Статья: ПЕРЕСБОРКА СУБЪЕКТА И СУБЪЕКТНАЯ МЕМБРАНА: ФИЛОСОФСКОЕ ОСМЫСЛЕНИЕ ОБРАЗОВАНИЯ В ЭПОХУ НЕЙРОСЕТЕЙ (2025)

Представленная статья посвящена исследованию влияния искусственного интеллекта (ИИ) на сферу образования. Мы предлагаем концепт «коммуникативный искусственный интеллект» (КомИИ) для более точного описания новой реальности в образовании, где ИИ становится не просто инструментом, а активным участником коммуникации. В статье рассматриваются академические дискуссии об ИИ как социальном акторе, предлагается теоретическая рамка коммуникативного конструктивизма для интерпретации КомИИ, обсуждаются аргументы в пользу введения нового понятия и предлагаются ключевые вопросы для дальнейших исследований в этой области. Особое внимание уделяется трансформации оценивания и рефлексивных практик, а также ценностным аспектам взаимодействия человека и ИИ в образовательном процессе. Активное и масштабное развитие коммуникативного искусственного интеллекта приводит к необходимости выделения специфической предметной области исследований в образовании.

Выпускная квалификационная работа (ВКР) является важнейшим этапом обучения в вузе и своеобразным итогом, демонстрирующим качество освоения обучающимися образовательной программы. Однако, учитывая распространение случаев неправомерного использования нейросетей и чат-ботов в процессе написания дипломных проектов, встаёт вопрос об объективности и целесообразности использования данной формы итогового контроля. Для принятия взвешенных решений в данной области необходим анализ мнения основных участников образовательного процесса. Несмотря на многочисленные опросы студентов относительно использования искусственного интеллекта в учебном процессе, практически отсутствуют работы, направленные на выявление практики его использования в научно-исследовательской деятельности. Данная статья призвана восполнить существующий пробел. Целью исследования является выявление отношения студентов Казанского федерального университета к процессу подготовки выпускной квалификационной работы в условиях распространения искусственного интеллекта. Результаты интерпретации опроса позволяют авторам отметить положительную тенденцию во взаимодействии студентов с научным руководителем по сравнению с аналогичными опросами, проведёнными ранее. Очевидным вызовом системе вузовского образования оказалось критическое отношение студентов к системе «Антиплагиат» и склонность к позитивному восприятию роли искусственного интеллекта (ИИ) в реализации дипломного проекта (лишь 10,7% респондентов считают использование ИИ при написании ВКР неэтичным). При этом отмечается прямая связь между использованием ИИ и этическим одобрением его использования. Однако, опираясь на положительные результаты описанной в статье практики организации научно-исследовательской работы (НИР) студентов Казанского федерального университета (КФУ), авторы прогнозируют улучшение ситуации в рамках введения на старших курсах бакалавриата лекционных курсов и практических занятий по НИР, а также защит проектов и предзащит ВКР. Авторы приходят к выводу, что прирост качества подготовки выпускника университета возможен при реализации комплексного дифференцированного подхода к организации НИР, а также дальнейшей разработки этических норм научной деятельности студента вуза.

Целью данной статьи является ответ на следующие исследовательские вопросы: 1) правомерно ли использование обучающих материалов, созданных с использованием ИИ, в образовательной практике? 2) можно ли использовать обучающие материалы, разработанные с использованием ИИ, в коммерческих целях? 3) можно ли защитить свои авторские права на обучающие материалы, созданные с помощью ИИ? Авторы статьи проводят сравнительно-сопоставительный анализ научной литературы в области образования и юриспруденции, нормативно-правовых актов, судебной практики в России и за рубежом, и последовательно отвечают на три обозначенных выше вопроса современного педагога при разработке обучающих материалов. В заключение приводятся некоторые базовые принципы, которых сегодня следует придерживаться при проектировании обучающих материалов с применением технологий искусственного интеллекта.

Статья рассматривает базовые характеристики социально-институциональной парадигмы исследования общения в социальной философии и ставит вопрос о её значении для социальной аналитики высшего образования в эпоху искусственного интеллекта (ИИ). Обращение к проблеме общения обосновывается тем, что образование в существенной степени определяется общением между преподавателями и студентами, хотя и не сводится к нему. Отправной точкой рассуждения является понимание общения как многоуровневого социального феномена, адекватная философская рефлексия которого предполагает обращение к трём исследовательским парадигмам: информационно-инструментальной, экзистенциально-феноменологической, социально-институциональной. Авторы приводят аргументы в пользу выделения социально-институциональной парадигмы общения как наиболее перспективной для социальной аналитики проблем высшего образования, поскольку здесь в центре внимания находится трансформация общественных отношений в стенах высшей школы. После краткой характеристики социально-институциональной парадигмы в философии авторы рассматривают наиболее перспективные направления и повороты в современной социальной науке, которые раскрывают её положения: развитие микросоциологии и социологии эмоций в направлении анализа общественных структур и отношений (Р. Коллинз, Дж. Барбалет), институциональную этнографию (Д. Смит) и философско-антропологическое переосмысление наследия К. Маркса (Д. Гребер, П. Вирно). В рамках каждой из названных концепций формулируются исследовательские вопросы о высшем образовании в эпоху ИИ. Данные вопросы являются основанием для социальной аналитики высшего образования, которая не сводится ни к технооптимистической, ни к технопессимистической позиции.

Современный этап интеграции технологий искусственного интеллекта (ИИ) в образование характеризуется постепенным переходом к триаде «педагог - обучающийся - искусственный интеллект». Искусственный интеллект постепенно начинает брать на себя многие функции, ранее ассоциируемые с педагогом, и этим привносит изменения в традиционный процесс обучения, переводя его на новый, более сложный по степени решения когнитивных задач уровень. В свою очередь, это создаёт перед учителями и преподавателями потребность в решении новых дидактических задач, что требует пересмотра некоторых функций педагога и требований к его компетенции в области ИИ. Цель исследования - разработать структуру и содержание компетенции педагога в области искусственного интеллекта и определить, какими из структурных компонентов данного вида компетенции преподаватели высшей школы владеют на современном этапе. На основе анализа научной литературы были предложены следующие структурные компоненты компетенции педагога в области ИИ: 1) мотивационно-целевой; 2) нормативный правовой; 3) информационная безопасность; 4) этический; 5) промпт-инжиниринг; 6) обучение и контроль; 7) управление учебным процессом; 8) профессиональное развитие. В рамках эмпирической составляющей исследования было проведено онлайн-анкетирование на предмет определения структурных компонентов компетенции в области ИИ преподавателей высшей школы, которыми владеют педагоги. Респондентами выступили 219 преподавателей профильных дисциплин из 17 вузов РФ. Результаты исследования показали, что среди содержательных компонентов компетенции в области ИИ в бóльшей степени преподаватели владеют такими аспектами, как обучение и контроль = 3,35-3,71, Мо = 4), информационная безопасность = 3,56-3,88, Мо = 4), управление учебным процессом = 3,41-3,84, Мо = 4). Наибольшие сложности у педагогов на современном этапе вызывают нормативный правовой компонент = 3,35-3,47, Мо = 3) и промпт-инжиниринг = 2,97-3,21, Мо = 3). Предлагаемые в данной работе структура и содержание компетенции педагога в области ИИ носят рекомендательный и рамочный характер. На их основе в зависимости от специфики предметной области и наличия технических решений ИИ можно разрабатывать содержание компетенции в области использования ИИ педагогами конкретных учебных дисциплин или специальностей.

В статье представлены результаты обобщения и систематизации научно-практической информации об основных направлениях внедрения отечественным научно-педагогическим сообществом инструментов генеративного искусственного интеллекта (ГенИИ) в образовательный процесс высшей школы и сопровождающих его проблемах. Технологический прорыв в области машинного обучения значительно расширил сферы применения искусственного интеллекта и обусловил необходимость аргументированной оценки потенциала его технологий для наиболее целесообразной их интеграции в образовательный процесс высшей школы, а также поиска оптимальных и безопасных способов взаимодействия с ними педагогов и студентов. Исследование построено на основе аналитического обзора отечественных публикаций, посвящённых теоретическим и прикладным проблемам внедрения инструментов генеративного искусственного интеллекта в вузах страны. Проанализированы 270 статей, изданных в период с 2020 по 2024 гг. и включённых в Перечень рецензируемых научных изданий, утверждённый Высшей аттестационной комиссией (ВАК). Применены методы качественного и количественного контент-анализа, контекстологического анализа и аналитической группировки, а также математические методы. Анализ публикаций показал, что отечественные авторы ориентированы преимущественно на обобщение опыта применения ГенИИ в образовательном процессе в масштабах конкретной учебной дисциплины, образовательной программы или отдельного направления деятельности вуза. Высокая исследовательская активность проявляется в отношении проблем, связанных с оценкой возможностей ГенИИ и отдельных его инструментов в преподавании дисциплин. При этом учёных в первую очередь интересуют такие их функции, как персонификация образовательного процесса, оценка образовательных результатов, проектирование учебных курсов и отдельных занятий. Особое внимание исследователями уделяется оценке степени распространённости инструментов ГенИИ в образовательной практике, а также теоретическому и эмпирическому обоснованию комплекса психологических, организационных и педагогических условий, обеспечивающих успешную интеграцию ГенИИ в образовательный процесс. Наиболее интенсивно внедрение технологий ГенИИ осуществляется в преподавании иностранных языков.

В условиях развития генеративного искусственного интеллекта (ИИ) одним из вопросов, находящихся в авангарде научной дискуссии, является связь новых технологий с образованием и образовательными практиками. Исследовательское поле, посвящённое проблеме, развивается динамично - в особенности в русле пользы и вреда от использования ИИ в образовании студентами. Тем не менее при всём внимании к вопросу существуют отдельные лакуны. Во-первых, исследования слабо ориентированы на эмпирическую, устойчивую проверку гипотез об исследовании ИИ с помощью валидных методов, в особенности для российского контекста. Во-вторых, имеющиеся работы во многом сосредоточены на том, чтобы установить не вызовы, а перспективы развития. Авторы работы считают, что для того, чтобы использование ИИ в образовании стало управляемым, необходимо искать именно вызовы, что и стало основной целью данной работы. Основная задача работы - выведение эмпирических доказательств о том, что такие вызовы существуют, и установление их содержания. Для этого в статье анализируются результаты опроса студентов топовых российских вузов, проведённого авторами в 2025 г. (N=4207). Одним из самых важных выявленных вызовов стало усиление неравенства в образовательном пространстве. Оно наиболее заметно между студентами STEM- и не-STEM-специальностей - мы можем наблюдать совершенно разные рутины использования ИИ. Также заметна существенная неоднородность студентов с различными результатами (GPA) - для имеющих высокую успеваемость ИИ становится инструментом развития, в остальных - наоборот. Данные выводы частично согласуются с обзором зарубежной и отечественной литературы, а также результатами других опросов, при этом вносят вклад в прояснение понимания и содержания вызовов, связанных с усилением образовательного неравенства. В целях преодоления разделения образовательного пространства, вызванного разным уровнем интеграции и использования ИИ, этот шаг может послужить началом формирования соответствующих образовательных стратегий, позволяющих использовать ИИ как инструмент укрепления студента, а не наоборот.