Статья исследует интеграцию прикладного искусственного интеллекта (ИИ) в магистерские программы непрофильных (не технических) направлений, акцентируя внимание на вызовах, трендах и перспективах этого процесса. Актуальность темы обусловлена глобальной профессионализацией ИИ, формированием новых специальностей (AI-тренер, промпт-инженер) и трансформацией рынка труда под влиянием цифровых технологий. Авторы подчёркивают роль магистратуры как ключевого звена в подготовке кадров, способных применять ИИ-инструменты в нетехнических сферах - от медицины до гуманитарных наук. Методология исследования включает контент-анализ вакансий (на платформе hh. ru), выявивший фрагментарный, но разноотраслевой спрос на ИИ-навыки: 24% вакансий сосредоточены в креативных индустриях (маркетинг, дизайн), 20% - в IT, тогда как в медицине и образовании их доля не превышает 3-5%. Формулировки требований в не-IT-сферах остаются размытыми, что указывает на дефицит стандартизации. Обзор 78 российских магистерских программ демонстрирует доминирование профильных направлений, связанных с прикладным ИИ (80% программ), однако отмечается рост междисциплинарных инициатив, таких как ИИ в политологии, философии и медиакоммуникациях (9 социогуманитарных программ). Ключевые вызовы включают техникоцентричность образования (программы преимущественно реализуются в рамках IT-направлений), «имитационное» внедрение, институциональные барьеры доступности. Перспективы связаны с развитием междисциплинарности, усилением роли индустриальных партнёров («Яндекс», «Сбер») и развития у обучающихся «гибридных» навыков. Авторы делают вывод о двойной асинхронности между рынком труда и университетами в вопросах, касающихся навыков прикладного ИИ. Статья вносит вклад в дискуссию о цифровой трансформации образования.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Образование
В последние годы наблюдается процесс «профессионализации» искусственного интеллекта (ИИ), проявляющийся в формировании новых профессиональных ниш, таких как AI-тренер, промпт-инженер, нейроиллюстратор, менеджер ИИ-продуктов и др. [1], а также в развитии специализированного профессионального жаргона (например, «LLM», «промпт», «токен» и др.), кодекса этики в сфере ИИ1, а также этических кодексов использования ИИ в различных сферах (например, на финансовом рынке) и карьерных траекторий в этой сфере. Этот процесс отражает глобальный тренд трансформации рынка труда под влиянием цифровых технологий и требует специального анализа системы высшего образования, особенно в части формирования компетенций выпускников.
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Волкова О.Н., Домбровский Д.А., Иванцова Е.А. Трансформация профессий в эпоху цифровизации // Экономика. Информатика. 2025. Т. 52. № 1. С. 194-202. 10.52575/2687- 0932-2025-52-1-194-202. DOI: 10.52575/2687-0932-2025-52-1-194-202 EDN: RNDNUW
2. Суховская Д.Н. Социальные ожидания магистрантов от обучения в высшей школе // Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология. 2023. № 73. С. 207-227. Х/73/18. DOI: 10.17223/1998863 EDN: QBQLOK
3. Russel S., Norvig P. Artificial intelligence. A modern approach. 4th ed. // Pearson. 2022. : 1-292-40113-3. ISBN: 10
4. Feher B., Tussie C., Giannobile W.V. Applied artificial intelligence in dentistry: emerging data modalities and modeling approaches // Frontiers in artificial intelligence. 2024. Vol. 7. Article no. 1427517. DOI: 10.3389/frai.2024.1427517 EDN: JNTYVW
5. Muralidharan V., Schamroth J., Youssef A., Celi L.A., Daneshjou R. Applied artificial intelligence for global child health: Addressing biases and barriers // PLOS Digit Health. 2024. Vol. 3. No. 8. Article no. e0000583. DOI: 10.1371/journal.pdig.0000583 EDN: BFVWQP
6. Ракитов А.И. Высшее образование и искусственный интеллект: эйфория и алармизм // Высшее образование в России. 2018. Т. 27. № 6. С. 41-49. EDN: USPQDV
7. Резаев А.В., Трегубова Н.Д. Искусственный интеллект как проблема современной социальной аналитики // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология. 2019. Т. 19. № 3. C. 581-586. DOI: 10.22363/2313-2272-2019-19-3-581-586 EDN: WTXICF
8. Цвык В.А., Цвык И.В. Социальные проблемы развития и применения искусственного интеллекта // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология. 2022. Т. 22. № 1. C. 58-69. DOI: 10.22363/2313-2272-2022-22-1-58-69 EDN: YTLNJP
9. Алешковский И.А., Гаспаришвили А.Т., Нарбут Н.П., Крухмалева О.В., Савина Н.Е. Российские студенты о возможностях и ограничениях использования искусственного интеллекта в обучении // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология. 2024. Т. 24. № 2. C. 335-353. DOI: 10.22363/2313-2272-2024-24-2-335-353 EDN: OAUOBU
10. Тихонова Н.В., Ильдуганова Г.М. “Меня пугает то, с какой скоростью развивается искусственный интеллект”: восприятие студентами искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам // Высшее образование в России. 2024. Т. 33. № 4. С. 63-83. DOI: 10.31992/0869-3617-2024-33-4-63-83 EDN: FNUAVR
11. Ананин Д.П., Комаров Р.В., Реморенко И.М. “Когда честно - хорошо, для имитации - плохо”: стратегии использования генеративного искусственного интеллекта в российском вузе // Высшее образование в России. 2025. Т. 34. № 2. С. 31-50. DOI: 10.31992/0869-3617-2025-34-2-31-50 EDN: OBDXTG
12. Елсакова Р.З., Маркусь А.М. Повышение квалификации преподавателей вуза в области искусственного интеллекта: современное состояние // Высшее образование в России. 2024. Т. 33. № 11. С. 73-94. DOI: 10.31992/0869-3617-2024-33-11-73-94 EDN: MZVWHV
13. Сысоев П.В. Искусственный интеллект в образовании: осведомлённость, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 10. С. 9-33. DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33 EDN: TZYTKM
14. Шейнбаум В.С., Никольский В.С. Инженерная деятельность и инженерное мышление в контексте экспансии искусственного интеллекта // Высшее образование в России. 2024. Т. 33. № 6. С. 9-27. DOI: 10.31992/0869-3617-2024-33-6-9-27 EDN: LRFVIO
15. Потемкина Т.В., Авдеева Ю.А., Иванова У.Ю. Взаимодействие с искусственным интеллектом как потенциал программы обучения иностранному языку в аспирантуре // Высшее образование в России. 2023. Т. 33. № 5. С. 67-85. DOI: 10.31992/0869-3617-2024-33-5-67-85 EDN: YGZSRW
16. Рябко Т.В., Гуртов В.А., Степусь И.С. Анализ показателей подготовки кадров для сферы искусственного интеллекта по результатам мониторинга вузов // Высшее образование в России. 2022. Т. 31. № 7. С. 9-24. DOI: 10.31992/0869-3617-2022-31-7-9-24 EDN: LBSFSO
17. Luckin R., George K., Cukurova M. AI for School Teachers. 1st ed. // CRC Press, 2022. 132 p. DOI: 10.1201/9781003193173
18. Hügle M., Omoumi P., van Laar J.M., Boedecker J., Hügle T. Applied machine learning and artificial intelligence in rheumatology// Rheumatology Advances in Practice. 2020. Vol. 4. No. 1. Article no. rkaa005. DOI: 10.1093/rap/rkaa005 EDN: KTMUVC
19. Corea F. Applied Artificial Intelligence: Where AI Can Be Used In Business // Springer Cham, 2019. 41 p. DOI: 10.1007/978-3-319-77252-3
20. Dodero J.M. Artificial intelligence masters’ programs - An analysis of curricula building blocks // Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2021. 168 p. DOI: 10.2760/773615
21. Опфер Е.А. Трансформации российской магистратуры // Высшее образование в России. 2021. Т. 30. № 1. С. 36-48. DOI: 10.31992/0869-3617-2021-30-1-36-48 EDN: DGFZVV
22. Рожкова К.В., Рощин С.Ю., Травкин П.В. Российская магистратура: трамплин на рынок труда // Высшее образование в России. 2025. Т. 34. № 5. С. 9-28. DOI: 10.31992/0869-3617-2025-34-5-9-28 EDN: AZUNBG
Выпуск
Другие статьи выпуска
В статье рассматривается проблема недостаточной репрезентативности существующих рейтингов вузов в части оценки их вклада в подготовку управленческих кадров. Целью исследования является повышение прозрачности выстраивания рейтинга вузов за счёт использования классификатора управленческих должностей. Методология исследования основывается на использовании классификатора уровня управленческих должностей, который устанавливает соответствие должностей между различными областями управления. Для работы с большими наборами данных была предложена его автоматизация, опирающаяся на извлечение данных о деятельности организации по её названию из открытых источников в сети Интернет. Для достижения цели исследования были собраны данные о карьерных путях выпускников 15 вузов, которые входят в рейтинг RAEX по направлению «Менеджмент», определены уровни управленческих должностей на их карьерном пути. В ходе анализа были рассчитаны показатели динамики управленческой карьеры, включая уровни должностей и время их достижения. Результаты позволили подтвердить гипотезу о том, что выпускники различных вузов различных лет имеют различные показатели динамики управленческой карьеры с точки зрения рассматриваемого классификатора управленческих должностей, также выделены три группы вузов, выпускники которых различаются в плане управленческих траекторий: группа «лидеров управленческой карьеры», группа «сильных вузов для управленческой карьеры» и группа «остальных непрофильных для управленческой карьеры вузов». Полученные результаты рассчитаны на применение при исследовании возможностей определения карьерной составляющей рейтинга вузов.
Потребность в развитии эмоционального интеллекта обусловлена повышением требований общества к качеству подготовки будущих педагогов, спецификой профессионально-педагогического общения и взаимодействия. Проблематика исследования связана с тем, что несмотря на большое количество научных работ, посвящённых эмоциональному интеллекту, развитие его у педагогов остаётся малоизученным и требует дальнейших исследований. Целью статьи является разработка стратегии развития эмоционального интеллекта у обучающихся педагогических вузов. В методологическом плане исследование опирается на субъектно-деятельностный и системный подходы; представление о единстве познавательной и аффективной сфер личности; отечественные и зарубежные теории и концепции, которые освещают разнообразные подходы к пониманию сущности эмоционального интеллекта, структуры и возможностей его измерения и развития. Для достижения цели были выбраны следующие методы исследования: теоретические (теоретико-методологический анализ, синтез, обобщение теоретических подходов к раскрытию сущности эмоционального интеллекта будущего педагога, сравнение психолого-педагогических исследований, реального состояния исследуемой проблемы с целью установления уровня её теоретического и практического решения); эмпирические (диагностика, педагогический эксперимент для подтверждения эффективности предложенной стратегии развития эмоционального интеллекта будущих педагогов). Эмпирическая база исследования составила 140 студентов институтов ФГАОУ ВО «КФУ им. В. И. Вернадского», уровня подготовки бакалавриат. В статье представлена стратегия развития эмоционального интеллекта будущих педагогов включающая мотивационно-ценностный, когнитивный и деятельностно-рефлексивный этапы и предполагающая создание эмоциональной окрашенной образовательной среды, обогащение дисциплин психолого-педагогического цикла темами, связанными с изучением эмоционального интеллекта. Разработана и экспериментально апробирована факультативная дисциплина «Практикум по развитию эмоционального интеллекта». Разработанная стратегия может быть реализована для совершенствования практики подготовки будущих педагогов с целью развития у них эмоционального интеллекта.
В условиях нарастающей цифровизации образовательной среды номофобия (страх остаться без доступа к мобильному устройству) приобретает всё бóльшую актуальность как психологическая проблема студенческой молодёжи. Целью настоящего исследования являлось изучение взаимосвязей номофобии с прокрастинацией, академической мотивацией, личностными чертами, синдромом упущенных возможностей (FOMO) и склонностью к думскроллингу, а также адаптация русскоязычной версии опросника номофобии (Nomophobia Questionnaire, NMP-Q). В исследовании принял участие 621 российский студент (49% юношей и 51% девушек) в возрасте от 16 до 29 лет (M = 20,3; SD = 1,47). В ходе онлайн-опроса использовались следующие методики: опросник номофобии (NMP-Q), шкала думскроллинга, опросник FOMO, краткий пятифакторный опросник личности (TIPI), шкала студенческой прокрастинации и шкалы академической мотивации. Психометрический анализ показал, что русскоязычная версия NMP-Q сохраняет четырёхфакторную структуру оригинала (дискомфорт из-за отсутствия информации, страх остаться без связи с другими, страх остаться без связи с близкими, страх пропустить новости), обладает высокой внутренней согласованностью (α Кронбаха и ω Макдональда > 0,76) и хорошей конвергентной валидностью. Были выявлены значимые положительные корреляции номофобии со склонностью к думскроллингу, FOMO, прокрастинацией, а также с внешней и амотивацией в учебной деятельности. Номофобия ассоциировалась с повышенным нейротизмом, сниженными добросовестностью и открытостью опыту. Особого внимания заслуживает установленная связь между номофобией и академической мотивацией: тревога из-за потери связи усиливает время использования гаджетов, но сопровождается снижением познавательной мотивации и усилением внешних форм мотивации. Полученные результаты позволяют рассматривать номофобию как маркер более широкой дезорганизации саморегуляции, мотивационных процессов и эмоциональной стабильности студентов в условиях цифровой зависимости.
Статья посвящена анализу практики студенческой оценки преподавания (СОП) в российских университетах - одного из ключевых инструментов обратной связи в системе высшего образования. Авторы исследовали документы 694 университетов, выявляя наличие СОП, её цели и особенности реализации. Результаты показали, что только в 13% университетов СОП действительно применяется для оценки конкретных преподавателей. При этом в большинстве случаев она используется в результирующих целях - для принятия кадровых решений (36 вузов), тогда как формирующие цели - улучшение преподавательской практики - преследуются лишь в 16 вузах. В 35 случаях цели СОП определить не удалось. Статья также описывает типологию анкет СОП и устанавливает связь между их структурой и декларируемыми целями. Авторы приходят к выводу, что в России СОП носит формальный характер и редко используется как полноценный инструмент управления качеством образования. Причинами этого могут быть институциональный изоморфизм, акцент на внешний контроль и недостаток внимания к студенческой обратной связи как ресурсу развития. Работа поднимает вопрос о необходимости переосмысления роли СОП в управлении российскими университетами.
В условиях стремительной цифровизации высшего образования и широкого внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) актуализируется проблема трансформации субъектной позиции студентов. Актуальность исследования обусловлена необходимостью осмысления не только технических, но и социально-гуманитарных последствий использования ИИ, в частности его влияния на личностное и профессиональное становление обучающихся. Цель работы - выявить и проанализировать вызовы, связанные с внедрением ИИ в образовательную среду вузов, с позиций субъектно-ориентированного подхода, а также определить направления развития субъектности студентов в условиях ИИ-медиированной образовательной среды. Научная новизна заключается в анализе влияния технологий ИИ на трансформацию субъектной позиции студентов в условиях цифровизации высшего образования, с акцентом на изменение их роли от пассивных потребителей знаний к активным соавторам образовательного процесса, выявлении концептуальных положений для переосмысления субъектной позиции в условиях ИИ-медиированной образовательной среды, которые могут быть использованы как методологическая основа субъектно-ориентированного похода в образовательной деятельности студентов для дальнейших эмпирических исследований и проектирования образовательных программ. Методологическая база исследования включает интеграцию субъектно-ориентированного и системно-деятельностного подходов. В исследовании использованы методы анкетирования (188 курсантов вузов ФСИН России) и контент-анализа, что позволило оценить уровень субъектности и восприятие ИИ среди обучающихся. Основные результаты показали, что ИИ оказывает амбивалентное влияние: способствует развитию критического мышления и самостоятельности при осознанном использовании, но может снижать ответственность и рефлексивность при чрезмерной зависимости от алгоритмов. Выявлены корреляции между активностью студентов, их критическим мышлением и ответственностью за использование ИИ. Выводы подчёркивают необходимость педагогического сопровождения, направленного на баланс между технологическими инновациями и сохранением субъектности студентов. Важным условием является развитие цифровой культуры и поддержание живого диалога в образовательном процессе. Работа вносит вклад в дискуссию о роли ИИ в образовании, предлагая пути его интеграции без ущерба для личностного развития обучающихся.
По мере того как ИИ становится неотъемлемой частью образования и будущего рынка труда, важно понимать, как студенты воспринимают и используют его. В этом исследовании рассматривается проблема отношения российских студентов вузов к ИИ и изучается связь между их установками и реальными навыками эффективного использования ИИ. Для оценки представлений студентов об ИИ использован специально разработанный опросник, охватывающий четыре аспекта: интерес к ИИ, субъективный опыт использования ИИ, восприятие ценности ИИ в будущем и риски, связанные с ИИ. Навыки использования ИИ измерялись с помощью практического задания - создания эффективного запроса для большой языковой модели в рамках решения аутентичной рабочей задачи. Результаты показали, что многим студентам было трудно составлять такие запросы. Те, кто считал себя более опытным в использовании ИИ, показали лишь немногим лучшие результаты (r = 0,20), как и студенты с более выраженным интересом к ИИ (r = 0,12). Однако в целом связь между установками и реальными навыками была слабой. Студенты, рассматривающие ИИ как риск, давали более низкую его оценку как ценности для будущего (r = -0,09), но это не влияло на их интерес к ИИ или ощущение собственного опыта. В конечном итоге, несмотря на высокий интерес студентов к ИИ, их умение эффективно использовать его остаётся ограниченным.
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)