Искусственный интеллект в высшем образовании: новые возможности и вызовы

• ГАЛУШИНА Полина Сергеевнастарший преподаватель кафедры биотехнологии и пищевых продуктов, ФГБОУ ВО Уральский ГАУsid-polina@yandex.ru
• НЕВЕРОВА Ольга Петровнак.б.н., доцент кафедры биотехнологии и пищевых продуктов, ФГБОУ ВО Уральский ГАУ.opneverova@mail.ru
• РАЖИНА Ева Валерьевнак.б.н., доцент кафедры биотехнологии и пищевых продуктов, ФГБОУ ВО Уральский ГАУeva.mats@mail.ru
• СТЕПАНОВ Алексей Владимировичк.с.-х.н., доцент кафедры биотехнологии и пищевых продуктов, ФГБОУ ВО Уральский ГАУalexeystepanow@mail.ru
• НЕНАХОВ Владислав Вадимовичзаместитель декана по воспитательной работе факультета СПО, ФГБОУ ВО Уральский ГАУnenahov15@gmail.com
• КАНЕВ Прокопий Николаевичпреподаватель кафедры физического воспитания и спорта ФГБОУ ВО Уральский ГАУkanevxok@mail.ru

В статье рассматривается влияние искусственного интеллекта (ИИ) на современное высшее образование в контексте цифровой трансформации. Анализируются ключевые направления интеграции ИИ: персонализация обучения, автоматизация педагогических задач, прогнозная аналитика и развитие исследовательских компетенций студентов. Особое внимание уделяется вызовам, связанным с внедрением интеллектуальных технологий: цифровому неравенству, академической честности, этическим и юридическим вопросам, необходимости повышения цифровой грамотности и адаптации образовательных программ. Подчеркивается необходимость сбалансированного подхода к использованию ИИ, учитывающего как возможности, так и потенциальные риски. Обосновывается роль научного сообщества в разработке стратегий внедрения ИИ-технологии, обеспечивающие инклюзивность, прозрачность и справедливость образовательного процесса.

Ключевые слова: искусственный интеллект, высшее образование, персонализация обучения, академическая честность, цифровая этика

.

С

овременное высшее образование переживает период глубокой трансформации, обусловленной стремительным развитием цифровых технологий. Среди них особое место занимает искусственный интеллект (ИИ), который уже сейчас оказывает существенное влияние на образовательные процессы и обещает изменить их в ближайшем будущем. В данной статье мы рассматриваем основные направления развития ИИ в сфере высшего образования, проанализируем открывающиеся возможности и сравниваем наиболее отдельные вызовы, требующие научного осмысления и практического решения [2,3].

Проникновение ИИ в сфере высшего образования происходит в соответствии с общепринятыми направлениями. Прежде всего, речь идет о персонализации обучения. Традиционная модель, прогнозирующая единый темп и содержание для всех студентов, занимает место адаптивным системам, способным подстраиваться под особенности обучающихся. Такие системы анализа подтверждают данные о про - грессе студента, выявляют пробелы в знаниях и предусматривают персонализированные траектории обучения. Это не только повышает эффективность подготовки материала, но и снижает уровень стресса, связанного с несоответствием темпа обучения индивидуальным когнитивным возможностям [7].

Не менее значимым направлением является автоматизация рутинных педагогических задач. Системы ИИ способны выполнять проверку типовых задач, проводить тестовые вопросы, анализировать результаты контрольных мероприятий и даже обеспечивать первоначальную обратную связь студентам. Освобождение преподавателей от этих трудоёмких операций открывает возможности для комплексной творческой мотивационной педагогической деятельности: разработки эффективных методик, углубленной работы с студентами, проведения научных исследований. Однако здесь возникает решающий вопрос о сохранении человеческого образования в образовании - способности эмпатически реагировать на обучающегося, мотивировать его, вдохновлять на интеллектуальные свершения [2].

Интеграция ИИ в образовательный процесс открывает новые возможности для развития исследовательских компетенций студентов.

Современные инструменты обработки естественного языка позволяют быстро анализировать огромные массивы научной литературы, выявлять тенденции и противоречия в исследованиях, формулировать гипотезы для дальнейших проверок. Предварительный просмотр данных с помощью ИИ-системы помогает лучше понять концепции и правила. При этом возникает необходимость формирования у обучающихся критического отношения к результатам, полученным с помощью ИИ: понимание ограничивает алгоритмы, навыки верифицируют, осознание этических аспектов использования интеллектуальных технологий в науке [1].

Особое внимание следует уделить влиянию ИИ на руководителей профессиональных компетенций будущих специалистов. В условиях цифровой трансформации рынка труд, способный эффективно взаимодействовать с интеллектуальными технологиями, становится ключевым навыком. Высшее образование должно не просто обучать работе с этими инструментами ИИ, а и формировать общее понимание изменения их изменения, развития алгоритмического мышления, воспитывать ответственное отношение к использованию технологий. Это требует значительной перестройки научных программ, международных междисциплинарных курсов, сочетающих технические знания с гуманитарным осмыслением последствий развития ИИ [1,3,7].

Вместе с тем внедрение ИИ в систему высшего образования обеспечивает целый ряд комплексов вызовов, требующих системных решений. Одна из наиболее острых проблем - проблема четвертых стандартов. Доступ к современным технологиям, высокоскоростному интернету, традиционным образовательным платформам распределен неравномерно как между изменениями, так и внутри отдельных государств. Это может усугубить существующие экономические условия, создать привилегированные условия для студентов из обеспеченных семей и крупных городов. Образовательные учреждения должны разработать стратегию инклюзивного развития II, учитывающую различия в технологической оснащённости и цифровой грамотности [6].

Серьезную обеспокоенность вызывает вопрос академической честности в эпоху генеративного ИИ. Появление инструментов, способных создавать тексты, ограничивать код, решать задачи по различным дисциплинам, приводит к подтверждённым стандартным формам контроля знаний. Необходимы новые подходы к оценке компетентности, смещающие акценты с проверками фактических знаний о способностях оценки, анализировать, синтезировать, серьезно мыслить. При этом важно не просто запретить использование ИИ-инструментов, а учить студентов этическому и продуктивному взаимодействию с ними - так же, как когда-то учились работе с поисковыми системами и электронными библиотеками [9].

Технические и организационные аспекты развития ИИ также представляли собой значительную сложность. Интеграция интеллектуальных систем в существующую формирующую инфраструктуру требует инвестиций в оборудование, программное обеспечение, подготовку кадров. Преподавателям необходимо систематически повышать квалификацию для эффективного использования новых инструментов. Административная структура должна адаптироваться к работе с данными, обеспечивая их безопасность и соответствие законодательству о защите данных [3].

Этические и правовые аспекты использования ИИ в образовании требуют особого внимания. Вопросы прозрачности алгоритмов, предотвращения коррупции, защиты конфиденциальности данных студентов должны быть в центре внимания при разработке и внедрении образования ИИ-системы. Необходимо создание чётких этических кодексов и правовых норм, регулирующих интеллектуальное использование технологий в образовательной сфере.

При этом важно учитывать дополнительное регулирование, которое может затормозить инновационное развитие [5].

Из вышесказанного следует, что искусственный интеллект не является ни панацеей, ни угрозой для высшего образования - это государственный инструмент, потенциал которого раскрывается только при грамотном и ответственном использовании. Успешная интеграция ИИ требует комплексного подключения, включающего: развитие технологической занятости, повышение цифровой грамотности преподавателей и студентов, создание баз, соблюдение этих стандартов, обеспечение инклюзивности и доступности. Ключевая роль в этом процессе принадлежит научному сообществу, которое должно не только разрабатывать новые технологии, но и в значительной степени осмысливать их влияние на образовательный процесс, предлагать обоснованные стратегии развития. Только такой сбалансированный подход позволит реализовать преимущества ИИ в мировом образовании, минимизируя связанные с ним риски и вызовы.

Список литературы

1. Искусственный интеллект в российском высшем образовании: текущее состояние и перспективы развития / С. Г. Давыдов, Н. Н. Матвеева, Н. В. Адемукова, А. А. Вичканова // Университетское управление: практика и анализ. – 2024. – Т. 28, № 3. – С. 32-44. – DOI 10.15826/ umpa.2024.03.023. – EDN FELSPP.
2. Использование искусственного интеллекта в образовательном процессе высшей школы / А. М. Гельфанд, Г. Ф. Голубева, Ю. М. Казаков [и др.] // Эргодизайн. – 2025. – № 1(27). – С. 3-13. – DOI 10.30987/2658-4026-2025-1-3-13. – EDN GUNDCH.
3. Карлов, И. А. Использование генеративного искусственного интеллекта в изучении процессов цифровизации образования: Трансформация исследовательских практик / И. А. Карлов // Информатизация образования и методика электронного обучения: цифровые технологии в образовании: Материалы VII Международной научной конференции, Красноярск, 19–22 сентября 2023 года. – Красноярск: Красноярский государственный педагогический университет им. В.П. Астафьева, 2023. – С. 1125-1130. – EDN OCOOLI.
4. Малашенко, Е. А. Академическая честность vs генеративный искусственный интеллект: подходы к оцениванию / Е. А. Малашенко, А. С. Широкова // Гуманитарные науки. Вестник Финансового университета. – 2025. – Т. 15, № S1. – С. 79-86. – DOI 10.26794/2226-7867-2025-15-c-79- 86. – EDN MZBTSS.
5. Сизова, Е. В. Концепты академической этики в условиях цифровой трансформации образования: влияние искусственного интеллекта / Е. В. Сизова // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2025. – № 7. – С. 324- 342. – DOI 10.24412/2304-120X-2025-11146. – EDN FALWFL.
6. Староверова, Н. А. Этические проблемы применения технологий искусственного интеллекта в образовательном процессе / Н. А. Староверова // Современные наукоемкие технологии. – 2024. – № 9. – С. 145-150. – DOI 10.17513/ snt.40163. – EDN CDAWIP.
7. Шарифбаева, Х. Я. Применение ИИ для персонализации обучения студентов вузов / Х. Я. Шарифбаева, М. Ж. к. Абдурашидова // Universum: технические науки. – 2024. – № 11-1(128). – С. 24-29. – DOI 10.32743/UniTech.2024.128.11.18692. – EDN ENGTRF.
8. Becker K., Parker J., Richter D. Fundamentals of the future: improving literacy in the field of artificial intelligence in higher education: A White Paper. 2024.
9. Yeo M. Academic integrity in the era of creating applications with artificial intelligence (AI) // Journal TESOL. - 2023. - Volume 14. - DOI: 10.1002/ tesj.716.

Скачать