять угрозу для качества образования, однако подчеркивает важность изучения мнения обучающихся в процессе использования ИИ.

Особую обеспокоенность вызывает возможность неправомерного использования контента, сгенерированного искусственным интеллектом, а также этические дилеммы, сопряженные с его применением и требующие значительных финансовых ресурсов для их разрешения. М. Аль-кфайри, Д. Мустафа, Н. Кшетри, М. Инсью и О. Альфанди подчеркивают, что этические проблемы использования ГИИ в образовании сложны и многогранны: они охватывают вопросы безопасности и конфиденциальности данных, нарушения авторских прав, дезинформации и усиления предвзятости. Особая опасность, по мнению ученых, таится в способности ГИИ создавать «дипфейки» и информацию, неотличимую от реального контента, что вызывает дебаты о достоверности данных, доверии к ним, влиянии информации на наши ценности [20]. ИИ-модели наследуют предвзятости из данных, на которых они обучаются, что может приводить к усилению существующих социальных неравенств. Нормативно-правовая база для решения этих проблем пока недостаточно развита. О потребности в разработке четких нормативных актов, руководящих принципов, обеспечивающих ответственный подход к интеграции нейросетей в высшее образование, пишут Р. Мишель-Вильярреал, Э. Вилалта-Пердомо, Д. Э. Салинас-Наварро, Р. Тьерри-Агилера и Ф. С. Жерарду [21]. Исследователи обращают внимание педагогического и научного сообществ на проблему академической честности, связанную с плагиатом и потенциальным снижением уровня критического мышления у студентов. Выводы их исследования подчеркивают острую необходимость в разработке четких политики, инструкций и рамок для ответственного внедрения ГИИ в высшее образование, а также в проведении эмпирических исследований для анализа опыта использования и восприятия данных технологий студентами и преподавателями.

В. Ф. Уколов и О. В. Трофименко отмечают недостаток научных разработок, касающихся способов решения проблем использования искусственного интеллекта в высшем образовании, а также несоответствие качества знаний, получаемых студентами, требованиям современного рынка труда. В связи с этим, по мнению ученых, возникают новые риски, сопряженные с применением ИИ, которые могут привести к непредсказуемым последствиям [22]. Одной из ключевых проблем является недостаточное изучение свойств ИИ и его влияния на сознание и подсознание обучающихся. Также отсутствуют механизмы регулирования развития ИИ и управления факторами, влияющими на изменение знаний. При этом исследователи отмечают важность учета влияния ИИ на психику обучающихся, их ценностные ориентиры, необходимость обеспечения психологической безопасности знаний и процесса их получения, а также такой подготовки кадров в области сильного ИИ, которая охватывала бы всех участников образовательного процесса: преподавателей, студентов и администрацию.

Рассматривая использование технологии ГИИ в образовательном пространстве университета, Л. П. Костикова, Н. Е. Есенина и А. С. Ольков отмечают, что это является ключевым направлением совершенствования цифровой образовательной среды вузов. В процессе опроса студентов относительно их стремления использовать ИИ в учебной и научной деятельности исследователи получили весьма интересные результаты: было выявлено, что в процессе активного применения ГИИ в учебной работе студенты выступают в роли осторожных пользователей, осознавая возможные ошибки и предвзятости ИИ. Одновременно с этим отметим, что приведенные в самой работе данные, на наш взгляд, неоднозначные: почти половина опрошенных (47,7% респондентов) с некоторым сомнением ответили на вопрос о том, следует ли проверять и корректировать информацию, предоставляемую ChatGPT. Также важно обратить внимание на то, что в данном опросе принимали участие обучающиеся технического вуза, возможно, с этим связан невысокий процент тех, кто использует ИИ при написании текстов академических работ (по результатам данного исследования, это лишь 9,3% обучающихся) [23]. В связи с этим интересным нам представляется сравнение практики использования ИИ студентами технических и гуманитарных вузов и направлений подготовки. При этом мы согласны с данными учеными в аспекте того, что применение ИИ в студенческой среде на данный момент происходит хаотично, носит эпизодический, несистемный характер. Также мы согласны с тем, что необходимы разработки в области цифровой дидактики, которые помогут обосновать научный подход к интеграции ИИ в образовательную среду университета.

Изучая роль ИИ в повышении академической успеваемости студентов, Д. О. Баринова и А. А. Шакарикова обосновывают необходимость интеграции технологии в образовательный процесс, видя в этом потенциал для улучшения качества обучения, повышения мотивации студентов через создание персонализированных образовательных траекторий. Исследователи отмечают также потенциал ИИ для улучшения взаимодействия между студентами и педагогами, администрацией образовательных учреждений. Подчеркивается, что спектр применения ИИ постоянно расширяется, что позволяет оптимизировать различные процессы в образовании. К важнейшим выводам проведенного исследования, на наш взгляд, можно отнести два аспекта: 1) освобождая субъектов образовательного процесса от рутинных задач и автоматизируя многие процессы, ИИ позволяет им сосредоточиться на более творческих аспектах работы; 2) внедрение ИИ в учебный процесс может положительно сказаться на качестве образования и академической успеваемости студентов, поскольку использование таких технологий способствует развитию навыков самостоятельного поиска информации и повышает мотивацию обучающихся [24]. Однако, на наш взгляд, важно четко понимать, какие задачи и процессы являются или воспринимаются «рутинными» и «типовыми» и, соответственно, могут быть «оптимизированы», в том числе с помощью ИИ, а для каких образовательных задач и процессов такая «оптимизация» может стать губительной. Кроме того, нам представляется необходимым разграничение понятий академической успеваемости и качества обучения.

Определяя перспективные направления использования искусственного интеллекта в сфере высшего образования, Р. А. Амиров и У. М. Билалова подчеркивают важность развития интуитивного мышления, чувственного восприятия и творческих способностей студентов, полагая, что объединение возможностей ИИ и мыслительных операций человека неизбежно в ближайшем будущем. При этом специалисты будущего будут в первую очередь ответственны за выполнение задач, требующих особых качеств: интуиции, креативного мышления, критического суждения, когнитивной гибкости, эмпатии, то есть людям в будущем необходимо будет обладать умением быстро решать нестандартные задачи, в то время как все остальные (рутинные, операционные) задачи будут закреплены за ИИ, поскольку все, что можно формализовать и представить в виде алгоритмов, ИИ выполняет эффективнее [25].

Несмотря на наличие большого количества исследований в области использования ИИ в образовании и их стремительный прирост, есть ряд моментов, которые до сих пор остаются малоизученными. Так, Э. Сингх, П. Васишта и А. Сингла указывают на то, что существующая научная литература часто игнорирует поведенческие аспекты взаимодействия студентов с ИИ в контексте образовательной среды, сосредотачиваясь главным образом на технических и дидактических аспектах. Ученые подчеркивают важность учета медиаграмотности обучающихся применительно к использованию ИИ, а также более глубокого изучения зависимости между результатами обучения и академической успеваемостью студентов поколения Z (родившихся в период с 1997 по 2012 год), которое обладает рядом специфических характеристик. В своем исследовании на примере индийских университетов ученые установили, что высокий уровень грамотности в области ИИ приводит к улучшению результатов обучения и академической успеваемости [26]. Полученные данные, на наш взгляд, имеют чрезвычайно важное значение для понимания сущности применения ИИ в образовании, поскольку не просто использование цифровых инструментов само по себе приводит к улучшению успеваемости и качества обучения, а грамотность в области ИИ играет ключевую роль в обеспечении эффективности учебного процесса и развитии навыков решения проблем, критического мышления. Таким образом, фокус внимания смещается от рассмотрения технических возможностей и потенциала использования ИИ в образовании к целевым, аксиологическим и содержательным аспектам такого медиапользования, затрагивающим в первую очередь уровень цифровой грамотности обучающихся в отношении ИИ, квалификацию педагогов для эффективной работы с этими инструментами, надежности механизмов оценивания успеваемости и устойчивого качества обучения.

Исследуя зависимость между использованием ГИИ и улучшением образовательных результатов с помощью концепции «4К» (критическое мышление, креативность, командная работа и коммуникация), М. Шёнбергер получил результаты, свидетельствующие о том, что ChatGPT может значительно улучшить учебный опыт посредством персонификации обучения, эффективного оценивания, адаптированного контента и прогностических данных об успеваемости студентов [27]. Однако ученым также были выявлены проблемы, связанные с точностью генерируемого контента, этическими вопросами и необходимостью сбалансировать взаимодействие человека с ИИ.

Важнейшей этической проблемой, на наш взгляд, в контексте интеграции ИИ в систему высшего образования является вопрос академической честности, особенно это актуально для тех участников образовательного процесса, которые достигли высокого уровня медиаграмотности и медиапользования в отношении ИИ. Данный аспект подробно освещен в работе К. Мантас, С. Малик и В. Карапетсас. Рассматривая ключевые проблемы, с которыми сталкиваются вузы в связи с применением ИИ, ученые предлагают ряд рекомендаций, направленных на превращение ИИ из угрозы в полезный академический инструмент: формирование культуры использования ИИ среди субъектов учебного процесса, применение ИИ в качестве личного наставника и инструмента оценивания. В контексте проблемы академической честности исследователи рекомендуют внести изменения в систему оценивания, включая увеличение числа экзаменов, онлайн-тестов и письменных заданий, которые будут способствовать развитию критического мышления и препятствовать использованию ИИ при выполнении письменных работ [28]. В исследовании С. Хароуд и Н. Сакри в качестве ключевого фактора, влияющего на эффективность использования ИИ в образовательной среде, также отмечается необходимость повышения цифровой грамотности: понимание алгоритмов, распознавание элементов предвзятости, умение оценивать достоверность данных. Рассматривая ограничения ИИ в образовательной среде вуза, ученые акцентируют внимание на риске плагиата и потенциальном снижении развития важных мягких навыков при замене продуктом, созданном ИИ, студенческой работы над сложным учебным заданием [29]. Обсуждая способы предотвращения злоупотребления ИИ студентами при выполнении учебных заданий и сдаче экзаменов, М. Уитбред, К. Хейс, С. Прабхакар и Р. Апшер предлагают изменение форматов оценок, использование систем обнаружения плагиата и введение новых методов контроля знаний [30]. Кроме того, исследователи рекомендуют вузам разработать ясную политику и руководство по использованию ИИ, обеспечить подготовку преподавателей и студентов к работе с новыми технологиями, регулярно собирать обратную связь для корректировки подходов к обучению.

Обзор актуальных исследований влияния искусственного интеллекта на образование позволил нам выявить разнонаправленные тенденции. С одной стороны, ИИ рассматривается как инструмент трансформации учебного процесса, способный персонализировать обучение, сделать его более эффективным, индивидуализированным на основе определения рисков и возможностей каждого обучающегося и оказания им своевременной поддержки. С другой стороны, учеными подчеркиваются ограничения данной технологии, в том числе в вопросах персонификации обучения, а также возможные риски и угрозы замены человеческого взаимодействия и нерегулируемого использования искусственного интеллекта в образование. Один из важных выводов проведенного анализа – это обоснование необходимости дальнейших исследований для составления объективной оценки влияния ИИ на образование и разработки сбалансированных стратегий его внедрения, учитывающих потенциальные преимущества и возможные риски, а также этические и социальные аспекты.

 

Методологическая база исследования / Methodological base of the research

 

В эмпирической части исследования обучающимся III курса бакалавриата по направлению подготовки «Менеджмент» Самарского государственного экономического университета были даны задания «Эссе» и «Аналитическая записка» с инструкциями по выполнению. В инструкциях к заданиям студентам помимо структуры работы были также обозначены критерии оценивания, включающие ограничение на использование ГИИ и оригинальность итогового документа на уровне 70% для задания «Эссе» и 60% для задания «Аналитическая записка». Требования и критерии оценивания были зафиксированы в информационно-образовательной среде вуза; кроме того, с обучающимися был проведен инструктаж на лекционных и практических занятиях для разъяснения и уточнения сути заданий, требований к ним и критериев их оценивания. Особое внимание было уделено именно вопросам использования ГИИ: студенты получили разъяснение, что само по себе применение технологии не запрещается, однако итоговый документ не должен содержать отметки о сгенерированном тексте, поскольку будет проверяться на оригинальность в системе «Антиплагиат». Задания отличались друг от друга по требованию оригинальности ввиду того, что работа в рамках написания аналитической записки предполагала реферирование материалов рыночных обзоров, исследований ученых и интервью экспертов, в связи с этим требование по уровню оригинальности итогового текста было снижено на 10% по сравнению с заданием «Эссе». Всего в рамках эксперимента были проанализированы 108 работ в категории «Эссе» и 107 работ в категории «Аналитическая записка».

На втором этапе были проведены выборочные глубинные интервью для более детального исследования мотивации студентов к использованию ГИИ в обучении, частоты использования, ценностных ориентаций обучающихся в отношении выполняемых учебных заданий, а также прояснения ряда аспектов, которые были обнаружены на первом этапе исследовательской работы. Работа проводилась в рамках курса «Бизнес-планирование» в осеннем семестре 2024/2025 учебного года.

 

Результаты исследования / Research results

 

Из 108 эссе, загруженных в информационно-образовательную среду вуза, 43 работы (почти 40%) и из 107 аналитических записок 36 работ (34%) содержали признаки сгенерированного текста, несмотря на проведенный инструктаж, разъяснения и предупреждение о возможностях и функционале используемой системы выявления следов ГИИ. У участников эксперимента была возможность исправить работы, которой воспользовались 80% обучающихся из числа использовавших помощь ГИИ при первой попытке, однако лишь у 20% отправленных повторно работ не было выявлено признаков сгенерированного текста. При этом важно отметить, что формально по критерию «оригинальность» все работы с признаками сгенерированного текста проходили требуемый порог. Кроме того, лишь 5% работ, отправленных на проверку повторно, соответствовали требованию структуры работы (в случае «Эссе» речь шла о структуре «введение – тезис – антитезис – аргументы “за” и “против” – собственная позиция – заключение») и требованию корректных и реальных ссылок на первоисточник (в случае «Аналитической записки» от студентов требовалось дать ссылки на используемые отчеты, обзоры, интервью, доклады и проч.). Таким образом, в подавляющем большинстве выявленных случаев использования ГИИ студенты не стремились достичь требуемого «качества» работы, важнее было выполнить формальное требование наличия загруженного «Эссе» или «Аналитической записки» в информационно-образовательной среде вуза до экзамена и получить хотя бы 50% из возможных баллов. Студенты оказались не готовыми затрачивать усилия и время на написание качественного запроса нейросети (промта) для получения более адекватного академическим требованиям результата, равно как и на обработку сгенерированного нейросетью текста.

Проведенные с обучающимися интервью после аттестации в форме экзамена по предмету позволили нам сделать следующие выводы. Использование ИИ с позиции студента действительно имеет положительное влияние на учебный процесс, ведь для обучающихся это в первую очередь значительная экономия времени и усилий: в то время как одни студенты, по их ответам, затратили в среднем 1–2 дня на выполнение каждого задания, другие, использующие инструмент ИИ, без особых собственных трудозатрат потратили на это несколько минут. Получение минимального количества баллов в рамках существующей в вузе балльно-рейтинговой системы обучения, тем не менее, позволило данной категории обучающихся формально выполнить задания и быть в итоге аттестованными. Говорить при этом о практическом применении полученных знаний, их критическом осмыслении, творческом использовании, на наш взгляд, не приходится, хотя с точки зрения положительного влияния на академическую успеваемость студентов использование ими ГИИ в учебных целях, безусловно, представляется «продуктивным» (поскольку формально «продукт» был создан и загружен в систему для оценивания) и «эффективным» (если мы понимаем под «эффективностью» достижение результата с минимальными затраченными ресурсами). Кроме того, в данном контексте вполне правомерно возникает вопрос о качестве как самих учебных заданий (возможности или невозможности использования для их выполнения ГИИ, требований к ним и критериев их оценивания), так и процесса их проверки с точки зрения оценки реального вклада обучающихся в конечные результаты представленной академической работы. Здесь очень многое зависит от цифровой компетентности педагогов, выражающейся в том числе в способности идентифицировать работу человека, отличить ее от продукта, созданного ГИИ, от уровня мотивации преподавателя (желания или нежелания «закрывать глаза» на иллюзию академической успеваемости обучающихся и цифровые имитации реальных студенческих работ). Данные аспекты в очередной раз актуализируют вопросы развития познавательной активности обучающихся, качества и задач обучения в цифровой среде, вопросы ценности образования и знаний для молодежи и наиболее эффективных стратегий обучения в актуальных условиях.

Проведенные глубинные интервью со студентами позволили также выявить ряд аспектов, достойных отдельного внимания:

‒     несколько студентов, писавших работы самостоятельно, отметили, что изначально испытывали трудности с мотивацией («не могли заставить себя начать»), но затем в процессе сбора материала, осмысления, написания текста начинали «включаться» и в результате остались настолько довольными получившимися работами, что собрались их опубликовать как научные статьи или тезисы доклада на студенческих научных конференциях;

‒     некоторые студенты, использовавшие ИИ при подготовке заданий и их доработке, признавались, что испытали стресс из-за обнаруженного сгенерированного текста и сложностей с его «переформулированием»; они также испытывали трудности с созданием промта (запроса нейросети), преимущественно формулировка задания просто копировалась для ГИИ из информационно-образовательной среды вуза, в результате чего многие работы оказались очень похожими с точки зрения основных смысловых блоков; в процессе интервьюирования студенты отметили, что не понимали, что нужно сделать с запросом (как его изменить), чтобы получить отличный от других результат;

‒     на вопрос, будут они снова прибегать к помощи ГИИ при выполнении аналогичных заданий, имея за плечами не самый позитивный опыт, большинство студентов ответили утвердительно;

‒     два человека из участников эксперимента не признались в использовании ГИИ при выполнении заданий несмотря на отметки системы «Антиплагиат» и выявленные факты ссылок на несуществующие источники в рамках выполнения задания «Аналитическая записка»;

‒     несколько студентов, успешно справившихся с заданиями, признались, что прибегали к помощи ГИИ для того, чтобы получить «направление мысли» будущей работы или составления основных тезисов (плана), по которым они затем работали самостоятельно;

‒     студенты, справившиеся с заданиями без помощи ГИИ (либо использовавшие данные инструмент как вспомогательный, а не заменяющий их собственный труд), комментируя работы других обучающихся (не сумевших скрыть следы ГИИ либо не пытающихся это сделать), отмечали, что, по их мнению, во многих случаях проблема обнаружения сгенерированного текста в итоговых работах связана с неумением их одногруппников формулировать грамотно промт.

Анализ данных аспектов позволил нам сделать еще некоторые выводы, сформулировать гипотезы для последующей исследовательской работы.

Аспект академической успеваемости играет для большинства студентов значимую роль. Однако это не обязательно сопряжено с высокой познавательной активностью и высоким качеством выполнения учебных заданий. При этом некоторые обучающиеся демонстрировали действительно очень высокий уровень выполнения заданий «Эссе» и «Аналитическая записка», на основе которых получились добротные студенческие научные работы. Тем не менее в подавляющем большинстве проанализированных случаев побеждает не стремление выполнить учебное задание на высоком уровне, а желание выполнить формальные требования к работе и как можно скорее получить обратную связь от преподавателя в виде балла.

Студенты испытывают трудности с началом работы над учебными заданиями продуктивного типа. Им сложно сосредоточиться, «заставить себя» приступить к заданию, «поймать вдохновение», «начать думать». Им бывает сложно формулировать свои мысли, делать выводы, находить связи и зависимости, с первого раза понимать услышанное и прочитанное. У них достаточно высокая потребность в некой поддержке со стороны (будь то преподаватель, значимый для них одногруппник или нейросеть): в начале и в процессе выполнения задания они (некоторые не один раз) запрашивали обратную связь относительно того, правильно ли поняли задание, правильно ли его выполняют. Последний аспект особенно четко проявился у ребят, которые самостоятельно переделывали свои работы после выявленных следов сгенерированного текста.

Студентам сложно составить план будущей работы, ее структуру. Они испытывают вполне объяснимые сложности в обработке большого массива данных, источников, в поиске информации в целом. С этим, в частности, связано их непонимание, каким образом преподаватель может выяснить, существует тот или иной источник в реальности или нет, как удается даже без специального программного обеспечения определять, был текст создан человеком или нейросетью. Им не хватает не только мотивации, но в ряде случаев и языковых средств для переформулирования сгенерированного текста, его переработки. Это вызывает не меньший, а иногда и больший стресс, чем обнаруженные следы использованной нейросети.

Использование ГИИ при выполнении учебных заданий продуктивного типа способствует не персонификации (индивидуализации) обучения, а созданию формально оригинальных текстов, которые по сути своей представляют собой множественные вариации одних и тех же мыслей на основе заложенных в основу той или иной нейросети алгоритмов. Единственными аспектами, где обучающиеся могут проявить свою индивидуальность при этом, являются составление запроса нейросети, от чего будет в какой-то степени зависеть качество полученного результата, и их решение относительно дальнейшей обработки сгенерированного ответа.

Важно отметить еще один выявленный аспект, вызвавший удивление у студентов, принявших участие в эксперименте, – это то, с каким вниманием и тщательностью проверялись их работы. По признанию студентов, с этим они за три года обучения в вузе не так часто сталкивались. Студенты отметили, что за время их обучения были случаи, когда в систему для проверки загружались пустые файлы, которые оценивались преподавателями. Таким образом, получается, что ввиду высокой загруженности одних участников образовательного процесса, нежелания тратить много сил и времени других, непонимания, как внедрять технологии на базе ИИ в образовательную среду и нужно ли это делать, у третьих мы имеем в ряде случаев крайне формализованное обучение, в котором внешне все «благополучно», а внутри – «пустота» и с формальной, и с содержательной точки зрения. При этом не только не используется имеющийся потенциал современных цифровых решений для повышения эффективности учебной работы и(или) работы преподавателя, но и теряется смысл самого процесса обучения.

На основании представленного анализа полученных результатов исследовательской работы можно предложить следующие рекомендации по организации учебного процесса с использованием ГИИ в вузе:

1. Четкое определение цели и задач, которые стоят перед студентами при выполнении каждого конкретного задания, а также требований и критериев оценивания. Приобщение обучающихся к процессу целеполагания и планирования желаемого будущего результата, формирование и развитие у них навыков разработки структуры будущей работы в соответствии с поставленной целью и сформулированными задачами. Здесь может быть полезным продемонстрировать возможности ГИИ как вспомогательного средства, инструмента-помощника. Исключительно важным представляется формирование у студентов понимания целей и НЕ-целей, их отличия, классификаций целей и возможных уровней выполнения учебного задания, соответствующих каждому уровню критериев оценивания. Все это важно с точки зрения осознания обучающимися своей ответственности за будущий интеллектуальный продукт и предоставления им права самостоятельного выбора степени этой ответственности. Здесь будут полезны упражнения по целеполаганию, планированию, структурированию своих учебных действий, рассмотрение и решение кейсов в данной области, актуализирующих значимость данных компетенций в жизни. Возможно приобщение обучающихся к формулированию критериев оценивания с целью обеспечения их прозрачности и обоснованности, с одной стороны, и разделение ответственности за процедуру оценивания – с другой. Это также будет способствовать актуализации ценности процесса добывания знаний, осознанию важности и ценности оригинального вклада каждого обучающегося в конечный продукт.

2. Повышение цифровой грамотности преподавателей в аспекте применения технологий на базе ИИ в процессе обучения. Сегодня критически важной нам представляется разработка программ повышения квалификации для преподавателей, направленных на развитие цифровых компетенций, включая умение распознавать тексты, созданные с помощью ГИИ, умения трансформировать используемые ими материалы, формы, методы и средства педагогической работы с учетом актуальных вызовов стоящих перед российской системой образования, реальных возможностей и угроз цифровых решений, созданных на базе ИИ. Важно демонстрировать преподавателям возможности применения современных цифровых решений для оптимизации их работы, высвобождения времени от выполнения рутинных операций, которых у преподавателей в действительности больше, чем у студентов.

3. Обучение студентов «эффективному» применению ГИИ в учебной работе должно иметь четкий фокус на использование данного инструмента исключительно как вспомогательного, не заменяющего подлинный интеллектуальный труд человека. Данный аспект важно включать, «вплетать» в разные учебные курсы, поскольку каждая дисциплина предполагает работу со многими информационными источниками. Это потребует, возможно, некоторых корректировок как учебного содержания, так и способов его донесения до обучающихся, методов и приемов работы с ним, изменения типов учебных заданий и критериев их оценивания. Помимо этого нелишними, а весьма полезными будут и специальные курсы, семинары, мастер-классы, посвященные этичному, правомерному и эффективному использованию ГИИ в учебном процессе, соответствующему академическим стандартам и действующим нормативным требованиям.

4. Перепроектирование организации самостоятельной работы студентов: стимулирование самостоятельной работы обучающихся не через предоставление им большего числа часов внеаудиторной самостоятельной работы, а посредством специального обучения азам данного типа работы через упомянутые выше формы и методы развития умений и навыков целеполагания, планирования, использования на данных стадиях различных технических средств и информационных ресурсов. Данная рекомендация включает также оттачивание у обучающихся навыков обработки информации, обучение методам проведения научного исследования. Именно это, на наш взгляд, будет способствовать повышению значимости критического мышления, творческого подхода к обучению, ценности знаний и образования, более глубокому пониманию подлинного процесса научного познания.

5. Перепроектирование курсов и отдельных учебных занятий. Предоставление обучающимся большего количества часов для внеаудиторной самостоятельной работы не только не разумно, но и контрпродуктивно в актуальной реальности, пропитанной разнокачественной информацией и активным внедрением ИИ во все сферы жизни общества. В контексте неконтролируемого и никак не регулируемого на данный момент медиапользования студентов как в стенах учебных учреждений, так и за их пределами, а также с учетом важности развития так называемых «мягких» навыков критически важным нам видится увеличение аудиторных занятий в режиме офлайн: именно реального человеческого общения, наполненного высшими смыслами, на литературном языке, обогащающего молодое поколение с точки зрения развития их коммуникативных навыков, общего кругозора, умственного развития, развития культуры общения, поведения, чего довольно часто не хватает сегодня представителям поколения «цифровых аборигенов». Однако в связи с этим актуализируются и требования к личности педагога, культуре его поведения, стилю ведения занятий, общения со студентами в цифровом и физическом пространстве. Сами учебные задания важно переработать таким образом, чтобы их выполнение было бы невозможно или сложно свести к механическому использованию ГИИ. В курсы следует включать большее число заданий, требующих глубокого анализа, синтеза информации, высказывания личного мнения «здесь и сейчас», а не прописывания, использование формата дискуссий, возврат к формату письменных работ «от руки», что если не затруднит использование готовых решений на базе ГИИ, то хотя бы позволит хоть немного развивать речь, мелкую моторику и, соответственно, мышление молодого поколения.

6. Развитие культуры академической честности. Высшим учебным учреждениям сегодня стоит пересмотреть существующие у них кодексы этики или, в случае их отсутствия, разработать такие документы и следовать их принципам при организации учебной и внеучебной работы. Вопросы использования технологий на базе ИИ должны быть регламентированы на управленческом, инфраструктурном и организационном уровнях. Благодаря этому у всех участников образовательного процесса должно быть единое понимание принципов академической честности. Документы, регламентирующие вопросы академической честности, кодексы этики и прочие регуляторы должны разрабатываться по принципу перспективного планирования и регулярно пересматриваться ввиду того, что развитие технологии ИИ происходит стремительно, каждый год появляются новые цифровые решения. Развитие культуры академической честности подразумевает также глубокую (не формальную) воспитательную работу со студентами. Она может осуществляться в разных формах (например, бесед, лекций), однако важно помнить, что обучение неотделимо от воспитания, соответственно, такой воспитательной, просветительской работой должны быть пропитаны и сами учебные занятия.

7. Создание гибких условий для исправления ошибок. Ошибки – неотъемлемый элемент любого обучения. Запрет на использование технологий на базе ИИ в образовании вряд ли возможен сегодня, но это было бы и ошибочно. Важно понимать, что соблазн использовать данные технологии для облегчения студенческой жизни будет всегда, равно как всегда будут попытки нарушить установленные правила и подменить результаты собственного интеллектуального труда продуктом, созданным с помощью интеллекта искусственного. Однако у студентов должно быть право на ошибки и их исправление. С одной стороны, у них не должно формироваться ощущения «вседозволенности», поэтому важна разработка и внедрение в деятельность образовательных организаций современных систем, позволяющих различать продукты, созданные человеческим и искусственным интеллектом. При этом важен равный доступ всех участников образовательного процесса к данным технологическим решениям. С другой стороны, важно предусмотреть возможности технических сбоев, ошибок и регламенты поведения, разрешения спорных моментов в таких случаях. И наконец, необходимо предусмотреть адекватное количество попыток для выполнения учебных заданий продуктивного типа, чтобы не перегружать преподавателей, поддерживать учебную дисциплину и этические принципы обучения в эпоху ИИ. У студентов должна быть возможность пересдачи работ с указанием конкретных недостатков или зон роста, чтобы они могли учиться на ошибках. Однако здесь также важно определить принципы внедрения ИИ в процесс проверки академических работ, поскольку от настройки алгоритмов и критериев проверки в значительной степени зависят и мотивация студентов к выполнению заданий, уровень их учебной активности и содержание их работы. Кроме того, открытым остается вопрос определения ГИИ признаков сгенерированного им же текста. Попытки студентов доработать, исправить, улучшить работы важно поощрять, поскольку это подчеркивает важность достижения ими качественного результата, а не быстрого, формального выполнения задания для обеспечения минимального уровня успеваемости.

8. Использование качественной обратной связи. Необходим пересмотр нагрузки преподавателя и с точки зрения усложнения творческой составляющей учебных занятий, необходимости их пересмотра и перепроектирования, и с точки зрения важности предоставления качественной обратной связи на студенческие учебные работы продуктивного типа (когда от них требуется создание продукта собственного интеллектуального труда). Формат подготовки и предоставления качественной обратной связи – это формат наставничества, менторства, консультирования студентов на всех этапах выполнения учебных заданий, формат, требующий значительных временных затрат, как минимум. Но такой формат сегодня особенно важен в свете упомянутых выше потребностей реального общения с обучающимися, организации бесед, дискуссий. Проведение обсуждения выполненных работ в рамках индивидуальных и групповых консультаций должно быть организовано на регулярной основе для формирования «насмотренности» среди студентов, развития их навыков рецензирования и саморецензирования. В процесс организации обратной связи, может быть, и должна быть включена работа самих обучающихся для развития критического мышления, культуры коммуникации и предоставления обратной связи.

9. Разработка инструментов самоконтроля. Перечисленные в предыдущих рекомендациях механизмы разработки самих ученых заданий, предоставление обратной связи по выполненным учебным заданиям, обеспечение равного доступа всех участников образовательного процесса к техническим средствам контроля оригинальности текста и наличия в нем элементов сгенерированного продукта, а также разработка этических кодексов и принципов академической честности неразрывным образом связаны с развитием навыков и инструментов самоконтроля у обучающихся. Посредством наличия данных инструментов может быть значительно сокращено количество попыток фальсификации продуктов учебной работы и, как следствие, количество попыток исправить задание, а также количество необходимых проверок и предоставления обратной связи со стороны преподавателя. Здесь важно еще раз подчеркнуть необходимость интегрировать сервисы проверки на наличие следов ИИ в информационно-образовательную среду вуза и обеспечить равный доступ всех участников образовательного процесса к данным сервисам.

10. Поддержка междисциплинарного сотрудничества. Сегодня, как никогда, важно стимулировать взаимодействие между различными структурными подразделениями вузов (кафедрами, факультетами) и вузами между собой для разработки комплексных, единообразных подходов к обучению с использованием ИИ. Важно объединять усилия преподавателей разных дисциплин для создания единых принципов и методик использования технологий в образовании, обмениваться опытом. Данные меры помогут создать условия, при которых использование ИИ станет эффективным инструментом поддержки образовательного процесса, а не способом обхода академических требований.

 

Заключение / Conclusion

 

Исследование влияния искусственного интеллекта на академическую успеваемость, познавательную активность и качество обучения студентов приобретает особую актуальность в современных условиях и неоднозначно рассматривается разными представителями педагогической науки и практики. В данной работе был проведен обзор зарубежных и отечественных исследований по вопросам включения технологии искусственного интеллекта в образование, ее влияние на успеваемость и качество обучения современных студентов, также представлены результаты собственного исследования автора, направленного на выявление особенностей использования студентами генеративного искусственного интеллекта при выполнении учебных заданий продуктивного типа.

Одним из важнейших выводов стало признание неоднозначности восприятия роли ИИ в обучении. Несмотря на многочисленные исследования, касающиеся технических возможностей данной технологии для образовательного процесса, до сих пор существуют значительные пробелы в понимании более глубоких аспектов его влияния, таких как риски, последствия, реальные практики использования ИИ в образовании, их корреляции с успеваемостью и качеством обучения. Это указывает на необходимость дальнейшего углубленного изучения и разработки новых теоретических и практических подходов к интеграции ИИ в образование.

Проведенное эмпирическое исследование показало, что, несмотря на широкое и частое использование такой разновидности ИИ, как ГИИ, студентами, наблюдается низкий уровень осознанности и грамотности в вопросах безопасного и ответственного использования данной технологии. Студенты сталкиваются с проблемами при составлении запросов и интерпретации ответов нейросетей. Эти данные свидетельствуют о необходимости разработки дополнительных мер по повышению цифровой грамотности, общей культуры обучения в условиях цифровой среды и формированию культуры академической честности среди студентов и преподавателей.

Анализ существующих научных работ в данной области показал, что ИИ позволяет экономить время и другие ресурсы в рамках учебной работы и деятельности преподавателя, однако именно студенты являются сегодня самыми активными пользователями ИИ в контексте образования, и чаще всего данное медиапользование носит поверхностный характер. Большинство студентов стремятся выполнить минимальные формальные требования, вместо того чтобы качественно освоить материал, применить полученные теоретические знания на практике, развить критическое мышление. Это ставит под сомнение ценность образования и знаний как таковых для поколения «цифровых аборигенов» и требует пересмотра методов оценки и организации учебного процесса.

Сегодня для успешного внедрения ИИ в образование необходимы целенаправленные действия по совершенствованию учебно-методической и инфраструктурной базы, повышению квалификации преподавателей и разработке новых стандартов академической честности. Важно также уделять внимание обычному человеческому общению, усилению его роли в учебных коммуникациях, именно благодаря общению и в процессе него происходит личностное развитие студентов, становление их мировоззрения, развивается способность к самостоятельному мышлению и творчеству.

Таким образом, интеграция ИИ в образовательный процесс открывает широкое поле как потенциальных возможностей, так и угроз для качества обучения, требует комплексного подхода, включающего разработку методологических основ, повышение цифровой грамотности и создание благоприятной культурной среды для использования данной технологии.