Особенности применения искусственного интеллекта в высшем образовании

Введение

Наблюдается стремительный рост глобального рынка искусственного интеллекта (ИИ) в образовании, что подтверждается актуальными прогнозными данными. Так, согласно отчёту Future Market Report [22], объём рынка ИИ в сфере образования в 2025 г. оценивается в 13,75 млн дол., а к 2032 г. прогнозируется его увеличение до 35,2 млн долл..

Указом Президента Российской Федерации от 07.05.2024 № 309 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года» технологическая независимость России определена как сквозной приоритет [1], что ограничивает бесконтрольное применение зарубежных генеративных моделей и актуализирует задачу интеграции отечественных решений на основе ИИ в образовательной деятельности организаций высшего образования. Одним из целевых показателей достижения технологического суверенитета является цифровая зрелость ключевых отраслей социальной сферы, включая образование.

Стремительное развитие сквозных цифровых технологий обусловило переход конкуренции между организациями высшего образования из плоскости ресурсного обеспечения в плоскость скорости адаптации к изменениям внешней среды. В этом контексте исследование особенностей применения ИИ приобретает особую значимость, поскольку именно технологии ИИ выступают катализатором фундаментальных сдвигов в изменениях образовательного процесса и управленческих моделях университетов.

Распоряжением Правительства Российской Федерации утверждено стратегическое направление цифровой трансформации науки и высшего образования, в котором технологии ИИ рассматриваются как инструмент кардинального снижения бюрократической нагрузки на профессорско-преподавательский состав и повышения операционной эффективности вузов [42]. В Национальной стратегии развития ИИ, утверждённой Указом Президента РФ от 10.10.2019 № 490 (ред. от 15.02.2024), повышение качества образования за счёт внедрения адаптивных обучающих систем определено в качестве одной из приоритетных государственных задач [2].

Расширение применения решений на основе ИИ открывает новые возможности для персонализации обучения, автоматизации административных задач, повышения эффективности педагогической деятельности и улучшения образовательных результатов [33].

В рамках исполнения подпункта «б» п.1 перечня поручений Президента Российской Федерации от 29 января 2023 г. №Пр-172 [37] образовательный модуль «Системы ИИ» включён в образовательные программы высшего образования и дополнительные профессиональные программы, что должно обеспечить формирование компетенций по применению ИИ у всех участников образовательного процесса — от административного персонала до научно-педагогических работников [39] и должны быть включены в образовательные профессиональные стандарты к 15 июля 2026 г..

Инициатива создания национального плана внедрения генеративного ИИ была озвучена Президентом РФ в ноябре 2025 г. на десятой Международной конференции по ИИ и машинному обучению Artificial Intelligence Journey 2025 - «Путешествие в мир ИИ» [25], а также создания кодекса этики в этой области. Вклад ИИ в ВВП страны к 2030 г. должен превысить 11 трлн руб. [9].

Несмотря на наличие нормативного фундамента, практика внедрения ИИ в высшей школе сопряжена с рядом особенностей, отличающих данную отрасль от корпоративного сектора. Устойчивость организаций высшего образования в эпоху цифровой трансформации детерминируется не столько самим фактом внедрения отдельных цифровых сервисов, сколько глубиной интеграции ИИ в процессы принятия управленческих решений, дизайна образовательного опыта и обеспечения национальной технологической безопасности.

Всё вышеизложенное определяет актуальность темы научной публикации и обусловливает научный поиск для дальнейшего принятия управленческих решений вузами, реагируя на новые вызовы, стоящие перед российскими организациями высшего образования, в связи с активным развитием ИИ и интеграцией ИИ в цифровые образовательные платформы.

В научных исследованиях неуколонно возрастает интерес к вопросам цифровой трансформации высшего образования под влиянием технологий ИИ и рассматривается в трудах: И.В.Денисова [14], П.М.Лукичёва [28], К.А.Мызровой [33], Ю.Н.Захаровой, Г.Н.Чернухиной, Д.А.Липис [27], Е.А.Липис, Ю.Я.Еленевой [19], А.А.Можаровской, Д.И. Демушкина; применение экосистемного подхода в системе высшего образования, развитие цифровых платформ －новый тренд в системе высшего образования рассматривается, например, в трудах М.А.Пономарева [41].

Технологиям генеративного ИИ в организациях принадлежат работы исследователей, например, А.А.Пасковой [36], М.М.Зайцевой [20], Т.Н.Роговенко, Р.А.Турсунова, Е.В.Дробот [17], И.Н.Макарова, Н.Н. Воробьева, В.И. Соломыкина. Довольно часто исследования ИИ в высшем образовании рассматриваются в работах педагогов, психологов, так, например, обзор теоретических подходов и практик применения генеративного ИИ в высшем образовании представлен в журнале «Высшее образование в России» Е.А.Кошкиной [26], Н.В.Бордовской, Д.С.Гнедых, М.А.Хромовой, Р.В.Демьянчук, М.П.Исхаковой, П.А.Балышевым.

Анализу востребованности компетенций в области ИИ посвящены публикации И.Е.Каманина [24], А.А.Зимовец [21], В.В.Кошман, И.В.Мариновой; анализу кадрового потенциала в сфере ИИ －С.Н.Митякова [31]; Д.Н.Лапаева, Н.А.Мурашовой; анализу регуляторных ожиданий в отношении ИИ посвящена работа Д.Р.Мухаметова [32]; рискам цифровизации образования с помощью ИИ －Е.Г.Беляковой [5], рискам применения ИИ в высшем образовании －П.М. Лукичёва [29], О.П.Чекмарева, новых возможностях и вызовах ИИ －И.С.Денисенко [13], И.О.Черникова.

Цель исследования заключается в выявлении особенностей применения ИИ в высшем образовании в период цифровой трансформации образования.

Гипотеза исследования: применение ИИ в высшем образовании способствует его устойчивому развитию и переходу к комплексной трансформации образования.

Методология исследования основана на системном подходе, который фокусируется на состояниях и эффектах системы высшего образования как результатах её взаимодействия с окружающей средой. Методологической основой научной публикации послужили нормативно-правовые акты, национальные и федеральные проекты, российские научные периодические издания. Применялись методы исследования: анализ, синтез, наблюдение, сравнение и обобщение, методы индукции и дедукции, а также SWOT-анализ.

Теоретическая значимость научной публикации заключается в описании особенностей применения ИИ в высшем образовании в период цифровой трансформации образования. Практическая значимость исследования определяется выявлением как положительных, так и отрицательных сторон применения ИИ в высшем образовании, а также описанием препятствий и перспектив в исследуемой сфере.

Основная часть.

Ключевым ориентиром для российских вузов стало исследование Томского государственного университета, в котором представлены четыре модели построения «Университета на основе ИИ» [53]. Данные модели комплексно охватывают не только учебный процесс, но и научную деятельность, управление университетом, взаимодействие с индустрией (табл. 1).

Таблица 1.

Четыре модели «Университета на основе ИИ» [16]

Министерство высшего образования и науки Российской Федерации сформулировало целевой вектор внедрения ИИ [30]: технологии должны быть направлены на сокращение рутинной нагрузки студентов и преподавателей, одновременно развивая когнитивные способности, социальные навыки и критическое мышление студентов. Таким образом, стратегическая задача ИИ －не в замене, а в усилении человеческого потенциала.

Внедрение ИИ неизбежно наталкивается на системные барьеры, формирующие управленческие вызовы: цифровое неравенство и нехватка компетенций. Так, цифровое неравенство прослеживается при дифференции населённых пунктов по уровню их цифрового развития [3]. По данным исследования ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, в 2024 г. 90,4% домашних хозяйств в России были подключены к интернету [49], по данным исследований о цифровой зрелости российских вузов, проведённых в 2025-2026 г.г., преобладает лидерство отдельных университетов и системные успехи на национальном уровне при сохранении общей нехватки инфраструктуры [33].

В России наблюдается дефицит специалистов в сфере ИИ, например, по данным «Авито Работы» [35], в 2025 г. количество вакансий с упоминанием навыков применения ИИ выросло на 90% по сравнению с 2024 г.

В 2024 г. компаниями «Яндекс» и «Сбер», вузами (ИТМО, МФТИ, НИУ ВШЭ, Университет Иннополис) была учреждена образовательная программа «AI 360», ориентированная на подготовку архитекторов и научных сотрудников в области систем ИИ [54]. «Государство выступает фасилитатором взаимодействия бизнеса в кооперации с университетами», －отмечает заместитель генерального директора J’son & Partners Consulting М.Столповский. Из-за дефицита кадров и компетенций российские технологические компании и корпорации уже более 10 лет вовлечены в систему подготовки кадров.

Обучение ИИ осуществляется в рамках мероприятий нацпроекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства» [34], на реализацию программ по подготовке аналитиков больших данных со стороны государства уже выделено около 15 млрд руб., со стороны бизнеса предполагается софинансирование в объёме не менее чем 6,4 млрд руб., или 30% от общей суммы [47].

Несомненными преимуществами применения ИИ являются: автоматизация процессов, снижение затрат на осуществление текущей деятельности, экономия времени и его распределение на решение более важных задач [51]. Тем не менее, возникает опасность, что развивается только навык промпт-инжиниринга, а глубинная нейронная связь для сложных процессов не формируется, например, в исследовании М. Герлиха из SBS Swiss Business School выявлена значительная отрицательная корреляция между частым использованием инструментов ИИ и способностями к критическому мышлению [56].

Очевидно, что традиционная система оценивания в ближайшие годы будет изменяться [50], акцент смещается на принципиально неалгоритмизируемые форматы обучения, такие как, например, проектная работа при активном участии стейкхолдеров; записанный диалог студента с ИИ-тьютором [48] как артефакт мышления и др.

Значимым шагом в институционализации использования технологий ИИ в сфере высшего образования стала первая открытая онлайн-платформа, реализованная компанией «Антиплагиат» [23], целями которой стали: предоставление вузам консолидированной базы существующих нормативно-методических решений для ускорения разработки локальных регламентов; содействие переходу от фрагментарных запретительных мер и практик, основанных на подозрениях, к формированию прозрачной, справедливой и применимой нормативной среды для всех участников образовательного процесса. Онлайн-платформа содержит библиотеку регламентов по использованию технологий ИИ в образовательном процессе высших учебных заведений, которые определяют важные аспекты применения ИИ в образовательном процессе [43] и способствует: унификации подходов к регулированию применения ИИ на национальном уровне; повышению прозрачности и объективности оценки студенческих работ; формированию устойчивой нормативной базы.

Ведущие университеты строят собственные LLM-модели, создавая уникальную цифровую среду, недоступную многим региональным вузам, что усугубляет цифровой разрыв в качестве образования [например, 52]. Цифровые образовательные платформы уже внедрили 87% вузов в 2025 г., по данным Министерства просвещения Российской Федерации [6], а 62% вузов внедрили ИИ в учебный процесс. Интеграция ИИ в цифровые образовательные платформы представляет собой фундаментальную трансформацию всей модели высшего образования. Ключевые направления развития ИИ на цифровых образовательных платформах представлены в таблице 2.

Таблица 2.

Ключевые направления развития ИИ

на цифровых образовательных платформах

[Например, 44, 10, 45, 46]

Внедрение ИИ в образовательные платформы открывает перед университетами новые возможности: повышение качества и доступности [18]; рост эффективности [38]: автоматизация рутинных операций преподавателя; интеграция с государственной политикой: активно разрабатываются группы сервисов доменов «Образование» и «Наука и инновации» [4]; международная конкуренция: согласно глобальным прогнозам (UPCEA, 2026) [57], ИИ переходит от набора разрозненных инструментов к базовой операционной инфраструктуре высшего образования.

В таблице 3 представлен SWOT-анализ применения ИИ организациями высшего образования.

Таблица 3.

SWOT-анализ применения ИИ вузами [например, 14, 8, 41]

- технические и инфраструктурные [7];

- кадровый голод и сопротивление административного и профессорско-преподавательского состава [8];

- отсутствие специализированного законодательства на федеральном уровне, регламентирующее использование ИИ в образовании;

- методологические риски: бесконтрольное использование ИИ ведёт к снижению критического мышления и когнитивных навыков;

- фрагментация и неравенство: согласно отчёту THE Digital Maturity Index [55], университеты «борются с фрагментированными платформами и недостаточной экспертизой».

В НИУ «ВШЭ» разработана декларация этических принципов использования ИИ [12]; утверждён ряд национальных стандартов: ГОСТ Р 70949-2023 «Технологии ИИ в образовании. Применение ИИ в научно-исследовательской деятельности. Варианты использования» [15], ГОСТ Р 72394-2025 «Технологии ИИ в образовании. Функциональная подсистема формирования контингента абитуриентов по программам подготовки научных и научно-педагогических кадров в аспирантуре. Общие положения и методики испытания» [11], носящие рекомендательный характер и не охватывают всех аспектов. Томским государственным университетом (ТГУ) дополнительно к этическому кодексу в 2024 г. [40] разработан «Антигаллюцинаторный протокол» для решения проблемы выдумывания ChatGPT обзоров литературы с несуществующими статьями и авторами, студента обязали перепроверить каждую ссылку, сгенерированную ИИ в реальной базе данных.

Таким образом, внедрение ИИ в российских вузах сталкивается с системными препятствиями, требующими комплексного решения на всех уровнях — от государственного финансирования до изменения академической культуры и пересмотра образовательных методик. С одной стороны, ИИ － мощный инструмент для персонализации и эффективности, а с другой — источник серьёзных этических и социальных вызовов, требующих продуманного регулирования и внедрения цифровой культуры, в основе которой －формирование ответственного отношения организаций высшего образования к применению ИИ. Реализация целевого вектора Министерства науки и высшего образования Российской Федерации требует не только внедрения ИИ, но и кардинальной перестройки образовательных методик организаций высшего образования, обеспечивая, прежде всего, персонализированное обучение. ИИ должен выступать «умным ассистентом», освобождающим время для творческой деятельности, практической работы, но не подменять содержательное взаимодействие между студентами и преподавателями.

Устойчивость организаций высшего образования может быть достигнута через: прозрачные правила применения ИИ, что становится возможным через осознанный выбор модели применения ИИ вузами, формирования действенных, а не формальных этических кодексов по применению ИИ вузами; обучение и развитие навыков применения ИИ профессорско-преподавательским составом и администрацией организаций высшего образования с осуществлением непрерывного контроля качества обучения; переход на российское программное обеспечение и обеспечение безопасности персональных данных обучающихся; интеграцию ИИ в цифровые платформы организаций высшего образования.

Дилемма внедрения ИИ в образовательные платформы требует комплексного подхода, сочетающего технологическую эффективность с сохранением фундаментальных академических ценностей. Несмотря на активные усилия отдельных вузов по регулированию использования ИИ, системное решение проблемы возможно только через развитие федерального законодательства, формирование единой стратегии внедрения ИИ и создание условий для ответственного использования технологий.

Ключевыми элементами такой стратегии должны стать: развитие цифровой культуры, педагогическое сопровождение, нормативно‑правовое регулирование и обучение работе с ИИ. Реализация этих мер позволит минимизировать риски и максимально использовать потенциал ИИ для повышения качества образования без ущерба для академических традиций.

Применение комплексного подхода, сочетающего нормативно‑правовое регулирование и этические принципы, позволит минимизировать риски и максимально использовать потенциал ИИ для повышения качества образования. Перспективным направлением дальнейших исследований является разработка модели интеграции этических кодексов вузов в единую национальную систему регулирования ИИ в образовании, а также создание системы мониторинга эффективности внедрения технологий ИИ с учётом академических ценностей.

1.