Статус преподавателя и вызовы ИИ: стратегии символической защиты и репозиционирования

Статья посвящена изучению стратегий, которые преподаватели российских вузов используют для поддержания своего профессионального статуса в условиях активного внедрения технологий искусственного интеллекта, в частности, больших языковых моделей. Цель работы – выявить и реконструировать ключевые стратегии символической защиты и репозиционирования профессии преподавателя высшей школы в контексте российского высшего образования. Методология исследования основана на драматургическом подходе И. Гофмана, анализирующем передний план (публичную самопрезентацию) и задний план (скрытые практики). Исследование носит комплексный качественный характер и включает контент-анализ 47 открытых подкастов и видеоматериалов и 24 полуструктурированных интервью с преподавателями вузов. Анализ показывает, что границы между передним и задним планами профессии преподавателей проницаемы и условны. Публичные нарративы отличаются большей контрастностью в описании ИИ и абстрактностью рассуждений. «Закулисные» практики скорее показывают конкретные сценарии использования ИИ в преподавании, исследованиях и административной работе, а также значительные расхождения в том, что преподаватели считают «рутинной», а что «творческой» и «содержательной» когнитивной работой. Выделены три основные стратегии защиты профессии («развенчание мифов» об ИИ, риторика интенсификации труда и апелляция к ценности человеческого взаимодействия) и три стратегии репозиционирования (преподаватель как наставник-психолог, проводник в мир ИИ или специалист с ИИассистентом). Эти стратегии защиты и репозиционирования профессии могут пересекаться в разных конфигурациях, по-разному накладываться на отношение преподавателей к ИИ. Отмечается, что в российском контексте преподаватели, в отличие от зарубежных коллег, редко апеллируют к групповой солидарности для символической защиты профессии.

1. Гофман И. Представление себя другим в повседневной жизни. – Москва: КанонПресс-Ц, Кучково поле, 2000. – 302 с. – ISBN: 5-93354-006-4.

2. Rahiman H., Kodikal R. Revolutionizing education: Artificial intelligence empowered learning in higher education // Cogent Education. – 2023. – No. 11. – P. 1–24. – DOI: 10.1080/2331186x.2023.2293431.

3. Nazaretsky T., Ariely M., Cukurova M., Alexandron G. Teachers’ trust in AI-powered educational technology and a professional development program to improve it // British Journal of Educational Technology. – 2022. – No. 53. – P. 914–931. – DOI: 10.1111/bjet.13232.

4. Сысоев П.В. Компетенция современного педагога в области искусственного интеллекта: структура и содержание // Высшее образование в России. – 2025. – Т. 34, № 6. – С. 58–79. – DOI: 10.31992/0869-3617-2025-346-58-79.

5. Han B., Coghlan S., Buchanan G., Mckay D. Who is Helping Whom? Student Concerns about AI-Teacher Collaboration in Higher Education Classrooms // Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction. – 2024. – No. 9. – P. 1–32. – DOI: 10.1145/3711104.

6. Klowait N., Erofeeva M. The presentation of self in the age of ChatGPT // Frontiers in Sociology. – 2025. – Vol. 10. – Article no. 1498314. – DOI: 10.3389/fsoc.2025.1614473.

7. Chan C.K.Y., Tsi L.H. Will generative AI replace teachers in higher education? A study of teacher and student perceptions // Studies in Educational Evaluation. – 2024. – Vol. 83. – Article no. 101395. – DOI: 10.1016/j.stueduc.2024.101395.

8. Земцов Д.И., Груздев И.А. «Цифровой кентавр»: совместное обучение человека и ИИ в университете // Высшее образование в России. – 2025. – Т. 34, № 10. – С. 47–62. – DOI: 10.31992/0869-3617-2025-34-10-47-62.

9. Гофман И. Анализ фреймов: эссе об организации повседневного опыта. – Москва: Институт социологии РАН, 2003. – 752 с. – ISBN: 5-93947-011-4. – EDN: QOCOAX.

10. Preves S., Stephenson D. The Classroom as Stage // Teaching Sociology. – 2009. – Vol. 37, No. 3. – P. 245–256. – DOI: 10.1177/0092055X0903700303.

11. Newkirk T. The Writing Conference as Performance // Research in the Teaching of English. – 1995. – Vol. 37, No. 3. – P. 193–215. – URL: https://www.jstor.org/stable/40171248 (дата обращения: 15.10.2025).

12. Dziedzic J.J., Jastrzębowska A. Impression management by academic lectures in their own opinion and the students // International Journal of Contemporary Management. – 2022. – Vol. 58, No. 3. – P. 11–26. – DOI: 10.2478/ijcm-20220006.

13. Padilla-Petry P., Rodríguez-Rodríguez J., Pérez-Hernando S. Overcoming the Magnetism of Lectures: Teachers’ and Students’ Perceptions of and Motivations Regarding Active Learning in Higher Education // SAGE Open. – 2025. – Vol. 15. – DOI: 10.1177/21582440251323313.

14. Tassi A. Person as the Mask of Being // Philosophy Today. – 1993. – Vol. 37. – P. 201–210. – DOI: 10.5840/philtoday199337226.

15. Горц А. Нематериальное: знание, стоимость и капитал. Москва: Изд. дом Государственного ун-та – Высшей школы экономики, – 2010. – 206 с. – URL: https://nnov.hse.ru/data/2012/01/20/1263675692/Горц.Содержание,%20предисловие,%20глава%201(1).pdf (дата обращения: 10.10.2025).

16. Alvesson M. Knowledge Work: Ambiguity, Image and Identity // Human Relations. – 2001. – Vol. 54. – P. 863–886. – DOI: 10.1177/ 0018726701547004.

17. Handa K., Tamkin A., McCain M. et al. Which Economic Tasks are Performed with AI? Evidence from Millions of Claude Conversations. arXiv preprin. – ArXiv. 2503.04761, 2025. – DOI: 10.48550/arXiv.2503.04761.

18. Пасквинелли М. Измерять и навязывать. Социальная история искусственного интеллекта. – Москва: Individuum, 2024. – 352 с. – ISBN: 978-5-907696-44-0.

19. Титаев К.Д. Академический сговор // Отечественные записки. – 2012. – Т. 47, № 2. – С. 184–194. – EDN: QYORDZ.

20. Ismail A., Aliu A., Ibrahim M., Sulaiman A. Preparing Teachers of the Future in the Era of Artificial Intelligence // Journal of Artificial Intelligence. Machine Learning and Neural Network. – 2024. – Vol. 4, No. 4. – P. 31–41. – DOI: 10.55529/jaimlnn.44.31.41.

21. Jeon J., Lee S. Large language models in education: A focus on the complementary relationship between human teachers and ChatGPT // Education and Information Technologies. – 2023. – Vol. 28. – P. 15873–15892. – DOI: 10.1007/s10639-023-11834-1.

22. Ghamrawi N., Shal T., Ghamrawi N. Exploring the impact of AI on teacher leadership: regressing or expanding? // Education and Information Technologies. – 2023. – Vol. 29. – P. 8415– 8433. – DOI:10.1007/s10639-023-12174-w.

23. Zhou Q., Hashim H., Sulaiman N.A. Digital Echoes: Crafting Chinese EFL Teacher Identity in the Era of AI-Enhanced Instruction–A Qualitative Exploration // Forum for Linguistic Studies. – 2024. – Vol. 6, No. 5. – DOI: 10.30564/fls.v6i5.6864.