Кузьминов Ярослав Иванович – канд. эконом. наук, доцент, научный руководитель
101000, Москва, ул. Мясницкая, д. 20
Yaroslav I. Kuzminov – Cand. Sci. (Economics), Academic Supervisor
20 Myasnitskaya str., Moscow, 101000
Кручинская Екатерина Владиславовна – старший преподаватель кафедры высшей математики
101000, Москва, ул. Мясницкая, д. 20
Ekaterina V. Kruchinskaia – Senior Lecturer, Department of Higher Mathematics
20 Myasnitskaya str., Moscow, 101000
Груздев Иван Андреевич – директор по внутренним исследованиям и академическому развитию студентов
101000, Москва, ул. Мясницкая, д. 20
Ivan A. Gruzdev – Director for Internal Monitoring and Student Academic Development
20 Myasnitskaya str., Moscow, 101000
Наумов Алексей Александрович – д-р физ.-мат. наук, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук
101000, Москва, ул. Мясницкая, д. 20
Alexey А. Naumov – Dr. Sci. (Physics and Mathematics), Director AI and Digital Science Institute
20 Myasnitskaya str., Moscow, 101000
В условиях развития генеративного искусственного интеллекта (ИИ) одним из вопросов, находящихся в авангарде научной дискуссии, является связь новых технологий с образованием и образовательными практиками. Исследовательское поле, посвящённое проблеме, развивается динамично – в особенности в русле пользы и вреда от использования ИИ в образовании студентами. Тем не менее при всём внимании к вопросу существуют отдельные лакуны. Во-первых, исследования слабо ориентированы на эмпирическую, устойчивую проверку гипотез об исследовании ИИ с помощью валидных методов, в особенности для российского контекста. Во-вторых, имеющиеся работы во многом сосредоточены на том, чтобы установить не вызовы, а перспективы развития. Авторы работы считают, что для того, чтобы использование ИИ в образовании стало управляемым, необходимо искать именно вызовы, что и стало основной целью данной работы. Основная задача работы – выведение эмпирических доказательств о том, что такие вызовы существуют, и установление их содержания. Для этого в статье анализируются результаты опроса студентов топовых российских вузов, проведённого авторами в 2025 г. (N=4207). Одним из самых важных выявленных вызовов стало усиление неравенства в образовательном пространстве. Оно наиболее заметно между студентами STEM- и не-STEM-специальностей – мы можем наблюдать совершенно разные рутины использования ИИ. Также заметна существенная неоднородность студентов с различными результатами (GPA) – для имеющихвысокую успеваемость ИИ становится инструментом развития, в остальных – наоборот. Данные выводы частично согласуются с обзором зарубежной и отечественной литературы, а также результатами других опросов, при этом вносят вклад в прояснение понимания и содержания вызовов, связанных с усилением образовательного неравенства. В целях преодоления разделения образовательного пространства, вызванного разным уровнем интеграции и использования ИИ, этот шаг может послужить началом формирования соответствующих образовательных стратегий, позволяющих использовать ИИ как инструмент укрепления студента, а не наоборот.
With the rise of generative artificial intelligence (AI), the relationship between these emerging technologies and education, as well as educational practices, has become a central topic of scholarly debate. Research in this area is rapidly expanding, particularly regarding the potential benefits and drawbacks of AI use by students in education. However, despite the growing interest, certain gaps remain. Firstly, research often lacks a strong empirical foundation with rigorous hypothesis testing using validated methodologies, especially within the Russian context. Secondly, existing studies tend to focus primarily on opportunities for development rather than potential challenges. The authors believe that identifying these challenges is crucial for effectively managing the integration of AI into education, and this serves as the primary goal of this study. The core objective of this research is to provide empirical evidence supporting the existence of such challenges and to delineate their specific nature. To achieve this, we analyze data from a survey conducted by the authors in 2025, involving students from leading Russian universities (N=4207). One of the most significant challenges identified by the study is the exacerbation of inequality within the educational landscape. This is particularly evident in the disparate AI usage patterns between students in STEM fields and those in non-STEM disciplines. Furthermore, significant heterogeneity exists among students with varying academic performance (GPA). For highachieving students, AI tends to serve as a tool for enhancement, whereas for others, the opposite effect is observed. These findings are partially consistent with existing literature reviews, both domestic and international, as well as other surveys conducted on the topic. However, they contribute to a more defined understanding of the challenges associated with increasing educational inequality due to AI. Addressing the divisions within the educational sphere resulting from unequal levels of AI integration and utilization represents a crucial first step toward developing appropriate educational strategies that leverage AI as a tool to empower students, rather than the contrary.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.