Аннотация. В статье рассматриваются возможности генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) как инструмента персонализации обучения в условиях дефицита кадровых и временных ресурсов в образовательной организации. Проанализированы теоретические основания использования ГИИ для построения индивидуальных образовательных траекторий (ИОТ), включая понятие цифрового профиля, адаптивной обратной связи и обработки больших данных. Представлены результаты эмпирического исследования, проведённого среди 310 педагогов, выявившего высокий интерес к ГИИ как средству создания учебных материалов, но также учтены опасения, связанные с надежностью, этическими и правовыми аспектами. Обоснована модель применения ГИИ, в которой педагог выступает куратором, а ГИИ – средством аналитики и генерации контента. Подчёркнута необходимость нормативного регулирования, повышения цифровой грамотности участников образовательного процесса и обеспечения информационной безопасности. Сделан вывод о возможности внедрения ГИИ в педагогическую практику при соблюдении педагогических, этических и правовых принципов.
Ключевые слова: генеративный искусственный интеллект, индивидуальная образовательная траектория, персонализация обучения, цифровой профиль, педагогическая аналитика, этика, образование.
Много веков подряд образование адаптировалось под изменения политики, взглядов, технологий, но не одно из технических преобразований не несло в себе столько потенциала изменений, сколько искусственный интеллект. Если раньше мы использовали технологи в образовании преимущественно для поиска информации и выполнения рутинных задач, то теперь искусственный интеллект (далее – ИИ) становится активным участников, который способен анализировать, генерировать идеи, адаптировать контент. Все это стало возможно в таких масштабах, которые до этого не были доступны человечеству [7]. ИИ не только изменяет существующую систему, но и меняет саму философию обучения.
Современная система образования сталкивается с дефицитом квалифицированных кадров, что очень затрудняет персонализацию обучения. Между тем, социальный заказ общества и государства – выпускник, готовый постоянно обучаться и иметь гибкие навыки мышления. При нехватке ресурсов генеративный искусственный интеллект (далее – ГИИ) можно рассматривать как инструмент, позволяющий частично компенсировать нехватку ресурсов и адаптировать обучение под конкретные запросы обучающихся. Однако, необходимо не забывать о новых рисках. В Российской Федерации ведется работа по цифровизации (например, Федеральный проект «Цифровая образовательная среда»), акцентируя внимание на проблеме внедрения технологий [6].
Существующие теоретические исследования подтверждают, что адаптивные инструменты ГИИ могут подстраивать учебный контент под уровень знаний и темп основания материалов каждым обучающимся [4]. «Цифровой профиль» обучающегося – хранилище данных, позволяет применять машинное обучение для построения ИОТ [8]. Цель данной статьи – обосновать модель применения ГИИ для формирования индивидуальной образовательной траектории (далее – ИОТ) и проанализировать результаты опроса учителей о готовности и барьерах внедрения.
Теоретический обзор
Традиционное понятие «персонализация» заключатся в понимании процесса обучения с подбором заданий по уровню сложности. ГИИ дает возможность перейти на другой уровень персонализации – персонализации не только контента, но и самого процесса обучения, с учетом не только способностей, но и темпа, целей и интересов обучающегося. Индивидуальная образовательная траектория способствует самоопределению и увеличению мотивации.
Современные технологии с помощью «Цифрового профиля», который аккумулирует всю информацию о проблемах, достижениях, интересах обучающегося, усвоение обучающимся материалов, с помощью алгоритмов машинного обучения реализует не просто последовательность заданий, их сложность, но и траекторию обучения [16], основанную на когнитивных данных, которая соответствует уникальности мышления и даже медицинским показателям конкретного обучающегося [11]. Обработка так называемых больших данных (Big Data), лежащих в основе профиля, позволяет выстраивать ИОТ автоматически.
Адаптивная обратная связь, аналитика ответов, стратегии мышления, анализ затраченного времени для выполнения заданий стимулируют обучающегося учиться более осознанно, корректировать свой подход. Что очень важно – современные инструменты позволяют давать быструю обратная связь, мгновенно реагировать на действия. Все это превращает процесс обучения из пассивного в активное, обучающийся фактически формирует конструкцию своего образования [15]. Масштабность индивидуализации достигается за счет цифровизации.
Ограничения, которые стоят перед образованием, заключаются в низком уровне цифровой компетентности части педагогов, сомнения в надёжности и достоверности сгенерированных данных, а также правовые и этические аспекты. В частности, сбор больших объёмов персональных данных требует строгих мер по защите конфиденциальности. Важно также понимать, что ГИИ основываются на предположениях о различных вопросах, на заложенных алгоритмах, материалах, знаниях, и это поднимает вопрос о риске унифицировать мышление и исключить разнообразие возможных альтернативных подходов.
В Российской Федерации обучение с применением электронного обучения и дистанционных образовательных технологий регулируются Федеральным законом №273-ФЗ «Об образовании в РФ» и сопутствующими нормативными актами, например Постановлением Правительства РФ №1678 от 11.10.2023 и СанПиН 2.4.3648-20. Федеральный проект «Цифровая образовательная среда» национального проекта «Образование» направлен на создание современной доступной цифровой среды, в том числе выстраивание индивидуальных образовательных траекторий (развитие адаптивных технологий). Также для внедрения ГИИ в образовательные организации потребуется корректировка локальных нормативных актов, в том числе «Политики обработки персональных данных», «Положения об электронном обучении».
Роль педагогов в цифровизации образования
Внедрение ГИИ в образовательный процесс несет за собой глобальные изменения в функции педагогов. Передача знаний становится отнюдь не первостепенной задачей. На первый план выходит воспитание, социализация, творчество, «заражение» наукой, деятельностю.
Педагог должен уметь как самостоятельно использовать инструменты искусственного интеллекта, так и уметь создавать систему знаний с помощью этих инструментов. Технологии должны быть полностью интегрированы в процесс обучения, не выходя за рамки этики, педагогики, возрастной психологии. При этом никакие инструменты пока не заменят эмпатию и способность человеческой эмоциональной поддержки. Учитель-наставник, способный распознать эмоциональное состояние ребенка, зная, например, семейные трудности или сложности в выстраивании отношений в коллективе, умеющий вдохновить и направить, является критически важным элементом в этой системе цифровизации, становясь психологом, наставником, навигатором [1], [14].
Одной из основных задач теперь является развитие у обучающихся критического мышления, понимание алгоритмов работы инструментов ИИ, их ограничений и возможностей, знание что за каждым ответом или генерацией изображения стоит ограниченный набор предпосылок, закономерностей, целей, ценностей, приоритетов и информации [3]. Это своеобразный вызов для педагога, когда он становится более глубоким дизайнером, архитектором выстраивания образовательного процесса с помощью ГИИ как при построении индивидуальных образовательных траекторий для обучающихся, так и при групповых занятиях [1].
Исследование
Было проведено эмпирическое исследование – анкетирование (качественно-количественный анализ) педагогов общеобразовательных организаций по вопросу применения ГИИ в образовательной организации. Инструмент исследования – электронная таблица-опросник. Период проведения анкетирования: сентябрь-октябрь 2024 г. В опросе приняли участие 310 педагогов из 130 образовательных организаций, расположенных на всей территории Российской Федерации. Среди респондентов преобладали женщины (83 %). Анкета включала вопросы о знании и опыте использования инструментов ГИИ, целях их применения, ожидаемых преимуществах и проблемах, а также отношении к формированию индивидуальных траекторий с помощью ГИИ. Данные анализировались методами описательной статистики, качественным анализом открытых ответов и комментариев.
Результаты исследования
Около 60 % педагогов имели опыт использования инструментов, около 40% сообщили об отсутствии такого опыта. Среди 197 респондентов, ответивших на вопрос о частоте использования ГИИ, около 65% отмечали, что применяют инструменты «несколько раз в месяц» или чаще. Наиболее распространённые сферы применения ГИИ – поиск информации, создание наглядного материала (изображений, видео, презентаций), генерация контрольно-измерительных материалов. Часто инструменты используются при планировании уроков. Около 30% респондентов заявили, что используют сервисы ГИИ для анализа ответов обучающихся и формирования обратной связи, что уже является показателем использования ГИИ для выстраивания ИОТ.
Уровень цифровой грамотности опрошенных педагогов оказался небольшим: только 30% из 203 респондентов считают себя уверенными пользователями ИИ-инструментов. Остальные испытывают затруднения из-за недостатка знаний. Это говорит о необходимости целенаправленного обучения и повышения квалификации педагогов.
Основным преимуществом от использования ГИИ большинство опрошенных посчитало – возможности быстро создавать «красочные и интерактивные» учебные материалы для разных тем обучения. Этот вариант ответа лидирует почти в два раза по сравнению со всеми другими. Педагоги отмечают, что визуализация сложных концепций (на схемах, иллюстрациях) и экономия времени на рутинных операциях повышают интерес к обучению.
Основные трудности внедрения ГИИ педагоги связывают с нехваткой знаний о технологиях и недоверием к результатам их работы. Также преподаватели указывают на этические и юридические риски: опасения по вопросу утечки персональных данных, академической честности и возможных искажений, так называемых – «галлюцинациях». Отмечены также технические барьеры (ограниченный доступ к ресурсам) и отсутствие необходимой поддержки со стороны коллег – администрации и родителей обучающихся.
Практически все респонденты (96%) посчитали важным учитывать индивидуальные особенности обучающихся при планировании занятий. Однако только 33% опрошенных полностью поддерживают идею применения ГИИ для разработки индивидуальных учебных планов. Около половины педагогов настроены более скептически: они указывают на сомнения в надёжности сгенерированных рекомендаций, недостаток навыков работы с ГИИ и возможные этические вопросы. Около 10% респондентов категорически не согласны с использованием ГИИ, полагая, что только живой учитель может учесть психологические особенности обучающегося. Таким образом, опрос выявил противоречивое отношение: с одной стороны, педагогов привлекают возможности персонализации, с другой – они требуют гарантий качества и этической корректности.
Результаты исследования подтвердили мировую тенденцию: ГИИ активно внедряется в образовательный процесс, но требуется взвешенный подход. Важной особенностью исследования стало то, что педагоги с осторожностью относятся к передаче функций преподавания ГИИ. Они видят выгоду в сокращении своих ресурсов (уменьшение нагрузки), но сохраняют скептическое отношение относительно вопроса обеспечения полноценной индивидуальной поддержки обучающегося. Это подчёркивает значение роли преподавателя как куратора процесса, а ИИ – как инструмента.
Вызовы
Разработка модели выстраивания ИОТ с помощью ГИИ требует решения многих вопросов: как обеспечить качество и достоверность контента, как минимизировать «галлюцинации» ИИ, как защитить данные обучающихся. Нужно учитывать необходимость проверки результатов ГИИ со стороны педагога, он всегда должен оставаться последней точкой допуска, проверяя и корректируя рекомендации систем. Применение инструмента должно гарантировать отсутствие дискриминации (например, автоматически снижая требования к кому-либо) [10], прозрачность работы алгоритма – педагоги и обучающиеся должны понимать принципы работы системы.
Цифровые инструменты обрабатывают большое количество персональных данных обучающихся, поэтому требуют защищённого хранения и информированное согласие со стороны законных представителей обучающихся.
В целом, с учётом результатов опроса, внедрение генеративных систем должно сопровождаться комплексом мер: повышение цифровой грамотности участников образовательного процесса, разработка методических рекомендаций по безопасному использованию ГИИ, обеспечение доступа к техническим ресурсам [13] и выстраивание системы поддержки. Только при таких условиях ГИИ сможет стать инструментом повышения качества образования и решением проблемы ресурсов.
Заключение
Проведённое исследование показало, что ГИИ имеет большой потенциал для персонализации обучения и оптимизации ресурсов образовательной организации. Результаты опроса преподавателей подтверждают их высокую заинтересованность в использовании ГИИ для оформления наглядной части урока и упражнений, но также показывают серьёзные опасения по поводу надёжности и этичности этих технологий. Поэтому внедрение ГИИ в образовательные организации должно осуществляться поэтапно, включая подготовку кадров, разработку нормативной базы. Предлагается использовать модель, которая предусматривает сочетание педагогического контроля и ГИИ-инструментов: учитель формулирует образовательные цели и осуществляет допуск материалов и оценивание, а ГИИ помогает индивидуализировать задания и прогнозировать траекторию развития обучающегося благодаря предиктивной аналитике.
Список литературы:
- Алексеева Д.А., Алексеева И.Ю. Преподаватель в контексте цифровизации образования // Ведомости прикладной этики, 2021. №57. (дата обращения: 01.08.2025).
- Волков В.А., Гуляев Н.А. О некоторых негативных тенденциях трансформации роли преподавателя в условиях информатизации образования // SciPress.ru [сайт]. (дата обращения: 02.08.2025).
- Иванченко И.С. Оценка перспектив применения искусственного интеллекта в системе высшего образования // Вестник НГПУ, 2023. №4. (дата обращения: 03.08.2025).
- Коровникова Н.А. Искусственный интеллект в современном образовательном пространстве: проблемы и перспективы // Социальные новации и социальные науки, 2021. №2(4). (дата обращения: 03.08.2025).
- Котлярова И.О. Технологии искусственного интеллекта в образовании // Вестник ЮУрГУ. Серия: Образование. Педагогические науки, 2022. №3. (дата обращения: 03.08.2025).
- О федеральном проекте «Искусственный интеллект» // Федеральный проект «Искусственный интеллект» [сайт]. (дата обращения: 15.07.2025).
- Попеник С. Переосмысливая роль технологий в образовании: искусственный интеллект и будущее педагогики // Образовательные технологии и общество, 2017. Т. 20, №3. С. 53-66.
- Самборская Л.Н., Виноградова Н.С., Пономарев В.Г. Основные проблемы, возникающие в процессе выявления индивидуальной образовательной траектории учащегося, и их решение с помощью электронных сервисов и применения модели «цифровой профиль» // Interactiveplus, 2017. Т. 1, №11(17). С. 4-8. (дата обращения: 22.03.2025).
- Шобонов Н.А., Булаева М.Н., Зиновьева С.А. Искусственный интеллект в образовании // Проблемы современного педагогического образования, 2023. №79-4. (дата обращения: 02.08.2025).
- Baker R.S., Hawn А. Algorithmic Bias in Education // International Journal of Artificial Intelligence in Education, 2022. Vol. 32.: 1052-1092. (дата обращения: 13.07.2025).
- Baker R.S., Aleven V.A. Intelligent Tutoring Systems and Personalized Learning // The Cambridge Handbook of the Learning Sciences. 3rd ed. New York: Cambridge University Press, 2022.: 562-576. (дата обращения: 20.03.2025).
- Journal of Applied Learning & Teaching. Vol. 6. №2. (дата обращения: 22.06.2025).
- Darling-Aduana J. Digital Ethics and Equity in K-12 Blended and Online Learning / J. Darling-Aduana, M.K. Heath, A. Stewart, S. Viano // ResearchGate, 2024. (дата обращения: 04.06.2025).
- Seldon A., Abidoye O. The fourth education revolution: learning for the future. London: Penguin Books, 2018. 370 p.
- Siemens G., Baker R. Learning analytics: The emergence of a discipline // The American Journal of Distance Education, 2012. Vol. 26. №3.: 138-150. (дата обращения: 22.02.2025).
- Wang X., Li Y. Generative AI in Personalized Learning: Development Trajectory, Educational Applications and Future Education // ResearchGate, 2024. (дата обращения: 20.03.2025).
Artificial Intelligence in an educational organization: challenges. Teacher in digitalization of education
Fridrikhsen E.V.,
postgraduate student of 1 course of the Moscow City University, Moscow
Coauthor:
Vesmanov Sergey Viktorovich,
Head of the Research Laboratory of Project Management, Moscow City University, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor
Abstract. The article discusses the possibilities of generative artificial intelligence as a tool for personalizing learning in the context of a shortage of human and time resources in an educational organization. The theoretical foundations for using generative artificial intelligence to create individual educational trajectories, including the concept of a digital profile, adaptive feedback, and big data processing, are analyzed. The article presents the results of an empirical study conducted among 310 teachers, which revealed a high level of interest in generative artificial intelligence as a means of creating educational materials, but also addressed concerns related to reliability, ethics, and legal aspects. The article substantiates a model of generative artificial intelligence application, in which the teacher acts as a curator, and generative artificial intelligence is a means of analytics and content generation. The article emphasizes the need for regulatory regulation, improving the digital literacy of educational process participants, and ensuring information security. The article concludes that generative artificial intelligence can be implemented in the pedagogical process.
Keywords: generative artificial intelligence, individual educational trajectory, personalized learning, digital profile, pedagogical analytics, ethics, and education.
References:
- Alekseeva D.A., Alekseeva I.Y. Teacher in the context of digitalization of education // Statements of applied ethics, 2021. №57. (date of the address: 01.08.2025).
- Volkov V.A., Gulyaev N.A. On some negative trends in transformation of the role of the educator during the process of informatization of education // SciPress.ru [website]. (date of the address: 02.08.2025).
- Ivanchenko I.S. Assessing the Prospects of Applying Artificial Intelligence in Higher Education // Vestnik NGPU, 2023. №4. (date of the address: 03.08.2025).
- Korovnikova N.A. Artificial Intelligence in the Modern Educational Space: Problems and Prospects // Social innovations and social sciences, 2021. №2(4). (date of the address: 03.08.2025).
- Kotlyarova I.O. Artificial intelligence technologies in education // Vestnikк Series: Education. Pedagogical Sciences, 2022. №3. (date of the address: 03.08.2025).
- About the Federal Project «Artificial Intelligence» // Federal project «Artificial Intelligence» [website]. (date of the address: 15.07.2025).
- Popenik S. Rethinking the Role of Technology in Education: Artificial Intelligence and the Future of Pedagogy // Educational technologies and society, 2017. Vol. 20. №3.: 53-66.
- Samborskaya L.N., Vinogradova N.S., Ponomarev V.G. The main problems that arise in the process of identifying a student's individual educational trajectory and their solution using electronic services and the application of the «digital profile» model // Interactive plus. 2017. Vol. 1. №11(17).: 4-8. (date of the address: 22.03.2025).
- Shabonov N.A., Bulaeva M.N., Zinovyeva S.A. Artificial intelligence in education // Problems of modern pedagogical education, 2023. №79-4. (date of the address: 02.08.2025).
- Baker R.S., Hawn А. Algorithmic Bias in Education // International Journal of Artificial Intelligence in Education, 2022. Vol. 32.: 1052-1092. (date of the address: 13.07.2025).
- Baker R.S., Aleven V.A. Intelligent Tutoring Systems and Personalized Learning // The Cambridge Handbook of the Learning Sciences. 3rd ed. New York: Cambridge University Press, 2022.: 562-576. (date of the address: 20.03.2025).
- Journal of Applied Learning & Teaching. 2023. Vol. 6. №2. (date of the address: 22.06.2025).
- Darling-Aduana J. Digital Ethics and Equity in K-12 Blended and Online Learning / J. Darling-Aduana, M.K. Heath, A. Stewart, S. Viano // ResearchGate, 2024. (date of the address: 04.06.2025).
- Seldon A., Abidoye O. The fourth education revolution: learning for the future. London: Penguin Books, 2018. 370 p.
- Siemens G., Baker R. Learning analytics: The emergence of a discipline // The American Journal of Distance Education, 2012. Vol. 26. №3.: 138-150. (date of the address: 22.02.2025).
- Wang X., Li Y. Generative AI in Personalized Learning: Development Trajectory, Educational Applications and Future Education // ResearchGate, 2024. (date of the address: 20.03.2025).