Creative Economy Creative Economy Креативная экономика 1994-6929 2409-4684 BIBLIO-GLOBUS Publishing House 125111 10.18334/ce.20.4.125111 NYPVRU Articles Статьи Research Article LLM technologies in student practices: a case study of the Vladimir branch of the RANEPA Анализ использования студентами Владимирского филиала РАНХиГС технологий LLM https://orcid.org/0000-0001-9548-48189455-1428 Ashin Andrey Aleksandrovich Ашин Андрей Александрович

Заведующий кафедрой государственного и муниципального управления, кандидат юридических наук, доцент

 andrey09122004@mail.ru https://orcid.org/0009-0000-3452-48121384-0365 Kalmykova Irina Yuryevna Калмыкова Ирина Юрьевна

Доцент, кандидат экономических наук, доцент

 Whiteraven33@yandex.ru https://orcid.org/0000-0003-3194-14047273-6637 Potapova Elena Petrovna Потапова Елена Петровна

Доцент, кандидат философских наук, доцент

 Potapova-ep@ranepa.ru https://orcid.org/0000-0001-5643-00165044-6746 Kudryakov Roman Igorevich Кудряков Роман Игоревич

Старший преподаватель кафедры «Государственное и муниципальное управление»

 r.kudryakov-vlsu@bk.ru Vladimir branch of RANEPA Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, Владимирский филиал 30 04 2026 20 4 VOL 20, NO4 (2026) ТОМ 20, №4 (2026) 743 766 01 04 2026 27 04 2026 Copyright ©; 2026, Ashin A.A., Kalmykova I.Yu., Potapova E.P., Kudryakov R.I. Copyright ©; 2026, Ашин А.А., Калмыкова И.Ю., Потапова Е.П., Кудряков Р.И. 2026 Ashin A.A., Kalmykova I.Yu., Potapova E.P., Kudryakov R.I. Ашин А.А., Калмыкова И.Ю., Потапова Е.П., Кудряков Р.И. https://1economic.ru/lib/125111

The article examines the integration of artificial intelligence and large language models into educational practices. While these technologies offer new opportunities, their use can significantly and, at times, negatively impact the development of students’ competencies and critical thinking skills. To prove this hypothesis, the authors conducted a survey among students of the Vladimir Branch of the Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration (RANEPA), analyzing their use of AI tools in the learning process. Based on the survey findings, the article develops an approach for assessing a student’s individual contribution when preparing academic papers. Furthermore, the article formulates a set of criteria and practical recommendations aimed at minimizing risks to academic integrity, particularly concerning independent and research assignments. The results of this article hold practical value for faculty members, offering them guidance on how to foster genuine learning and uphold ethical standards in an era of rapidly evolving digital technologies.

Данное исследование посвящено вопросам применения в образовательной деятельности искусственного интеллекта и больших языковых моделей. Использование больших языковых моделей и инструментов искусственного интеллекта, оказывает существенное деструктивное влияние на развитие компетенций и мыслительных способностей у студентов в ходе реализации образовательного процесса, с целью доказательства данной гипотезы, авторами исследования с помощью опроса проведен анализ использования студентами Владимирского филиала Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, инструментов искусственного интеллекта в учебном процессе. По результатам проведенного опроса, разработан подход к оценке личного вклада студента при написании студенческих работ, а также сформулированы критерии и рекомендации, позволяющие минимизировать возможные риски, возникающие в виде нарушений принципов академической честности со стороны студентов при написании самостоятельных и научных работ. Результаты исследования обладают практической значимостью для представителей профессорско-преподавательского состава

 educational activities innovation artificial intelligence large language models Образовательная деятельность инновации искусственный интеллект большие языковые модели 1. Ашин А. А., Калмыкова И. Ю., Потапова Е. П. Современная коммуникация преподавателей со студентами в вузе: изменения в культуре академического общения // Ученые записки. – 2025. – № 3. – c. 7-12. 2. Бороненко Т. А., Федотова В. С. Исследование цифровой компетентности педагогов в условиях цифровизации образовательной среды школы // Вестник Самарского университета. История, педагогика, филология. – 2021. – № 1. – c. 51-61. – doi: 10.18287/2542-0445-2021-27-1-51-61. 3. Гаврилова Л.Г., Топольник Я.В. Цифровая культура, цифровая грамотность, цифровая компетентность как феномены современного образования // Информационные технологии и средства обучения. – 2017. – № 5. – c. 1-14. 4. Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. Глубокое обучение: практическое руководство. / пер. с анг. А. А. Слинкина. - 2-е изд., испр. - Москва: ДМК Пресс, 2018. – 654 c. 5. Егорова А. А., Рыжов А. П. Системы генеративного интеллекта для синтеза изображений, сценарии их использования и связанные задачи // Вестник Московского университета. Серия 15: Вычислительная математика и кибернетика. – 2024. – № 1. – c. 47-60. – doi: 10.55959/MSU/0137-0782-15-2024-47-1-47-60. 6. Зимняя А.И. Педагогическая психология. / учебник для вузов– 3-е изд., пересмотр. - М.: МПСИ; Воронеж; Модэк, 2010. – 447 c. 7. Абдрахманова Г. И., Васильковский С. А., Вишневский К. О. Индикаторы цифровой экономики: 2022. / статистический сборник. - М.: НИУ ВШЭ, 2023. – 332 c. 8. Карпович И. А., Моргун Е. А. Учебная мотивация как фактор успешного освоения дистанционного курса по иностранному языку в многопрофильном вузе // Научно-методический электронный журнал Концепт. – 2025. – № 7. – c. 227-241. 9. Кораблев А. Ю., Булатов Р. Б. Машинное обучение в бизнесе // АНИ: экономика и управление. – 2018. – № 2. – c. 68-72. 10. Мохрат П.М. Правосубъектность юнита искусственного интеллекта // Вестник КГУ. Юридические науки. – 2018. – № 3. – c. 280-283. 11. Назаров Д. М., Бегичева С. В. Применение больших языковых моделей в образовательном процессе // Бизнес. Образование. Право. – 2024. – № 3. – c. 430-436. – doi: 10.25683/VOLBI.2024.68.1057. 12. Пащенко И.Ю. Искусственный интеллект и смежные технологии: о понятии, информационной природе и публично-правовых аспектах // Юридический вестник Кубанского государственного университета. – 2022. – № 2. – c. 99-105. – doi: 10.31429/20785836-14-2-99-105. 13. Платонов К.К., Голубев Г.Г. Психология. - М.: Высшая школа, 1977. – 256 c. 14. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект современный подход. / перевод с английского и редакция А.В. Слепцова. — 4-е изд.. - Москва, Санкт-Петербург : Диалектика, 2021. – 1407 c. 15. Солдатова Г.У., Рассказова Е.И. Психологические модели цифровой компетентности российских подростков и родителей // Национальный психологический журнал. – 2014. – № 2. – c. 25-31. 16. Чунгулова Г.К., Оразалиева Э.Н. Возможности и проблемы больших языковых моделей в образовании на примере ChatGPT // Наука и реальность. – 2024. – № 4. – c. 85-91. 17. El Maouch M., Jin Z., Zhao K. “ Crisis of creativity» as a crisis of consciousness: the position of cultural-historical theory of activity // Integr. psych. behav.. – 2024. – p. 433-461. – doi: 10.1007/s12124-023-09808-6. 18. Gerlich, M. AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking. Societies 2025, 15, 6. 19. Jojic A., Wang Z., Jojic N. GPT is becoming a Turing machine: Here are some ways to program it // ArXiv. Submitted. – 2023. – p. 14310. – doi: 10.48550/arXiv.2303.14310. 20. Marr B. // Forbes. – 2020. – № 5. – url: https://www. forbes.com/sites/bernardmarr/2020/10/05/what-is-gpt-3-and-why-is-it-revolutionizing-artificial-intelligence/. 21. Bubeck S., Chandrasekaran V., Eldan R. Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4 // ArXiv. Submitted. – 2023. – p. 12712. – doi: 10.48550/arXiv.2303.12712. 22. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., et al. (2017) Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems 30: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2017, Long Beach, 4-9 December 2017, 5998-6008