Обуздать стихию: как ИИ интегрируется в учебный процесс в странах мира
Искусственный интеллект постепенно становится незаменимой частью высшего образования. Его используют и студенты, и преподаватели для снижения объема рутинных задач и расширения своих возможностей. Ограничения и перспективы ИИ рассматриваются в докладе «Начало конца или новой эпохи? Эффекты генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) в высшем образовании», который вышел в журнале «Современная аналитика образования» под научной редакцией научного руководителя НИУ ВШЭ Ярослава Кузьминова.
Авторы и сами использовали ИИ при подготовке доклада. В частности, ChatGPT помогал анализировать статьи, группировать исследования, структурировать отчет и улучшать качество текста. ИИ — это стихийная инновация, проникающая в самые разные сегменты деятельности университетов, отмечается в докладе. Рост влияния искусственного интеллекта на образование стал экспоненциальным после появления GPT и подобных моделей. Также начиная с 2023 года наблюдается взрывной рост интереса к теме со стороны исследователей. При этом основная исследовательская проблема в том, что ИИ в образовании рассматривают с дуальной точки зрения: «хорошо» — «плохо», «для ученика» — «для учителя».
Ярослав Кузьминов
«Наиболее популярные исследовательские вопросы, находящиеся в состоянии оживленной научной дискуссии: опасен ли ИИ для образовательных учреждений как явление и ведет ли это к деградации, нужно ли в целом регулировать использование моделей и где грань их полезного и вредного использования, исчезнет ли профессия учителя? Все эти вопросы действительно часто ставятся отдельно друг от друга, что является упущением: в образовании всегда должны присутствовать две стороны», — отмечает Ярослав Кузьминов.
В докладе эти вопросы рассматриваются в совокупности, чтобы понять совокупный эффект и вклад ИИ в образование.
Авторы доклада выделяют топ стран-лидеров по числу публикаций об использовании ИИ и специфику их тематической направленности. Так, в США чаще всего пишут о внедрении ИИ в программирование, медицинское образование, STEM, а также о борьбе с мошенничеством. Китайских исследователей больше всего интересует академическая честность и инклюзивное образование, развитие ИИ-грамотности. В Великобритании изучают использование ИИ в междисциплинарных исследованиях, креативное письмо. Научный интерес Австралии лежит в области инноваций в обучении, цифровой грамотности, поддержке студентов и преподавателей. Для Испании характерны публикации в сфере использования ИИ для поддержки креативного мышления и языкового обучения. Авторы Индии интересуются развитием инклюзивного дизайна, Малайзии — поддержкой самообучения, Германии — интерактивным обучением.
Распространенность использования ИИ также различается по странам и зависит от особенностей систем образования, уровня цифровых навыков студентов и университетов, а также от уровня владения студентами английским языком. Так, в исследовании авторов из Гонконга показано, что больше 60% студентов использовали ГИИ в учебных целях, для ОАЭ это значение чуть больше 40%, для Ливана — 85%, а для России — примерно 21%.
В литературе широко описаны способы использования ИИ в обучении как преподавателями, так и студентами. Однако большинство работ в этой области носят гипотетический характер или базируются на очень локальном практическом опыте. Значительно меньше работ, опирающихся на большие выборки и продвинутые методы анализа данных. Нередко эмпирические работы заменяют эссе, посвященные рискам применения ИИ. Часть работ содержит рекомендации для образовательной политики, и их доля значительно выше среднего.
При этом большое число исследований фокусируются на вопросах правомерности использования ИИ студентами для выполнения учебных работ. В то время как студенты заинтересованы в том, чтобы эффективно и быстро выполнять учебные задания, улучшая свои навыки применения ИИ, преподаватели стремятся выявлять случаи его использования и при наличии прямого запрета на такое использование привлекать студентов к ответственности. Публикаций, в которых систематически обсуждаются реальные возможности и особенно ограничения ИИ, мало.
«При этом научная дискуссия вокруг ИИ в высшем образовании часто носит спекулятивный характер. Определенная часть авторов имеет неполное или часто даже ошибочное представление о принципах работы ИИ-инструментов, смешивает ГИИ и другие формы ИИ. Многие рекомендации, предлагаемые в литературе, носят недоказательный характер. Зачастую они не предоставляют прикладных инструментов для эффективного внедрения ГИИ в образовательную практику, улучшения пользовательского опыта», — подчеркивается в докладе.
Потенциал ИИ может быть полностью реализован только при условии взвешенного, этически обоснованного и педагогически грамотного подхода к его внедрению, убежден Ярослав Кузьминов.
«Необходимость адаптации учебных программ и методов оценивания, обучение студентов и преподавателей ответственному использованию ГИИ, а также разработка эффективных мер противодействия академическому мошенничеству (или, наоборот, отказ от форм контроля, где академическое мошенничество с применением ГИИ возможно) — все это требует дальнейших исследований и внедрения новых подходов, — отмечает он. — Преподаватели и образовательные учреждения должны активно работать над интеграцией этих технологий, чтобы минимизировать риски и максимизировать выгоды от их применения».
Научный руководитель НИУ ВШЭ полагает, что в дальнейших исследованиях критически важно фокусироваться на разработке конкретных, практически применимых методик интеграции ИИ в учебный процесс с доказанной эффективностью. Необходимо также уделять больше внимания изучению долгосрочных последствий использования ИИ в образовании, а также разработке этических рамок для его применения.
Вам также может быть интересно:
Большинство студентов не верят, что ИИ сможет заменить их на работе
Большинство студентов считают, что ИИ не сможет заменить их на работе в ближайшие десять лет. Низким такой риск называют 27,2% респондентов, 41,5% — крайне маловероятным. Эти оценки были получены НИУ ВШЭ в ходе опроса 4200 студентов в 2025 году. Они приводятся в докладе «Эпоха больших языковых моделей: почему они все еще не профессионалы», подготовленном научным руководителем НИУ ВШЭ Ярославом Кузьминовым и старшим преподавателем кафедры высшей математики НИУ ВШЭ Екатериной Кручинской. Доклад был представлен на XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества, которая проходит с 15 по 18 апреля в НИУ ВШЭ.
Точный ИИ-оракул: какие тренды интересуют бизнес
Современные технологии ежедневно меняют мир, автоматизируя бизнес-процессы в различных отраслях. Специалисты НИУ ВШЭ представили масштабный опыт команды iFORA по реализации ИИ-проектов в интересах крупных компаний и органов власти.
Перспективы ИИ: математика машинного обучения в фокусе
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ провел выездной воркшоп «Математика машинного обучения». Здесь собрались ведущие ученые и специалисты НИУ ВШЭ в области машинного обучения, математики и статистики. В центре внимания исследователей оказались математические аспекты, лежащие в основе современных и наиболее перспективных направлений машинного обучения. Программа воркшопа включала мини-курсы, практические работы, доклады и круглый стол, посвященный перспективам развития ИИ в России.
Внедрение искусственного интеллекта в организации: какие эффекты отмечают сотрудники
45% организаций, которые занимались внедрением ИИ в работу, заявили о повышении производительности труда в результате его использования. Об этом говорится в исследовании «Внедрение ИИ в работу организаций: чем обусловлена вариация эффектов на труд?». Исследование проведено директором Центра статистики труда и заработной платы ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Анной Демьяновой и стажером-исследователем центра Дарьей Талакаускас. Оно было презентовано на XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества (XXV ЯМНК), проходящей в НИУ ВШЭ с 15 по 18 апреля.
«Идею всегда задает человек»: что дает ИИ образованию и медиа
ИИ-технологии меняют принципы работы образования и медиаиндустрии. Большинство студентов уже в той или иной мере используют ИИ, а нейросети уже массово производят все виды контента. Возможности и вызовы эксперты обсудили на конференции «Образование и медиа в эпоху цифровых перемен», организованной Дирекцией по маркетинговым коммуникациям НИУ ВШЭ и «Яндекс Образованием».
В Вышке стартовали открытые семинары «ИИ в индустрии»
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ запустил цикл открытых семинаров. Встречи посвящены актуальным вопросам внедрения искусственного интеллекта в различные отрасли экономики. Семинары проводятся еженедельно в 18:00 в кампусе на Покровском бульваре. Для участников также предусмотрена онлайн-трансляция.
Ученые представили новый метод для работы с несбалансированными данными
Специалисты факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ и Лаборатории искусственного интеллекта Сбера разработали геометрический метод расширения данных — Simplicial SMOTE. Тесты на разных наборах данных показали, что он значительно улучшает качество работы AI. Метод особенно полезен в ситуациях, когда редкие случаи очень важны, например в борьбе с мошенничеством или при диагностике редких болезней. Результаты исследования доступны в открытом архиве Arxiv.org и будут представлены на Международной конференции по обнаружению знаний и анализу данных (KDD) летом 2025 года в Торонто.
В Вышке рассчитали экономический эффект от внедрения технологий ИИ в России
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ оценил потенциальный экономический эффект от внедрения и использования технологий искусственного интеллекта в отраслях российской экономики до 2035 года. Эксперты также предположили, каким должен быть объем ресурсов, которые потребуются организациям для освоения данного класса технологий.
Мегасайенс, ИИ и суперкомпьютеры: Вышка расширяет сотрудничество с ОИЯИ
Специалисты по компьютерным технологиям НИУ ВШЭ и Объединенного института ядерных исследований (ОИЯИ) обсудили сотрудничество и совместные проекты на встрече в Лаборатории информационных технологий им. М.Г. Мещерякова (ЛИТ). Со стороны ВШЭ в дискуссии участвовали заведующий Лабораторией вычислительной физики МИЭМ Лев Щур и сотрудники Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных факультета компьютерных наук Денис Деркач и Федор Ратников.
Искусственный интеллект предсказал поведение квантовых систем
Ученые ВШЭ совместно с коллегами из Университета Южной Калифорнии разработали алгоритм, который быстро и точно предсказывает поведение квантовых систем — от квантовых компьютеров до солнечных батарей. С его помощью удалось смоделировать процессы в полупроводнике MoS₂ и выяснить, что на движение заряженных частиц влияет не только количество дефектов, но и их расположение. Эти дефекты могут замедлять или ускорять перенос заряда, создавая эффекты, которые раньше было сложно учесть при применении стандартных методов. Исследование опубликовано в журнале The Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).