Интеграция прикладного искусственного интеллекта в магистерские программы непрофильных направлений: вызовы, тренды и перспективы

Статья исследует интеграцию прикладного искусственного интеллекта (ИИ) в магистерские программы непрофильных (не технических) направлений, акцентируя внимание на вызовах, трендах и перспективах этого процесса. Актуальность темы обусловлена глобальной профессионализацией ИИ, формированием новых специальностей (AI-тренер, промпт-инженер) и трансформацией рынка труда под влиянием цифровых технологий. Авторы подчёркивают роль магистратуры как ключевого звена в подготовке кадров, способных применять ИИ-инструменты в нетехнических сферах – от медицины до гуманитарных наук. Методология исследования включает контент-анализ вакансий (на платформе hh.ru), выявивший фрагментарный, но разноотраслевой спрос на ИИ-навыки: 24% вакансий сосредоточены в креативных индустриях (маркетинг, дизайн), 20% – в IT, тогда как в медицине и образовании их доля не превышает 3–5%. Формулировки требований в не-IT-сферах остаются размытыми, что указывает на дефицит стандартизации. Обзор 78 российских магистерских программ демонстрирует доминирование профильных направлений, связанных с прикладным ИИ (80% программ), однако отмечается рост междисциплинарных инициатив, таких как ИИ в политологии, философии и медиакоммуникациях (9 социогуманитарных программ). Ключевые вызовы включают техникоцентричность образования (программы преимущественно реализуются в рамках IT-направлений), «имитационное» внедрение, институциональные барьеры доступности. Перспективы связаны с развитием междисциплинарности, усилением роли индустриальных партнёров («Яндекс», «Сбер») и развития у обучающихся «гибридных» навыков. Авторы делают вывод о двойной асинхронности между рынком труда и университетами в вопросах, касающихся навыков прикладного ИИ. Статья вносит вклад в дискуссию о цифровой трансформации образования.

1. Волкова О.Н., Домбровский Д.А., Иванцова Е.А. Трансформация профессий в эпоху цифровизации // Экономика. Информатика. 2025. Т. 52. № 1. С. 194–202. DOI: 10.52575/2687-0932-2025-52-1-194-202

2. Суховская Д.Н. Социальные ожидания магистрантов от обучения в высшей школе // Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология. 2023. № 73. С. 207–227. DOI: 10.17223/1998863Х/73/18

3. Russel S., Norvig P. Artificial intelligence. A modern approach. 4th ed. // Pearson. 2022. ISBN 10: 1-292-40113-3.

4. Feher B., Tussie C., Giannobile W.V. Applied artificial intelligence in dentistry: emerging data modalities and modeling approaches // Frontiers in artificial intelligence. 2024. Vol. 7. Article no. 1427517. DOI: 10.3389/frai.2024.1427517

5. Muralidharan V., Schamroth J., Youssef A., Celi L.A., Daneshjou R. Applied artificial intelligence for global child health: Addressing biases and barriers // PLOS Digit Health. 2024. Vol. 3. No. 8. Article no. e0000583. DOI: 10.1371/journal.pdig.0000583

6. Ракитов А.И. Высшее образование и искусственный интеллект: эйфория и алармизм // Высшее образование в России. 2018. Т. 27. № 6. С. 41–49. EDN: USPQDV.

7. Резаев А.В., Трегубова Н.Д. Искусственный интеллект как проблема современной социальной аналитики // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология. 2019. Т. 19. № 3. C. 581–586. DOI: 10.22363/2313-2272-2019-19-3-581-586

8. Цвык В.А., Цвык И.В. Социальные проблемы развития и применения искусственного интеллекта // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология. 2022. Т. 22. № 1. C. 58–69. DOI: 10.22363/2313-2272-2022-22-1-58-69

9. Алешковский И.А., Гаспаришвили А.Т., Нарбут Н.П., Крухмалева О.В., Савина Н.Е. Российские студенты о возможностях и ограничениях использования искусственного интеллекта в обучении // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология. 2024. Т. 24. № 2. C. 335–353. DOI: 10.22363/2313-2272-2024-24-2-335-353

10. Тихонова Н.В., Ильдуганова Г.М. «Меня пугает то, с какой скоростью развивается искусственный интеллект»: восприятие студентами искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам // Высшее образование в России. 2024. Т. 33. № 4. С. 63–83. DOI: 10.31992/0869-3617-2024-33-4-63-83

11. Ананин Д.П., Комаров Р.В., Реморенко И.М. «Когда честно – хорошо, для имитации – плохо»: стратегии использования генеративного искусственного интеллекта в российском вузе // Высшее образование в России. 2025. Т. 34. № 2. С. 31–50. DOI:10.31992/0869-3617-2025-34-2-31-50

12. Елсакова Р.З., Маркусь А.М. Повышение квалификации преподавателей вуза в области искусственного интеллекта: современное состояние // Высшее образование в России. 2024. Т. 33. № 11. С. 73–94. DOI: 10.31992/0869-3617-2024-33-11-73-94

13. Сысоев П.В. Искусственный интеллект в образовании: осведомлённость, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 10. С. 9–33. DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33

14. Шейнбаум В.С., Никольский В.С. Инженерная деятельность и инженерное мышление в контексте экспансии искусственного интеллекта // Высшее образование в России. 2024. Т. 33. № 6. С. 9–27. DOI: 10.31992/0869-3617-2024-33-6-9-27

15. Потемкина Т.В., Авдеева Ю.А., Иванова У.Ю. Взаимодействие с искусственным интеллектом как потенциал программы обучения иностранному языку в аспирантуре // Высшее образование в России. 2023. Т. 33. № 5. С. 67–85. DOI: 10.31992/0869-3617-2024-33-5-67-85

16. Рябко Т.В., Гуртов В.А., Степусь И.С. Анализ показателей подготовки кадров для сферы искусственного интеллекта по результатам мониторинга вузов // Высшее образование в России. 2022. Т. 31. № 7. С. 9–24. DOI: 10.31992/0869-3617-2022-31-7-9-24

17. Luckin R., George K., Cukurova M. AI for School Teachers. 1st ed. // CRC Press, 2022. 132 p. DOI: 10.1201/9781003193173

18. Hügle M., Omoumi P., van Laar J.M., Boedecker J., Hügle T. Applied machine learning and artificial intelligence in rheumatology// Rheumatology Advances in Practice. 2020. Vol. 4. No. 1. Article no. rkaa005. DOI: 10.1093/rap/rkaa005

19. Corea F. Applied Artificial Intelligence: Where AI Can Be Used In Business // Springer Cham, 2019. 41 p. DOI: 10.1007/978-3-319-77252-3

20. Dodero J.M. Artificial intelligence masters’ programs – An analysis of curricula building blocks // Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2021. 168 p. DOI: 10.2760/773615

21. Опфер Е.А. Трансформации российской магистратуры // Высшее образование в России. 2021. Т. 30. № 1. С. 36–48. DOI: 10.31992/0869-3617-2021-30-1-36-48

22. Рожкова К.В., Рощин С.Ю., Травкин П.В. Российская магистратура: трамплин на рынок труда // Высшее образование в России. 2025. Т. 34. № 5. С. 9–28. DOI: 10.31992/0869-36172025-34-5-9-28