Монетарный симулятор: экономическое мышление за пределами готовых ответов искусственного интеллекта

Введение

Распространение генеративного искусственного интеллекта (далее – ИИ) изменило условия преподавания экономических дисциплин. Языковая модель оперативно систематизирует данные, предлагает объяснения, выполняет расчеты, сопоставляет сценарии и формирует внешне убедительные выводы. Поэтому в современных условиях результат учебного задания в виде готового текста утрачивает диагностическую ценность для оценки понимания студентом логики экономических процессов, способности выделять существенные факторы, проверять исходные данные, учитывать ограничения и обосновывать принятое решение. В отечественной литературе исследовательская повестка в области применения ИИ в высшей школе смещается от анализа институциональных, этических и технологических ограничений к поиску методически обоснованных форм его включения в учебный процесс. Лоскутова М.А. акцентирует внимание на рисках, связанных с этикой, безопасностью данных и доступностью зарубежных моделей [6] (Лоскутова, 2024); Петросянц Д.В. рассматривает изменение коммуникации между преподавателем и студентом под влиянием ИИ [7] (Петросянц, 2023); Тюриков А.Г. исследует образовательный потенциал, барьеры и целевые установки применения таких технологий [8] (Тюриков, 2026). В работах Ивановой И.А. и Козловцевой Н.А. особое внимание уделено персонализации обучения, развитию критического мышления, а также учету технических, организационных и этических ограничений [3, 5] (Иванова, 2026; Козловцева, 2023). Зарубежные исследования дополняют эту повестку эмпирическими оценками восприятия генеративного ИИ участниками образовательного процесса, анализом его влияния на оценивание и систематизацией накопленного опыта [9, 13, 14] (Arowosegbe [et al.], 2024; Kizilcec [et al.], 2024; Mustafa [et al.], 2024). В более широком контексте Каснеци Э. и соавторы связывают продуктивное использование больших языковых моделей с развитием критического мышления и обязательной проверкой фактов [12] (Kasneci [et al.], 2023), а метаобзор Бонд М. и соавторов указывает на необходимость большей методологической строгости, внимания к этике и контексту применения ИИ в высшем образовании [10] (Bond [et al.], 2024). В свою очередь проблема академической добросовестности требует как ограничительных мер, так и изменения самой конструкции оценивания [11] (Cotton [et al.], 2024). В контексте дисциплины «Деньги, кредит, банки» указанная проблема особенно заметна: денежные, кредитные и банковские процессы взаимосвязаны; последствия решений проявляются с временными лагами; одно и тоже изменение анализируемого показателя может иметь различную экономическую интерпретацию. Учебная работа должна демонстрировать не только знание обучающимся определений или формул, но и способность самостоятельно рассуждать в условиях неполной информации, различать исходные факты и предположения, устанавливать причинно-следственные связи и корректировать выводы при изменении условий. В рассмотренных исследованиях подробно представлены возможности и риски ИИ, однако недостаточно конкретизирован педагогический подход, при котором вариативность и потенциальные неточности сгенерированных ответов используются как материал для оценки самостоятельности экономического рассуждения. В этой связи принципиально важно, что технология, снижающая диагностическую ценность готового текста, при соответствующей организации учебного задания может, наоборот, стать средством ее восстановления. Исходя из этого, цель исследования состоит в обосновании и апробации методики применения генеративного ИИ, позволяющей сохранять самостоятельность студента при принятии экономического решения и одновременно использовать аналитические возможности языковых моделей. Практическая реализация данного подхода представлена авторским решением «Монетарный симулятор», под которым понимается воспроизводимая педагогическая методика, предусматривающая последовательное сочетание самостоятельной аналитической работы студента и регламентированного взаимодействия с ИИ. Первоначальное решение формулируется обучающимся до обращения к нейросети, полученный с ее помощью результат подлежит обязательной верификации, а последующее изменение существенного условия кейса используется для проверки устойчивости причинно-следственной аргументации и способности применять освоенный способ анализа к новой конфигурации экономической ситуации. Такая организация учебной деятельности определяет научную новизну предлагаемого подхода, которая состоит в методическом обосновании применения ИИ не как источника готового ответа, а как средства расширения спектра рассматриваемых аналитических сценариев и формирования материала для последующей проверки, на основе которой оцениваются самостоятельность, обоснованность и устойчивость экономического рассуждения студента.

Методическая конструкция «Монетарного симулятора» и организация учебной работы

Монетарный симулятор (далее – Симулятор) реализуется в форме динамического учебного кейса (с изменяющимися условиями). На первом этапе студент без цифровой поддержки диагностирует условную экономическую ситуацию, заданную преподавателем, письменно фиксирует собственную позицию и прогнозирует последствия. Только после этого обучающийся взаимодействует с ИИ: моделирует возможные эффекты выбранного решения, раскрывает использованные предпосылки, указывает временные лаги, предлагает альтернативные объяснения и выделяет положения, требующие проверки (верификации). Сгенерированный ответ рассматривается не как доказательство и не как эталон, а как промежуточный аналитический материал. Дальнейшее развитие кейса зависит от уже принятой позиции. После проверки источников и расчетов преподаватель изменяет существенное условие, сохраняя остальные предпосылки неизменными. Обучающийся сначала самостоятельно определяет, какие элементы прежней аргументации сохраняются и какие должны быть пересмотрены; затем ИИ генерирует обновленный сценарий. Завершающий этап включает самостоятельное формулирование студентом заключения и его индивидуальную защиту без использования ИИ. Дополнительный вопрос преподавателя или изменение исходных условий позволяет установить, способен ли обучающийся применить освоенный способ анализа в новой экономической ситуации, которая не рассматривалась в ходе взаимодействия с нейросетью. Ключевая особенность предлагаемого решения состоит в том, что ошибка или неточность в ответе ИИ становится учебным материалом. Обучающийся должен обнаружить неподтвержденный факт, неверную причинную связь, положение нормативного акта в недействующей редакции, ошибку в расчете, несоответствие единиц измерения или неточное употребление экономической категории, после чего обосновать исправление со ссылкой на первоисточник и представить объяснение своими словами. В результате преподаватель получает наблюдаемую последовательность учебных действий, позволяющую судить о степени самостоятельности и глубине понимания изучаемого материала.

Использование ИИ в учебной работе предполагает сохранение ведущей роли самостоятельной аналитической деятельности студента. Сгенерированные результаты подлежат проверке и содержательной интерпретации [2] (Дюдикова [и др.], 2026); при оценивании учитываются обоснованность и проверяемость выводов, качество аргументации и достигнутые результаты обучения [1] (Дюдикова [и др.], 2026). При этом применение цифровых инструментов не снимает с обучающегося ответственности за проведенный анализ и принятое решение [4, 11] (Кабышев [и др.], 2026; Cotton [et al.], 2024). В методике это обеспечивается самой последовательностью выполнения задания: самостоятельный анализ исходной ситуации и выделение значимых факторов → фиксация первоначальной позиции, принятого решения и предполагаемой причинно-следственной связи без участия ИИ → обращение к ИИ для анализа возможных последствий, предпосылок, временных лагов и альтернативных объяснений → сопоставление результата ИИ с собственной аргументацией → проверка фактических сведений, источников, нормативных положений, расчетов и причинно-следственных связей → выявление и аргументированное исправление ошибок, неточностей и чрезмерных упрощений в ответе ИИ → самостоятельная оценка влияния нового условия и определение положений, сохраняющих актуальность или требующих пересмотра → повторный анализ с ИИ с учетом изменившегося условия → сопоставление исходного и измененного сценариев → сравнение альтернативных решений по единым предварительно определенным критериям → итоговая самопроверка и завершение взаимодействия с ИИ → самостоятельное формулирование окончательного решения и условий его применимости → индивидуальная устная защита без использования ИИ. Последовательность, представленная на рис. 1, предполагает не постоянное обращение к ИИ-помощнику, а чередование самостоятельных и технологически поддержанных действий, что определяет цели использования цифрового сервиса и границы его допустимого участия.

Рис. 1. Последовательность этапов работы в Симуляторе

Источник: составлено авторами

Цель применения ИИ состоит в повышении качества освоения дисциплины «Деньги, кредит, банки» посредством последовательного принятия, проверки и пересмотра экономического решения при изменении условий учебного кейса. ИИ-сервис используется только на тех этапах работы, на которых он позволяет расширить возможности анализа (увеличить число рассматриваемых сценариев, ускорить работу с большим массивом документов, выполнить проверочные расчеты, выявить альтернативные объяснения и сформировать материал для проверки). Учебная работа под руководством преподавателя направлена на то, чтобы студент корректно применял экономические категории, формулировал содержательный запрос и понимал границы допустимого использования ИИ, проверял статистические данные и нормативные положения по первоисточникам, различал результаты вычислений и их экономическую интерпретацию, учитывал временные лаги и определял, при каких условиях можно говорить о наличии причинно-следственных связях, сопоставлял альтернативные объяснения, пересматривал позицию при поступлении новой информации и самостоятельно обосновывал итоговый вывод.

Такая организация работы обеспечивает одновременное развитие профессиональных и универсальных навыков. К первым относятся корректное применение экономических категорий, анализ данных, выполнение расчетов, работа с нормативными и статистическими источниками; ко вторым – критическое и аналитическое мышление, самостоятельный выбор линии аргументации, выявление ошибок и неточностей, пересмотр собственной позиции при изменении исходных условий и обоснованная защита принятого решения. Сформированность соответствующих компетенций оценивается исключительно на основе действий, самостоятельно выполненных обучающимся, и подтверждается, если студент без обращения к ИИ способен воспроизвести ход рассуждений, указать источники существенных данных, обосновать внесенные исправления, определить ограничения проведенного анализа, аргументировать выбор между альтернативными решениями и применить освоенный подход в новой экономической ситуации.

Основной технологической средой является Yandex AI Studio с моделями семейства YandexGPT и инструментами для работы с файлами, веб-поиска и выполнения вычислений. GigaChat (Kandinsky [1]) используется в качестве дополнительного отечественного ИИ-сервиса для анализа и формирования текстовых материалов, а также для учебной визуализации. DeepSeek и ChatGPT [2] являются иностранными ИИ-сервисами и могут задействоваться только как дополнительные средства сравнительного анализа при наличии правомерного доступа, отсутствии установленных для соответствующего вида учебной работы ограничений и исключительно при работе с открытыми, условными и обезличенными данными (далее – допустимые учебные данные). При наличии сопоставимого функционала предпочтение отдается отечественным ИИ-решениям. Для каждого инструмента определены его функция, самостоятельные действия студента и способ контроля преподавателя (табл. 1).

При выборе сервиса на основе искусственного интеллекта преподаватель учитывает действующие требования законодательства и локальные акты образовательной организации, условия обработки данных и допустимость использования конкретных учебных материалов. Настройка ИИ-среды осуществляется на уровне педагогического сценария: преподаватель задает роль ИИ, состав проверенных источников, допустимые функции сервиса, последовательность обращений и контрольные этапы работы, на которых студент самостоятельно принимает решение. Доступность методики обеспечивается наличием бесплатных режимов использования ИИ-сервисов: Yandex AI Studio и GigaChat (Kandinsky) образуют соответственно основной и дополнительный контуры; DeepSeek и ChatGPT могут использоваться исключительно как дополнительные средства сравнительного анализа допустимых учебных данных (материалов) при наличии правомерного доступа и отсутствии применимых ограничений. Для базового варианта не требуются специальное программное обеспечение и навыки программирования; приобретение отдельной специализированной системы также не требуется.

Табл. 1. Распределение функций между ИИ-сервисом, студентом и преподавателем

При отсутствии доступа к основному интерфейсу преподаватель использует иной ИИ-сервис, допустимый для выполнения конкретного учебного задания и соответствующий требованиям российского законодательства и локальных актов образовательной организации; при этом сохраняются содержание заданий, последовательность действий и критерии оценивания. Независимо от выбранного сервиса неизменны основные элементы методики: исходный динамический кейс, самостоятельное решение студента до обращения к ИИ, проверка полученных результатов, изменение одного из условий кейса, итоговое задание без обращения к ИИ-помощнику и единые критерии оценивания. При смене ИИ-сервиса изменяется только способ получения промежуточного аналитического материала, тогда как принцип организации учебной работы сохраняется. Распределение функций между участниками образовательного процесса имеет принципиальное значение: воспроизводимость методики определяется сохранением последовательности самостоятельного принятия решения, его проверки, изменения условий и итогового контроля. При соблюдении предложенной логики методика может быть адаптирована к изучению различных разделов дисциплины.

Сценарий занятия. Наиболее полно Симулятор реализуется в рамках изучения денежно-кредитной политики и деятельности Банка России. На подготовительном этапе преподаватель формирует сценарный набор исходных данных, отражающий разнонаправленные экономические сигналы: сохранение повышенного инфляционного давления, замедление потребительского спроса, неоднородную динамику кредитования, изменение стоимости банковского фондирования, высокий уровень инфляционных ожиданий, усиление ограничений со стороны предложения. Все числовые значения в кейсе носят условный характер и не являются фактическими статистическими показателями. До начала работы с ИИ студент самостоятельно определяет проблему, выделяет ключевые показатели, формулирует предварительную позицию и описывает предполагаемую последовательность развития ситуации. После этого ИИ используется для моделирования возможных последствий выбранного сценария с учетом исходных предпосылок, ожидаемых временных лагов, побочных эффектов и вопросов, требующих последующей проверки. Эмпирические данные, нормативные положения, результаты расчетов и выводы о причинно-следственных связях включаются в итоговый текст только после их проверки и подтверждения на основе официальных материалов Банка России, государственных информационных ресурсов, действующих нормативно-правовых актов, а также учебной и научной литературы. По завершении первого этапа преподаватель вводит дополнительное условие или новое обстоятельство, способное изменить первоначальную оценку и повлиять на принятое решение (усиление ограничений со стороны предложения, трансформация сберегательной модели поведения, ухудшение качества части банковских активов, изменение условий фондирования или вступление в силу нового нормативного требования). Студент самостоятельно определяет, какое звено прежней причинно-следственной связи требует пересмотра. После фиксации предварительной позиции обновленный сценарий моделируется с помощью ИИ при сохранении остальных заданных предпосылок. Такой методический прием позволяет соотнести изменение вывода с конкретным новым фактором и обеспечить обоснованность пересмотра первоначальной позиции. На следующем этапе обучающийся сопоставляет выбранный вариант с альтернативным при сохранении заданных условий, после чего самостоятельно формулирует итоговый вывод без обращения к ИИ. Завершается работа индивидуальной защитой, в ходе которой преподаватель задает дополнительный вопрос, вводит новое ограничение или изменяет одно из условий кейса. Это позволяет оценить способность студента самостоятельно применять освоенный способ анализа в изменившейся ситуации и одновременно ограничивает возможность подмены собственного рассуждения готовым сгенерированным ответом. В данном случае пересмотр позиции рассматривается не как признак непоследовательности, а как обоснованная реакция на изменение экономических предпосылок. Тем самым предметом оценивания становится не совпадение ответа с заранее заданной формулировкой, а качество перехода от исходной позиции к пересмотренному выводу. Такая логика определяет подход и к эмпирической оценке методики: ее результативность проверяется по действиям обучающегося, которые могут быть зафиксированы и сопоставлены до и после работы в Симуляторе.

Апробация «Монетарного симулятора» и оценка педагогической результативности

Для оценки практической применимости методики была проведена ее апробация в трех академических группах в сопоставимых организационно-методических условиях. Во всех группах использовались стандартизированные входные и итоговые задания, действовали единые требования к работе с первоисточниками и общие критерии оценивания, проводилась обязательная индивидуальная защита. В апробации приняли участие 74 обучающихся; занятия проводились тремя преподавателями по унифицированной процедуре. Такой формат позволил сопоставить результаты до и после применения Симулятора, а также оценить воспроизводимость предложенной методики при различающихся стилях ведения занятий. Полученные результаты представлены в табл. 2.

Табл. 2. Показатели педагогической апробации Симулятора в 2025-2026 учебном году

Примечание: Показатели «до» и «после» применения методики получены у одних и тех же 74 обучающихся при выполнении сопоставимых заданий, оцененных по единым критериям. Показатель выполнения нового задания без использования ИИ фиксировался только на итоговом этапе и поэтому не имеет исходного значения для сопоставления.

Результаты апробации показывают положительные изменения по основным критериям учебной работы. Наиболее заметные изменения отмечены по показателям, непосредственно связанным с критической проверкой результатов, полученных с помощью ИИ. Доля студентов, обнаруживших и содержательно объяснивших ошибки в ответах нейросети, увеличилась с 47,3% до 73,0%, а доля обучающихся, подтвердивших существенные факты по первоисточникам, – с 58,1% до 79,7%. Одновременно средний балл за причинно-следственное обоснование вырос с 11,6 до 14,1 балла, что свидетельствует об улучшении качества аргументации при выполнении сопоставимых заданий. Отдельное значение имеет итоговое задание, выполнявшееся без использования ИИ: с ним успешно справились 52 из 74 обучающихся, или 70,3%. Этот показатель важен для оценки методики, поскольку отражает способность студентов самостоятельно применять освоенную последовательность анализа после завершения работы в Симуляторе. Рост доли обучающихся, активно участвовавших в обсуждении и индивидуальной защите, с 56,8% до 81,1% также свидетельствует о повышении их вовлеченности в процесс обоснования и защиты собственной позиции. Таким образом, результаты апробации позволяют соотнести выявленные изменения прежде всего с организацией последовательной аналитической работы, включающей самостоятельное принятие решения, обращение к ИИ, проверку полученного материала, его содержательную интерпретацию и последующее обоснование собственной позиции [4]. В этой последовательности ИИ не заменяет экономическое рассуждение студента, а создает дополнительный материал для анализа и проверки. Проведение занятий тремя преподавателями по единой процедуре, в свою очередь, подтверждает возможность воспроизведения методики в разных академических группах.

Заключение

Расширение возможностей генеративного ИИ меняет не только инструментарий учебной работы, но и требования к самой организации контроля результатов обучения. В этих условиях принципиальное значение приобретает не ограничение доступа к цифровым технологиям, а такое построение учебного задания, которое позволяет проследить процесс принятия решения, оценить логику рассуждения обучающегося и обоснованность сформулированной им позиции. Предложенный подход показывает, что ИИ может быть включен в образовательный процесс без передачи ему ключевых интеллектуальных функций студента. Важно четкое разграничение этапов, на которых допустима ИИ-поддержка, и этапов, требующих самостоятельного анализа, выбора и аргументации. Такое разграничение позволяет рассматривать способность обучающегося изменять собственную позицию при появлении новых обстоятельств не как следствие внешней подсказки, а как показатель понимания экономической ситуации и зрелости рассуждения. В этом состоит более широкий методический результат исследования: применение ИИ целесообразно оценивать не по объему полученной с его помощью информации и не по качеству сгенерированного контента, а по тому, насколько организация работы способствует сохранению самостоятельности мышления, проверяемости аргументации и применению освоенного способа анализа в изменяющихся условиях. Для экономического образования этот принцип имеет особое значение, поскольку профессиональное решение редко принимается в условиях полной определенности и требует постоянного соотнесения исходных предпосылок, новых данных и возможных последствий. Дальнейшая разработка данного направления связана с расширением эмпирической базы, проведением сравнительных исследований с контрольными группами и проверкой устойчивости сформированных навыков за пределами конкретной темы дисциплины.

[1] Kandinsky представляет собой семейство генеративных моделей Сбера для создания визуального контента, тогда как GigaChat выступает пользовательской средой, через которую доступны соответствующие функции генерации изображений.

[2] По состоянию на 07.09.2026 г. российское законодательство не устанавливает общего запрета на использование DeepSeek и ChatGPT при соблюдении требований законодательства и локальных актов образовательной организации, а также установленного режима обрабатываемой информации. При этом ChatGPT является иностранным ИИ-сервисом, официальный доступ к которому оператором в России не предоставляется.

[3] Преподаватель проверяет соответствие выбранного ИИ-сервиса требованиям российского законодательства и локальных актов образовательной организации, оценивает условия обработки данных и учитывает установленные для учебного задания ограничения, а также контролирует соблюдение правил использования ИИ.

[4] Подчеркнем, что отсутствие контрольной группы и данных о статистической значимости различий не позволяет однозначно связывать выявленную динамику исключительно с применением Симулятора. Поэтому результаты апробации следует рассматривать прежде всего как свидетельство практической применимости методики, ее воспроизводимости и положительных изменений в характере учебной деятельности студентов, а не как доказательство изолированного эффекта использования ИИ.