Введение
Современное высшее образование сталкивается с вызовом, который трудно переоценить: массовое внедрение технологий искусственного интеллекта не только меняет методы получения и переработки информации, но и ставит под сомнение традиционные формы академического взаимодействия, в частности письменные задания, веками служившие инструментом проверки знаний и развития навыков аргументации, исходя из этого теоретической основой исследования является концепция образования как интеграции обучения и воспитания, предполагающая формирование не только профессиональных компетенций, но и ценностных ориентиров личности.
Вопросы, на которые стремится ответить исследование, связаны с определением:
- как использование ИИ студентами влияет на их образовательные практики и академическую честность;
- как преподаватели различных возрастных групп воспринимают ИИ и какие барьеры препятствуют его интеграции в учебный процесс;
- какие стратегии могут быть предложены вузам для сохранения воспитательной миссии образования в условиях цифровой трансформации.
Методы
Методологическую основу составил анализ эмпирических данных полученных автором в 2024-2025 годах среди 50 студентов Рязанского государственного университета имени С.А. Есенина и 100 преподавателей из восьми регионов России, в исследовании применялись методы описательной статистики и сравнительного анализа, позволившие выявить закономерности в распределении установок и практик применения ИИ в образовательной среде.
Результаты
Появление методов генеративного искусственного интеллекта в форме крупных языковых моделей, способных по заранее сформулированному промпту оперативно и в высшей степени когерентно порождать тексты различного объема и жанра — от краткой аналитической справки до полноценной выпускной квалификационной работы — привело к качественному перелому в том образовательном контексте, где в течение нескольких столетий письменный текст выступал как надежный, формализуемый и относительно проверяемый индикатор индивидуального усвоения учебного материала, и именно это обстоятельство создает новый, системного масштаба вызов для традиционной практики верификации академических достижений, поскольку то, что ранее рассматривалось как продукт личного интеллектуального труда обучающегося, теперь может быть воспроизведено машиной с уровнем связности и аргументации, сопоставимым с работами среднестатистического и даже продвинутого студента, что делает многие стандартные процедуры оценки уязвимыми и требует их переосмысления в краткосрочной и среднесрочной перспективе (Алешковский и др., 2024; Конколь, 2024; Белолобова, 2025).
Как справедливо констатирует В.Р. Легойда, «Письменная работа как форма проверки знания в высшем учебном заведении в своем привычном виде умерла», и далее, развивая этот тезис, он указывает на тот факт, что «мощная нейросеть, при грамотно сформулированной задаче (промте), быстро и хорошо напишет нужный текст по любой дисциплине», что демонстрирует не просто частное явление — использование ИИ отдельными студентами, — а системную угрозу штатной функции письменных заданий как средства проверки самостоятельности и глубины понимания (Легойда, 2025).
Эпистемологическая суть проблемы состоит в том, что письменный текст долгое время выполнял двойную функцию: со одной стороны — он был репрезентацией аргументации и логики мышления конкретного индивида, а с другой, — материализованным следом учебной деятельности, пригодным для внешней проверки и архивирования; внедрение ИИ стирает явную связь между носителем знаний и произведенным текстом, поскольку алгоритм порождает продукт, обладающий всеми внешними признаками академического произведения, но не обязательно отражающим личностное владение предметом, что ставит перед педагогическим сообществом задачу реконструировать критерии и процедуры оценки, чтобы сохранить проверяемость и валидность выводов о компетентности обучающегося (Конколь, 2024; Белолобова, 2025).
Практическая сторона сложившейся ситуации отражена в эмпирических материалах опроса широких выборок студентов: исследование, проведенное под руководством И.А. Алешковского и соавторов на представительной выборке (N = 52919), показывает, что студенты активно осваивают инструменты генеративного ИИ в учебной деятельности, при этом их оценка возможностей и ограничений таких инструментов неоднозначна и варьируется по курсам и дисциплинам, а при переходе к старшим курсам наблюдается рост критичности и более взвешенный подход к использованию нейросетей, что указывает на наличие внутристуденческой рефлексии по поводу приемлемости и последствий применения ИИ, но одновременно свидетельствует о широком распространении практик, потенциально подрывающих традиционные способы контроля самостоятельности работы (Алешковский и др., 2024).
Технологии детекции «сгенерированных» текстов (которые используются, в частности, в системах наподобие «Антиплагиат») представляют собой частичное и пока что несовершенное средство противодействия: как показывают аналитические обзоры и экспериментальные тестирования возможностей генераторов и детекторов, синергия между совершенствованием генеративных моделей и ограниченной возможностью алгоритмов детекции создает ситуацию, в которой все чаще фиксируются случаи, когда тексты, сгенерированные ИИ, обладают такими стилистическими, лексическими и аргументативными характеристиками, что стандартные инструменты распознавания либо дают ложные негативы, либо испытывают остаточное затруднение при различении качественно сконструированного машинного текста и действительно самостоятельной работы студента, что требует не столько фетишизации детектора как окончательного решения проблемы, сколько комплексного пересмотра форм контроля и оценивания.
Исходя из анализа предложенных и практикуемых сценариев, можно выделить три принципиально различных стратегических вектора реакции педагогического сообщества, каждый из которых имеет свои достоинства и ограничения:
- первый — попытка сохранения запретительной модели через ужесточение правил и внедрение все более сложных инструментов распознавания — сталкивается с технологическим отставанием и эффектами «запрещенного плода», когда запрет лишь стимулирует развитие обходных практик;
- второй — официальная интеграция нейросетей в инструментарий обучения при условии четкого регламентирования ролей машины и студента (нейросеть как вспомогательный инструмент, черновик, источник данных, но не как исполнитель полной работы), что требует разработки нормативов и воспитательной работы по формированию академической добросовестности и компетенций критической оценки машинно-сгенерированного содержания;
- третий — радикальная трансформация форм итоговой аттестации в сторону устной защиты, очных собеседований и практических демонстраций компетенций, когда вопрос авторства отходит на второй план по сравнению с подтверждением реального уровня понимания и аргументации самим студентом, что, по мнению В.Р. Легойды, может стать наиболее адекватной реакцией при сохранении экзистенциальной цели университета — проверки реального знания (Легойда, 2025).
Студенческие позиции, выявленные в исследовании И.А. Алешковского и соавторов, представляют собой сочетание прагматизма и тревоги: с одной стороны, многие респонденты отмечают удобство и эффективность ИИ-инструментов для экономии времени и повышения качества черновых решений, а с другой, — признают риски утраты навыков самостоятельной работы и моральные дилеммы, связанные с академической честностью, что говорит о том, что нужно учитывать мнения самих участников образовательного процесса при разработке новых практик и правил (Алешковский и др., 2024).
Таким образом, системный анализ литературы и эмпирических данных позволяет заключить, что ответ на вызов, выдвинутый массовым внедрением генеративного ИИ в учебную практику, не может быть одномерным и заключается не в простом запрете или слепой капитуляции перед технологиями, а в многоуровневой стратегии, объединяющей регулятивные меры и развитие детекции, институциональную адаптацию форм аттестации (включая усиление устной и практической составляющей), а также воспитание у студентов компетенций критической оценки результатов взаимодействия с ИИ и ответственности за конечный продукт учебной деятельности, что в совокупности позволит сохранить базовые цели образования — формирование самостоятельного мышления, способности к аргументации и доказательной рефлексии — в условиях, когда машинный текст становится повседневной реальностью академической среды.
Результаты проведенных нами эмпирических исследований фиксируют существенный дисбаланс между студенческой и преподавательской аудиторией в вопросе восприятия и использования технологий искусственного интеллекта, что проявляется в том, что студенты значительно быстрее и активнее интегрируют нейросетевые инструменты в учебный процесс, тогда как преподаватели, особенно представители старшего поколения, демонстрируют скепсис, осторожность и низкую готовность к их систематическому применению: так, по данным анонимного опроса студентов Рязанского государственного университета имени С.А. Есенина, проведенного в июне 2024 года, 84% из числа 50 респондентов заявили о регулярном использовании технологий ИИ в учебной деятельности, при этом наиболее востребованным сервисом оказался GPT, которым пользовались 74% опрошенных; ключевыми задачами, для решения которых применялся ИИ, стали подготовка докладов (44%), рефератов (26%) и эссе (12%), а более половины студентов (54%) прямо признавались в том, что доверяют ИИ подготовку материалов, подлежащих последующей проверке преподавателями (Грицай, 2024, с. 205).
Если студенты не только активно осваивают данные технологии, но и фактически воспринимают их как неотъемлемую часть учебного процесса, то преподаватели, напротив, оказываются в ситуации методологической и ценностной неопределенности, что подтверждается результатами опроса, проведенного нами в январе 2025 года среди 100 преподавателей вузов из восьми регионов России: например, выяснилось, что наибольшую готовность к использованию ИИ проявляет младшая возрастная группа преподавателей (24–40 лет), где 62% респондентов высказали заинтересованность в изучении и применении технологий, однако лишь 18% имели минимальный практический опыт такого использования; средняя возрастная группа (41–55 лет) в массе своей рассматривает ИИ как потенциально полезный инструмент, но пока воздерживается от активного применения (45%); а старшие преподаватели (56–75 лет) в 76% случаев демонстрируют полную неготовность к его использованию, что объясняется нехваткой технических знаний, ограниченным доступом к русскоязычным ресурсам и отсутствием методических материалов (Грицай, 2025, с. 1390).
Таким образом, складывается асимметричная ситуация: студенты, для которых цифровая среда является естественным пространством социализации и учебной практики, используют ИИ как вспомогательный или даже основной инструмент для выполнения письменных заданий, в то время как преподаватели — в особенности представители старшего поколения — ориентируются на традиционную культуру академического письма, рассматривают письменный текст как базовую форму интеллектуального взаимодействия и контроля знаний и потому в меньшей степени готовы к переосмыслению его функций в образовательном процессе: этот дисбаланс имеет структурный характер и объясняется не только межпоколенческими различиями в уровне цифровой компетентности, но и различными культурными кодами: для студентов текст все чаще выступает как инструментально-вторичная форма, генерируемая или редактируемая с помощью технологий, тогда как для преподавателей он по-прежнему остается символическим ядром академической деятельности, связанной с формированием аргументации, логики и стиля мышления.
В этом противоречии отражается ключевая проблема современного образования: если студенческое сообщество стремительно адаптируется к новым цифровым условиям, то преподаватели, являясь «людьми классического текста» и носителями традиционной модели образовательной коммуникации, не всегда обладают ни ресурсами, ни методологическими установками для полноценного включения ИИ в учебный процесс, что приводит к усилению разрыва в ожиданиях, практиках и формах взаимодействия обеих сторон.
Сложившаяся ситуация, при которой студенты все чаще делегируют выполнение письменных заданий системам искусственного интеллекта, ставит преподавательское сообщество перед сложной и многоплановой проблемой: с одной стороны, возникает угроза утраты традиционной формы образовательного взаимодействия, построенной на самостоятельном осмыслении и артикуляции знаний в письменной форме, а с другой, — становится очевидной необходимость поиска новых подходов к обучению, в которых технологии ИИ будут рассматриваться не исключительно как источник угроз, но и как инструмент формирования более глубоких и этически устойчивых образовательных практик.
Прежде всего необходимо признать, что задачи образования никогда не сводились только к передаче профессиональных знаний или формированию практических компетенций: классическая педагогическая традиция всегда понимала образование как процесс воспитания, формирования мировоззрения и развития нравственных основ личности: именно в этом контексте регулярное использование студентами нейросетевых инструментов для подготовки рефератов, докладов или эссе следует рассматривать не только как технический вызов, но и как серьезный этический вопрос, поскольку, прикрываясь кажущейся «помощью», студенты фактически нарушают принцип авторства и академической честности, превращая процесс обучения в формальную имитацию деятельности, что с философской точки зрения может быть интерпретировано как форма интеллектуального воровства.
В этой связи перед преподавательским сообществом стоит дилемма: следует ли бороться с использованием ИИ как с нарушением академических норм или, напротив, стремиться к его осмысленному включению в учебный процесс: очевидно, что первая стратегия — жесткий контроль, направленный на исключение ИИ из сферы образования — обречена на ограниченную эффективность, поскольку технологическая среда развивается быстрее, чем инструменты надзора, а студенческая мотивация к обходу запретов остается высокой; вторая стратегия, напротив, предполагает переосмысление педагогических целей и форматов: например, письменные задания, которые легко автоматизировать, могут быть частично заменены форматами устного диалога, коллективных обсуждений или интерактивных проектов, где роль преподавателя будет заключаться не в проверке «правильности текста», а в стимулировании критического мышления и личной аргументации студентов, что по сути является возвращением к традиции сократических бесед как форме обучения через диалог.
Однако речь идет не о простом воспроизведении античной модели, а о создании гибридных форм образовательной коммуникации, в которых письменная работа не исчезает, но приобретает иные функции: от проверки базовых знаний она постепенно переходит к инструменту рефлексии, творческого осмысления и самостоятельной интерпретации, а при использовании ИИ студент учится различать границы между механическим генерированием текста и собственной мыслительной деятельностью, а для этого необходимы четкие этические ориентиры, формирующиеся в университетской среде, где преподаватели объясняют студентам, что технологический инструмент может облегчить работу, но никогда не способен заменить личную ответственность за мысль и за акт познания.
Важной задачей становится воспитание понимания, что образование — это не рынок услуг и не сумма сертификатов, а, как подчеркивает В.Р. Легойда, «сотворение человека», где обучение профессии и практическим навыкам составляет лишь первый уровень, более сложным является формирование целостной картины мира, а самым главным — постановка вопроса о том, что значит быть человеком (Легойда, 2025). Если в этом контексте студент использует ИИ лишь как вспомогательный инструмент, это допустимо и даже полезно, но если он подменяет им свою собственную мысль, то фактически лишает себя возможности ответить на фундаментальные вопросы о смысле образования и о собственном развитии.
Рассмотрим предлагаемые нами рекомендации в виде таблицы (табл.).
Таблица. Рекомендации по преодолению кризиса письменных заданий в системе высшего образования в эпоху ИИ
|
Направление |
Конкретные меры |
Ожидаемый результат |
|
Переосмысление письменных заданий |
Смещение акцента с воспроизведения информации на развитие критического и творческого мышления. Введение рефлексивных эссе, проектных дневников, аналитических записок. |
Формирование навыков самостоятельного анализа и аргументации |
|
Развитие диалоговых форм обучения |
Организация сократических бесед, дебатов, устных защит. Введение групповых проектов с обязательной презентацией результатов |
Повышение вовлеченности студентов в учебный процесс и развитие устной аргументации |
|
Этическое регулирование использования ИИ |
Разработка и внедрение кодексов академической честности с разделом об ИИ Проведение занятий по академической этике |
Формирование у студентов ответственности за авторство и понимания границ допустимого использования технологий |
|
Программы цифровой грамотности |
Курсы по работе с ИИ: возможности, ограничения, риски Практикумы по интеграции ИИ в исследовательскую и учебную деятельность |
Подготовка студентов к осознанному и ответственному использованию цифровых инструментов |
|
Поддержка преподавателей |
Повышение квалификации по ИИ-технологиям. Методическая поддержка по созданию заданий, минимизирующих механическую подмену труда нейросетями |
Снижение технологического барьера, расширение инструментов работы преподавателя |
|
Интеграция ИИ в учебный процесс |
Использование ИИ как инструмента для анализа данных, поиска информации, моделирования. Создание заданий с элементами совместной работы «человек–машина» |
Перевод ИИ из статуса угрозы в статус педагогического инструмента |
|
Культурно-воспитательный аспект |
Введение гуманитарных курсов о смысле образования, ценностях личности, миссии науки. Организация дискуссий о роли «человека» и использовании «машинного труда» в культуре |
Поддержание высокой миссии образования как формирования целостной личности |
|
Адаптация форм контроля знаний |
Увеличение доли практико-ориентированных заданий. Использование формата «case study», задач в реальном времени, ситуационного анализа |
Исключение возможности полной автоматизации выполнения заданий |
|
Нормативная база |
Разработка университетских регламентов по использованию ИИ. Включение стандартов работы с цифровыми инструментами в учебные планы |
Обеспечение прозрачности и единообразия требований |
|
Междисциплинарность |
Создание курсов, объединяющих гуманитарное и техническое знание. Программы проектного обучения с участием студентов разных факультетов |
Формирование широкого кругозора и комплексного мировоззрения |
Таким образом, рекомендации для высшей школы должны включать несколько направлений: во-первых, переосмысление целей письменных заданий с переходом от проверки знаний к развитию критического и творческого мышления; во-вторых, внедрение диалоговых форм обучения (дискуссий, дебатов, устных защит), которые стимулируют студента к непосредственному участию в процессе аргументации; в-третьих, разработку четких этических стандартов использования ИИ в учебной деятельности и интеграцию курсов цифровой грамотности, направленных не только на освоение технологий, но и на понимание их ограничений и рисков; в-четвертых, повышение квалификации преподавателей, особенно старших возрастных групп, через специальные программы, позволяющие преодолеть технологический барьер и включить ИИ в педагогическую практику без утраты ценностных оснований образования. Лишь при комплексной реализации этих мер возможно преодоление «кризиса письменных заданий», не через их отмену, а через их преобразование в инструмент формирования ответственного, свободного и мыслящего человека.
Обсуждение
Проведенное исследование продемонстрировало наличие глубокого кризиса письменных заданий в высшей школе, обусловленного тем, что студенты в значительной степени перекладывают выполнение учебных текстов на системы ИИ, тогда как преподаватели не обладают в достаточной мере ни инструментами, ни методической готовностью для адекватного реагирования на этот вызов, исходя из этого, основной вывод заключается в том, что сохранение письменной работы в ее прежнем виде как основного средства контроля знаний становится невозможным: она должна трансформироваться в формат, ориентированный на развитие аналитического мышления, личной аргументации и ответственности за авторство.
Рассматривая воспитательную функцию образования, можно утверждать, что задача университетов заключается не только в адаптации студентов к цифровым инструментам, но и в формировании у них этического отношения к ИИ как к вспомогательному, а не подменяющему мышление инструменту, поэтому рекомендации включают внедрение диалоговых и устных форм обучения (дискуссий, дебатов, устных защит), разработку этических кодексов академической честности с учетом ИИ, системное повышение цифровой компетентности преподавателей, а также интеграцию курсов цифровой грамотности в образовательные программы.
Практическая значимость результатов заключается в том, что они могут быть использованы при формировании образовательной политики университетов, разработке программ методической поддержки и создании нормативной базы регулирования применения ИИ, в долгосрочной перспективе реакция высшей школы на вызовы ИИ не должна ограничиваться борьбой с технологией, но должна основываться на ее осмысленном включении в педагогический процесс, что позволит сохранить фундаментальную миссию образования как процесса формирования целостной личности и поиска ответа на вопрос о том, что значит быть человеком.