Междисциплинарное образование: влияние «искусственного интеллекта+» на управление международным образованием

Авторы

  • Сяоюнь Фань Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, 119991, г. Москва, Ленинские горы, д. 1

DOI:

https://doi.org/10.25726/n4772-2544-9225-j

Ключевые слова:

искусственный интеллект в образовании, международное управление, междисциплинарное обучение, образовательные технологии, кросс-культурная педагогика, аналитика обучения, разработка политики

Аннотация

В условиях ускоряющегося распространения технологий искусственный интеллект начал внедряться в организационную структуру университетов, средних школ и центров подготовки специалистов по всей планете. В настоящем исследовании рассматриваются организационные, педагогические и стратегические последствия этого технологического проникновения (далее именуемого «ИИ+») для управления междисциплинарными образовательными программами, действующими в резко отличающихся культурных и макроэкономических контекстах. Последовательный объяснительный проект со смешанными методами объединил данные стратифицированных опросов из 387 учреждений в сорока семи странах с восьмьюдесятью пятью углубленными интервью, создав многослойную эмпирическую картину. Количественное моделирование показывает, что организации, внедряющие поддержку принятия решений с использованием искусственного интеллекта, добились увеличения эффективности распределения ресурсов на 42% и сокращения времени административного цикла на 37%. В то же время обучающая аналитическая среда, основанная на искусственном интеллекте, коррелировала со статистически значимым ростом межфакультетского сотрудничества ( $r=0,78,$ p 0,001) и повышенной пластичностью учебных программ по отношению к новым дисциплинарным границам. Между регионами с высоким и низким уровнем дохода сохраняется выраженная асимметрия в сфере усыновления (соотношение различий 3,7:1), что объясняется главным образом слабостью инфраструктуры, непрозрачностью регулирования и нехваткой квалифицированного человеческого капитала. Полученные результаты дают политикам и руководителям учреждений концептуальную основу для уравновешивания технологических амбиций с этическими требованиями, принципами равенства и управления, одновременно обогащая зарождающийся научный дискурс о преобразованиях, основанных на ИИ, в международном междисциплинарно ориентированном образовании.

Библиографические ссылки

Agarwal P., Agarwal P. Transformative potential of artificial intelligence in international higher education: A systematic review // International journal of educational technology in higher education. 2021. Vol. 18. № 1. pp. 1-29.

Bakhshi H., Downing J.M., Osborne M.A., Schneider P. The future of skills: Employment in 2030. L: Pearson and Nesta, 2017.

Cheng H.F., Wang R., Zhang Z., O'Connell F., Gray T., Harper F.M., Zhu H. Explaining decision- making algorithms through UI: Strategies to help non-expert stakeholders // Proceedings of the 2019 CHI conf. on human factors in computing systems. 2019. pp. 1-12.

Davenport T.H., Ronanki R. Artificial intelligence for the real world // Harvard business review. 2018. Vol. 96. № 1. pp. 108-116.

Holmes W., Bialik M., Fadel C. Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Boston: Center for Curriculum Redesign, 2019.

International handbook of the learning sciences. Eds. by F. Fischer, C.E. Hmelo-Silver, S.R. Goldman, P. Reimann. NY: Routledge, 2018.

Kandlhofer M., Steinbauer G., Hirschmugl-Gaisch S., Huber P. Artificial intelligence and computer science in education: from kindergarten to university // Mat. of the 2016 IEEE frontiers in educ. conf. (FIE). 2016. pp. 1-9.

Luckin R., Holmes W., Griffiths M., Forcier L.B. Intelligence unleashed: An argument for Al in education. L.: Pearson education, 2016.

Popenici S.A., Kerr S. Exploring the impact of artificial intelligence on teaching and learning in higher education // Research and practice in technology enhanced learning. 2017. Vol. 12. № 1. pp. 1-13.

Russell S.J., Norvig P. Artificial intelligence: A modern approach. 4th ed. NY: Pearson education, 2020.

Selwyn N. Should robots replace teachers? Al and the future of education. Cambridge: Polity Press, 2019.

Timms M.J. Letting artificial intelligence in education out of the box: Educational cobots and smart classrooms // International journal of artificial intelligence in education. 2016. Vol. 26. № 2. pp. 701-712.

Tuomi I. The impact of artificial intelligence on learning, teaching, and education. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2018.

Yang J., Zhang B. Artificial intelligence in intelligent tutoring robots: A systematic review and design guidelines // Applied Sciences. 2019. Vol. 9. No. 10. 2078.

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. № 1. pp. 1-32.

Как цитировать

1.
Фань С. Междисциплинарное образование: влияние «искусственного интеллекта+» на управление международным образованием. УО [Интернет]. 30 август 2025 г. [цитируется по 10 июль 2026 г.];15(8-2):109-18. доступно на: https://emreview.ru/index.php/emr/article/view/2523

Выпуск

Раздел

МЕЖДУНАРОДНЫЙ ОПЫТ УПРАВЛЕНИЯ УЧРЕЖДЕНИЯМИ ОБРАЗОВАНИЯ