УДК 004.8
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2026.01.13.027

Авторы

Лилия Рафаилевна Ибрашева,
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Российский биотехнологический университет (РОСБИОТЕХ)», Москва, Россия
Юрий Геннадьевич Васин,
Юлия Владимировна Васина,
ФГБОУ ВО «Российский государственный социальный университет», Москва, Россия
Ирина Ивановна Герасименко,
ФГБОУ ВО «Московский государственный университет технологий и управления им. К.Г. Разумовского (ПКУ)», Москва, Россия
Камилла Георгиевна Саввоева,
ФГБОУ ВО «Северо-Осетинский государственный университет им. К.Л. Хетагурова», Владикавказ, Россия

Аннотация

Цифровые технологии становятся инновационной характеристикой современного общества, где работа с платформами не только преобразовывает взаимодействие между людьми, но и формирует новые способы обучения. Глобальное явление технологической трансформации информационной отрасли и увеличение массива данных стали поводом для разработки специализированных алгоритмов, способных к модернизации классических парадигм учебных процессов. Спецификация мощных сетей, как один из определяющих факторов технологического всплеска, не просто раздел инженерных отчётов, а реальность XXI века. Первые изменения возникли на промышленной карте мира, где произошла автоматизация целого ряда задач производственных процессов. Постоянное увеличение информационных потоков стало триггером для внедрения искусственного интеллекта, как инновационного инструмента и «помощника» в образовательном процессе. Работа с нейросетями стала новой грамотой, для изучения которой необходим междисциплинарный подход, а сквозная концепция в области применения искусственного интеллекта позволила рассмотреть его через призму нового предмета изучения, в сфере которого развитым и развивающимся странам нужно достаточное количество высококвалифицированных кадров. В рамках данной статьи авторами изучено многообразие форм инновационного обучения, которое возникло как на фоне технологического прогресса — роботизация, геймификация, так и на уменьшении времени концентрации обучающих — микрообучение, нанообучение. Систематизация мирового опыта генеративного искусственного интеллекта активно преобразовывают классические парадигмы учебно-воспитательного процесса на всех уровнях. Автоматизация решения штатных задач, анализ успеваемости и способностей обучающихся позволяют избавить педагогический состав от целого ряда задач и увеличить непосредственное взаимодействие с аудиторией, обратив внимание на индивидуальные способности каждого. В проведённом исследовании подчёркивается необходимость комплексной подготовки вопросов безопасности и конфиденциальности данных, а также приведены примеры локальных правил и рекомендаций применения искусственного интеллекта для работы с учебными материалами.

Ключевые слова

искусственный интеллект, генеративный искусственный интеллект, образовательная система, нейросеть, машинное обучение, глубокое обучение, автоматизация, цифровые платформы, микрообучение, нанообучение, оптимизация, роботизация, геймификация

Список литературы

  1. Ajay Agrawal, Joshua S. Gans, Avi Goldfarb. Do we want less automation? // Science 381(6654): 2023. 155-158. DOI: 10.1126/ science.adh9429
  2. Brynjolfsson Erik. The turing trap: the promise & peril of human-like artificial intelligence // Daedalus 151(2). 272-287. 2022. DOI:10.1162/ daed_a_01915
  3. Daron Acemoglu, Simon Johnson. Power and progress: our thousand-year struggle over technology and prosperity // Perspectives on Science and Christian Faith 77(1):65-67. 2025. DOI:10.56315/PSCF3-25Acemoglu
  4. Felten E., Raj M., Seamans R. Occupational, industry, and geographic exposure to artificial intelligence: a novel dataset and its potential uses // Strategic management journal 42(12): 2021. 2195-2217. DOI:10.1002/smj.3286
  5. Holmes W, Tuomi I. State of the Art and Practice in AI in Education // Eur J Educ. 2022 Vol. 57, nr 4 P. 542–570. DOI: 10.1111/ejed.12533.
  6. Limna P, Jakwatanatham S., Siripipattanakul S., Kaewpuang P., Sriboonruang P. A. Review of Artificial Intelligence (AI) in Education during the Digital Era // Advance Knowledge for Executives. 2022 Vol. 1, nr 1 P. 1–9.
  7. Namatherdhala B., Mazher N., Sriram G. K. A comprehensive overview of artificial intelligence tends in education // International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science. 2022 Vol. 4, nr 7 P. 61–67.
  8. Yufeia L., Salehb S., Jiahuic H., Syed S. M. Review of the application of artificial intelligence in education //International Journal of Innovation, Creativity and Change. 2020 Vol. 12, nr 8 P. 548–562. DOI: 10.53333/ IJICC2013/12850.
  9. Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. UNESCO [Электронный ресурс]. 16 May 2023 URL: https://www.unesco.org/ en/articles/recommendation-ethics-artificialintelligence
  10. Recommendation of the Council on Artificial Intelligence. OECD Legal Inst ruments. 22 May 2019 [Электронный ресурс]. URL: https:// legainsltruments.oecd.org/en/instruments/ OECD-LEGAL-0449