Новое высшее образование в эпоху искусственного интеллекта

Введение

Качество и возможности прогресса национального рынка труда определяются уровнем развития системы высшего образования страны. Высшее образование должно меняться поскольку человеческим капиталом выпускников недовольны как работодатели, так и студенты, и образовательное сообщество. Новые технологии, включая алгоритмы искусственного интеллекта не получают должного воплощения на практике, что ставит вопрос, как отмечают Н. Самарская и А. Солдатов, стал ли человеческий капитал более ценным? [4] Система высшего образования России пока не стала катализатором прогресса национальной экономики и не позволяет улучшить положение страны в формирующимся Новом международном разделении труда.

Особо выделим значение демографического фактора: рождаемость неотвратимо падает, молодёжи и в Российской Федерации, и в других развитых странах становится всё меньше, поэтому недостатки в подготовке выпускников ВУЗов оказывают более сильное воздействие, чем раньше, на национальную экономику сейчас и в будущем. Цель статьи выявить изменения, происходящие в системе высшего образования под влиянием применения технологий искусственного интеллекта, и оценить перспективы существования высшего образования в экономике будущего.

Как должна меняться система высшего образования в эпоху искусственного интеллекта?

Прежде всего следует выделить влияние технологий искусственного интеллекта (ИИ) на субъектов системы высшего образования: студентов, профессоров и преподавателей, администраторов университетов. Это разделение необходимо так как ИИ воздействует на них с различной интенсивностью.

Рис. 1. Воздействие искусственного интеллекта на субъектов системы высшего образования.

Влияние технологий искусственного интеллекта на профессоров и преподавателей университетов

Воздействие технологий искусственного интеллекта на систему высшего образования происходит с точки зрения профессоров и преподавателей крайне противоречиво. Прежде всего ИИ внедряется в университеты информационщиками, а не по запросам преподавателей, что противоречит элементарной экономической логике: в начале - выяснение потребностей и объёма потенциального спроса потребителей, затем - производство товаров или оказание услуг. Это приводит к колоссальному перерасходу средств на модные модели ИИ, ущемляя другие направления совершенствами системы высшего образования.

Во-вторых, внедрение таких «сырых» инструментов искусственного интеллекта в образовательный процесс требует от профессоров и преподавателей изменения педагогических технологий, поиска новых интерактивных форм взаимодействия со студентами. В большинстве случаев эта дополнительная работе никак не оплачивается и представляет вычет времени и усилий из других обязанностей профессорско-преподавательского состава. Как иронизировал Итан Моллик [26], преподаватель мог бы работать не хуже ИИ-коуча, если бы не был так загружен.

В-третьих, многие преподаватели опасаются воздействия технологий искусственного интеллекта на образовательный процесс и предлагают либо запретить его использование в университетах, либо существенно ограничить [28], [11]. Как отметили Н. Фрэнсис и др., внедрение моделей ИИ в сферу высшего образования должно осуществляться с осторожностью, чтобы не подрывать аутентичность студенческих работ и не усугублять существующее неравенство [20]. Эта озабоченность связана с опасениями предвзятости, с нарушениями конфиденциальности, с этическими и социальными последствиями [16]. Особенно сильны опасения цифрового неравенства и инклюзивности [13], [29]. Не случайно Управление образовательных технологий Министерства образования США на основе слушаний, организованных министерством, разработало для вовлечения и информирования всех участников» (учителей, руководителей образования, политиков, исследователей, а также новаторов и поставщиков образовательных технологий) рекомендации о необходимости обмена фундаментальными знаниями об ИИ и разработки политики для его внедрения в образование. [13]. На глобальном уровне расширение применения технологий искусственного интеллекта в образовании приводит к колониализму XXI века, который проявляется в четырёх формах. Подробнее это раскрыто в [2].

Влияние технологий искусственного интеллекта на студентов университетов

Применение ИИ в сфере образования предоставляет новые возможности для улучшения учебного процесса. Как отмечают К. Чжэнг и др., возможность создания виртуальной и дополненной реальности в учебных средах позволяет студентам оттачивать свои навыки в безопасном пространстве без риска причинения вреда. Например, студенты медицинских специальностей могут практиковаться в уходе за пациентами, используя реальные сценарии [30].

Ещё один пример из сферы здравоохранения, из опыта Университете медицинских наук Святого Августина (USAHS). Студенты обучаются работе с приложениями ИИ для улучшения своих навыков оценки и мониторинга состояния пациентов, находящихся вдали от дома. В число таких приложений могут входить датчики и интеллектуальные устройства, способные регистрировать частоту сердечных сокращений, уровни активности, циклы сна, двигательные паттерны и основные показатели жизнедеятельности. Эта программа устраняет барьеры в доступе и улучшает качество медицинской помощи [6].

Воздействие технологий ИИ на студентов можно также показать (проследить) на основе опросов автора. В частности, 16 января 2025 г. был проведён опрос студентов 2 курса УАГС (Управление и аналитика на государственной службе) НИУ ВШЭ (Санкт-Петербург). Используют те или иные модели искусственного интеллекта 92, 85 % обучающихся (n = 63). Практически в каждой группе есть 1–2 студента, которые принципиально не применяют ChatGPT или DeepSeek в обучении. Аргументы следующие. «Стараюсь не использовать ChatGPT в обучении, так как, во-первых, нет особого доверия к искусственному интеллекту в данный момент. Во-вторых, я поступала в ВУЗ, чтобы получить знания и умения, а обращения к нейросети порой тормозит этот процесс». Также подчёркиваются недостатки существующих моделей ИИ, что наблюдается почти в каждом ответе. «ИИ делает человека более ленивым по отношению к работе и получению новых знаний. Создаёт абсолютно бессмысленные и пустые тексты. Бывает ошибается в математических вычислениях. Плох в создании картинок и логотипов».

Аргументы тех, кто использует ИИ в обучении, более развёрнутые, но не целиком позитивные. «Периодически прибегаю к услугам ChatGPT для того, чтобы получить идеи, общие тезисы для ответа на какой-нибудь вопрос или письменную работу. Однако всегда нужно проверять достоверность представленной информации и обязательно переформулировать, и дополнять ответ своими собственными мыслями». «Да, я использую ChatGPT для получения правильного кода и развернутого пояснения к задачам по программированию на Python. Нейросеть превзошла мои ожидания, так как по этим вопросам всё разъясняла правильно и была в доступе в абсолютно любой момент. Также ChatGPT помогает сгруппировать подачу информацию (которая уже есть) по заготовкам и разделам». «Да, для нахождения новых идей, для проверки себя, для выделения главных мыслей в тексте». «Пользуюсь чатом крайне редко, т. к. не люблю неоригинальности своих работ. Возникает чувство, что ИИ заменяет мои собственные мысли, поэтому до последнего стараюсь всё делать самостоятельно. Не доверяю, так как в ответах чата сплошная вода и отсутствует конкретика – нет прямых ответов на вопрос. В последний раз пользовалась для уточнения (теоретической части) структуры курсовой работы и поиска иностранных журналов».

Данные опроса автора отражают тренды, которые действуют и в других странах. Так, профессор М. Кортина из университета Карнеги-Меллон отмечает, что изначально многие студенты воспринимали искусственный интеллект как «волшебное средство» для быстрого выполнения домашних заданий, включающих написание программ. Но они не понимали и половины кода, что привело многих к осознанию ценности умения самостоятельно писать и отлаживать код. Студенты перезагружаются [24].

Как видно из этих и аналогичных ответов, у сегодняшних обучающихся преобладает настороженное отношение к применению больших языковых моделей. Часто студенты жаловались автору, что время, которое они тратят на проверку ответов ИИ, значительно больше, чем при самостоятельном выполнении учебных заданий. Кроме того, отметим, что использование ChatGPT для нахождения новых идей, отмеченное рядом респондентов, «убивает» творческое мышление. Наверно, не случайно, что в ходе того же опроса на вопрос о 10 навыках, которые понадобятся в будущей работе, студенты поставили креативность только на 8-е место, хотя специалисты Всемирного экономического форума в своём исследовании ставят её на 2-е место – [18].

Влияние технологий искусственного интеллекта на администраторов университетов

Использование технологий искусственного интеллекта позволяет администраторам ВУЗов автоматизировать многие процессы своей деятельности. Например, используя DeepSeek или ChatGPT, можно создать отчёты о различных аспектах деятельности университета, таких как зачисление, количество выпускников, финансы и многое другое. Для этого достаточно задать вопрос «Можете ли вы создать отчет о количестве учащихся за прошедший семестр?» [7] Ещё больший эффект могут дать отраслевые образовательные платформы с использованием технологий искусственного интеллекта.

Отметим, что технологии ИИ, применяемые в сфере высшего образования, надо ранжировать по степени сложности: а) для решения административных задач (простые); б) для написания промтов, необходимых профессорам и преподавателям университетов для проведения занятий – более сложные. Поэтому первые можно уже внедрять сейчас, а внедрение вторых вопрос более отдалённого времени.

И. Моллик создаёт модель идеального администратора университета будущего в виде ИИ-коуча. «Модель искусственного интеллекта может действовать как коуч и тьютор, помогая ставить цели в зоне ближайшего развития, определять путь к ним, мотивируя и поддерживая это движение. Два ключевых преимущества искусственного интеллекта как коуча:

1) постоянная доступность обратной связи: совет ИИ можно получить в любой момент, в то время как сессии с живым коучем нужно планировать заранее, и они не могут проходить слишком часто;

2) глубина анализа: живой коуч или тьютор часто имеет более узкий фокус внимания, а ИИ может комментировать любой проект или решение с разных точек зрения». [26]

В целом широкое внедрение моделей искусственного интеллекта в сферу управления высшим образованием тормозится, по нашему мнению, из-за необходимости перестройки организации образовательных процессов в университетах. Поэтому в ближайшие годы здесь ожидается только фрагментированное внедрение инструментов ИИ.

Падение ценности высшего образования

в эпоху искусственного интеллекта

Ценность образования под воздействием технологий искусственного интеллекта падает и это можно обнаружить уже сейчас. Во-первых, разрыв в заработной плате в пользу выпускников университетов и колледжей в США становится всё меньше по сравнению с зарплатами выпускников школ. Так, в 2015 году медианный выпускник колледжа зарабатывал на 69% больше, чем медианный выпускник средней школы. К 2024 году надбавка сократилась до 50%. А ведь нужно принять в расчёт ещё и затраты на получение высшего образования. Кроме того, уровень безработицы среди американцев в возрасте от 22 до 27 лет, имеющих степень бакалавра и выше, стабильно выше среднего по стране. Великобритания, Канада, Япония и страны ЕС находятся в схожей ситуации. Данные опросов показывают, что работа всё менее устраивает выпускников колледжей и университетов США, поскольку «разрыв в удовлетворенности выпускников» в Америке (насколько выпускники чаще говорят, что они «очень довольны» своей работой, чем люди без высшего образования) сейчас составляет около трёх процентных пунктов, что ниже долгосрочного преимущества в семь. Как следствие, с 2013 по 2022 год число людей, обучающихся по программам бакалавриата, сократилось в США на 5% [17]. Российские авторы также отмечают противоречивую ценность получения диплома университета [5]

В исследовании 2025 г. Л. Бенгали и её коллег (Leila Bengali et al.) —было обнаружено, что изменение надбавки к заработной плате из-за обучения в университетах в основном «отражает факторы спроса, в частности, замедление темпов технологических изменений, ориентированных на повышение квалификации» [9]. То есть работодатели могут всё чаще привлекать людей без высшего образования к выполнению работ, которые раньше были прерогативой исключительно выпускников университетов. Практически во всех секторах экономики требования к образованию становятся менее строгими, согласно данным сайта Indeed, предлагающего вакансии. Это служит практическим подтверждение положения Д. Аутора, характеризующего второе последствие применения технологий искусственного интеллекта.

Ценность труда экспертов (врачей, юристов, профессоров) под воздействием ИИ снижается. Как отмечал в своей статье Д. Аутор (Autor D.) [8], искусственный интеллект преобразует рынок труда за счёт изменения ценности и природы человеческой экспертизы. Благодаря способности ИИ сплетать информацию и правила с приобретенным опытом для поддержки принятия решений, его можно применять, чтобы позволить большему числу работников, обладающих дополнительными знаниями, выполнять некоторые из задач принятия решений с более высокими ставками, которые в настоящее время приписываются элитным экспертам, например, медицинская помощь врачам, производство документов юристам, программирование программ инженерам и высшее образование профессорам.

Следовательно, по мнению Д. Аутора применение сегодняшних моделей искусственного интеллекта позволит «простым работникам», не обременённым многолетним образованием или длительным профессиональным опытом, достичь тех же результатов, что у элитных экспертов. [8]. Такой «уравнительный подход» к ценности труда людей-экспертов разделяют в своих работах также Э. Бриньольфссон, Д. Ли, Л.Р. Рэймонд (Brynjolfsson E., Li D., Raymond L. R., 2023) [12], Цз. Чэнь, Дж. Чан (Chen Z., Chan J., 2024) [15].

В результате, как указывает И. Моллик, мы рискуем остаться без хороших экспертов [26]. И студенты (как мы видели ранее), и выпускники, начинающие свой профессиональный путь, всё больше доверяют моделям искусственного интеллекта, в том числе в принятии решений, и всё меньше совершенствуются сами.

Во-вторых, улучшение технологий искусственного интеллекта парадоксальным образом уменьшает потребность в подготовке специалистов информационных технологий. Обратимся здесь к опыту системы высшего образования и рынка труда США, поскольку они в своём развитии опережают нас на год-полтора. Сейчас выпускники компьютерных специальностей сталкиваются с тем, что предложений работы, которые раньше были в изобилии, теперь зачастую мало. Согласно анализу CompTIA, исследовательской и образовательной организации в сфере технологий, за последние три года количество компаний, ищущих сотрудников с двумя годами опыта работы или менее, сократилось на 65%. Количество вакансий для специалистов в сфере технологий с любым уровнем опыта сократилось на 58% [24]. Во многом, это обусловлено тем, что технологические компании уже всё больше полагаются на ИИ в некоторых аспектах программирования, что приводит к сокращению числа вакансий начального уровня.

Технологическая трансформация бизнеса из-за применения моделей искусственного интеллекта и вызванное ей уменьшение спроса на специалистов информационных технологий обуславливает необходимость изменения программ по информатике в университетах. Со стороны профессоров и преподавателей выдвигаются предложения:

1) об уменьшении акцента на освоении языков программирования,

2) о создании гибридных курсов, призванных внедрить компьютерные технологии в каждую профессию,

3) о расширении дисциплины, чтобы стать больше похожей на степень в области гуманитарных наук, с большим упором на критическое мышление и навыки общения.

Характеризуя первое и третье предложения отметим, что автор ещё в 2023 г. предлагал перейти от подготовки «узких специалистов», подобных по выражению Козьмы Пруткова флюсу, к междисциплинарному подходу, включающему получение выпускниками не только «твёрдых» навыков в области программирования, но и «мягких» навыков [1]. Для формирования последних особенно важно преподавание курса Поведенческой экономики, которая показывает не как должны, а как на самом деле принимаются решения в экономике.

М. Л. Махер, директор Ассоциации компьютерных исследований США предполагает, что будущее образования в области компьютерных наук, вероятно, будет сосредоточено не столько на программировании, сколько на вычислительном мышлении и развитии навыков работы с искусственным интеллектом [24]. При этом под вычислительным мышлением она подразумевает разбиение проблем на более мелкие задачи, разработку пошаговых решений и использование данных для получения обоснованных выводов.

Вторая составляющая будущего образования – это грамотность в области искусственного интеллекта. Она характеризует широту распространения образования в области цифровизации.

Грамотность в области искусственного интеллекта необходима для того, чтобы более обширная пользовательская база могла понять и отреагировать на сдвиг парадигмы взаимодействия человека и технологий [27 Пински и]. Специфические аспекты ИИ (автономность, обучаемость и непостижимость) привели к нежизненности множества основных предположений, лежащих в основе взаимодействия человека и технологий, которые сохранялись на протяжении десятилетий [10]. Именно это делает очевидной необходимость пересмотра концепции технологической грамотности, то есть в сегодняшних реалиях - грамотности в области ИИ.

Под этим термином понимается следующее. Грамотность в области ИИ, как определено в отчёте Министерства образования США, представляет собой многогранную концепцию, которая включает в себя всестороннее понимание искусственного интеллекта, его применения в образовании, его этических последствий и способность вести прозрачный и аутентичный диалог об ИИ [23]. Грамотность в области искусственного интеллекта - есть человеческие навыки в различных предметных областях ИИ, которые позволяют целенаправленно, эффективно и этично использовать технологии искусственного интеллекта. [27]. Грамотность в области искусственного интеллекта — это понимание (на разной глубине для учащихся разного уровня) того, как работает ИИ, как его использовать ответственно и как он влияет на общество [24]. Освоение технологий искусственного интеллекта в различных сферах человеческой деятельности, -включая здравоохранение, бизнес, образование, - требует определённой грамотности работников-людей в области ИИ. Работники на основе отраслевых наборов данных создают собственные программы, адаптированные для их отраслей. Роль системы высшего образования в этом процессе будет и увеличиваться, и меняться. По сути, сейчас происходит переход от «узкого понимания грамотности в области ИИ», необходимого только для подготовки специалистов в области информационных технологий к «широкому пониманию грамотности в области ИИ», охватывающему работников всех отраслей. Как отметил Алекс Эйкен, профессор компьютерных наук в Стэнфорде, рост числа рабочих мест в сфере разработки программного обеспечения может снизиться, но общее число людей, занятых в программировании, увеличится [24].

Нужны ли преподаватели университетов в будущем

или их заменят роботы с искусственным интеллектом?

С развитием робототехники и появлением генеративного искусственного интеллекта всё чаще возникает вопрос о замене преподавателей роботами, которые будут обучать студентов университетов. Для Российской Федерации с её не решившей поставленных задач реформой образования и вызванного этим количественного и качественного ухудшения профессорско-преподавательского состава, эта проблема особенно актуальна.

Проанализируем аргументы «за» и «против» реализации этой идеи. Преподаватели – роботы по сравнению с преподавателями-людьми обладают целым рядом преимуществ: им не нужны удовлетворенность работой, признание, вознаграждение или автономия, отпуска, отдых и, прежде всего, они не ограничены естественными эмоциональными потребностями, такими как изменения настроения, гнев, усталость и т. д. [19]. Кроме того, с точки зрения администрации ВУЗов они легче управляемы. Отметим, что студенты уже начали сравнивать обучение с помощью ИИ и с помощью преподавателей-людей. Так, опрос, проведенный автором 9 сентября 2025 г. среди студентов 2 курса (N = 74) УАГС (Управление и аналитика на государственной службе) НИУ ВШЭ (Санкт-Петербург) показал смещение акцентов. На вопрос «Используете ли Вы DeepSeek или ChatGPT в обучении?» студенты отвечали: «Да, с целью понимания сложного материала (высшая математика). Опыт положительный, смог понять больше, чем с преподавателем»; «Да, часто, так как он разъясняет в разы лучше многих преподавателей. У него можно уточнить все тончайшие детали и максимально глубоко / фундаментально понять тему. Он также постоянно генерирует задачи на оттачивание любой темы». Само наличие преподавателей-роботов изменяют функциональные обязанности преподавателей-людей. Некоторые из них, такие рутины, как например планирование занятий могут быть легко заменены ИИ, высвобождая время профессора (преподавателя) для решения более творческих задач.

В то же время из-за потребности в таких навыках, как эмоциональный интеллект, креативность и общение, которыми преподаватели-люди наделены от природы, хорошие преподаватели-люди по-прежнему будут востребованы в будущем [25]. Дафна Коллер из Coursera придерживается аналогичного мнения о том, что “люди - социальные животные… им нравится учиться в группах, и им нравится учиться у людей ”, и поэтому она пришла к выводу, что, несмотря на огромные достижения в области образования, подобные достижениям Coursera, нет уверенности в том, что “искусственный интеллект может делать всё, что может сделать профессор колледжа-человек” [22]. Более того, исследования, проведённые профессором Дж. Хэтти (Hattie J.) в 2008 г. и в 2023 г., показали, что преподаватели продолжают оставаться самым влиятельным фактором успеваемости учащихся [21].

Однако преподавателям университетов не стоит считать себя защищёнными от ИИ раз и навсегда. Их роль в системе высшего образования должна качественно измениться. Это касается прежде всего образовательного процесса, интерактивного общения со студентами. Если раньше профессор (преподаватель) был своеобразным «мудрецом на сцене», передавая уникальную информацию обучающимся, то сейчас он должен скорее быть «модератором студенческих дискуссий», подготавливающим развёрнутое и объективное резюме, выделяя наиболее верные и креативные выступления, дополняя и расширяя аргументы студентов.

Соревнование за обучение студентов между преподавателями университетов и технологиями искусственного интеллекта началось. Его результаты в ближайшем будущем зависят как от технологической составляющей, - развития больших языковых моделей, так и от прогресса человеческого капитала профессоров и преподавателей. В пользу преподавателей-людей говорит то, что они не только формируют «твёрдые» навыки обучающихся, но и через занятия передают «мягкие» навыки, - такие лидерство, умение работать в команде, креативность, критическое мышление и др., - которым преподаватели-роботы обучить не в состоянии и без наличия, которых выпускник университета не станет полноценным специалистом в своей профессиональной сфере деятельности. В пользу применения больших языковых моделей в сфере высшего образования говорит мнение С. Чан и Л. Ци [Chan C. K. Y., Tsi L. H. Y.]. Они отмечают, что есть потенциал для того, чтобы эти технологии ИИ в конечном итоге заменили преподавателей. По мере развития ИИ возможности генеративных моделей могут превзойти опыт и навыки педагогов-людей в различных аспектах преподавания и обучения. Этот сдвиг парадигмы может привести к переосмыслению образовательного ландшафта, при этом генеративный ИИ займет более заметную роль и в конечном итоге вытеснит традиционные роли обучения [14].

Возможные пути развития высшего образования под воздействием технологий искусственного интеллекта

С точки зрения прогресса системы высшего образования в целом и отдельных университетов эффективнее не противопоставлять технологии искусственного интеллекта и преподавателей ВУЗов, подразумевая замену последних, а применять большие языковые модели для поддержки преподавателей-людей, что позволит качественно улучшить образовательный процесс и результативность знаний студентов. Аналогично тому, как искусственный интеллект воздействует на рынок труда в целом: есть заменяющее воздействие на определённую профессию, и профессия исчезает, и есть дополняющее воздействие, - тогда работники-люди получают большие возможности для повышения производительности, как следствие – рост зарплат и улучшение условий труда. [3]. Профессора и преподаватели университетов достойны, чтобы общество не абсолютизировало технологическую составляющую прогресса системы высшего образования, но и развивало человеческий капитал профессорско-преподавательского состава ВУЗов.

Объективно анализируя практику применения технологий искусственного интеллекта в системе высшего образования следует разделить два временных периода: краткосрочный период и долгосрочный период. Долгосрочный период связан с созданием общего искусственного интеллекта (AGI) и устремлён в перспективное будущее, - за пределами ближайших 3-5 лет. Есть ли долгосрочные перспективы у системы высшего образования? Общества делают всё большие инвестиции в развитие искусственного интеллекта. Инвестиции в образование, то есть в совершенствование человеческого капитала растут значительно медленнее.

По мере того, как большие языковые модели будут улучшаться и искусственный интеллект будет всё шире внедряться в систему высшего образования, образовательный процесс будет неотвратимо меняться. Прежде всего он будет смещаться из стен университетов. Если раньше самообразование с помощью книг или при помощи Интернета напоминало «футбол без ворот», то с использованием ИИ дело обстоит совершенно иначе.

Благодаря существующим и будущим образовательным платформам обучающиеся получают «обратную связь», которую они не всегда имеют с преподавателем университета. Сегодняшние студенты, благодаря использованию моделей искусственного интеллекта, задают гораздо меньше элементарных вопросов, чем их предшественники, поскольку ответы можно подучить от чата в любое время. Обучающихся, когда они обращаются к DeepSeek или ChatGPT, больше всего интересуют примеры, поясняющие материал, который они узнали раньше.

Самостоятельная работа студентов университетов должна принципиально измениться. Если раньше в центре её стояли домашние задания, то сейчас, когда преподаватель часто не может различить текст, созданный студентом, от текста, созданного с помощью ИИ, они теряют прежний смысл. Например, если написание студентами эссе позволяло преподавателю выявить их аналитические и творческие возможности, то сейчас – показывает лишь их умение пользоваться DeepSeek или ChatGPT.

Может быть, стоит «перенастроить» задания на совместную работу обучающегося с моделью искусственного интеллекта? Может быть, стоит чаще давать задания в мини-группах с чётким разделением ролей, моделируя «командную работу» в компаниях и в организациях? Эти задания не обязаны иметь однозначные ответы. Они должны показывать возможности самостоятельно рассуждать, демонстрировать креативность и использовать критическое мышление студентов. Всё это требует дополнительных инвестиций общества в совершенствование человеческого капитала своих граждан. Пока этого не происходит: увеличиваются инвестиции на исследование в области искусственного интеллекта и на создание инфраструктуры для ИИ, прежде всего дата-центров, но не на улучшение сферы образования. Автор согласен с Н. Сельвин (Selwyn N.) [28], что необходим период осмысления проблем внедрения ИИ в сферу образования.

Выводы и дальнейшие исследования

С точки зрения профессоров и преподавателей необходима колоссальная перестройка учебного процесса, рост использования педагогических инноваций. Образовательные ноу-нау профессоров и преподавателей играют ключевую роль в эффективном применении технологий искусственного интеллекта в образовании. Без них технологические новшества не смогут развивать знания, умения и навыки студентов. Обучавшиеся будут оставаться пассивными потребителями, не развиваясь как эксперты в своей профессии.

Внутри университетов образовательный процесс также должен измениться. Если раньше ВУЗы создавались как место, в котором профессора, - эксперты высшей квалификации, - передавали свои знания и умения студентам, которые становились специалистами-профессионалами в своей сфере экономики, то сейчас ситуация стала иной. Ценность передачи информации в рамках университетских стен от эксперта-человека к студенту резко снижается, но важность других форм общения преподавателей и студентов повышается. Среди них – дискуссии, создание и обсуждение проектных / командных заданий; креативные задания, выполняемые в аудитории без использования ИИ; формирование и совершенствование навыков критического мышления. Именно это позволит университетам готовить высококвалифицированных выпускников, которые в своей работе будут лучше использовать потенциал моделей искусственного интеллекта, чем низкоквалифицированные сотрудники, и добьются в своём труде как более высокой производительности, так и лучшей заработной платы. Как образно выразился И. Моллик, роль преподавателя университета в новых условиях – научить студентов оставаться «человеком в петле обратной связи» и целенаправленно развивать свою экспертизу, невзирая на искушения эры ИИ. [26]

В идеале общество должно стремиться обеспечить синергетический эффект от использования лучших качеств преподавателей-людей и применения технологий искусственного интеллекта.