Цифровая трансформация образования меняет не только организационные формы обучения, но и механизмы формирования субъектности, способы координации действий и нормативные основания педагогического взаимодействия между учителем и учеником. В статье предлагается аналитическая рамка «цифрового конфуцианца» как концептуальный инструмент для согласования человека с алгоритмической средой коммуникации. Анализ строится на сочетании трёх теоретических перспектив: феноменологии телесности, космотехники и конфуцианской этики. Космотехнический подход позволяет рассматривать цифровую инфраструктуру как активный элемент педагогического процесса, формирующий собственную нормативную логику. Концепция «цифрового конфуцианца» помогает понять, как в условиях алгоритмической нормативности может сохраняться и воспроизводиться субъектность человека как ответственного члена общества. В заключение обсуждаются возможности применения этой аналитической рамки для разработки педагогических стратегий, поддерживающих этическую согласованность в цифровой образовательной среде.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Образование
Существующие исследования в области образования, как правило, сосредоточены на отдельных измерениях педагогической деятельности. Так, феноменология изучает телесные формы присутствия учителя и ученика; космотехника акцентирует культурно-техническую укоренённость алгоритмов; информационная этика осмысляет гибридность образовательной среды и смещение центров морали и ответственности. Однако по отдельности эти подходы не объясняют механизм согласования телесного, технологического и этического уровней педагогической практики.
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Hui Y. Art and Cosmotechnics. Minneapolis: University of Minnesota Press, 2021. 240 p. ISBN: 978-1-5179-0954-3
2. Никольский В.С. Коммуникативный искусственный интеллект: концептуализация новой реальности в образовании // Высшее образование в России. 2025. Т. 34. № 6. С. 152-168. DOI: 10.31992/0869-3617-2025-34-6-152-168 EDN: VDEXYD
3. Карнеев Р.Р. Пересборка субъекта и субъектная мембрана: философское осмысление образования в эпоху нейросетей // Высшее образование в России. 2025. Т. 34. № 6. С. 136-151. DOI: 10.31992/0869-3617-2025-34-6-136-151 EDN: SQFETT
4. Hui Y. The Question Concerning Technology in China: An Essay in Cosmotechnics. Falmouth: Urbanomic, 2016. 352 p. ISBN: 978-0-9954550-0-9
5. Мерло-Понти М. Феноменология восприятия / пер. с фр. под ред. И.С. Вдовиной и С.Л. Фокина. СПб.: Ювента; Наука, 1999. 605 с. ISBN: 5-88230-056-5 EDN: QWJLFB
6. Tu W. Confucian Thought: Selfhood as Creative Transformation. Albany, NY: SUNY Press, 1985. 165 p. ISBN: 978-0-88706-005-2
7. Лукьянов А.Е., Югай В. Конфуцианский трактат “Чжун Юн”. Переводы и исследования (сборник). / пер., сост. А.Е. Лукьянов. М.: Восточная литература, 2003. 248 с. ISBN: 5-02-018325-3 EDN: QWFAXX
8. Ihde D. Postphenomenology and Technoscience: The Peking University Lectures. Albany, NY: SUNY Press, 2009. 102 p. 978-1438426228. ISBN: 978-1-4384-2622-8
9. Stiegler B. Technics and Time, 1: The Fault of Epimetheus. Stanford, CA: Stanford University Press, 1998. 316 p. 978-0804730419. ISBN: 978-0-8047-3041-9
10. Зубофф Ш. Эпоха надзорного капитализма: Битва за человеческое будущее на новых рубежах власти / пер. с англ. А.Ф. Васильева; под ред. Я. Охонько, А. Смирнова. М.: Изд-во Института Гайдара, 2022. 784 c. ISBN: 978-5-93255-613-9
11. Кошкина Е.А., Бордовская Н.В., Гнедых Д.С., Хромова М.А., Демьянчук Р.В., Исхакова М.П., Балышев П.А. Генеративный искусственный интеллект в высшем образовании: обзор теоретических подходов и практик применения // Высшее образование в России. 2025. Т. 34. № 6. С. 36-57. DOI: 10.31992/0869-3617-2025-34-6-36-57 EDN: AXWAWH
12. Кузьминов Я.И., Кручинская Е.В., Груздев И.А., Наумов А.А. Отстающие и опережающие: как студенты используют генеративный искусственный интеллект в образовательных целях // Высшее образование в России. 2025. Т. 34. № 6. С. 9-35. DOI: 10.31992/0869-3617-2025-34-6-9-35 EDN: RXDTXQ
13. Nguyen A., Ngo H.N., Hong Y., Nguyen B.-P.T. Ethical principles for artificial intelligence in education // Education and Information Technologies. 2023. Vol. 28. P. 4221-4241. DOI: 10.1007/s10639-022-11316-w EDN: SJZVYG
14. Брызгалина Е.В. Искусственный интеллект в образовании. Анализ целей внедрения // Человек. 2021. Т. 32. № 2. С. 9-29. DOI: 10.31857/S023620070014856-8 EDN: KNCXEG
15. Mittelstadt B.D., Allo P., Taddeo M., Wachter S., Floridi L. The Ethics of Algorithms: Mapping the Debate // Big Data & Society. 2016. Vol. 3. No. 2. DOI: 10.1177/2053951716679679
16. Gallagher S. How the Body Shapes the Mind. Oxford: Oxford University Press, 2005. 284 p. ISBN: 0-19-927194-1
17. Chun J. Confucius Interpreted by a Confucian: Feng Youlan’s Interpretations of the Analects // Living Confucianisms: Strategies for Optimizing Harmony. Rowman & Littlefield, 2023. P. 123-144. ISBN: 978-1-5381-8103-4
18. Gong Y., Lou Y. Transforming a Public School: A Case Study of Tongji-Huangpu School of Design and Innovation and Its Search for Synergy. 2020. DOI: 10.21606/drs.2020.291
19. Jobin A., Ienca M., Vayena E. The global landscape of AI ethics guidelines // Nature Machine Intelligence, 2019. Vol. 1. No. 9. P. 389-399. DOI: 10.1038/s42256-019-0088-2 EDN: HDVOGB
20. Гаспарян Д.Э., Турко Д.С., Бессчетнова Е.В. Этические ограничения применимости искусственного интеллекта: культурфилософский анализ // Вопросы философии. 2023. № 6. С. 61-74. DOI: 10.21146/0042-8744-2023-9-93-102 EDN: DTVASH
21. Chiu M.S. Teachers’ opinions toward implementing affect-focused mathematics teaching in real and virtual classrooms // Education and Information Technologies Vol. 29. No. 18. P. 24653-24676. DOI: 10.1007/s10639-024-12846-1
22. Zhu J. AI ethics with Chinese characteristics? // AI & Society. 2024. Vol. 39. P. 1261-1274. DOI: 10.1007/s00146-022-01578-w EDN: JWHHZA
23. Kong X., Fang H., Chen W., Xiao J., Zhang M. Examining human-AI collaboration in hybrid intelligence learning environments: insight from the Synergy Degree Model // Humanities and Social Sciences Communications. 2025. Vol. 12. Article no. 821. DOI: 10.1057/s41599-025-05097-z EDN: YPBLDA
24. Земцов Д.И., Груздев И.А. “Цифровой кентавр”: совместное обучение человека и ИИ в университете // Высшее образование в России. 2025. Т. 34. № 10. С. 47-62. DOI: 10.31992/0869-3617-2025-34-10-47-62 EDN: QCZDYP
25. Wang J., Fan W. The Effect of ChatGPT on Students’ Learning Performance, Learning Perception, and Higher-Order Thinking: Insights from a Meta-Analysis // Humanities and Social Sciences Communications. 2025. Vol. 12. No. 1. P. 1-21. DOI: 10.1057/s41599-025-04787-y EDN: TZQOXZ
26. Lam C.-M. Building ethical virtual classrooms: Confucian perspectives on avatars and VR // Computers & Education: X Reality. 2025. Vol. 6. Article no. 100092. DOI: 10.1016/j.cexr.2024.100092 EDN: SFQXBS
27. Holstein K., Aleven V., Rummel N. A Conceptual Framework for Human-AI Hybrid Adaptivity in Education // Artificial Intelligence in Education, 2020. Vol. 1. P. 240-254. DOI: 10.1007/978-3-030-52237-7_20
28. Dong L., Tang X., Wang X. Examining the Effect of Artificial Intelligence in Relation to Students’ Academic Achievement in Classroom: A Meta-Analysis // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2025. Vol. 8. Article no. 100400. DOI: 10.1016/j.caeai.2025.100400 EDN: IWDWJN
29. Cho C., Ofosu-Anim D. Navigating the Technology Divide: The Role of Educational Leadership in Generative AI Usage among Diverse Age Groups // Open Journal of Leadership. 2024. Vol. 13. P. 515-531. DOI: 10.4236/ojl.2024.134027 EDN: ZSSEGP
30. Канаев И.А., Дряева Э.Д. Искусственный интеллект: перспективы возникновения сознания // Вопросы философии 2024 Т. 11. С. 38-50. DOI: 10.21146/0042-8744-2024-11-38-50 EDN: CWEFRB
Выпуск
Другие статьи выпуска
Актуальность исследования обусловлена необходимостью выявления факторов, определяющих роль образования и науки в обеспечении социально-экономического развития и конкурентоспособности российских регионов. Университеты и научные организации выступают ключевыми элементами региональных инновационных систем, а эффективность их взаимодействия напрямую связана с устойчивостью и динамикой территориального развития. Цель статьи состоит в эмпирической оценке вклада образовательных и научных характеристик регионов России в формирование индексов научно-технологического развития (НТР), социально-экономического положения (СЭР) и конкурентоспособности (AV RCI). Эмпирическая база включает данные по 85 субъектам Российской Федерации. Для анализа использованы методы корреляционного и многофакторного регрессионного анализа. Результаты исследования показали, что устойчивое влияние на региональное развитие оказывают кадровые и институциональные параметры научной сферы: доля занятых в исследованиях и разработках, участие молодых исследователей, интеграция выпускников в научные организации и охват населения непрерывным обучением. Образовательные показатели, прежде всего доля студентов STEM-направлений в вузах и системе среднего профессионального образования, формируют фундамент для трансформации человеческого капитала в научно-технологические и конкурентные преимущества. Объединённые модели подтвердили наличие синергетического эффекта «образование + наука», при котором научный блок демонстрирует наибольшую объяснительную силу по всем трём целевым индексам. Практическая значимость исследования заключается в том, что его результаты могут быть использованы при разработке образовательной и научной политики, направленной на развитие региональных университетов, расширение STEM-программ и формирование кадрового потенциала науки как основы долгосрочной конкурентоспособности регионов.
Генеративный искусственный интеллект (ГенИИ) представляет собой серьёзный вызов для науки и образования. С целью понимания особенностей его восприятия нами проведено прикладное социологическое исследование среди тех, кто только начинает свои шаги в науке, - российских аспирантов. В статье анализируются данные опроса среди обучающихся по программам подготовки научных и научно-педагогических кадров в аспирантуре Национального исследовательского Мордовского государственного университета им. Н. П. Огарёва. Всего на момент проведения исследования в вузе обучались 566 аспирантов, из которых в опросе приняли участие 409 человек. Как показывают полученные данные, использование ГенИИ не оказывает значимого влияния на публикационную активность аспирантов; в то же время выявлено, что аспиранты, имеющие опыт использования ГенИИ и других цифровых инструментов, более лояльно относятся к неэтичным практикам при подготовке публикаций. Установлено, что опыт эмпирического использования ГенИИ аспирантами становится фактором, детерминирующим запрос на нормативное регулирование академическим сообществом применения цифровых инструментов в публикационной деятельности, но чёткая позиция о правилах и критериях допустимого отсутствует. Результаты исследования могут быть полезны при институционализации практик применения ГенИИ в публикационной деятельности работников и аспирантов вузов и научных организаций, а также демонстрируют необходимость оперативного обучения всех членов академического сообщества этичным практикам работы с ГенИИ.
Перед передовыми компаниями стоят актуальные задачи обеспечения стратегической устойчивости и инновационного развития в условиях неопределённости и нарастающей сложности. Наблюдается переход от клиентоцентричности к человекоцентричности и от управления человеческими ресурсами к развитию потенциала человека и команд. В этой связи особую актуальность приобретает подготовка и профессиональное развитие специалистов по управлению, обладающих компетенциями в области проектирования и реализации проектов и программ развития/трансформации организаций. Статья посвящена одному из ключевых механизмов развития потенциала человека и команд - мотивационно-деятельностным программам: их сущности, цели и задачам, принципам организации, архитектуре, целевым результатам, подходам к мониторингу развития и оценки достижений. В основе разработки данных программ лежит обладающая новизной авторская методология развития потенциала человека. Архитектура программ включает три трека: проектирования и реализации развития/трансформации (анализ ситуации, проблематизация, стратегирование, разработка проектного решения, организационное проектирование, прототипирование и пилотирование, демонстрация результатов и оценка достижений, рефлексия, подготовка к внедрению); профессионального развития (развитие компетенций, ликвидация дефицитов и т. д.), а также поддержки и сопровождения (трекинг, взаимообучение и поддержка, клубы и сообщества и пр.). Показан опыт реализации мотивационно-деятельностных программ в высших учебных заведениях на примере магистратуры, но авторы имеют значительный опыт реализации и в рамках программ дополнительного профессионального образования. Апробация программ показала эффективность деятельностного подхода к подготовке и развитию специалистов по управлению. Материалы статьи могут быть полезны разработчикам образовательных программ, стремящихся наполнить их модулями практической деятельности обучающихся в контексте актуальных векторов развития экономики и стратегического роста организаций, регионов.
В российском контексте интеграция науки, образования и производственной сферы является одной из стратегических задач государства. В настоящее время предприняты инициативы по достижению такой интеграции на уровне аспирантуры путём создания новых форматов подготовки аспирантов (например, пилотный проект «производственная аспирантура»). Однако для формирования обоснованных управленческих решений в этом направлении требуются данные об образовательном опыте обучающихся, сочетающих обучение в аспирантуре с профессиональной деятельностью в индустриальном секторе. В настоящей работе на основе данных всероссийского социологического опроса выпускников аспирантур (N=1530) авторы попытались ответить на три вопроса. Какова специфика образовательного опыта аспирантов, совмещающих обучение с работой на предприятиях реального сектора экономики? Предоставляют ли частные компании поддержку своим сотрудникам, обучающимся в аспирантуре? Как такая поддержка влияет на их образовательный опыт? Результаты показывают, что 26% аспирантов совмещают обучение с работой в индустрии, причём их мотивы поступления в аспирантуру часто связаны с карьерным ростом и исследовательским интересом в сфере наукоёмких производств. Аспиранты из индустриального сектора чаще сталкиваются с академической и социальной изоляцией, реже взаимодействуют с научными руководителями и коллегами, что может создавать препятствия для успешного завершения работы над диссертацией. Ключевыми барьерами на пути к учёной степени для них являются потеря интереса к теме исследования и сложность совмещения работы с учёбой. Авторы выделяют три формы участия работодателей в аспирантской подготовке: (1) контроль со стороны работодателя, (2) интеграцию диссертации в рабочие задачи, (3) интерес и поддержку со стороны работодателя. Наиболее эффективной оказывается последняя, включающая материальную и организационную помощь, что повышает шансы на защиту и положительно влияет на карьерные перспективы аспирантов. Исследование подчёркивает необходимость адаптации аспирантских программ к потребностям индустриального сектора, включая гибкие форматы обучения, совместное руководство диссертациями и акцент на практико-ориентированные исследования.
Недостаточное финансовое обеспечение аспирантов является важным препятствием к повышению количества защит в срок. Многие страны и университеты, стремясь повысить результативность своих аспирантских программ, используют практики дополнительного финансирования аспирантов, выделяющегося на конкурсной основе тем обучающимся, которые имеют наиболее высокие шансы защитить в срок качественные диссертационные работы. Однако на данный момент недостаточно эмпирических исследований, которые бы в полной мере оценивали эффективность и последствия такой финансовой поддержки для аспирантов. В данной статье на основе анализа данных онлайн-опроса российских аспирантов (N = 231) мы изучаем особенности опыта аспирантов, полученного в ходе подачи заявок на дополнительное финансирование и его (не)получения, мнения аспирантов о последствиях дополнительного финансирования, а также препятствия к получению такого финансирования. В результате анализа данных было обнаружено, что дополнительное финансирование играет большую роль для аспирантов младше 30 лет, проживающих в общежитии и обучающихся на математических и естественнонаучных направлениях подготовки. Большинство аспирантов низко оценивают способность дополнительного финансирования решить их финансовые проблемы и позволить отказаться от поиска дополнительного заработка. Однако аспирантами высоко оценивается роль победы в конкурсном отборе на получение финансирования в повышении интеграции аспиранта в академическое сообщество и их уверенности в способности защитить диссертацию в срок. По сравнению с грантами и денежными выплатами, трудоустройство аспирантов взаимосвязано с более высокой интеграцией в академическое сообщество, повышенной уверенностью в успешной защите диссертации, а также в более высоких оценках своего финансового благополучия и возможности сконцентрироваться на диссертации. Основными препятствиями к подаче и получению дополнительного финансирования являются недостаточный размер поддержки, низкая вероятность её получения, а также недостаточность своевременной информации о возможностях получения дополнительного финансирования. В заключении статьи обсуждаются перспективы дальнейших исследований и возможности для улучшения мер финансовой поддержки аспирантов, выявленные на основе результатов данной работы.
Статья посвящена анализу влияния образовательных форматов и технологий искусственного интеллекта на психологическое благополучие студентов. Рассматриваются особенности очного, онлайн- и гибридного обучения, а также их связь с динамикой тревожности и депрессивных тенденций, со стратегиями совладания со стрессом и рисками эмоционального выгорания. Помимо различий, связанных с режимом обучения, фактором психологического благополучия является всё более активная интеграция ИИ-технологий в систему высшего образования, затрагивающая не только организационные аспекты, но и структуру взаимодействия участников образовательного процесса, влияющая на субъективное ощущение устойчивости и удовлетворённости обучением. В данном контексте обсуждается вопрос о том, может ли искусственный интеллект выступать посредником в снижении эмоционального напряжения, поддерживая процессы рефлексии и саморегуляции, или его широкое применение сформирует новые источники стрессогенности, включая усиление неравенства и неопределённости роли обучающегося. Сформулирована новая парадигма «креатив-партнёрства» между студентом, преподавателем и ИИ-агентом как особого типа образовательной связи. В качестве методологической базы используются три опорных линии: смыслометрия, мультисубъектность и алгебра рефлексивных высказываний. В качестве ориентира отдельно рассматривается концепт коммуникативного искусственного интеллекта (КомИИ). Показано, что включение креатив-партнёрства с ИИ в образовательный процесс выходит за рамки его инструментального применения и открывает возможности для развития самопонимания и рефлексии у студентов, создавая тем самым потенциальную основу «четвёртого формата» образования, ориентированного на поддержку психологической устойчивости. В статье приводятся основные положения предложенной модели, обозначаются перспективы её эмпирической проверки, а также вопросы, связанные с этическими и педагогическими следствиями интеграции ИИ в образовательный процесс. Намечаются дальнейшие исследования, направленные на уточнение условий, при которых использование ИИ может способствовать поддержанию психологического благополучия студентов.
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2026 год.
Издательство
- Издательство
- МОСКОВСКИЙ ПОЛИТЕХ
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 107023, г Москва, р-н Соколиная Гора, ул Большая Семёновская, д 38
- Юр. адрес
- 107023, г Москва, р-н Соколиная Гора, ул Большая Семёновская, д 38
- ФИО
- Миклушевский Владимир Владимирович (РЕКТОР)