ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ: ОПЫТ ВНЕДРЕНИЯ И ПРИЗНАНИЯ В УНИВЕРСИТЕТАХ

В статье рассматривается процесс признания и интеграции технологий искусственного интеллекта в образовательные процессы российских и зарубежных университетов, описан опыт определения университетами его места, роли и допустимости в различных аспектах образовательной деятельности, включая учебную и научно-исследовательскую деятельность. Целью статьи является обобщение, анализ и систематизация современных практик регулирования использования искусственного интеллекта в высшем образовании. Исследование основано на данных крупнейших университетов, а также российских и международных опросов, аналитических отчетов, обзоре научных публикаций, посвященных проблемам применения искусственного интеллекта в образовании. В работе выделены ключевые направления регулирования и интеграции искусственного интеллекта в образование, а также выделены общие тенденции в разработке политик в области применения искусственного интеллекта. Исследование может быть востребовано в академической и административной среде.

1. Белолобова А. А. Искусственный интеллект в образовании: проблема его недобросовестного использования обучающимися // Инженерное образование. 2025. № 37. С. 86–98.

2. Лукичев П. М., Чекмарев О. П. Риски применения искусственного интеллекта в системе высшего образования // Вопросы инновационной экономики. 2024. Т. 14. № 2. С. 463–482.

3. Nguyen H.M., Goto D. Unmasking academic cheating behavior in the artificial intelligence era: Evidence from Vietnamese undergraduates // Education and Information Technologies. 2024. Vol. 29. P. 15999–16025.

4. Time for Class 2023: Bridging Student and Faculty Perspectives on Digital Learning // Tyton Partners. URL: https://tytonpartners.com/time-for-class-2023-bridging-student-and-faculty-perspectives-on-digital-learning/ (дата обращения: 05.07.2025).

5. Madden O. N., McKenzie N., Daley J. L. Effects of ChatGPT and Generative Artificial Intelligence in Higher Education: Voices of Jamaican Academic Faculty // International Journal of Education and Humanities. 2025. Vol. 5. № 2. P. 297–308.

6. Scarfe P., Watcham K., Clarke A., Roesch E. A real-world test of artificial intelligence infiltration of a university examinations system: A "Turing Test" case study // PLoS ONE. 2024. Vol. 19. № 6. P. e0305354.

7. Горина Е. В., Уфимцева С. М. Особенности использования текстов нейросетей в медиа и образовании // Russian Linguistic Bulletin. 2024. № 1 (49). Статья № 6.

8. Nwozor A. Artificial intelligence (AI) and academic honesty-dishonesty nexus: Trends and preventive measures // AI and Ethics, Academic Integrity and the Future of Quality Assurance in Higher Education. 2025. Vol. 3. P. 275–284.

9. Alwi S., Mariappan U., Singh H. K. B., Amin M. R., Abbas M. S., Heng H. K. Artificial Intelligence and Academic Impact on the Integrity of Higher Education Institutions // Cuestiones de Fisioterapia. 2025. Vol. 54. № 2. P. 1834–1840.

10. New ethical framework to help navigate use of AI in academic research // University of Oxford. URL: https://www.ox.ac.uk/news/2024-11-13-new-ethical-framework-help-navigate-use-ai-academic-research (дата обращения: 05.05.2025).

11. Assessment, AI and Academic Integrity // The University of Melbourne. URL: https://melbourne-cshe.unimelb.edu.au/ai-aai (дата обращения: 05.05.2025).

12. Porsdam Mann S., Vazirani A. A., Aboy M., Earp B. D., Minssen T., Cohen I. G., Savulescu J. Guidelines for ethical use and acknowledgement of large language models in academic writing // Nature Machine Intelligence. 2024. Vol. 6. P. 1272–1274. DOI: 10.1038/s42256-024-00922-7.

13. What do I do if I think a student has inappropriately used GenAI on an assessment? // The University of Melbourne. URL: https://melbourne-cshe.unimelb.edu.au/resources/topics/assessment-and-feedback/specific-help/ai-in-teaching-and-learning (дата обращения: 05.05.2025).

14. CS50 Will Integrate Artificial Intelligence Into Course Instruction // The Harvard Crimson. URL: https://www.thecrimson.com/article/2023/6/21/cs50-artificial-intelligence/ (дата обращения: 05.05.2025).

15. Generative AI for Educators // Grow with Google. URL: https://grow.google/ai-for-educators/ (дата обращения: 05.05.2025).

16. Давыдов С. Г., Матвеева Н. Н., Адемукова Н. В., Вичканова А. А. Искусственный интеллект в российском высшем образовании: текущее состояние и перспективы развития // Университетское управление: практика и анализ. 2024. Т. 28/ № 3. С. 32–44.

17. Вагаева О. А., Ликсина Е. В., Галимуллина Н. М. Проблемы и перспективы использования искусственного интеллекта в процессе написания выпускных квалификационных работ // ЦИТИСЭ. 2025. № 1. С. 623–639.

18. Искусственный интеллект в образовании // НИУ ВШЭ. URL: https://www.hse.ru/edu/dpo/989554001 (дата обращения: 05.05.2025).

19. Сколтех утвердил порядок использования ИИ в учебном процессе // Сколтех. URL: https://new.skoltech.ru/news/skoltech-approves-regulations-ai-use-education (дата обращения: 06.05.2025).

20. ГОСТ Р 71657-2024. Технологии искусственного интеллекта в образовании. Функциональная подсистема создания научных публикаций. Общие положения. М.: Российский институт стандартизации, 2024.

21. Указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» // Официальный интернет-портал правовой информации. URL: http://www.pravo.gov.ru.

22. Кодекс этики в сфере искусственного интеллекта // URL: https://apanasenkovskij-r07.gosweb.gosuslugi.ru/netcat_files/userfiles/Novosti/Rospotrebnadzor/Kodex_etiki_v_sfere_II_-_text.pdf (дата обращения: 22.08.2025).

23. Работа над ВКР с помощью ИИ: возможности и ограничения // Томский государственный университет. URL: https://ido.tsu.ru/novosti-ido/rabota-nad-vkr-s-pomoshchyu-ii-vozmozhnosti-i-ogranicheniya/ (дата обращения: 01.05.2025).