Обуздать стихию: как ИИ интегрируется в учебный процесс в странах мира
Искусственный интеллект постепенно становится незаменимой частью высшего образования. Его используют и студенты, и преподаватели для снижения объема рутинных задач и расширения своих возможностей. Ограничения и перспективы ИИ рассматриваются в докладе «Начало конца или новой эпохи? Эффекты генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) в высшем образовании», который вышел в журнале «Современная аналитика образования» под научной редакцией научного руководителя НИУ ВШЭ Ярослава Кузьминова.
Авторы и сами использовали ИИ при подготовке доклада. В частности, ChatGPT помогал анализировать статьи, группировать исследования, структурировать отчет и улучшать качество текста. ИИ — это стихийная инновация, проникающая в самые разные сегменты деятельности университетов, отмечается в докладе. Рост влияния искусственного интеллекта на образование стал экспоненциальным после появления GPT и подобных моделей. Также начиная с 2023 года наблюдается взрывной рост интереса к теме со стороны исследователей. При этом основная исследовательская проблема в том, что ИИ в образовании рассматривают с дуальной точки зрения: «хорошо» — «плохо», «для ученика» — «для учителя».
Ярослав Кузьминов
«Наиболее популярные исследовательские вопросы, находящиеся в состоянии оживленной научной дискуссии: опасен ли ИИ для образовательных учреждений как явление и ведет ли это к деградации, нужно ли в целом регулировать использование моделей и где грань их полезного и вредного использования, исчезнет ли профессия учителя? Все эти вопросы действительно часто ставятся отдельно друг от друга, что является упущением: в образовании всегда должны присутствовать две стороны», — отмечает Ярослав Кузьминов.
В докладе эти вопросы рассматриваются в совокупности, чтобы понять совокупный эффект и вклад ИИ в образование.
Авторы доклада выделяют топ стран-лидеров по числу публикаций об использовании ИИ и специфику их тематической направленности. Так, в США чаще всего пишут о внедрении ИИ в программирование, медицинское образование, STEM, а также о борьбе с мошенничеством. Китайских исследователей больше всего интересует академическая честность и инклюзивное образование, развитие ИИ-грамотности. В Великобритании изучают использование ИИ в междисциплинарных исследованиях, креативное письмо. Научный интерес Австралии лежит в области инноваций в обучении, цифровой грамотности, поддержке студентов и преподавателей. Для Испании характерны публикации в сфере использования ИИ для поддержки креативного мышления и языкового обучения. Авторы Индии интересуются развитием инклюзивного дизайна, Малайзии — поддержкой самообучения, Германии — интерактивным обучением.
Распространенность использования ИИ также различается по странам и зависит от особенностей систем образования, уровня цифровых навыков студентов и университетов, а также от уровня владения студентами английским языком. Так, в исследовании авторов из Гонконга показано, что больше 60% студентов использовали ГИИ в учебных целях, для ОАЭ это значение чуть больше 40%, для Ливана — 85%, а для России — примерно 21%.
В литературе широко описаны способы использования ИИ в обучении как преподавателями, так и студентами. Однако большинство работ в этой области носят гипотетический характер или базируются на очень локальном практическом опыте. Значительно меньше работ, опирающихся на большие выборки и продвинутые методы анализа данных. Нередко эмпирические работы заменяют эссе, посвященные рискам применения ИИ. Часть работ содержит рекомендации для образовательной политики, и их доля значительно выше среднего.
При этом большое число исследований фокусируются на вопросах правомерности использования ИИ студентами для выполнения учебных работ. В то время как студенты заинтересованы в том, чтобы эффективно и быстро выполнять учебные задания, улучшая свои навыки применения ИИ, преподаватели стремятся выявлять случаи его использования и при наличии прямого запрета на такое использование привлекать студентов к ответственности. Публикаций, в которых систематически обсуждаются реальные возможности и особенно ограничения ИИ, мало.
«При этом научная дискуссия вокруг ИИ в высшем образовании часто носит спекулятивный характер. Определенная часть авторов имеет неполное или часто даже ошибочное представление о принципах работы ИИ-инструментов, смешивает ГИИ и другие формы ИИ. Многие рекомендации, предлагаемые в литературе, носят недоказательный характер. Зачастую они не предоставляют прикладных инструментов для эффективного внедрения ГИИ в образовательную практику, улучшения пользовательского опыта», — подчеркивается в докладе.
Потенциал ИИ может быть полностью реализован только при условии взвешенного, этически обоснованного и педагогически грамотного подхода к его внедрению, убежден Ярослав Кузьминов.
«Необходимость адаптации учебных программ и методов оценивания, обучение студентов и преподавателей ответственному использованию ГИИ, а также разработка эффективных мер противодействия академическому мошенничеству (или, наоборот, отказ от форм контроля, где академическое мошенничество с применением ГИИ возможно) — все это требует дальнейших исследований и внедрения новых подходов, — отмечает он. — Преподаватели и образовательные учреждения должны активно работать над интеграцией этих технологий, чтобы минимизировать риски и максимизировать выгоды от их применения».
Научный руководитель НИУ ВШЭ полагает, что в дальнейших исследованиях критически важно фокусироваться на разработке конкретных, практически применимых методик интеграции ИИ в учебный процесс с доказанной эффективностью. Необходимо также уделять больше внимания изучению долгосрочных последствий использования ИИ в образовании, а также разработке этических рамок для его применения.
Вам также может быть интересно:
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»
Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.
«Защищать конкуренцию от ИИ нам придется с помощью самого искусственного интеллекта»
В НИУ ВШЭ прошел двухдневный семинар «Искусственный интеллект и конкурентная политика в странах БРИКС». Его участники обсудили две ключевые для конкурентной политики темы: трансформация конкуренции и рынков под влиянием технологий ИИ и усилени е регуляторного потенциала антимонопольных органов за счет технологий искусственного интеллекта.
В НИУ ВШЭ разработали сервис обезличивания табличных данных для безопасного использования в ИИ-системах
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал сервис обезличивания табличных данных, предназначенный для подготовки корпоративных данных к использованию в аналитических и ИИ-сервисах. Решение позволяет выявлять персональные данные в структурированных наборах, применять к ним воспроизводимые правила обезличивания и формировать артефакты, необходимые для контроля качества, аудита и последующего использования данных в защищенных контурах.
Высшая школа экономики и «Ростелеком» поддержат ИИ-стартапы для госсектора
НИУ ВШЭ и «Ростелеком» подписали на ПМЭФ-2026 соглашение о сотрудничестве в рамках реализации акселератора ИИ-решений для государственного сектора. Совместная работа позволит объединить технологическую экспертизу крупнейшего цифрового партнера государства и академический потенциал ведущего исследовательского университета страны.
Проблемы этики: как и где использовать ИИ
За последние годы этика в сфере искусственного интеллекта превратилась из философско-теоретической в прикладную дисциплину. Эксперты в НИУ ВШЭ обсудили, какие этические проблемы возникают в связи со стремительным развитием цифровизации и какие их инженерные решения могут быть предложены.
НИУ ВШЭ и МТС договорились об обмене ИИ-компетенциями при подготовке инженерных кадров для телекома
НИУ ВШЭ и ПАО «МТС» заключили соглашение о стратегическом партнерстве, которое предполагает подготовку кадров с ИИ-компетенциями для телекоммуникационной отрасли по программам высшего и дополнительного профессионального образования. Соглашение направлено на повышение качества образования, обмен экспертизой и компетенциями при подготовке инженеров, владеющих технологиями ИИ и машинного обучения.
Точка входа в ИИ: на ЦИПР обсудили влияние технологий на будущее
Участники ЦИПР-2026 обсудили, как офисные приложения могут стать точкой массового доступа к ИИ и снизить барьеры использования. Эксперты сошлись во мнении, что будущее — за адаптивными моделями и экосистемным подходом к корпоративным данным. В экспертных дискуссиях приняли участие представители НИУ ВШЭ.
ФКН ВШЭ расширяет линейку образовательных программ по ИИ для руководителей
Центр непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ЦНО ФКН ВШЭ) развивает уникальную линейку образовательных продуктов для топ-менеджмента, где передовая компьютерная наука соединяется с реальными задачами бизнеса. Цель этого направления — помогать развивать бизнес в России через внедрение технологий искусственного интеллекта.
Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).