Блейхер Оксана Владимировна
кандидат философских наук, доцент, докторант кафедры методики обучения математике и информатике, Российский государственный педагогический университет им. А. И. Герцена,  Санкт-Петербург
ovbleikher@itmo.ru   

Снегурова Виктория Игоревна
доктор педагогических наук, ведущий научный сотрудник, Институт содержания и методов обучения имени В. С. Леднева, г. Москва snegurova@bk.ru

Стратегии интеграции технологий искусственного интеллекта в образовательную практику с учётом профессиональных установок преподавателей

Аннотация.
Цель исследования состояла в анализе и типологизации установок преподавателей в отношении использования технологий искусственного интеллекта (ИИ) в образовательной деятельности. Эмпирическая база сформирована на основе данных, собранных в ходе методических семинаров, посвящённых педагогическим аспектам применения ИИ, проведённых в Южном федеральном университете, РЭУ им. Г. В. Плеханова (Ереванский филиал) и университете ИТМО, с применением методов педагогической статистики и кластерного анализа. Результаты исследования позволили выделить три отчетливо дифференцированных типа установок преподавателей в отношении использования технологий искусственного интеллекта в образовательной деятельности. Каждый из выделенных типов характеризуется специфическим сочетанием отношения к ИИ, особенностями применяемых цифровых инструментов и уровнем готовности к трансформации педагогических практик, что обусловливает необходимость разработки вариативных стратегий интеграции ИИ в образование.

Ключевые слова: технологии искусственного интеллекта, высшее образование, стратегии использования ИИ, трансформация образовательных практик

---

------

Oksana V. Bleikher

Candidate in Philosophy, Associate Professor, Doctoral Student at the Department of Methods of Teaching Mathematics and Computer Science, Al.Herzen State Pedagogical University of Russia, Saint Petersburg
ovbleikher@itmo.ru

Viktoriya I. Snegurova

Doctor of Pedagogical Sciences, Leading Researcher, V. S. Lednev Institute for the Content and Methods of Education, Moscow
snegurova@bk.ru

Strategies for the Integration of Artificial Intelligence Technologies into Educational Practice in the Context of Teachers’ Professional Attitudes

Abstract
The aim of the study is to analyze and typologize teachers’ attitudes toward the use of artificial intelligence technologies in educational activities. The empirical basis was formed using data collected during methodological seminars on the pedagogical aspects of AI implementation, conducted at Southern Federal University, Plekhanov Russian University of Economics (Yerevan branch), and ITMO University. The research employed methods of pedagogical statistics and cluster analysis.The results of the study made it possible to identify three clearly differentiated types of teachers’ attitudes toward the use of artificial intelligence technologies in education. Each type is characterized by a specific combination of attitudes toward AI, distinctive patterns of applied digital tools, and the level of readiness for the transformation of pedagogical practices. These findings highlight the necessity of developing variable strategies for AI integration into education.

Keywords: artificial intelligence technologies, higher education, AI utilization strategies, transformation of educational practices

------

Одним из ключевых направлений трансформации высшего профессионального образования выступает внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ), способных изменить формы, методы, средства обучения и существенно повлиять на методы формирования цели обучения. Однако профессиональное сообщество преподавателей представляет собой крайне неоднородную среду, предполагающую  различия в дисциплинарной принадлежности, педагогическом опыте, цифровой грамотности и ценностных ориентирах, которые формируют множество типов отношения к ИИ и практик его использования.

В этих условиях становится недостаточным ориентироваться на универсальные стратегии внедрения ИИ в образовании. Возникает необходимость в научно обоснованной дифференциации подходов, учитывающей специфику профессиональных и культурных контекстов, в которых действует преподаватель. Такую постановку задачи подтверждает обзор M. Bond, M. A. Santoso, M. Henderson, et al., где подчёркивается, что эффективное и ответственное внедрение ИИ требует не только этической осведомлённости, но и культурной контекстности [1]. Разработка таких подходов требует длительных эмпирических наблюдений и анализа, охватывающих различные образовательные учреждения, регионы и типы дисциплин. Это согласуется с выводами H. Crompton, D. Burke, которые в ходе обширного анализа литературы по использованию технологий ИИ в высшем образовании выделили лакуны, связанные с недостаточной базой педагогических экспериментов и фрагментарностью теоретических подходов  [2]. Только на основании многолетних исследований с широкой географией и репрезентативной выборкой возможно формирование устойчивых моделей поддержки преподавателей в условиях цифровой трансформации образования, вызванной широким распространением технологий ИИ. 

В рамках исследования, проведённого в Южном Федеральном Университете, РЭУ имени Г.В. Плеханова (Ереванский филиал), университете ИТМО среди преподавателей, участвовавших в методическом семинаре по использованию ИИ, концептуализировано три группы респондентов, различающиеся по показателям доверия, активности применения новых технологий, готовности их применять на практике, уровню контроля их применения студентами и коллегами. Полученные результаты близки к профилям, представленным в исследовании S. Burger, A. Chen, J. Ramos, где также выделяются типы пользователей: от активно интегрирующих ИИ до осторожных наблюдателей [3]. Эти кластеры послужили основанием для интерпретации образовательных практик и формулировки рекомендаций по эффективной адаптации преподавателей при внедрении технологий ИИ в высшем образовании.

В исследовании приняли участие 92 преподавателя. Анкета содержала вопросы о дисциплинах, которые они ведут в университете, опыте использования технологий искусственного интеллекта (ИИ), восприятии ИИ студентами, доверии к ИИ и степени контроля за его применением в образовательной деятельности. Также фиксировалась готовность преподавателей к дальнейшему внедрению технологий ИИ и оценивались используемые инструменты. Анализ структуры выборки показал, что наибольшее число респондентов работает со студентами социально-гуманитарных направлений подготовки; преподаватели естественно-научных и инженерных направлений представлены в схожей пропорции, а экономические направления имеют наименьшую долю в выборке. Такое распределение показывает, что выборка сбалансирована и позволяет считать выявленные тенденции отражением специфики, характерной для преподавателей технических и гуманитарных направлений.

Большинство преподавателей уже имеют опыт применения технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности, что свидетельствует о достаточно высоком уровне их интеграции в преподавательскую практику. Данная тенденция подтверждается результатами систематического обзора эмпирических исследований F. Ouyang, P. Jiao, L. Everaert, et al, в котором показано, что в онлайн-образовании ИИ активно используется в целях автоматизации оценивания, прогнозирования успеваемости и персонификации. Это подтверждает, что ИИ перестаёт быть экспериментальным дополнением и становится устойчивым компонентом образовательной среды [4]. Установленная тенденция во многом связана с широкой доступностью современных ИИ-инструментов, включая генеративные системы, такие как ChatGPT, а также с возрастающей потребностью в оптимизации рутинных операций и создании методических материалов по учебным дисциплинам. Аналогичные тенденции описывает J. Kim, et al, отмечая, что преподаватели склонны рассматривать ChatGPT как вспомогательный инструмент, в первую очередь, для подготовки материалов, а не как активный компонент учебного взаимодействия [5].

Использование ИИ в ходе учебных занятий встречается реже, чем на этапе подготовки материалов, что отражает вдумчивый и взвешенный подход преподавателей к внедрению новых технологий в образовательный процесс. На важность этих факторов указывает и K. Ofosu-Ampong, подчеркивая, что ключевыми факторами принятия ИИ являются надёжность, педагогическая целесообразность и этическая допустимость, а не просто технологическая новизна  [6]. Такой выбор часто связан с желанием убедиться в надёжности цифровых решений и их педагогической уместности, а также с ориентацией на высокие стандарты качества учебного содержания дисциплины. Наиболее востребованными среди преподавателей являются диалоговые системы крупных платформ и специализированные решения, что свидетельствует о гибкости в подборе инструментов в зависимости от целей и особенностей учебной дисциплины.

Уровень знакомства с методами контроля применения ИИ студентами также разнообразен: часть респондентов уверенно использует широкий спектр средств, тогда как другие опираются на проверенные и привычные инструменты, такие как система «Антиплагиат». Это разнообразие свидетельствует о многообразии стратегий работы с ИИ и формирует пространство для обмена опытом внутри профессионального сообщества. Отмеченная вариативность перекликается с результатами систематического обзора O. Zawacki-Richter, V. I. Marín, M. Bond, F. Gouverneur, в котором подчёркивается недостаточная вовлечённость преподавателей в разработку и использование ИИ-инструментов в современных образовательных практиках [7].

Осведомлённость преподавателей о стратегических инициативах в сфере цифровой трансформации образования, таких как Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года, утверждённая Указом Президента РФ от 10.10.2019 № 490, варьируется. Это указывает на необходимость информационной поддержки, которая позволила бы согласовать практики внедрения ИИ с национальными приоритетами. [8].

По оценке преподавателей, студенты широко используют ИИ при подготовке домашних заданий и экзаменационных материалов, а также в ходе работы над отчётами. Подобные наблюдения отражены и в исследовании A. Strzelecki, где зафиксирован высокий уровень принятия ChatGPT студентами [9]. Отношение преподавателей к этому феномену неоднозначно: часть респондентов воспринимает его позитивно, другие занимают более осторожную позицию. Международные исследования, например работа O. Viberg, R. F. Kizilcec, Y.-S. Tsai и др., показывают, что восприятие ИИ связано с культурными факторами и уровнем информированности [10].

Общее отношение преподавателей к внедрению ИИ в образовательный процесс можно охарактеризовать как преимущественно позитивное и ориентированное на развитие. При этом обсуждаются аспекты совершенствования методической базы, расширения доступа к ресурсам, развития этических стандартов. Эти направления подчёркнуто артикулируются в работе C. K. Y. Chan, где представлена всеобъемлющая рамка ИИ-политики для университетского образования, включающая этические нормы, инструменты управления рисками, а также стратегическое развитие профессиональных компетенций преподавателей [11]. Доверие к информации, получаемой при помощи ИИ, сопровождается стремлением к её перепроверке, что говорит о сформированных навыках критического анализа и высокой цифровой культуре. Эта тенденция находит подтверждение в исследовании M. Lucas, Y. Zhang, P. Bem-haja, P. N. Vicente, где установлена прямая взаимосвязь между уровнем цифровой компетентности преподавателей и их доверием к ИИ — чем выше цифровая грамотность, тем более устойчиво доверие к новым технологическим решениям и выше готовность к их интеграции в образовательную практику [12]. Подавляющее большинство респондентов выражает готовность продолжать и расширять использование ИИ в будущем.

Комплексный анализ полученных данных позволяет выделить в преподавательской среде три устойчивые типологические группы, различающиеся по интенсивности применения ИИ, установкам в отношении его использования коллегами и студентами, а также по готовности к расширению цифровых практик. Первая группа преподавателей  регулярно и в разнообразных форматах интегрирует ИИ в образовательную деятельность, проявляя открытость к экспериментам и внедрению новых решений. Вторая группа применяет ИИ преимущественно на этапе подготовки материалов, придавая большое значение проверке полученных результатов и этическим аспектам использования технологий. Третья группа использует ИИ в минимальной степени или воздерживается от его применения, ориентируясь на традиционные подходы и предпочитая убедиться в надёжности и целесообразности новых инструментов перед их внедрением.

С учётом различий в установках и практиках преподавателей можно выделить три направления повышения квалификации, отражающие потребности каждой группы. Первое направление связано с формированием этики использования ИИ и анализа полученной информации. Хотя это не стало предметом отдельного исследования, мы рассматриваем этику как важную методологическую основу. Второе направление предполагает освоение базовых инструментов для образовательной поддержки, третье включает применение ИИ с использованием программирования и проектных подходов.

Рекомендовано: 
А.А.Ахаян, доктор педагогических наук, член Редакционной Коллегии

Literature / Литература

1. Bond M., Santoso M. A., Henderson M., et al. A meta systematic review of artificial intelligence in higher education // International Journal of Educational Technology in Higher Education. – 2024. – Vol. 21. – Art. 4. – DOI: 10.1186/s41239-023-00436-z.

2. Crompton H., Burke D. Artificial intelligence in higher education: the state of the field // International Journal of Educational Technology in Higher Education. – 2023. – Vol. 20. – Art. 22. – DOI: 10.1186/s41239-023-00392-8.

3. Burger S., Chen A., Ramos J. Exploring faculty use/self-efficacy for educational technologies, including AI ideation tools: a latent profile analysis // International Journal of Educational Technology in Higher Education. – 2024. – Vol. 21. – Art. 90. – DOI: 10.1186/s41239-024-00490-1.

4. Ouyang F., Jiao P., Everaert L., et al. Artificial intelligence in online higher education: a systematic review of empirical research from 2000 to 2020 // Education and Information Technologies. – 2022. – Vol. 27. – P. 13613–13640. – DOI: 10.1007/s10639-022-10925-9.

5. Kim J., et al. Examining Faculty and Student Perceptions of Generative AI in University Courses // Innovative Higher Education. – 2024. – Vol. 49. – P. 665–698. – DOI: 10.1007/s10755-024-09774-w.

6. Ofosu-Ampong K. Beyond the hype: exploring faculty perceptions and acceptability of AI in teaching practices // Discover Education. – 2024. – Vol. 3. – Art. 38. – DOI: 10.1007/s44217-024-00128-4.

7. Zawacki-Richter O., Marín V. I., Bond M., Gouverneur F. Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators? // International Journal of Educational Technology in Higher Education. – 2019. – Vol. 16. – Art. 39. – DOI: 10.1186/s41239-019-0171-0.

8. Указ Президента Российской Федерации от 10.10.2019 № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» (утверждена Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года) // Официальное опубликование правовых актов. — URL: https://www.kremlin.ru/acts/bank/44731 (дата обращения: 15.08.2025). 
    Ukaz Prezidenta Rossiiskoi Federatsii ot 10.10.2019 № 490 «O razvitii iskusstvennogo intellekta v Rossiiskoi Federatsii» (utverzhdena Natsional'naya strategiya razvitiya iskusstvennogo intellekta na period do 2030 goda) // Ofitsial'noe opublikovanie pravovykh aktov. — URL: https://www.kremlin.ru/acts/bank/44731 (data obrashcheniya: 15.08.2025).

9.  Strzelecki A. Students’ Acceptance of ChatGPT in Higher Education: An Extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology // Innovative Higher Education. – 2024. – Vol. 49. – P. 223–245. – DOI: 10.1007/s10755-023-09686-1.

10. Viberg O., Kizilcec R. F., Tsai Y.-S., et al. What Explains Teachers’ Trust in AI in Education Across 12 Countries? // International Journal of Artificial Intelligence in Education. – 2024. – (Advance online). – DOI: 10.1007/s40593-024-00433-x.

11. Chan C. K. Y. A comprehensive AI policy education framework for university teaching and learning // International Journal of Educational Technology in Higher Education. – 2023. – Vol. 20. – Art. 38. – DOI: 10.1186/s41239-023-00408-3.

12. Lucas M., Zhang Y., Bem-haja P., Vicente P. N. The interplay between teachers’ trust in artificial intelligence and digital competence // Education and Information Technologies. – 2024. – Vol. 29. – P. 22991–23010. – DOI: 10.1007/s10639-024-12772-2.