Применение систем искусственного интеллекта в образовании: технологические тренды и этические аспекты

Цель данного исследования – рассмотреть теоретические и практические аспекты применения систем искусственного интеллекта в учебном процессе, включая имеющиеся на данный момент тренды и этические проблемы, например, этику применения ChatGPT для автоматического генерирования текстов в учебных работах.
Материалы и методы исследования – анализ библиографических источников, сбор, систематизация и структурирование информации, структурное моделирование подсистем электронного курса, основанного на применении технологий искусственного интеллекта, а также анкетный опрос бакалавров направления подготовки Бизнес-информатика на тему применения ChatGPT (или его аналогов) в учебном процессе.
Результаты. В статье выделяются следующие основные направления применения искусственного интеллекта в системе высшего образования: интеллектуальная поддержка организации образовательного процесса; персонализированные электронные образовательные курсы с нейросетевым механизмом выбора гибкой индивидуальной образовательной траектории; методическое и научное сопровождение системы образования на основе технологий искусственного интеллекта; техническое обеспечение образовательного процесса и его информационная безопасность; стратегическое управление вузом, включая использование интеллектуальных систем для мониторинга, анализа и планирования учебного процесса. Приводится возможная структура электронного курса на основе подсистем искусственного интеллекта.
Выделен ряд проблем, связанных с внедрением технологий искусственного интеллекта в сферу образования: технические проблемы, проблемы с программным обеспечением, кадровые проблемы, организационно-управленческие проблемы, этические проблемы. Проведен анкетный опрос бакалавров направления подготовки Бизнес-информатика на тему применения ChatGPT в учебном процессе. Опрос показал, что 96% опрошенных в той или иной форме используют данные чаты при выполнении учебных заданий, причем 88% из них делают это систематически.
Заключение. В качестве основных технологических трендов применения искусственного интеллекта в области образования можно назвать использование систем машинного и компьютерного зрения, нейросетевых моделей (включая модели генеративных предобученных трансформеров), а также систем интеллектуального анализа данных. Потенциал систем искусственного интеллекта позволит в перспективе решить еще целый ряд задач, например, нейросетевое построение гибких персонализированных траекторий обучения студентов, оптимизацию управления структурными подразделениями вуза и др. Применение искусственного интеллекта накладывает на учебный процесс свои определенные ограничения, касающиеся этических вопросов. Прежде всего – использование студентами результатов, сгенерированных системами искусственного интеллекта, в качестве своих учебных достижений. При этом можно заключить, что генеративный искусственный интеллект – это инструмент, требующий осторожного и взвешенного применения в части, замещающей результаты творческой интеллектуальной деятельности человека.
Внедрение таких сквозных технологий как машинное обучение, компьютерное зрение, аналитика больших данных, робототехника, виртуальная и дополненная реальность, интернет вещей и др. способствует оптимизации учебных и управленческих процессов вуза и повышению качества образования. Эти тренды формируют основу для формирования облика современного, конкурентоспособного высшего учебного заведения, способного адаптироваться к новым вызовам и реализовать весь потенциал цифровой трансформации.

1. Измайлова М.А. Возможности и угрозы искусственного интеллекта в образовании // Психология обучения. 2020. № 3. С. 84–94.

2. 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.

3. Захарова И.Г., Воробьева М.С., Боганюк Ю.В. Сопровождение индивидуальных образовательных траекторий на основе концепции объяснимого искусственного интеллекта // Образование и наука. 2022. Т. 24. № 1. С. 163–190.

4. Tasdelen O., Bodemer D. Generative AI in the Classroom: Effects of Context-Personalized Learning Material and Tasks on Motivation and Performance // International Journal of Artificial Intelligence in Education. 2025. DOI: 10.1007/s40593-025-00491-9.

5. Гусятников В.Н., Соколова Т.Н., Безруков А.И., Каюкова И.В. Использование методов искусственного интеллекта для оценки компетенций в ходе тестирования // Информатика и образование. 2023. Т. 38. № 6. С. 75–85.

6. Лучшева Л.В. Социальные проблемы использования искусственного интеллекта в высшем образовании: задачи и перспективы // Научный Татарстан. 2020. № 4. С. 84–89.

7. Ручай А.Н., Токарев И.В., Грибачёв А.С. Методы машинного обучения и искусственного интеллекта в сфере информационной безопасности: анализ современного состояния и перспективы развития // Вестник УрФО. Безопасность в информационной сфере. 2022. № 4(46). С. 76–87.

8. Шамсутдинова Т.М. Проблемы и перспективы применения нейронных сетей в сфере образования // Открытое образование. 2022. Т. 26. № 6. С. 4–10.

9. Рособрнадзор с помощью ИИ выявил 65 работ на ЕГЭ, в которых не совпадает почерк [Электрон. ресурс] // ТАСС. Режим доступа: https://tass.ru/obschestvo/24456123.

10. Кодекс этики в сфере искусственного интеллекта [Электрон. ресурс] // Альянс в сфере искусственного интеллекта. Режим доступа: https://ethics.a-ai.ru/.

11. Oates A., Johnson D. ChatGPT in the Classroom: Evaluating its Role in Fostering Critical Evaluation Skills // International Journal of Artificial Intelligence in Education. 2025. DOI: 10.1007/s40593-024-00452-8.