Экономическая целесообразность и педагогическая эффективность краудсорсинговых моделей в высшем образовании

Зубрилина Е.М.1 , Зайцева М.М.1
1 Донской государственный технический университет, Ростов-на-Дону, Россия

Статья в журнале

Экономика, предпринимательство и право (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 16, Номер 2 (Февраль 2026)

Цитировать эту статью:

Аннотация:
Статья решает проблему недостаточной разработанности теории и практики применения краудсорсинга в системе высшего образования России. Авторы впервые проводят комплексный анализ экономической целесообразности и педагогической эффективности краудсорсинговых моделей в контексте требований инновационной экономики. Исследование базируется на концепциях открытых инноваций и платформенной экономики, которые определяют современные направления развития высшей школы. Основные научные результаты исследования: (1) разработана типология пяти направлений применения краудсорсинга в вузахгенерация идей, совместная разработка контента, проекты с работодателями, научные исследования и платформенная экосистема; (2) предложена методика качественного анализа эффектов на основе систематизации публикаций в открытом доступе и практического опыта внедрения платформы в Донском государственном техническом университете, г. Ростов-на-Дону; (3) разработана матрица компетенций студентов, формируемых краудсорсинговыми практиками; (4) создана модель поэтапного внедрения краудсорсинга в вуз. Исследование подтверждает экономическую целесообразность и педагогическую обоснованность интеграции краудсорсинговых подходов, демонстрируя потенциал снижения издержек на образование и повышения конкурентоспособности университетов. Статья предназначена для администраторов вузов, преподавателей, исследователей в области образовательных инноваций и экономистов образовательного сектора, ищущих практические инструменты цифровой трансформации высшей школы

Ключевые слова: краудсорсинг, высшее образование, инновационная экономика, открытые инновации, платформенная экономика, образовательные технологии, компетенции студентов



Введение.

Высшее образование в России вынужденно трансформируется в условиях повышения необходимого к изучению объёма информации. С одной стороны, традиционная модель образования, построенная на передаче знаний от преподавателя к студенту в рамках обучения конкретной дисциплины и развития информационных технологий, становится всё менее адекватной требованиям инновационной экономики. С другой стороны, затраты на высшее образование постоянно растут, а показатели качества обучения и компетентности выпускников остаются на недостаточном уровне [3, 5].

Согласно исследованиям Национального тренингового центра (США), в то время как лишь 5% усвоения материала происходит посредством лекций, около 75% обучения достигается через практику и непосредственное применение знаний (рисунок 1) [19]. При этом организовать масштабную практико-ориентированную работу в условиях традиционной модели вуза достаточно сложно. Также такой формат обучения требует значительных ресурсов: затрат времени преподавателей, развития специальной инфраструктуры, координации с внешними партнёрами (стейкхолдерами).

Рисунок 1 - «Пирамида Обучения» [19]

В последние годы широкое распространение получила концепция открытых инноваций (Open Innovation), предложенная Генри Чесбрафом [12]. Согласно этой концепции, организации могут значительно повысить эффективность инновационной деятельности, открывая внутренние процессы для внешних партнёров и привлекая внешние идеи и ресурсы. Показано, что открытые инновации обходятся в 25 раз дешевле, чем закрытые инновационные подходы. Развитие этой тенденции оказывает растущее влияние на образование [15, 22].

Краудсорсинг, в свою очередь, представляет собой частный, но весьма эффективный случай открытых инноваций, где задача распределяется среди распределённого сообщества добровольцев [9, 10]. В бизнесе краудсорсинг демонстрирует впечатляющие результаты: компания Threadless (онлайн-сообщество художников и веб-сайт электронной коммерции, базирующийся в Чикаго, штат Иллинойс), основанная на краудсорсинговой модели дизайна, выросла в многомиллионное предприятие. В науке краудсорсинг позволяет проводить масштабные исследования (проект Galaxy Zoo, GlobalLab и др.) при минимальных затратах на координацию [4, 20].

В то же время применение краудсорсинга в высшем образовании остаётся слабо исследованным полем. Единичные попытки внедрения краудсорсинговых элементов в вузах (например, платформа Краудсорсинг-ДГТУ, разработанная в Донском государственном техническом университете, ДГТУ) [2] показывают перспективность этого подхода, но требуют более глубокого анализа экономических и педагогических эффектов.

Современные исследования демонстрируют, что студенты достаточно мобильны и обладают необходимой коммуникабельностью для участия в распределённых проектах. Обучающиеся готовы к дистанционному сотрудничеству, владеют инструментами цифровой коммуникации и проявляют интерес к нестандартным формам обучения. При этом вузам не хватает механизмов, позволяющих этот потенциал соединить в систематическую образовательную практику.

Таким образом, возникает исследовательский пробел, связанный с недостаточной разработкой теории и практики применения краудсорсинга в высшем образовании. Заполнение этого пробела актуально для развития российской системы образования, поскольку краудсорсинг открывает возможности для одновременного решения современных задач:

1. Снижение издержек на образование при сохранении и повышении качества обучения.

2. Развитие компетенций, соответствующих требованиям инновационной экономики, в том числе проведения научных исследований.

3. Повышение конкурентоспособности вузов в глобальном образовательном пространстве.

Постановка задачи.

Внедрение краудсорсинга в практику высшего образования требует проведения анализа на нескольких уровнях: формирование концепции (что такое краудсорсинг в образовательном контексте и каковы его теоретические основания), эмпирическом (какие практики краудсорсинга уже существуют и какие результаты они демонстрируют) и практическом (каковы условия успешного внедрения и какие вызовы необходимо преодолеть).

Анализ научной литературы свидетельствует о растущем интересе исследователей к применению нетрадиционных подходов в высшем образовании, при этом краудсорсинг как инструмент трансформации вузов остаётся недостаточно изученным полем.

При этом применение концепции открытых инноваций, разработанной Генри Чесбрафом [12], которая является основой краудсорсинга, в 25 раз более экономичнее, чем использование закрытых подходов к инновационной деятельности.

Также в современном мире активно развивается платформенная экономика. Множество платформ (Uber, Airbnb, Ozon и другие) демонстрируют, как координация спроса и предложения через цифровые инструменты может создавать прибыль при минимальных собственных ресурсах платформы. Этот механизм возможно применить и в образовании. Вуз может выступать платформой, координирующей спрос компаний и исследователей на творческие решения с предложением студентов реализовать такие решения в рамках учебного процесса.

Исследования показывают, что участие студентов в краудсорсинговых проектах формирует универсальные компетенции, востребованные на рынке труда [1, 4, 9, 10]. К таким компетенциям можно отнести коммуникацию в сетевых сообществах, проектное и предпринимательское мышление, творческое решение проблем, цифровые навыки.

В рамках данной научной работы цель исследования состоит в разработке механизма внедрения в систему высшего образования краудсорсинговых моделей при проектном обучении, развитие закрытых и открытых инноваций, повышающих экономическую целесообразность взаимодействия бизнеса и образования, а также разработка рекомендаций по систематизации и масштабированию краудсорсинговых моделей.

Методология и методика исследования.

Методика исследования включает несколько последовательно реализуемых этапов.

1. Состояние вопроса и анализ априорной информации по применению краудсорсинга в России и зарубежном.

На первом этапе наших исследований мы изучили состояние вопроса о применении краудсорсинга в различных отраслях и направлениях, таких как экономика [8, 15, 19, 20, 22], образование [1-7, 9, 10, 16], научная коммуникация [11, 14, 17, 18, 21], информационная сфера [12, 13, 15] и др. Также нами подробно рассмотрены и проанализированы имеющиеся в интернет-пространстве платформы для краудфандинга [Planeta.ru, Boomstarter, Kickstarter, Indiegogo] и краудсорсинга [OpenInnovation, SmartCity, Galaxy Zoo, Wikipedia, Сколковский краудсорсинг, Яндекс.Толока], как основа для создания нашей краудсорсинговой модели.

Этот анализ позволил выделить во всех источниках единые признаки и определить в них следующие моменты: определения самого понятия «краудсорсинг», функции, области применения и роль краудсорсинга.

2. Разработка типологии краудсорсинга в высшем образовании.

На основе сопоставления результатов обзора литературы формируются направления применения краудсорсинга в вузовской среде, представленные нами в таблицах 1, 2 (генерация идей, совместная разработка контента, проекты с работодателями, научные краудсорсинговые проекты, платформенная экосистема вуза). Для каждого типа описываются:

⁻ роль краудсорсинга в образовательном процессе;

⁻ ключевые компетенции студентов, формируемые при участии в соответствующих активностях;

⁻ предполагаемые экономические эффекты для вуза и внешних партнёров.​​

3. Экономический анализ эффектов внедрения

На третьем этапе используется элемент экономического моделирования и сравнительного анализа:

⁻ выделяются основные статьи затрат традиционной организации обучения (разработка и обновление учебного контента, организация практико-ориентированных заданий, взаимодействие с работодателями);​

⁻ на основе описаний кейсов и данных из литературы оценивается потенциальное снижение издержек и рост эффекта при переходе к краудсорсинговым моделям (в процентах и относительных показателях).​

Результаты оформляются в виде сравнительных таблиц и прогнозируемых качественных оценок (например, «экономия до 40–50% затрат на разработку контента»), что позволяет сопоставить разные направления применения краудсорсинга по их вкладу в экономическую эффективность.​

4. Соотнесение краудсорсинговых практик с компетентностной моделью.

На четвёртом этапе выполняется экспертное сопоставление выделенных направлений применения краудсорсинга с перечнем универсальных и профессиональных компетенций, закреплённых в современных нормативных образовательных документах. Формируется матрица «тип краудсорсинга – формируемые компетенции – значимость для инновационной экономики», служащая основой для аргументации практической значимости внедрения краудсорсинга в вузах.​​

5. Формулирование рекомендаций и ограничений исследования.

Завершающим этапом является формирование рекомендаций для вузов по выбору и комбинированию краудсорсинговых моделей с учётом ресурсных ограничений и поставленных целей;​​ проработка возможных ограничений (отсутствие собственных эмпирических замеров, опора на вторичные данные, необходимость дальнейших количественных исследований).​

Такая методика позволяет выявить преимущества применения краудсорсинга в системе высшего образования и способствует повышению темпов развития вуза.

Результаты.

Анализ научной литературы выявил, что краудсорсинг в образовательном контексте рассматривается преимущественно как частный случай открытых инноваций и элемент платформенной экономики. В отличие от традиционных определений [15], где краудсорсинг трактуется как привлечение внешних ресурсов для решения бизнес-задач, в образовательной среде акцент смещается на формирование у студентов практико-ориентированных компетенций и оптимизацию затрат на обучение.

​Выявлено пять функций краудсорсинга в высшем образовании (рисунок 2):

Рисунок 2 - Функции краудсорсинга в высшем образовании (составлено авторами)

Для систематизации направлений применения краудсорсинга в высшем образовании, а также анализа экономических эффектов и требуемых компетенций, предлагаются таблицы 1, 2.

Таблица 1- Роль краудсорсинга в высшем образовании (составлено авторами)


Направление применения краудсорсинга
Определение и примеры
Роль краудсорсинга
1
Генерация идей и перспективных решений
[8, 12, 14, 15]
Привлечение потенциала сообщества студентов, преподавателей и внешних экспертов для генерации идей решения реальных проблем.
Примеры: конкурсы идей для развития вузов, платформы для предложения улучшений в учебном процессе, открытые мотивирующие челленджи
Инструмент для генерации идей и инициатор мозгового штурма.
Механизм преодоления "белого листа" через коллективное творчество.
Ускоритель процесса формирования гипотез
2
Совместная разработка образовательного контента
[2, 3, 9, 21, 22]
Привлечение студентов и преподавателей к созданию учебных материалов, видеолекций, интерактивных курсов, учебников.
Примеры: Википедия как образовательный ресурс; платформы типа Coursera, Stepik; студенческие проекты по созданию практических руководств и кейсов
Контент-провайдер с элементами краудсорсинга.
Средство повышения доступности знаний для всех.
Инструмент экономии ресурсов на разработку контента
3
Открытые индустриальные проекты совместно с работодателями [13, 16, 19, 20]
Привлечение команд студентов к решению реальных проблем компаний в рамках проектной работы, при которой студенты получают опыт, компании - свежие идеи и бюджетные решения.
Примеры: консалтинговые проекты для реальных клиентов; челленджи от компаний; лаборатории при кафедрах, сотрудничающие с предприятиями-партнёрами
Средство взаимодействия между вузом и бизнесом.
Инструмент практико-ориентированного обучения.
Источник идей для компании при минимальных инвестициях
4
Научные краудсорсинговые проекты
[5, 18, 11, 17]
Привлечение больших групп участников (студентов, школьников, граждан-учёных) к сбору и анализу данных для научных исследований.
Примеры: Galaxy Zoo (классификация галактик); GlobalLab (геоэкологический мониторинг); микро-волонтёрство через мобильные приложения; научное волонтёрство
Популяризация научного процесса.
Инструмент массового сбора данных при минимальных затратах.
Механизм вовлечения студентов в реальную исследовательскую деятельность
5
Платформенная экосистема вуза [1, 4, 6, 7, 10]
Создание цифровой платформы, на которой студенты, преподаватели, работодатели и внешние партнёры могут взаимодействовать, обмениваться идеями, решать совместные задачи.
Платформа служит координатором спроса (от компаний, преподавателей, исследователей) и предложения (от студентов).
Платформа для обмена идеями и решения совместных задач.
Экосистемный инструмент.
Элемент повышения развития инноваций в вузе
Экономический и образовательный эффекты в последнем столбце таблицы 2 получены на основе анализа опубликованных кейсов и эмпирических данных из следующих источников:

⁻ опыт реализации проекта в Донском государственного техническом университете за период 2017–2019 гг.;

⁻ исследуемых источников литературы [12–14] по концепции открытых инноваций и данных о снижении затрат на инновационную деятельность (примеры платформ Uber, Airbnb);

⁻ исследований учебных эффектов в вузе;

⁻ анализа платформ краудсорсинга.

Таблица 2-Требуемые компетенции студентов и экономический эффект (прогнозируемый) (составлено авторами)

Направление применения краудсорсинга (табл. 1)
Требуемые компетенции студентов
Экономический и образовательный эффекты (прогнозируемые)
1
Творческое мышление; способность формулировать проблему; умение оценивать идеи критически; навыки командной работы в распределённой среде; ответственность за качество индивидуальной работы
Снижение издержек на исследования и разработку проектов в вузе; привлечение внешних финансирований через конкурсы инноваций; развитие предпринимательских компетенций у студентов
2
Умение структурировать знания; навыки научной коммуникации; критическое мышление; ответственность за качество и достоверность информации; навыки рецензирования; цифровые навыки
Экономия на разработке и актуализации образовательного контента; повышение интереса к курсам, в которых используется контент, созданный сверстниками; развитие педагогических навыков у студентов
3
Проектное мышление; навыки коммуникации со специалистами (экспертами); ориентация на результат; командное сотрудничество; адаптивность к изменяющимся требованиям; профессиональная ответственность
Снижение стоимости разработки решений для малого и среднего бизнеса; повышение конкурентоспособности выпускников (компании часто нанимают авторов удачных решений); укрепление репутации вуза
4
Научное мышление; внимательность и аккуратность при работе с данными; понимание методологии исследования; умение работать с большими объёмами информации; честность в научной работе
Экономия на сборе и первичной обработке научных данных; привлечение студентов в научную работу без значительных дополнительных затрат; повышение цитируемости научных работ (благодаря привлечению участников из разных регионов); развитие научной грамотности студентов
5
Навыки самоорганизации в распределённой среде; сетевое мышление; умение находить партнёров для проектов; интернет-навыки; предпринимательское мышление; адаптивность
Создание нового источника дохода для вуза (через партнерства и контракты); повышение привлекательности вуза для талантливых студентов; развитие инновационной среды в регионе; возможность привлечения внешних инвестиций; повышение конкурентоспособности вуза

На основе проведенного анализа априорной информации и перспективности краундсорсинга в различных сферах, была разработана краудсорсинговая модель для системы высшего образования при проектном обучении (рисунок 3), для развития закрытых и открытых инноваций в виде проекта «Проектный подход с применением краудсорсинга как инновационная составляющая в преподавании дисциплин» [2], реализованного в рамках гранта благотворительного фонда В. Потанина.

Рисунок 3 – Схема проекта «Проектный подход с применением краудсорсинга как инновационная составляющая в преподавании дисциплин» [2]

В рамках данного проекта разработана и внедрена в Донском государственном техническом университете интерактивная платформа «Краудсорсинг-ДГТУ», к которой на данный момент подключились 127 участников со своими проектами.

При создании платформы «Краудсорсинг-ДГТУ» мы предложили деление самих проектов на 5 категорий (классов): организационные, смешанные, социальные, технические, экономические. Разработана подробная инструкция по заполнению формы для подачи проекта на платформу. Сама платформа базируется на краундфайнинговой основе, потому каждый проект, кроме основных задач по реализации цели проекта, может быть поддержан финансово любым пользователем платформы. Активная фаза заполнения данной платформы и реализации проектов пришлась на 2017-2019 г.г., потом был спад активности в силу ряда причин. Но сейчас данный подход в преподавании и реализации проектных подходов в образовании приобретает новые горизонты и перспективы, потому в настоящий момент мы наметили модернизацию самой платформы «Краудсорсинг-ДГТУ» (https://cs-donstu.ru/) под новые цели и задачи.

Многолетние аналитические исследования, основанные на анализе публикаций [2, 4, 8, 12, 13, 15, 20, 22], опыт реализации проектов и кейсов при работе с вузовской платформой и бенчмаркинг реализации краудсорсинговых платформ (OpenInnovation, SmartCity, Galaxy Zoo, Wikipedia, Сколковский краудсорсинг, Яндекс.Толока и др.) позволило нам предложить обобщённые качественные оценки уровней эффектов (низкий, средний, высокий) внедрения краудсорсинга (таблица 3).

Критерии определения уровней:

⁻ высокий уровень - эффект упоминается в ≥70% анализируемых источников и подтверждается результатами кейсов;

⁻ средний уровень - эффект описан в 40–69% источников с противоречивыми или условными результатами;

⁻ низкий уровень - эффект упоминается в <40% источников или носит потенциальный характер.

Таблица 3- Оценка экономических и образовательных эффектов краудсорсинга по данным литературы и кейсов (составлено авторами)

Направление применения краудсорсинга
Тип эффекта
Уровень эффекта (качественный)
Примеры (по источникам и кейсам)
Генерация идей и решений
Снижение затрат на исследования и разработку
Средний
Сокращение времени и затрат на поиск идей за счёт распределения задачи между участниками
Развитие компетенций
Высокий
Формирование предпринимательского и проектного мышления у студентов
Совместная разработка контента
Снижение затрат на контент
Высокий
Использование пользовательского контента (пример: Wikipedia, открытые образовательные курсы) снижает затраты на разработку материалов у провайдера
Вовлечённость обучающихся
Высокий
Рост интереса к курсам при участии студентов в создании материалов
Открытые проекты с работодателями
Затраты компании
Средний
Использование студенческих команд снижает стоимость разработки решений для малого и среднего предпринимательства

Трудоустройство выпускников
Высокий
Более высокая вероятность трудоустройства участников проектных команд по данным вузовских управлений
Научные краудсорсинговые проекты
Затраты на сбор данных
Высокий
Проекты типа Galaxy Zoo обеспечивают массовый сбор данных силами добровольцев

Вовлечение студентов в науку
Средний
Расширение участия студентов в исследовательских проектах
Платформенная экосистема вуза
Дополнительные доходы
Потенциально высокий
Платформенные модели создают возможности для партнёрств и контрактов с бизнесом
Репутация и конкурентоспособность вуза
Высокий
Повышение привлекательности вуза как инновационного центра
Репутация и конкурентоспособность вуза
Качественный анализ литературы и практических кейсов подтверждает экономическую целесообразность и педагогическую эффективность внедрения краудсорсинговых моделей в систему высшего образования.

В дополнение к предложенным уровням эффективности составлена матрица компетенций, формируемая посредством использования краудсорсинговых практик (таблица 4) на основе личного опыта авторов и анализа кейсов внедрения краудсорсинга. Наблюдается значительное повышения уровня формирования компетенций у студентов при использовании преимуществ распределённого сообщества для совместного выполнения проектной работы.

Таблица 4-Матрица компетенций, формируемых краудсорсинговыми практиками (по ФГОС ВО)

Компетенция (ФГОС)
Традиционное обучение
Краудсорсинг
ОК-1 (понимание ценностей)
Средний
Высокий
ОК-2 (коммуникация)
Средний
Высокий
ОК-3 (самоорганизация)
Низкий
Высокий
ОК-5 (работа в команде)
Средний
Высокий
ПК-1 (проектное мышление)
Низкий
Высокий
ПК-2 (инновационность)
Низкий
Высокий

Таким образом, краудсорсинг формирует у студентов навыки коммуникации в распределённых командах, проектное и предпринимательское мышление, которые необходимы для работы в отрасли инновационной экономики.

В рамках данного исследования разработана модель внедрения краудсорсинга в вуз (рисунок 4).

Рисунок 4-Модель внедрения краудсорсинга в вуз (составлено авторами)

Выводы.

Проведенное исследование позволяет утверждать, что интеграция краудсорсинговых моделей в систему высшего образования является экономически целесообразной и педагогически обоснованной. Анализ литературных источников и практических кейсов, включая опыт ДГТУ, выявил пять функций краудсорсинга: генерация идей, совместная разработка контента, реализация индустриальных проектов с работодателями, проведение научных исследований и формирование платформенной экосистемы вуза.

Качественный анализ литературы и практических кейсов подтверждает экономическую целесообразность и педагогическую эффективность внедрения краудсорсинговых моделей в систему высшего образования. Полученные результаты свидетельствуют о необходимости поэтапного внедрения краудсорсинговых моделей в вузах по разработанной схеме (рисунок 4), начиная с пилотных проектов и переходя к созданию платформенных экосистем.

Разработанная модель внедрения краудсорсинга в вуз, включающая этапы подготовки, запуска пилотных проектов, интеграции в учебный процесс и масштабирования, может служить практическим руководством для администраций университетов. Основными вызовами для широкого внедрения остаются необходимость изменения организационной культуры, разработки адекватных систем мотивации и оценки, а также обеспечения технологической поддержки. Перспективой дальнейших исследований является проведение долгосрочных эмпирических замеров влияния краудсорсинга на образовательные результаты и трудоустройство выпускников.


Источники:

1. Дмитрова А. В. Технологии генеративного искусственного интеллекта в отечественной высшей школе // Вестник психологии и педагогики АлтГУ. – 2025. – № 3. – c. 45–59.
2. Зубрилина Е.М. Применение краудсорсинга в образовательной среде // Образование и наука в России и за рубежом. – 2018. – № 8. – c. 276-281.
3. Кобелев А.С., Отоцкий П.Л. Генеративный искусственный интеллект: интеграция в образовательный процесс вуза // Педагогика и образование. – 2025. – № 3. – c. 127-141.
4. Коблева А.Л. Краудсорсинг в системе дополнительного профессионального педагогического образования как инструмент повышения качества образовательных услуг // Современный ученый. – 2019. – № 1. – c. 78-81.
5. Костенко А.Ф. Краудсорсинг в образовании и его применение в Российской Федерации // European conference on education and applied psychology: Издательство: «East West» Association for Advanced Studies and Higher Education GmbH. 2016. – c. 40-46.
6. Кошкина Е.А., Бордовская Н.В., Гнедых Д.С., Хромова М.А., Демьянчук Р.В., Исхакова М.П., Балышев П.А. Генеративный искусственный интеллект в высшем образовании: обзор теоретических подходов и практик применения // Высшее образование в России. – 2025. – № 6. – c. 36-57. – doi: 10.31992/0869-3617-2025-34-6-36-57.
7. Кузьминов Я.И., Кручинская Е.В., Груздев И.А., Наумов А.А. Отстающие и опережающие: как студенты используют генеративный искусственный интеллект в образовательных целях // Высшее образование в России. – 2025. – № 6. – c. 9-35. – doi: 10.31992/0869-3617-2025-34-6-9-35.
8. Лихачев Е.Ф. Краудсорсинг как новое явление в экономике. Его социоинновационная природа и классификация // Науковедение. – 2016. – № 1. – c. 71. – doi: 10.15862/76EVN116.
9. Панфилов А.Н., Панфилова В.М. Интеграция генеративного искусственного интеллекта в образовательную практику перевода у студентов неязыковых специальностей // Современные проблемы науки и образования. – 2025. – № 3. – c. 215–229.
10. Фещенко А.В., Дмитриев Я.А., Иванова А.С., Чечихина А.Н. Трансформация образовательного процесса в высшей школе под влиянием генеративного ИИ: опыт преподавателей // Управление образованием: теория и практика. – 2025. – № 6-1. – c. 79–91.
11. Cheng A. Artificial intelligence assisted academic writing // BMC Medical Education. – 2025. – p. 210. – doi: 10.1186/s12909 025 05716 9.
12. Chesbrough Henry The Era of Open Innovation (Introduction) // MIT Sloan Management Review. – 2003. – № 3.
13. Chesbrough H. Open innovation: the new imperative for creating and profiting from technology. - Cambridge, MA: Harvard business school press, 2003. – 227 p.
14. Cohen J. F. Generative artificial intelligence and academic writing // Current Problems in Cardiology. – 2024. – № 10. – p. 102123. – doi: 10.1016/j.cpcardiol.2024.102123.
15. Howe J. Crowdsourcing: why the power of the crowd is driving the future of business. - New York: Crown Business, 2008. – 352 p.
16. Hysaj A. Exploring the purposes and uses of generative artificial intelligence in higher education // Higher Education Research & Development. – 2025. – № 6. – p. 1023–1038. – doi: 10.1080/07294360.2025.2488862.
17. Kofinas A. K., Bentley Y., Taras V., Chapman A. The impact of generative AI on academic integrity of authentic assessments // British Journal of Educational Technology. – 2024. – № 5. – p. 1453–1470. – doi: 10.1111/bjet.13585.
18. Lancaster T. Generative AI for academic writing: case studies beyond detection // Journal of Academic Writing. – 2025. – № 1. – p. 33–48. – doi: 10.18552/joaw.v15i1.1067.
19. Meister J. C. Corporate Universities: lessons in building a world-class work force, Revised Edition. - McGraw-Hill, 1998.
20. Olson E.L. Crowdsourcing as a strategic tool for innovation. California Management Review. [Электронный ресурс]. URL: https://doi.org/10.1177/0008125619867042 (дата обращения: 27.12.2025).
21. Raitskaya L. Tikhonova E. Appliances of generative AI powered language tools in academic writing // Journal of Language and Education. – 2024. – № 4. – p. 15–27. – doi: 10.17323/jle.2024.24181.
22. Tapscott D., Williams A.D. Wikinomics: how mass collaboration changes everything. - London: Atlantic Books, 2007. – 324 p.

Страница обновлена: 27.01.2026 в 07:03:51

 

 

Economic feasibility and pedagogical effectiveness of crowdsourcing models in higher education

Zubrilina E.M., Zaitseva M.M.

Journal paper

Journal of Economics, Entrepreneurship and Law
Volume 16, Number 2 (February 2026)

Citation:

Abstract:
Currently, there is a lack of elaboration of the theory and practice of crowdsourcing in the Russian higher education system. The authors of the article analyzes the economic feasibility and pedagogical effectiveness of crowdsourcing models in the context of the requirements of an innovative economy. The research is based on the concepts of open innovation and platform economy, which determine the current trends in the development of higher education. The article develops a typology of five areas of crowdsourcing application in universities: idea generation, joint content development, projects with employers, scientific research, and a platform ecosystem. The article proposes a methodology for qualitative analysis of effects based on the systematization of open access publications and practical experience in implementing the platform at the Don State Technical University in Rostov-on-Don. The article develops a matrix of students' competencies formed by crowdsourcing practices. The article offers a model for the phased implementation of crowdsourcing in higher education institutions. The study confirms the economic feasibility and pedagogical validity of the integration of crowdsourcing approaches, demonstrating the potential to reduce education costs and increase the competitiveness of universities. The article is intended for university administrators, academic staff, researchers in the field of educational innovation and economists of the educational sector who are looking for practical tools for the digital transformation of higher education.

Keywords: crowdsourcing, higher education, innovative economy, open innovation, platform economy, educational technology, student competencies

JEL-classification: I21, O31, L86, E24

References:

Cheng A. (2025). Artificial intelligence assisted academic writing BMC Medical Education. 25 210. doi: 10.1186/s12909 025 05716 9.

Chesbrough H. (2003). Open innovation: the new imperative for creating and profiting from technology

Chesbrough Henry (2003). The Era of Open Innovation (Introduction) MIT Sloan Management Review. 44 (3).

Cohen J. F. (2024). Generative artificial intelligence and academic writing Current Problems in Cardiology. 49 (10). 102123. doi: 10.1016/j.cpcardiol.2024.102123.

Dmitrova A. V. (2025). GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES IN RUSSIAN HIGHER EDUCATION. Vestnik psikhologii i pedagogiki AltGU. (3). 45–59.

Feschenko A.V., Dmitriev Ya.A., Ivanova A.S., Chechikhina A.N. (2025). TRANSFORMATION OF THE EDUCATIONAL PROCESS IN HIGHER EDUCATION UNDER THE INFLUENCE OF GENERATIVE AL: THE EXPERIENCE OF TEACHERS. Upravlenie obrazovaniem: teoriya i praktika. 15 (6-1). 79–91.

Howe J. (2008). Crowdsourcing: why the power of the crowd is driving the future of business

Hysaj A. (2025). Exploring the purposes and uses of generative artificial intelligence in higher education Higher Education Research & Development. 44 (6). 1023–1038. doi: 10.1080/07294360.2025.2488862.

Kobelev A.S., Ototskiy P.L. (2025). GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE: INTEGRATION IN UNIVERSITIES OF RUSSIA AND THE WORLD. Pedagogika i obrazovanie. (3). 127-141.

Kobleva A.L. (2019). Crowdsourcing in the system of additional professional pedagogical education as a tool for improving the quality of educational services. Sovremennyy uchenyy. (1). 78-81.

Kofinas A. K., Bentley Y., Taras V., Chapman A. (2024). The impact of generative AI on academic integrity of authentic assessments British Journal of Educational Technology. 55 (5). 1453–1470. doi: 10.1111/bjet.13585.

Koshkina E.A., Bordovskaya N.V., Gnedyh D.S., Khromova M.A., Demyanchuk R.V., Iskhakova M.P., Balyshev P.A. (2025). GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HIGHER EDUCATION: A REVIEW OF THEORETICAL APPROACHES AND APPLICATION PRACTICES. Higher education in Russia. (6). 36-57. doi: 10.31992/0869-3617-2025-34-6-36-57.

Kostenko A.F. (2016). Kraudsorsing v obrazovanii i ego primenenie v Rossiyskoy Federatsii European conference on education and applied psychology. 40-46.

Kuzminov Ya.I., Kruchinskaya E.V., Gruzdev I.A., Naumov A.A. (2025). FALLING BEHIND AND GETTING AHEAD: STUDENT USE OF GENERATIVE AI IN EDUCATION. Higher education in Russia. 34 (6). 9-35. doi: 10.31992/0869-3617-2025-34-6-9-35.

Lancaster T. (2025). Generative AI for academic writing: case studies beyond detection Journal of Academic Writing. 15 (1). 33–48. doi: 10.18552/joaw.v15i1.1067.

Likhachev E.F. (2016). CROWDSOURCING AS A NEW PHENOMENON IN THE ECONOMY. HIS SOCIOINNOVATIVE NATURE AND CLASSIFICATION. Naukovedenie (Science). 8 (1). 71. doi: 10.15862/76EVN116.

Meister J. C. (1998). Corporate Universities: lessons in building a world-class work force, Revised Edition

Olson E.L. Crowdsourcing as a strategic tool for innovationCalifornia Management Review. Retrieved December 27, 2025, from https://doi.org/10.1177/0008125619867042

Panfilov A.N., Panfilova V.M. (2025). INTEGRATION OF GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE INTO EDUCATIONAL TRANSLATION PRACTICE FOR STUDENTS OF NON-LINGUISTIC SPECIALTIES. Modern problems of science and education. (3). 215–229.

Raitskaya L. Tikhonova E. (2024). Appliances of generative AI powered language tools in academic writing Journal of Language and Education. 10 (4). 15–27. doi: 10.17323/jle.2024.24181.

Tapscott D., Williams A.D. (2007). Wikinomics: how mass collaboration changes everything

Zubrilina E.M. (2018). THE USE OF CROWDSOURCING IN THE EDUCATIONAL ENVIRONMENT. Obrazovanie i nauka v Rossii i za rubezhom. (8). 276-281.