Статья посвящена изучению стратегий, которые преподаватели российских вузов используют для поддержания своего профессионального статуса в условиях активного внедрения технологий искусственного интеллекта, в частности, больших языковых моделей. Цель работы - выявить и реконструировать ключевые стратегии символической защиты и репозиционирования профессии преподавателя высшей школы в контексте российского высшего образования. Методология исследования основана на драматургическом подходе И. Гофмана, анализирующем передний план (публичную самопрезентацию) и задний план (скрытые практики). Исследование носит комплексный качественный характер и включает контент-анализ 47 открытых подкастов и видеоматериалов и 24 полуструктурированных интервью с преподавателями вузов. Анализ показывает, что границы между передним и задним планами профессии преподавателей проницаемы и условны. Публичные нарративы отличаются большей контрастностью в описании ИИ и абстрактностью рассуждений. «Закулисные» практики скорее показывают конкретные сценарии использования ИИ в преподавании, исследованиях и административной работе, а также значительные расхождения в том, что преподаватели считают «рутинной», а что «творческой» и «содержательной» когнитивной работой. Выделены три основные стратегии защиты профессии («развенчание мифов» об ИИ, риторика интенсификации труда и апелляция к ценности человеческого взаимодействия) и три стратегии репозиционирования (преподаватель как наставник-психолог, проводник в мир ИИ или специалист с ИИ-ассистентом). Эти стратегии защиты и репозиционирования профессии могут пересекаться в разных конфигурациях, по-разному накладываться на отношение преподавателей к ИИ. Отмечается, что в российском контексте преподаватели, в отличие от зарубежных коллег, редко апеллируют к групповой солидарности для символической защиты профессии.
В условиях активного развития генеративного искусственного интеллекта (ГенИИ) промпт-инжиниринг становится ключевой компетенцией для эффективного взаимодействия с большими языковыми моделями в образовательном контексте. Однако отсутствие единого понимания сущности, структуры и инструментов оценивания этой компетенции затрудняет его интеграцию в образовательный процесс. Цель исследования заключается в том, чтобы систематизировать знания о промпт-инжиниринге как о ключевой компетенции в образовании, определить его особенности и подходы к оцениванию. В работе проведён скопинговый обзор (scoping review) более 60 источников, включая рецензируемые научные статьи, материалы международных конференций, документацию технологических компаний и т. д. Поиск осуществлялся в базах данных Google Scholar, ERIC, КиберЛенинка и др. за период 2020-2025 гг. В результате исследования было выявлено, что промпт-инжиниринг является междисциплинарной компетенцией, интегрирующей знания, умения и установки для эффективного взаимодействия с ГенИИ. В работе описаны техники промпт-инжиниринга (Zero-shot, few-shot, Chain-of-Thought, Tree-of-Thought, ReAct, Self-Consistency и др.) и систематизированы по двум осям: по уровню предварительной информации и по способу логического построения промпта. Проанализирована эволюция промпт-инжиниринга на основе зарубежных и российских исследований и практик. Предложена операциональная модель компетенции, основанная на таксономии Блума - Андерсона, с разбивкой по шести когнитивным уровням (запоминание, понимание, применение, анализ, оценка и создание) и трём измерениям (знания, умения, установки).
Смыслы и цели массового образования заключены в передаче педагогически адаптированного социального опыта от учителя к ученику. Подобное образование имеет характер передачи и потому монологично; это отражает представление о человеке как о «чистом листе». Однако опыт и знания невозможно передать напрямую; они формируются изнутри. Передача обезличенной информации в готовом виде не учитывает личностные особенности, смыслы и цели самого ученика, который не участвует в создании знания. Такой подход ведёт к подготовке специалиста, склонного к подражанию, что способствует ускорению исторического процесса, приводит к атомизации личности и усилению агрессии. Искусственный интеллект, выполняя для человека всё большее количество его функций, экономит его время и облегчает профессиональные и личностные действия, содействуя передаче информации, которую многие могут понимать как синоним знания. Может ли искусственный интеллект не только выполнять роль генератора решений по запросам ученика, но и способствовать выявлению, раскрытию и реализации его потенциала? Иными словами, может ли он поддерживать студента в субъектно-субъектном взаимодействии с другими студентами и преподавателями в рамках диалогичного образования? Монологичное образование и искусственный интеллект имеют одну схожую важную черту - отсутствие внутренней потенции к созиданию. Мы полагаем, что искусственный интеллект не может быть субъектом по причине отсутствия границ, поскольку в диалоге всегда рождаются новые смыслы, исходя из самости субъектов. У искусственного интеллекта нет внутреннего пространства смыслов, которое является базовым условием для диалога. Искусственный интеллект доводит монологическое образование одновременно до совершенства и абсурда. Он облегчает жизнь человека, но делает это за счёт сокращения возможностей для его развития. Образование эвристического типа, диалогичное по своей природе, выступает помощником ученика в его творческой самореализации и развивает качества личности творца, способного к эффективному взаимодействию с искусственным интеллектом.
Одно из ключевых достоинств интеграции технологий искусственного интеллекта (ИИ) в образование заключается в создании на их основе условий для реализации модели персонализированного обучения - системы обучения и развития потенциала личности, при которой обучающийся выступает основным субъектом учебного процесса и в соответствии с индивидуальными способностями, интересами и потребностями осуществляет отбор содержания обучения и выбор методов, приёмов, средств обучения, определяет темп овладения учебным материалом и берёт на себя ответственность за процесс и результат обучения. Вместе с тем готовность обучающихся использовать персонализированную форму обучения будет во многом определять его эффективность. Цель исследования - определить готовность студентов российских вузов к персонализированному обучению посредством инструментов ИИ. На основе анализа научной литературы были предложены смысловые компоненты персонализированного обучения: а) субъектность обучающихся; б) партнёрство; в) доминирование проблемных заданий; г) темп; д) адаптивность и е) обратная связь. Для определения готовности студентов к персонализированному обучению было проведено онлайн-анкетирование. В качестве респондентов выступили 1211 студентов из 38 вузов РФ. Результаты анкетного опроса свидетельствуют о том, что на современном этапе около 50% студентов используют ИИ для решения разных учебных задач. Относительно готовности к персонализированному обучению мнения студентов разделились. Около 45-60% респондентов выразили готовность к такому обучению, 25-30% опрошенных - нейтральное и 5-10% отрицательное отношение по большинству вопросов. Полученные данные свидетельствуют о том, что на текущий момент персонализированное обучение не может быть массовым. Далеко не все студенты российских вузов полностью представляют сущность и потенциал персонализированного обучения, готовы и желают выступать субъектами учебного процесса, несущими полную ответственность за процесс и результат обучения. Персонализированное обучение предъявляет новые требования к педагогам, функция которых заключается в подготовке обучающихся к взаимодействию с ИИ, адекватной оценке своих способностей, формулированию цели обучения, проверке материалов обратной связи от генеративного ИИ, построению индивидуальной траектории обучения, определению темпа обучения, осуществлению отбора содержания, средств и методов обучения, рефлексии своей учебно-познавательной деятельности и т. п.
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.
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.
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.
Настоящее исследование посвящено комплексному анализу научного дискурса, связанного с интеграцией искусственного интеллекта (ИИ) в образовательную среду, в период с 2015 по 2025 годы. Актуальность работы обусловлена стремительным проникновением технологий ИИ в образовательное пространство, что требует систематизации знаний о динамике исследовательских трендов, методологических подходах и концептуальных сдвигах. Научная новизна заключается в применении комбинированной методологии, объединяющей библиометрический анализ, латентное размещение Дирихле (LDA) для тематического моделирования и статистические методы, что позволило выявить структурные особенности дискурса и его эволюцию. На основе анализа 362 статей из базы данных Lens выделено 21 тематическое направление, отражающее ключевые исследовательские фокусы: от внедрения ИИ в школьное образование (K-12) до этических вызовов и антропоцентрических моделей. Результаты демонстрируют экспоненциальный рост публикационной активности с доминированием технологических исследований, при этом отмечается недостаточная репрезентация социогуманитарных дисциплин. Географический анализ выявил лидерство США, Великобритании и Китая, что подчёркивает региональную асимметрию в изучении проблемной топики «ИИ в образовании». Важным выводом является смена парадигмы восприятия ИИ: от автономных агентов к инструментам, дополняющим человеческие ресурсы, с акцентом на роль педагога и селективное применение технологий. Установлено, что перспективные направления смещаются в сторону анализа антропоцентрических моделей, персонализации обучения и этических аспектов генеративных языковых моделей. Исследование вносит вклад в понимание структурных изменений научного дискурса «ИИ в образовании» и в создание единого логического контура проблем-вызовов современного образования, обусловленного ролью и перспективами систем ИИ в образовании.
Статья исследует функции, возможности и ограничения цифровых аватаров как медиаторов образовательного взаимодействия и формулирует условия их успешной интеграции в учебные практики. Под цифровым аватаром в исследовании понимается визуальный виртуальный агент, выступающий в роли представителя человека или искусственного интеллекта, способный к коммуникации и взаимодействию в цифровой образовательной среде. Работа опирается на социотехнический подход и рассматривает цифровой аватар не только как технологическое решение, но и как нового актора образовательного взаимодействия. На основе тематического обзора литературы (2020-2025 гг.), анализа кейсов EdTech-компаний и рефлексивного эксперимента автора выявлены ключевые функции и ограничения использования цифровых аватаров в образовании и предложена четырёхуровневая модель, объединяющая техническое, психолого-педагогическое, социокультурное и этическое измерения медиативной роли аватаров. Полученные результаты раскрывают сложный социотехнический характер цифровых аватаров, педагогический потенциал и социальные вызовы их внедрения в образовательную деятельность. Исследование демонстрирует потенциал использования цифровых аватаров для повышения краткосрочной вовлечённости и мотивации учащихся, облегчения мультиязычной передачи контента и сокращения времени на подготовку видеоуроков. Делается вывод, что аватар следует рассматривать не как замену педагогу, а как мощный вспомогательный инструмент, дополняющий и расширяющий его возможности, а эффективность его внедрения напрямую зависит от готовности образовательной системы к изменениям: от разработки продуманных стратегий и подготовки педагогических кадров до создания чётких этических рамок. В заключении сформулирован ряд принципов создания и внедрения цифровых аватаров как медиаторов образовательного взаимодействия и предложены ключевые направления для дальнейших научных и практических исследований.
С каждым днём технологии искусственного интеллекта (ИИ) всё больше интегрируются в процесс обучения студентов российских вузов. Высокий уровень качества обратной связи от ИИ-инструментов приводит к распространению среди обучающихся ИИ-плагиата - несанкционированного заимствования материалов генеративного ИИ. Целью работы выступает: а) выделение аспектов, определяющих понимание студентами вопросов соблюдения авторской этики и проблемы плагиата при взаимодействии с генеративным ИИ; б) разработка анкеты с целью определения понимания студентами вопросов соблюдения авторской этики и проблемы ИИ-плагиата; в) проведение онлайн-анкетирования студентов вузов, анализ и обсуждение полученных результатов. В работе выделяется пять аспектов, определяющих понимание студентами вопросов соблюдения авторской этики и проблемы ИИ-плагиата при выполнении учебных заданий и подготовке исследовательских текстов: а) общее понимание студентами вопросов соблюдения авторской этики и проблемы плагиата в академической среде; б) опыт учебного взаимодействия студентов с ИИ-инструментами; в) понимание студентами проблемы ИИ-плагиата и отношение к заимствованию материалов генеративного ИИ; г) действия преподавателя по предупреждению ИИ-плагиата среди студентов; д) политика образовательной организации относительно соблюдения студентами авторской этики и ИИ-плагиата. Для выявления степени понимания студентами вопросов соблюдения авторской этики и проблемы ИИ-плагиата была разработана онлайн-анкета. В опросе приняли участие 1599 студентов из 29 вузов РФ. Результаты показали, что в целом в российском студенческом сообществе плагиат - это широко распространённое социальное явление, многие из видов которого воспринимаются молодёжью как норма академического поведения. Несмотря на относительно высокую осведомлённость студентов в области ИИ-технологий, чрезвычайно редкое использование преподавателями профильных дисциплин ИИ-инструментов в учебном процессе обусловливает на настоящий момент низкий уровень распространения ИИ-плагиата в академической среде. При этом необходимо констатировать отсутствие у обучающихся системного понимания, что именно будет считаться ИИ-плагиатом и как они могут «легально» использовать материалы генеративного ИИ. Важное значение, по мнению студентов, для понимания вопросов соблюдения авторской этики и проблемы ИИ-плагиата будут иметь, с одной стороны, действия преподавателей по разъяснению обучающимся правил использования материалов генеративного ИИ, а с другой - наличие в вузах нормативно-правовой основы, регламентирующей сферу и степень использования студентами ИИ в учебном процессе.
- 1
- 2