От разрешительных практик к институциональным нормам: этическое регулирование использования искусственного интеллекта в российском высшем образовании

Актуальность исследования обусловлена противоречием между широким фактическим использованием искусственного интеллекта (ИИ) в российских университетах и дефицитом формализованных правил, регулирующих этот процесс. Целью работы является комплексный анализ официальных документов российских вузов, регламентирующих использование искусственного интеллекта в образовательном процессе, в т. ч. этические аспекты и риски. Методология базируется на двухэтапном контент-анализе открытых нормативных документов университетов. Теоретическая рамка исследования опирается на положения неоинституциональной теории, включая концепции институционального изоморфизма и стадий институционализации. Научная новизна исследования состоит не только в географическом расширении поля исследований политики ИИ за счёт российского кейса, но и в развитии неоинституционального анализа регуляций в условиях технологической неопределённости. Российский материал позволяет уточнить динамику ранней институционализации: показано, что формирование ИИ‑политик носит нелинейный характер, сочетающий заимствование дискурсивных формул и сохранение «институционального вакуума» на уровне процедур. Вводится типология адаптивного и ограничительного режимов регуляции, интерпретируемых как два устойчивых режима институционального реагирования на цифровые инновации, и демонстрируется их одновременное сосуществование в одной национальной системе. Этические принципы трактуются как специфический механизм символической легитимации уза в ситуации дефицита детализированных регламентов, что дополняет существующие подходы к анализу институционального изоморфизма и конкурентной дифференциации университетов. Перспективы исследования рассматриваются в направлении анализа процессов интернализации правил участниками образовательного процесса и лонгитюдного наблюдения за эволюцией институциональных форм.

1. DiMaggio P.J., Powell W.W. The Iron Cage Revisited: Institutional Isomorphism and Collective Rationality in Organizational Fields // American Sociological Review. – 1983. – Vol. 48, no. 2. – P. 147–160. – URL: http://www.jstor.org/sta-ble/2095101 (дата обращения: 12.01.2026).

2. Pratt J. Institutional isomorphism and online learning in Australian higher education // Inaugural Academy of World Business, Marketing and Management Development Conference. – Academy of World Business, Marketing and Management Development, 2004. – URL: https://opus.lib.uts.edu.au/bitstream/10453/7529/1/2004000718.pdf (дата обращения: 12.01.2026).

3. Cardona Mejia L.M., Pardo del Val M., Dasi Coscollar A. The institutional isomorphism in the context of organizational changes in higher education institutions // International Journal of Research in Education and Science (IJRES). – 2020. – Vol. 6, no. 1. – P. 61–73. – DOI: 10.46328/ijres.v6i1.639.

4. Baharuddin N.B., Abd Rahman N.H., Kamil N.L.M. Digital Education in Malaysian Public Universities: A Neo-Institutional Perspective on Policy Implementation // International Journal of Modern Education. – 2025. – Vol. 7, no. 27. – P. 571–588. – DOI: 10.35631/IJMOE.7270355.

5. Немировский В.Г. Искусственный интеллект в зеркале неоинституционального подхода: социологический анализ // Социальные и гуманитарные науки. Отечественная и зарубежная литература. Сер. 11, Социология. – 2024. № 4. – DOI: 10.31249/rsoc/2024.04.03.

6. Бергер П.Л., Лукман Т. Социальное конструирование реальности: Договор о социологии знания : пер. с англ. / предисл. П. Бурдьё ; [пер. с англ. А.А. Назаренко]. – Москва: Академический проект, 2020. – 323 с. – ISBN: 5-85691-036-2.

7. Owidi S.O., Lyanda J.N., Okono E.O., Micheni E.M. The Dark Side of Generative AI in Higher Education: Challenges, Ethical Concerns, and Implications // East African Journal of Arts and Social Sciences. – 2025. – Vol. 8, no. 3. – P. 526–543. – DOI: 10.37284/eajass.8.3.3690.

8. Sharma R.C., Panja S.K. Addressing Academic Dishonesty in Higher Education: A Systematic Review of Generative AI’s Impact // Open Praxis. – 2025. – Vol. 17, no. 2. – P. 251–269. – DOI: 10.55982/openpraxis.17.2.820.

9. AlBlooshi S. Artificial intelligence in higher education, opportunities, and challenges: a review // Frontiers in Education. – 2026. – Vol. 10. – Article no. 1683968. – DOI: 10.3389/feduc.2025.1683968.

10. Valentini A., Blancas A. The challenges of AI in higher education and institutional responses: Is there room for competency frameworks? UNESCO IESALC Working Paper. 2025. – URL: https://www.iesalc.unesco.org/en/articles/challenges-ai-higher-education-and-imperative-competency-frameworks (дата обращения: 17.02.2026).

11. Jukiewicz M. How generative artificial intelligence transforms teaching and influences student wellbeing in future education // Frontiers in Education. – 2025. – Vol. 10. – Article no. 1594572. – DOI: 10.3389/feduc.2025.1594572.

12. Luo J., Zheng C., Yin J., Teo H.H. Design and assessment of AI-based learning tools in higher education: a systematic review // International Journal of Educational Technology in Higher Education. – 2025. –Vol. 22. – Article no. 42. – DOI: 10.1186/s41239-025-00520-8.

13. Zawacki-Richter O., Bai J.Y.H., Lee K., Slagter van Tryon P.J., Prinsloo P. New advances in artificial intelligence applications in higher education? // International Journal of Educational Technology in Higher Education. – 2024. –Vol. 21. – Ar-ticle no. 32. – DOI: 10.1186/s41239-024-00471-6.

14. Bond M., Khosravi H., De Laat M., Bergdahl N., Wegeia V. et al. A meta systematic review of artificial intelligence in higher education: A call for increased ethics, collaboration, and rigour // International Journal of Educational Technology in Higher Education. – 2024. – Vol. 21. – P. 1–24. – DOI: 10.1186/s41239-024-00467-2.

15. Kalnina D., Nimante D., Baranova S. Artificial intelligence for higher education: benefits and challenges for pre-service teachers // Frontiers in Education. – 2024. – Vol. 9. – Article no. 1501819. – DOI: 10.3389/feduc.2024.1501819.

16. Baidoo-Anu D., Owusu Ansah L. Education in the Era of Generative Artificial Intelligence (AI): Understanding the Potential Benefits of ChatGPT in Promoting Teaching and Learning // Journal of AI. – 2023. – Vol. 7, no. 1. – P. 52–62. – DOI: 10.61969/jai.1337500.

17. Li M., Xie Q., Enkhtur A., Meng S., Chen L. et al. A framework for developing university policies on generative AI governance: A cross-national comparative study // arXiv. – 2025. – DOI: 10.48550/arXiv.2504.02636.

18. Isaifan R.J. Artificial intelligence in higher education: A global statistical synthesis for policy and quality assurance reform // Education Sciences. – 2026. – Vol. 16, no. 3. – Article no. 483. – DOI: 10.3390/educsci16030483.

19. Karkoulian S., Sayegh N., Sayegh N. ChatGPT unveiled: Understanding perceptions of academic integrity in higher education–A qualitative approach // Journal of Academic Ethics. – 2025. – Vol. 23. – P. 1171–1188. – DOI: 10.1007/s10805-024-09543-6.

20. Bernstein S., Rahman A., Sharifi N., Terbish A., MacNeil S. Beyond the benefits: A systematic review of the harms and consequences of generative AI in computing education // arXiv. – 2025. – URL: https://arxiv.org/abs/2510.04443 (дата обращения: 17.02.2026).

21. Wu Y. Integrating generative AI in education: How ChatGPT brings challenges for future learning and teaching // Journal of Advanced Research in Education. – 2023. – Vol. 2, no. 4. – P. 1–5. – DOI: 10.56397/JARE.2023.07.02.

22. Chan C.K.Y., Colloton T. Generative AI in higher education: The ChatGPT effect. Routledge, 2024. – DOI: 10.4324/9781003459026.

23. Pireci Sejdiu N., Sejdiu S. The quiet transformation of higher education in the AI era // Open Research Europe. – 2025. – Vol. 5. – DOI: 10.12688/openreseurope.20715.1.

24. McDonald N., Johri A., Ali A., Hingle A. Generative artificial intelligence in higher education: Evidence from an analysis of institutional policies and guidelines // arXiv. – 2024. – DOI: 10.48550/arXiv.2402.01659.

25. Ayanwale M.A., Omeh C.B., Oyeniran F.M., Kanu C.C. Ethical compliance and institutional policy support for artificial intelligence integration in African TVET Education: A structural equation modeling approach // PLoS One. – 2025. – Vol. 20, no. 12. – Article no. e0335747. – DOI: 10.1371/journal.pone.0335747.

26. Jayasinghe S., Gamage K.A.A., Yang D., Cheng C., Disanayake C., Apeji U.D. Six institutional intervention areas to support ethical and effective student use of generative AI in higher education: A narrative review // Education Sciences. – 2026. – Vol. 16, no. 1. – Article no. 137. – DOI: 10.3390/educsci16010137.

27. Yang J., Xie W., Ni J. A framework for AI ethics literacy: development, validation, and its role in fostering students’ self-rated learning competence // Scientific Reports. – 2025. – Vol. 15, no. 38030. – DOI: 10.1038/s41598-025-21977-5.

28. Askari M. Reliable but supervised: evaluating a generative AI-rubric model for consistent and fair assessment in postgraduate education // Assessment & Evaluation in Higher Education. – 2025. Published online 26 July. – DOI: 10.1080/02602938.2025.2537774.

29. Elzerman G. AI governance is a duty of care, not a branding exercise // Times Higher Education Campus. – 2026. 23 February. – URL: https://www.timeshighereducation.com/campus/ai-governance-duty-care-not-branding-exercise (дата обращения: 17.02.2026).

30. Абдусаламов Р.А. Основные направления правового регулирования использования искусственного интеллекта в сфере высшего образования // Юридический вестник Дагестанского государственного университета. – 2024. – Т. 52, № 4. – С. 135–143. – DOI: 10.21779/2224-0241-2024-52-4-135-143.

31. Ивахненко Е.Н., Никольский В.С. ChatGPT in higher education and science: a threat or a valuable resource? // Высшее образование в России. – 2023. – Т. 32, № 4. – С. 9–22. – DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-4-9-22.

32. Верезубова Н., Миндлин Ю., Сакович Н. Methodological aspects of application of generative artificial intelligence in pedagogical activities // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Гуманитарные науки. – 2025. – № 8. – С. 74–78. – DOI: 10.37882/2223-2982.2025.08.09.

33. Ракитов А.И. Высшее образование и искусственный интеллект: эйфория и алармизм // Высшее образование в России. – 2018. – № 6. – С. 41–49. – URL: https://vovr.elpub.ru/jour/article/view/1392 (дата обращения: 17.02.2026).

34. Войтов И.В. Перспективы правового регулирования искусственного интеллекта в высшем образовании в Российской Федерации // Вестник Российской правовой академии. – 2025. – № 5. – С. 161–172. – DOI: 10.33874/2072-9936-2025-0-5-161-172.

35. Лучшева Л. В. Социальные проблемы использования искусственного интеллекта в высшем образовании: задачи и перспекти-вы // Научный Татарстан. – 2020. – № 4. – С. 84–89. – URL: https://tatarica.org/ru/razdely/biblioteka-tatarika/nauchnyj-tatarstan/2020/socialnye-problemy-ispolzovaniya-iskusstvennogo-intellekta-v-vysshem-obrazovanii-zadachi-i-perspektivy (дата обращения: 17.02.2026).

36. Верезубова Н.А., Яковлева О.А., Кишкинова О.А. Этические и педагогические риски использования искусственного интеллекта в высшем образовании // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2025. № 4-2 (103). С. 82-86. DOI: 10.24412/2500-1000-2025-4-2-82-86

37. Константинова Л.В., Ворожихин В.В., Петров А.М., Титова Е.С., Штыхно Д.А. Генеративный искусственный интеллект в образовании: дискуссии и прогнозы // Открытое образование. – 2023. – Т. 27, № 2. – С. 36–48. – DOI: 10.21686/1818-4243-2023-2-36-48.

38. Мухлаева Т.В. Генеративный искусственный интеллект: трансформации в образовании, перспективы и динамика // Человек и образование. – 2025. – № 2. – С. 142–153. – DOI: 10.54884/1815-7041-2025-83-2-142-153.

39. Зазжигалкин А.В., Мансуров Т.Т., Мерецков О.В. Регулирование искусственного интеллекта в образовании // Компетентность. – 2024. – № 6. – С. 10–16. – URL: https://www.asms.ru/news/vyshel-svezhiy-nomer-zhurnala-kompetentnost-6-2024.html (дата обращения: 17.02.2026).

40. Коренев А.А., Шинакова А.Д. Регулирование использования искусственного интеллекта в академической среде в России и за рубежом: вызовы и перспективы // Современная коммуникативистика. – 2026. – Т. 15, № 1. – С. 54–59. – DOI: 10.12737/2587-9103-2026-15-1-54-59.

41. 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.

42. Stacey M., Mockler N. Analysing education policy: theory and method / ed. by M. Stacey, N. Mockler. London: Routledge, 2024. – 276 p. – DOI: 10.4324/9781003353379.

43. Krippendorff K. Content analysis: an introduction to its methodology. 3rd ed. Los Angeles: SAGE, 2013. – 441 p. – ISBN: 978-1-4129-8319-0.

44. Stracke C.M., Griffiths D., Pappa D., Bećirović S., Polz E. et al. Analysis of artificial intelligence policies for higher education in Europe // International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence. – 2025. – Vol. 9. – P. 124–137. – DOI: 10.9781/ijimai.2025.02.011.

45. Aristombayeva M., Satybaldiyeva R., Maung B.M., Lee D. Guiding the uncharted: the emerging (and missing) policies on Generative AI in higher education // Frontiers in Education. – 2025. – Vol.10. – Article no. 1644081. – DOI: 10.3389/feduc.2025.1644081.

46. Xiao P., Chen Y., Bao W. Waiting, Banning, and Embracing: An Empirical Analysis of Adapting Policies for Generative AI in Higher Education // arXiv. – 2023. – DOI: 10.48550/arX-iv.2305.18617.

47. Rughiniș C., Vulpe S-N., Țurcanu D., Rughiniș R. AI at the knowledge gates: institutional policies and hybrid configurations in universities and publishers // Frontiers in Computer Science. – 2025. – Vol. 7. – Article no. 1608276. – DOI: 10.3389/fcomp.2025.1608276.

48. Song Z., Kim C. The international status of generative artificial intelligence applications in higher education // Creative Computing. – 2025. – Vol. 6, no. 2. – P. 195–218. – DOI: 10.61131/cc.2025.6.2.195.

49. Hofmann P., Späthe E., Brand A., Lins S., Su-nyaev A. AI-based tools in higher education – A comparative analysis of university guidelines // Mensch und Computer 2024. ACM, 2024. – P. 1–6. – DOI: 10.1145/3670653.3677513.

50. Perkins M., Roe J. Detection of GPT-4 generated text in higher education: Combining academic judgement and software to identify generative AI tool misuse // Journal of Academic Ethics. – 2023. – Vol. 22. – P. 89–113. – DOI: 10.1007/s10805-023-09492-6.

51. Jin Y., Yan L., Echeverria V., Gašević D., Martinez-Maldonado R. Generative AI in higher education: A global perspective of institutional adoption policies and guidelines // Computers and Education: Artificial Intelligence. – 2025. – Vol. 8. – Article no. 100348. – DOI: 10.1016/j.caeai.2024.100348.