Вызовы и риски искусственного интеллекта для системы вузовского образования: понимание преподавателями и практическая готовность к изменениям

Одним из основных противоречий интеграции технологий искусственного интеллекта (ИИ) в высшее образование является то, что, предоставляя беспрецедентные дидактические возможности для адаптации и персонализации обучения, ИИ одновременно порождает комплекс системных вызовов и рисков, требующих переосмысления содержания обучения, традиционных методов обучения и контроля, а также роли преподавателя в образовательном процессе. При этом эффективность противостояния возникающим угрозам во многом зависит от того, насколько преподаватели осознают данные вызовы и готовы практически на них ответить. Цель исследования – определить перечень ключевых вызовов и рисков, стоящих перед системой вузовского образования в условиях распространения ИИ, а также выявить степень понимания преподавателями высшей школы этих вызовов и рисков и их готовность к практическим действиям по их преодолению. На основе анализа научной литературы были выделены три основных вызова (изменение содержания обучения, изменение традиционных подходов и методов обучения и контроля, изменение роли преподавателя в триаде «преподаватель – ИИ – обучающийся») и четыре группы рисков (развитие клипового мышления и снижение когнитивной активности студентов, распространение ИИ-плагиата, «галлюцинации» и предвзятость ИИ, усиление цифрового и социального неравенства). Для определения понимания преподавателями этих вызовов и рисков, а также их готовности к ответу на них было проведено онлайн-анкетирование. В качестве респондентов выступили 1272 преподавателя из 43 вузов РФ. Результаты анкетного опроса свидетельствуют о наличии системного разрыва между декларируемым пониманием вызовов и рисков (около 70% педагогов осознают угрозы ИИ-плагиата и снижение когнитивных способностей студентов) и реальной практической готовностью к организационным и методическим изменениям (лишь 20–30% педагогов реально изменяют методы обучения и контроля, интегрируя ИИ в учебный процесс). Около 30–40% респондентов выразили нейтральное отношение по большинству вопросов, связанных с внедрением новых методов и форм контроля, а 15–25% опрошенных – отрицательное отношение. Полученные данные свидетельствуют о том, что на современном этапе системная интеграция ИИ в высшее образование не может осуществляться на инициативной основе отдельными преподавателями. Основная масса педагогов российских вузов не имеет системной поддержки (нормативной, методической, временной и финансовой) для перехода к новым моделям обучения в условиях распространения ИИ. Противостояние вызовам и рискам ИИ возможно исключительно на институциональном уровне при разработке и внедрении нормативных регламентов использования ИИ, введении универсальной компетенции в области ИИ во ФГОС ВО, пересмотре учебной нагрузки преподавателей и создании ресурсной базы для персонализированной работы студентов с инструментами ИИ.

1. Сысоев П.В., Филатов Е.М., Сорокин Д.О. Обратная связь в обучении иностранному языку: от информационных технологий к искусственному интеллекту // Язык и культура. – 2024. – № 65. – С. 242–261. – DOI: 10.17223/19996195/65/11.

2. Chan K., Zary N. Applications and Challenges of Implementing Artificial Intelligence in Medical Education: Integrative Review // JMIR Medical Education. – 2019. – Vol. 5, no. 1. – Article no. 13930. – DOI: 10.2196/13930.

3. Итинсон К.С. Информатизация медицинского образования: системы искусственного интеллекта в обучении студентов и врачей // Балтийский гуманитарный жур-нал. – 2020. – Т. 9, № 3 (32). – С. 91–93. – DOI: 10.26140/bgz3-2020-0903-0021.

4. Zhang W., Cai M., Lee H., Evans R., Zhu C., Ming C. AI in Medical Education: Global situation, effects and challenges // Education and Information Technologies. – 2024. – Vol. 29. – P. 4611–4633. – DOI: 10.1007/s10639-023-12009-8.

5. Ягудина А.Р., Цилицкий В.С., Виноградова И.В., Кузнецова С.Б., Жарина Н.А. Искусственный интеллект и его роль в преподавании экономических дисциплин в вузе // Московский экономический журнал. – 2022. – № 2. – С. 634–642. – DOI: 10.55186/2413046X_2022_7_2_104.

6. Feuerriegel S., Shrestha Y.R., von Krogh G., Zhang C. Bringing artificial intelligence to business management // Nature Machine Intelligence. – 2022. – Vol. 4, no. 7. – P. 611–613. – DOI: 10.1038/s42256-022-00512-5.

7. Иванова А.П. Искусственный интеллект в сфере права и юридической практике: Ос-новные проблемы и перспективы развития // Социальные и гуманитарные науки. Отечественная и зарубежная литература. Серия 4: Государство и право. – 2021. – № 1. – С. 90–98. – DOI: 10.31249/rgpravo/2021.01.09.

8. Сысоев П.В., Гаврилов М.В., Булочников С.Ю. Матрица технических решений на базе искусственного интеллекта в профессиональной подготовке будущих юристов // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. – 2025. – Т. 30, № 2. – С. 336–351. – DOI: 10.20310/1810-0201-2025-30-2-336-351.

9. Смык А.Ф., Гусева Е.А. Искусственный интеллект в образовании будущих инженеров: фокус на предметной области // Инженерное образование. – 2025. – № 38. – С. 205–221. – DOI: 10.54835/18102883_2025_38_18.

10. Ayeni O.O., Hamad N.M.A., Chisom O.N., Osawaru B., Adewusi O.E. AI in education: A review of personalized learning and educational technology // GSC Advanced Research and Reviews. – 2024. – No. 18 (02). – P. 261–271. – DOI: 10.30574/gscarr.2024.18.2.0062.

11. Jegede O.O. Artificial Intelligence and English Language Learning: Exploring the Roles of AI-Driven Tools in Personalizing Learning and Providing Instant Feedback // Universal Library of Languages and Literatures. – 2024. – No. 1 (2). – Р. 6–19. – DOI: 10.70315/uloap.ul-lli.2024.0102002.

12. Сысоев П.В. Персонализированное обучение на основе технологий искусственного интеллекта: насколько готовы современные студенты к новым возможностям получения образования // Высшее образование в России. – 2025. – Т. 34, № 2. – С. 51–71. – DOI: 10.31992/0869-3617-2025-34-2-51-71.

13. Титова С.В. Интеллектуальные системы обучения для персонализации и адаптации языковых курсов // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. – 2024. – Т. 27, № 4. – С. 84–99. – DOI: 10.55959/MSU-2074-1588-19-27-4-6.

14. Казакова Е.И., Кузьминов Я.И. Мы должны воспитать культуру критического отношения к ответам искусственного интеллекта // Вопросы образования. – 2025. – № 1. – С. 8–24. – DOI: 10.17323/vo-2025-25882.

15. Ивахненко Е.Н., Никольский В.С. ChatGPT в высшем образовании и науке: угроза или ценный ресурс? // Высшее образование в России. – 2023. – Т. 32, № 4. – С. 9–22. – DOI: 10.31992/0869-3617-2023-32-4-9-22.

16. Cotton D.R.E., Cotton P.A., Shipway J.R. Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT // Innovations in Education and Teaching International. – 2023. – DOI: 10.1080/14703297.2023.2190148.

17. Сысоев П.В. Этика и ИИ-плагиат в академической среде: понимание студентами вопросов соблюдения авторской этики и проблемы плагиата в процессе взаимодействия с генеративным искусственным интеллектом // Высшее образование в России. – 2024. – Т. 33, № 2. – С. 31–53. – DOI: 10.31992/0869-3617-2024-33-2-31-53.

18. Титова С.В., Харламенко И.В. Структура профессиональной компетенции педагога иностранных языков в области использования искусственного интеллекта // Язык и культура. – 2025. – № 69. – С. 220–246. – DOI: 10.17223/19996195/69/11.

19. 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: 10.31992/0869-3617-2025-34-6-58-79.

20. Кузьминов Я.И, Кручинская Е.В., Груздев И.А., Наумов А.А. Отстающие и опережающие: как студенты используют генеративный искусственный интеллект в образовательных целях // Высшее образование в России. – 2025. – Т. 34, № 6. – С. 9–35. – DOI: 10.31992/0869-3617-2025-34-6-9-35.

21. Сысоев П.В., Евстигнеев М.Н. Интеграция технологий искусственного интеллекта в лингвометодическую подготовку будущих учителей иностранного языка // Язык и культура. – 2025. – № 69. – С. 204–219. – DOI: 10.17223/19996195/69/10.

22. Сысоев П.В., Филатов Е.М. Методика обучения студентов написанию иноязычных творческих работ на основе оценочной обратной связи от искусственного интеллекта // Перспективы науки и образования. – 2024. – № 1 (67). – С. 115–135. – DOI: 10.32744/pse.2024.1.6.

23. Сорокин Д.О. Развитие умений устного иноязычного взаимодействия на основе практики обучающихся с инструментами искусственного интеллекта // Иностранные языки в школе. – 2026. – № 2. – С. 31–41. – EDN: JLIPHY.

24. Филатов Е.М. Развитие умений написания структурных компонентов эссе на основе оценочной и корректирующей обратной связи от искусственного интеллекта // Иностранные языки в школе. – 2026. – № 2. – С. 42–52. – EDN: JMKENC.

25. Никольский В.С. Коммуникативный искусственный интеллект: концептуализация новой реальности в образовании // Высшее образование в России. – 2025. – Т. 34, № 6. – С. 152–168. – DOI: 10.31992/0869-3617-2025-34-6-152-168.

26. Waltzer T., Dahl A. Why do students cheat? Perceptions, evaluations, and motivations // Ethics & Behavior. – 2023. – Vol. 33, no. 2. – P. 130–150. – DOI: 10.1080/10508422.2022.2026775.

27. Сысоев П.В., Филатов Е.М. ChatGPT в исследовательской работе студентов: запрещать или обучать? // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. – 2023. – Т. 28, № 2. – С. 276–301. – DOI: 10.20310/1810-0201-2023-28-2-276-301.

28. Kohnke L., Moorhouse B.L., Zou D. ChatGPT for language teaching and learning // RELC Journal. – 2023. – Vol. 54, no. 2. – P. 537–550. – DOI: 10.1177/00336882231162868.

29. Dwivedi Y.K., Kshetri N., Hughes L., Slade E.L., Jeyaraj A. et al. Opinion Paper: “So what if ChatGPT wrote it?” Multidisciplinary perspectives on opportunities, challenges and implications of generative conversational AI for research, practice and policy // International Journal of Information Management. – 2023. – Vol. 71. – Article no. 102642. – DOI: 10.1016/j.ijinfomgt.2023.102642.

30. Kasneci E., Sessler K., Küchemann S., Bannert M., Dementieva D. et al. ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education // Learning and Individual Differences. – 2023. – Vol. 103. – Article no. 102274. – DOI: 10.1016/J.LIN-DIF.2023.102274.

31. Bernabei M., Colabianchi S., Falegnami A., Costantino F. Students’ use of large language models in engineering education: A case study on technology acceptance, perceptions, efficacy, and detection chances // Computers and Education: Artificial Intelligence. – 2023. – Vol. 5. – Artiсle no. 100172. – DOI: 10.1016/j.caeai.2023.100172.

32. Тивьяева И.В., Михайлова С.В., Казанцева А.А. Регламентирование использования средств генеративного искусственного интеллекта в выпускной квалификационной работе // Вестник МГПУ. Серия «Филология. Теория языка. Языковое образование». – 2024. – № 2 (54). – С. 202–218. – DOI: 10.25688/2076-913X.2024.54.2.15.

33. Сысоев П. В., Евстигнеев М. Н. Использование студентами педагогических специальностей технических решений на основе искусственного интеллекта в ходе педагогической практики // Перспективы науки и образования. – 2025. – № 4. – С. 135–150. – DOI: 10.32744/pse.2025.4.9.

34. 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.

35. Сысоев П.В. Экосистема подготовки будущих учителей на основе технологий искусственного интеллекта // Перспективы науки и образования. – 2026. – № 1. – С. 642–658. – DOI: 10.32744/pse.2026.1.40

36. Сысоев П.В. Искусственный интеллект в об-разовании: 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.

37. Taheri R., Nazemi N., Pennington S.E., Clark J.A., Dadgostari F. Factors influencing educators’ ai adoption: A grounded meta-analysis review // Computers and Education: Artificial Intelligence. – 2025. – No. 9. – Article no. 100464. – DOI: 10.1016/j.caeai.2025.100464.

38. Rensfeldt A.B., Rahm L. Automating Teacher Work? A History of the Politics of Automation and Artificial Intelligence in Education // Postdigital Science and Education. – 2023. – No. 5. – P. 25–43. – DOI: 10.1007/s42438-022-00344-x.

39. Gang D., Yufeng S., Zhao Y. The Innovation of Ideological and Political Education Integrating Artificial Intelligence Big Data with the Support of Wireless Network // Applied Artificial Intelligence. – 2023. – Vol. 37, no. 1. – Article no. 2219943. – DOI: 10.1080/08839514.2023.2219943.

40. Bulathwela S., Pйrez-Ortiz M., Holloway C., Cukurova M., Shawe-Taylor J. Artificial Intelligence Alone Will Not Democratise Education: On Educational Inequality, Techno-Solutionism and Inclusive Tools // Sustainability. – 2024. – Vol. 16, no. 2. – Article no. 781. – DOI: 10.3390/su16020781.