Генеративные модели искусственного интеллекта: медиатренды и трансформации

Генеративные модели искусственного интеллекта: медиатренды и трансформации

Представленная в статье работа посвящена изучению влияния генеративного искусственного интеллекта на развитие аналитических способностей и критического мышления студентов. Авторы рассматривают сценарии эффективного внедрения нейросетей в учебную деятельность и обосновывают необходимость обучения преподавателей работе с этими технологиями для оптимизации образовательного процесса в будущем.

Согласно мнению авторов, открывающему введение, интеграция технологий искусственного интеллекта (ИИ) в образовательную среду выступает ключевым трендом XXI века, трансформирующим классические педагогические модели. Анализ исследований отечественных ученых позволяет утверждать: ИИ способствует повышению качества обучения, росту мотивации студентов и оптимизации нагрузки преподавателей. Особую роль в сфере образования играют генеративные модели, способные создавать контент разнообразных типов и форматов. Их использование, выяснили авторы, позволяет персонализировать учебный процесс, автоматизировать рутинные задачи и расширить инструментарий для разработки современных образовательных материалов.

Следующий раздел посвящен постановке научной проблемы. Цитируемое здесь исследование КНИТУ-КАИ (Казань) демонстрирует стопроцентное положительное отношение студентов к ИИ, при этом технические специалисты чаще сообщают о практическом опыте его применения (47% против 5% у гуманитариев). Зарубежные данные, в частности шведское исследование, подтверждают намеченный консенсус: ИИ повышает эффективность обучения, а использование чат-ботов признается приемлемым.

Российские вузы, по данным ученых, активно интегрируют ИИ в учебный процесс. НИУ ВШЭ успешно апробировал использование YandexGPT при подготовке ВКР гуманитарных направлений. МГПУ, МГТУ им. Баумана и МИФИ легитимизировали применение генеративных моделей при условии обязательной верификации данных и маркировки текста. Масштаб цифровизации подтверждается тем, что к 2025 г. 203 российских университета внедрили программы обучения в области ИИ. Параллельно развиваются программы повышения квалификации педагогов, например, в ВолгГТУ, направленные на освоение цифровых инструментов.

Несмотря на признание ИИ мощным инструментом повышения качества образования (Kooli, 2023), безусловная польза его внедрения остается предметом научной дискуссии. Оппоненты идеи указывают на сопутствующие критические риски: склонность систем к генерации недостоверного контента и отсутствие ссылок на первоисточники. Это затрудняет верификацию полученных данных и ограничивает возможность проверки академической обоснованности ответов (Тихонова, Ильдуганова, 2024).

В поисках решения проблемы на первом этапе исследования ученые провели опрос студентов в Google Forms, выявивший их высокую вовлеченность в использование ИИ. Регулярно (2–3 раза в неделю) нейросети применяют 32% респондентов, редко — 37%, а не используют — 31%. При этом 69% опрошенных планируют и далее интегрировать ИИ в учебный процесс. Основными выявленными мотивами использования стали: доступность информации (60%), экономия времени на выполнение заданий (52%) и развитие цифровых навыков (45%).

Анализ репрезентации студентами результатов использования ИИ показал, что зачастую оно остается незамеченным: 48% респондентов утверждают, что преподаватели никогда не догадывались об использовании нейросетей, а лишь 11% подтвердили уверенность педагогов в этом. В рейтинге наиболее востребованных инструментов лидируют DeepSeek (89%), ChatGPT (81%) и Perplexity AI (44%).

На втором этапе работы авторы сосредоточились на проверке способности студентов к критическому анализу сгенерированного контента. В качестве кейса была выбрана тема «Демографическая ситуация в России» в рамках курса «Социология». Для оценки достоверности ответов ИИ авторы использовали официальные данные: согласно исследованию ВЦИОМ (2025) и оперативной статистике Росстата, в 2024 г. зафиксировано снижение рождаемости (1 222 408 младенцев, что на 3,4% меньше уровня 2023 года). Как поясняют авторы, сравнение этих фактических показателей с ответами нейросетей может служить средством верификации результатов их работы, поскольку позволяет выявить возможные искажения и неточности, характерные для генеративных моделей при работе с актуальными социально-демографическими данными.

По итогам проведенного исследования ученые пришли к следующим выводам. Использование генеративных моделей в обучении является перспективным направлением: нейросети выступают эффективными медиаинструментами для создания адаптивного, персонализированного и интерактивного образовательного контента. Применение ИИ способствует глубокому усвоению материала благодаря возможности автоматической генерации текстов, изображений и презентаций различной сложности, а также моделированию различных учебных ситуаций.

В дальнейшем, полагают авторы, исследования должны быть сосредоточены на разработке методических рекомендаций по интеграции ИИ в образовательный процесс и оценке его долгосрочного влияния на качество высшего образования. Ключевым вызовом остается сохранение баланса между цифровой трансформацией обучения и развитием у студентов способности к критическому анализу и осмыслению информации, полученной посредством ИИ. Это позволит минимизировать риски слепого доверия алгоритмам и обеспечит полноценное развитие интеллектуальных компетенций обучающихся, считают авторы.

Источник.