Анализ применения искусственного интеллекта преподавателями вуза

Приведены результаты анализа использования искусственного интеллекта (далее – ИИ) в работе преподавателей вузов. Рассматриваются основные задачи, стоящие перед преподавателями по разработке и сопровождению учебных курсов. В методической части обсуждаются положения научных публикаций, касающиеся использования ИИ в обучении, а также анализируются результаты исследований, описывающие возможности применения технологии учителями. Показано, что современные ИИ-модели предоставляют широкий спектр возможностей для поддержки преподавательской деятельности, начиная от автоматизации периодически выполняемых задач и заканчивая созданием уникального образовательного контента. В результате анализа источников показано, что ИИ может оказать существенную поддержку преподавателям в создании учебных материалов, оценке знаний студентов, в проверке домашних заданий, тестировании и анализе их выполнения учащимися. Авторы провели сравнение наиболее часто используемых моделей GPT (англ. generative pre-trained transformer – генеративный предобученный трансформер) на предмет того, что от них можно получить для преподавательской деятельности в вузе. Представлены результаты пилотажного опроса учителей, проведенного в конце 2024 г. Согласно полученным данным преподаватели начинают использовать нейронные сети (далее – нейросети) для выполнения своих профессиональных обязанностей. Выявлено, что большинство из них положительно оценивают использование ИИ для образовательных целей, но сталкиваются с ограничениями, включая технические и организационные барьеры. Определено, для каких видов работ чаще всего применяются нейросети. Получены пожелания преподавателей по повышению квалификации в области применения ИИ.

1. Taulli T. Artificial intelligence basics. A non-technical introduction. New York: Apress; 2019. 195 p.

2. Героски П.A., Маркидес К.K. Искусство быть вторым. Почему «открыватели рынков» не становятся безусловными лидерами. Пер. с англ. С.Б. Ильина. М.: Вершина; 2006. 240 с.

3. Токарев Б.Е. Анализ перспектив применения технологий искусственного интеллекта для подготовки маркетологов. Маркетинг в России и за рубежом. 2004;3(161):95–103.

4. Токарев Б.Е., Россихин Б.А. Путь потребителя образовательной услуги высшей школы: легитилизация искусственного интеллекта в подготовке маркетологов. Вестник университета. 2025;5:28–37. https://doi.org/10.26425/1816-4277-2025-5-28-37

5. Лукичев П.М., Чекмарев О.П. Риски применения искусственного интеллекта в краткосрочном периоде. Вопросы инновационной экономики. 2023;4(13):2443–2460. https://doi.org/10.18334/vinec.13.4.119359

6. Агальцова Д.В., Валькова Ю.Е. Технологии искусственного интеллекта для преподавателя вуза. Мир науки, культуры, образования. 2023;2(99):5–7. https://doi.org/10.24412/1991-5497-2023-299-5-7

7. Ersozlu Z., Taheri S., Koch I. A review of machine learning methods used for educational data. Education and Information Technologies. 2024;29:22125–22145. http://dx.doi.org/10.1007/s10639-024-12704-0

8. Токтарова В.И., Попова О.Г., Сагдуллина И.И., Белянин В.А. Технологии искусственного интеллекта в практике современного высшего образования. Вестник Марийского государственного университета. 2023;2(50(17):210–220. https://doi.org/10.30914/2072-6783-2023-17-2-210-220

9. Халилов Д. ChatGPT на каждый день. 333 промта для бизнеса и маркетинга. M.: Альпина Паблишер; 2024. 140 с.