emr Управление образованием: теория и практика Education Management Review 2311-2174 Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М. 2704 10.25726/c5084-6682-4840-f DATA SCIENCE В УПРАВЛЕНИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ ПРОСТРАНСТВОМ О влиянии генеративных нейронных сетей на формирование профессиональных компетенций как результата освоения образовательной программы высшего образования On the influence of generative neural networks on the formation of professional competencies as a result of mastering the educational program of higher education Бородавко Любовь Сергеевна Borodavko Lyubov S. Borodavko_ls@mail.ru Иркутский государственный университет путей сообщения, 664074, г. Иркутск, ул. Чернышевского, д. 15 Irkutsk State University of Railway Transport, 15 Chernyshevskogo St, Irkutsk, 664074, Russia 30 11 2025 15 11-2 69 82 © 2025 Управление образованием: теория и практика © 2025 Education Management Review 2025 Управление образованием: теория и практика Education Management Review Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная. This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License. Метаданные настоящей записи распространяются на условиях Creative Commons CC0 1.0 (передача в общественное достояние). The metadata of this record are distributed under the Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication.

В статье исследуется влияние использование обучающимися генеративных нейронных сетей на формирование профессиональных компетенций как результата освоения ими образовательной программы. Практика использования обучающимися генеративный нейронных сетей рассмотрена как часть процесса цифровой трансформации всей отечественной системы высшего образования. Изучены современные тенденции цифровизации высших учебных заведений, которые определяют новые условия взаимодействия преподавателей и обучающихся. Выделены наиболее важные проблемы внедрения технологий искусственного интеллекта как одного из основных цифровых инструментов. Обоснована ограниченная возможность использования генеративных нейронных сетей обучающимися в силу недостаточного уровня развития у них абстрактного, критического и системного мышления. На основании результатов опроса обучающихся об использовании ими генеративных нейронных сетей в учебном процессе сделан вывод о возможном атрофировании некоторых элементов индикаторов профессиональных компетенций образовательных программ в будущем.

The article examines the impact of the use of generative neural networks by students on the formation of professional competencies as a result of their mastering the educational program. The practice of using generative neural networks by students is considered as part of the process of digital transformation of the entire domestic higher education system. The article examines current trends in the digitalization of higher education institutions, which determine new conditions for interaction between teachers and students. The most important problems of the introduction of artificial intelligence technologies as one of the main digital tools are highlighted. The limited possibility of using generative neural networks by students is substantiated due to their insufficient level of development of abstract, critical and systemic thinking. Based on the results of a survey of students about their use of generative neural networks in the educational process, it is concluded that some elements of indicators of professional competencies of educational programs may atrophy in the future.

 образовательная программа цифровизация высшего образования цифровые инструменты технологии искусственного интеллекта генеративные нейронные сети профессиональные компетенции educational program digitalization of higher education digital tools artificial intelligence technologies generative neural networks professional competencies Исследование выполнено без внешнего финансирования. The study was conducted without external funding. metadata-license CC0 1.0 Список литературы Астраханцева А.С., Бородавко Л.С. К вопросу об использовании тестирования как инструмента оценки знаний и умений // Проблемы и пути развития профессионального образования: мат. Всерос. науч.-метод. конф. (10-11 ноября 2022 г., Иркутск). Иркутск: Иркутский государственный университет путей сообщения, 2022. С. 35-39. Батунова И.В., Лобынева Е.И., Николаева А.Ю. Современная образовательная среда в условиях цифровизации высшего образования // Успехи гуманитарных наук. 2024. № 12. С. 183-189. Бородавко Л.С. К вопросу о привлечении молодых специалистов к работе в высшей школе // Мир педагогики и психологии. 2025. № 6(107). С. 25-35. Варфоломеева Н.С., Клюева Е.В., Супрунов С.Е. Развитие цифровой компетентности преподавателей и студентов в условиях цифровизации высшего образования // Эпоха науки. 2025. № 41. С. 200-205. Галикян Г.Э. Цифровизация высшего образования: перспектива радикальной трансформации // Язык и культура в эпоху интеграции научного знания и профессионализации образования. 2024. № 5-2. С. 33-43. Головань С.А. Использование формы обратной связи для повышения эффективности лекционного занятия // Проблемы и пути развития профессионального образования: мат. Всерос. науч.-метод. конф. (10-12 апреля 2024 г., Иркутск). Иркутск: Иркутский государственный университет путей сообщения, 2024. С. 93-96. 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. Кабанова Е.Е. Цифровые технологии и искусственный интеллект в высшем образовании: анализ степени влияния их использования // Информационное общество. 2025. № 2. С. 99-110. Каноник Б.М. Этика и искусственный интеллект в образовании: на примере предметов гуманитарного цикла в высшей школе // Сахалинский гуманитарный журнал. 2024. № 4. С. 63-67. Кацы Д.В. Генеративный искусственный интеллект и трансформация высшего образования // Медицина и образование. 2024. № 3(19). С. 16-22. Колесникова А.Ю., Едынак И.В. Цифровизация и цифровая трансформация высшего образования: этапы и технологические особенности // Информатизация образования и науки. 2025. № 3(67). С. 6-13. Колодяжная Ю.В. Высшее образование и цифровизация: направления развития и тренды // Научный потенциал. 2024. № 4-3(47). С. 46-50. Кошкина Е.А., Бордовская Н.В., Гнедых Д.С. Генеративный искусственный интеллект в высшем образовании: обзор теоретических подходов и практик применения // Высшее образование в России. 2025. Т. 34, № 6. С. 36-57. Магазиева З.А., Ахмадов А.У., Айгубов С.З. Влияние стратегии цифровизации в высшем образовании: технологии и новые возможности // Проблемы современного педагогического образования. 2024. № 85-2. С. 228-230. Наливайко Т.Е., Иванов В.В. Искусственный интеллект в высшем образовании: анализ повышения мотивации студентов и эффективности усвоения профессиональных компетенций // Ученые записки Комсомольского-на-Амуре государственного технического университета. 2024. № 8(80). С. 74-77. Рубцова Н.В., Астраханцева А.С. Медиасистема университета и оценка эффективности ее функционирования // Вопросы теории и практики журналистики. 2022. Т. 11. № 2. С. 322-341. Руст А.М., Платунова Е.Ю. Технологии искусственного интеллекта в системе высшего образования России // Вестник Поволжского института управления. 2024. Т. 24. № 6. С. 105-111. Сидорова А.С. Искусственный интеллект в системе высшего образования: проблемы и перспективы // Социальные трансформации. 2024. № 35. С. 102-113. Страхов Д.Е. Проблемы цифровизации высшего образования // Вестник НЦБЖД. 2024. № 4(62). С. 48-55. Указ Президента Российской Федерации №490 от 10.10.2019 О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации // garant.ru. 2019. Черникова Н.С. Развитие методической компетентности педагога высшей школы в условиях цифровизации образования // Вестник Алтайского государственного педагогического университета. 2025. № 1(62). С. 17-21. Шихнабиева Т.Ш. Перспективы и риски внедрения технологий искусственного интеллекта в систему высшего образования // Мониторинг. Наука и технологии. 2025. № 1(63). С. 38-42.