Современное образование переживает этап глубокой трансформации, и ключевую роль в этом процессе играет искусственный интеллект: становится реальным интеллектуальный анализ образовательных данных (Educational Data Mining), а также основанная на нем предсказательная и учебная аналитика, персонализированное обучение и адаптивная образовательная среда [12].
Сегодня от ИИ в обучении ожидается построение единой рекомендательной системы и развитие и поддержка адаптивной образовательной среды, которая способствует достижению образовательных результатов, персонализации учебного процесса и повышает уровень вовлеченности [12].
В российской образовательной системе эти возможности реализуются через три ключевых направления:
1. Интеллектуальная система обучения (ИСО). Представляет собой персонализированное учебное пособие, которое организует материал в зависимости от возможностей и потребностей обучающегося [12]. Примером является «Учи.ру» – образовательная платформа, которая адаптирует задания под уровень ученика и его скорость обучения. Также искусственный интеллект можно использовать, чтобы помочь учащимся с особыми потребностями [4]. Системы распознавания речи и текста помогают слабослышащим и слабовидящим ученикам, предоставляя субтитры или аудио версии материалов [6].
2. Системы обучения на основе диалога. Программа SCHOLAR – система, которая еще 50 лет назад предоставляла индивидуальный учебный опыт и давала обратную связь на естественном языке, она еще и поддерживала диалог с обучающимися по теме занятий [12]. Примером является и нейросеть «Алиса AI» от Яндекса. Она может выступать в роли репетитора, отвечая на вопросы и предлагая практические задания в диалоговом режиме.
3. Автоматическое оценивание письма. Это весьма распространенная сфера применения ИИ в образовании, которая позволяет снизить нагрузку на преподавателей, увеличить скорость проверки практических заданий, повысить надежность и объективность оценок. «Антиплагиат» – система, которая используется для проверки уникальности текстов. Кроме того, существует «Яндекс.Учебник», образовательная платформа для онлайн-обучения, предоставляющая автоматический анализ структуры и рекомендации по доработке.
В ближайшие три года продолжится развитие «Московской электронной школы» («МЭШ») – одной из крупнейших образовательных систем, работающей с использованием искусственного интеллекта. Школьники получат доступ к интеллектуальным тренажёрам в сервисе «Цифровой учитель», а также смогут увидеть персональные рекомендации по профориентации в своём «Портфолио». Для педагогов появился «Ассистент учителя», который помогает следить за расписанием, контрольными работами, успеваемостью и посещаемостью учеников [7].
Активно проводится и цифровая трансформация: национальный проект «Экономика данных и цифровая трансформация государства» включает в себя развитие ИИ – стимулирование научных исследований в сфере, совершенствование подготовки кадров, поддержку разработчиков [11].
Несмотря на очевидный потенциал, быстрое внедрение искусственного интеллекта в образовательный процесс неизбежно сопряжено с многочисленными рисками и проблемами [8].
Наиболее обсуждаемая угроза связана с нарушением принципов академической честности [2, 6]. Использование ИИ для выполнения письменных заданий, таких как эссе или курсовые, рассматривается многими как новая форма академического мошенничества [8] и «ложного авторства» [2]. Это, в свою очередь, ставит под сомнение традиционное понимание оригинальности студенческой работы и делает процесс оценки образовательных достижений непрозрачным, поскольку преподавателю сложно объективно оценить реальный вклад обучающегося [1].
Примечательно, что нечестным такое применение считают не только преподаватели, но и четверть самих студентов [1].
Вторая крупная группа рисков связана с негативным влиянием на сами учебные результаты и когнитивные навыки. Существует опасение, что чрезмерная зависимость от технологий ИИ приведет к «деградации естественного интеллекта» [1]. Студенты могут потерять мотивацию к самостоятельному мышлению, что влечет за собой снижение когнитивных усилий, потерю основных навыков, таких как память и концентрация, и, в конечном счете, ослабление критического мышления [2]. Некоторые студенты даже выражают опасение, что такой подход «уничтожает обучение» или «сводит его к нулю» [1].
Третий пласт проблем носит технический и этический характер.
Во-первых, это проблема предвзятости. Модели ИИ могут наследовать и усиливать существующие в обществе стереотипы через «алгоритмические и языковые перекосы», например, из-за доминирования в обучающих данных западных и англоязычных источников. Это создает риск несправедливого и дискриминационного отношения к некоторым группам студентов [2].
Во-вторых, остро стоит вопрос конфиденциальности и безопасности данных [2]. ИИ-системы собирают и обрабатывают огромные объемы личной информации студентов, что создает риски несанкционированного доступа, повторной идентификации и нарушения конфиденциальности, в том числе в отношении интеллектуальной собственности [2].
В-третьих, это риск дезинформации. Речь идет о конкретной проблеме моделей генеративного ИИ (ГИИ), таких как большие языковые модели [2]. Как отмечается в исследованиях, эти системы известны своей склонностью к «галлюцинациям» – то есть, они могут генерировать ложную или полностью сфабрикованную информацию, но представлять ее как достоверный факт [2]. В академическом контексте это проявляется особенно опасно, например, ИИ может подделывать научные цитаты, что напрямую вводит пользователей в заблуждение [2]. Как заключают исследователи, такой поток неточной информации подрывает доверие студентов и преподавателей к образовательным институтам, которые используют эти технологии [2].
Наконец, существуют и более широкие, системные риски. К ним относятся юридическая неопределенность в вопросах авторства и интеллектуальной собственности, поскольку ИИ часто обучается на защищенных авторским правом материалах без согласия их создателей [2]. Также нельзя игнорировать проблему «цифрового неравенства» [8] и воздействие на окружающую среду, связанное с высоким энергопотреблением моделей [2].
Таким образом, искусственный интеллект несет в себе как огромный потенциал для трансформации образования, так и серьезные, многоуровневые угрозы. Хоть он и обещает персонализацию и повышение эффективности обучения [12], выявленные риски для академической честности [1, 2, 8], снижение когнитивных навыков [1, 2] и этические проблемы нельзя игнорировать. Очевидно, что дальнейшая интеграция ИИ требует не просто технического внедрения, а выработки новых этических норм и глубокого переосмысления самого процесса обучения.
Литература и источники:
1. 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.
2. Барус О.П., Хидаято А.Н., Эйтивени И. Картирование этических проблем генеративного искусственного интеллекта в высшем образовании: систематический обзор по методу FELT // POLYGLOT: Научный журнал. – 2025. – Т. 21, № 2. – С. 159–196.
3. Бочарников И.В. Развитие современных глобализационных процессов: перспективы, проблемы и риски. В сборнике: Современная Россия в мировом политическом процессе: глобальное и региональное измерение. Материалы международной научно-практической конференции. Под общей редакцией А.Я. Касюка, И.К. Харичкина. 2019. С. 171–182.
4. Гурбанниязов Б., Кульджаев Б. Использование искусственного интеллекта в развитии образования // Мировая наука. – 2024. – № 1 (82). – С. 25–29.
5. Информационная аналитика и информационно-аналитические технологии в контексте социального управления / Под ред. В.Н. Ремарчука, И.В. Бочарникова. Москва, 2025.
6. Карелина А.В., Мурадян Т.А. Важность искусственного интеллекта в образовании // XXIX Димитриевские образовательные чтения. Память поколений: история и современность: материалы Всероссийской научно-практической конференции, посвященной 80-летию Победы в Великой Отечественной войне (г. Ростов-на-Дону, 11 ноября 2024 г.). – Ростов-на-Дону: Манускрипт, 2024. – С. 213–216. – УДК 340.
7. Как использование ИИ в системе «МЭШ» помогает ученикам и педагогам / Новости города / Сайт Москвы (https://www.mos.ru/news/item/161158073/
?ysclid=mhzlohbluu39417121)
8. Константинова Л.В., Ворожихин В.В., Петров А.М., Титова Е.С., Штыхно Д.А. Генеративный искусственный интеллект в образовании: дискуссии и прогнозы // Открытое образование. – 2023. – Т. 27, № 2. – С. 36–48.
9. Ламинина О.Г. Процессы информатизации российского общества: проблемы и перспективы // Этносоциум и межнациональная культура. 2015. № 11
(89). С. 54–58.
10. Ремарчук В.Н. Информационно-аналитическая деятельность: проблемы и перспективы. В сборнике: Информационная аналитика и информационно-аналитические технологии в контексте социального управления. Москва, 2023. С. 16–25.
11. Цифровая трансформация. Искусственный интеллект – Официальный сайт Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ.
(https://digital.gov.ru/activity/czifrovizacziya-gosudarstva/vedomstvennyj-proektnyjofis-vpo/administrirovanie-i-soprovozhdenie-ispolneniya-naczionalnogo-proektaekonomika-dannyh-i-czifrovaya-transformacziya-gosudarstva/cz3-iskusstvennyjintellekt)
12. EduTech_49_web, 2022 (https://sberuniversity.ru/upload/iblock/09f/85v0n 3to7fvy3awqz3p1lboeq0sk464r/EduTech_49_web.pdf?ysclid=mhj1xtpjm256053562)
Захаркина О.И., студентка группы СГН3‐13Б, Антонова М.Д., студентка группы СГН3‐14Б МГТУ им. Н.Э. Баумана / Аналитические технологии в социальной сфере: теория и практика: Сб. статей / Кафедра «Информационная аналитика и политические технологии» МГТУ имени Н.Э. Баумана; Научно-исследовательский центр проблем национальной безопасности / под общ. ред. И.В. Бочарникова, В.Н. Ремарчука. – М.: Изд-во НИЦ «Национальная безопасность», (Вып. 19), 2025. – С.28-32.