2026-08-11T03:30:04Z https://emreview.ru/index.php/emr/oai
oai:emreview.ru:article/3026 2026-08-10T07:11:04Z emr:%D0%94%D0%A1%D0%A3%D0%9E%D0%9F
emremr Управление образованием: теория и практикаEducation Management Review 2311-2174 Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М. 10.25726/b2556-9307-3484-u3026 DATA SCIENCE IN THE MANAGEMENT OF EDUCATIONAL SPACEDATA SCIENCE В УПРАВЛЕНИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ ПРОСТРАНСТВОМ Искусственный интеллект в образовании: аспекты регулирования и этикиArtificial intelligence in education: aspects of regulation and ethics https://orcid.org/0009-0006-6327-0835 Рябущенко Оксана Анатольевна Ryabushchenko Oksana A. ryabushenko-oksana@yandex.ru Иркутский государственный университет путей сообщения, 664074, Иркутск, ул. Чернышевского, 15 Irkutsk State University of Railway Transport, 664074, Irkutsk, Chernyshevsky st., 15 2026 30 05 2026 1616 55 131Управление образованием: теория и практикаEducation Management Review208 217 10 08 2026 Copyright (c) 2026 Управление образованием: теория и практика 2026 Управление образованием: теория и практика Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная. Метаданные настоящей записи распространяются на условиях Creative Commons CC0 1.0 (передача в общественное достояние). Технологии искусственного интеллекта в наше время могут вызывать различную реакцию научного сообщества, но это уже свершившийся факт, который неизбежно получил использование во многих сферах образования, в том числе и в высшей школе. В статье исследовано разнообразие взглядов на трактовку понятия «ИИ в образовании», предложено авторское определение термина. Рассматриваются аспекты регулирования использования искусственного интеллекта в России и за рубежом. Представлены рекомендации Организации экономического сотрудничества и развития в рамках реализации мероприятий для регулирования искусственного интеллекта в том числе для восстановления общественного контроля. Актуализируется вопрос в противоречии оценки работ обучающихся при помощи систем антиплагиата и ИИ-детекторов. Отмечается необходимость разработки гибких инструментов для критериальной оценки академических знаний.Nowadays, artificial intelligence technologies can cause different reactions from the scientific community, but this is already a fait accompli that has inevitably been used in many areas of education, including higher education. The article examines the diversity of views on the interpretation of the concept of «AI in education», and suggests the author's definition of the term. Aspects of regulating the use of artificial intelligence in Russia and abroad are considered. The recommendations of the Organization for Economic Cooperation and Development are presented as part of the implementation of measures to regulate artificial intelligence, including to restore public control. The issue of the contradiction between evaluating students' work using anti-plagiarism systems and AI detectors is being updated. It is noted that there is a need to develop flexible tools for the critical assessment of academic knowledge.

Nowadays, artificial intelligence technologies can cause different reactions from the scientific community, but this is already a fait accompli that has inevitably been used in many areas of education, including higher education. The article examines the diversity of views on the interpretation of the concept of «AI in education», and suggests the author's definition of the term. Aspects of regulating the use of artificial intelligence in Russia and abroad are considered. The recommendations of the Organization for Economic Cooperation and Development are presented as part of the implementation of measures to regulate artificial intelligence, including to restore public control. The issue of the contradiction between evaluating students' work using anti-plagiarism systems and AI detectors is being updated. It is noted that there is a need to develop flexible tools for the critical assessment of academic knowledge.

 Keywordsartificial intelligenceregulation of AIethics of using artificial intelligencehigher educationAI in educationanti-plagiarismcriteria assessment toolsgenerative artificial intelligenceartificial intelligence lawКлючевые словаискусственный интеллектрегулирование ИИэтика использования искусственного интеллектавысшее образованиеИИ в образованииантиплагиатинструменты критериальной оценкигенеративный искусственный интеллектзакон о искусственном интеллекте Исследование выполнено без внешнего финансирования. The study was conducted without external funding. issue-cover metadata-license CC0 1.0 Список литературы Астраханцева А.С., Бородавко Л.С. Актуальные вопросы развития системного мышления у обучающихся направлений подготовки «экономика» и «менеджмент» // Современные проблемы науки и образования. 2024. № 6. С. 79. Дитковская И.Э. Технологии искусственного интеллекта в персонализированном образовании в контексте философии личностного образования // Universum: общественные науки. 2024. № 3(106). С. 32-34. Зеленко Н.В., Стокляс А.В. Применение виртуальной реальности и нейросетей в образовательном процессе педагогического вуза // Вестник Армавирского государственного педагогического университета. 2025. № 3. С.45-54 Руководство по использованию генеративного искусственного интеллекта в образовании и научных исследованиях. Текст: электронный // Организация Объединенных Наций по вопросам образования, науки и культуры. 2023. Проект Федерального закона «Об основах государственного регулирования сфер применения технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации» // consultant.ru. 2023. Борисова И.В. Образование 2.0: как искусственный интеллект меняет правила игры в образовании? // Наука молодых: вызовы гуманитарной науки: мат. Всероссийской научной школы с международным участием для молодых исследователей (19-21 сентября 2024 г., Абакан). Абакан: Хакасский государственный университет им. Н.Ф. Катанова, 2024. С. 24-28. Ashok G. Meet Jill Watson: Georgia tech's new teaching assistant // The Wall Street Journal. 2016. Bender E.M., Gebru T., McMillan-Major A., Mitchell M. On the dangers of stochastic parrots: can language models be too big? // FAccT '21: Proceedings of the 2021 ACM conf. on fairness, accountability, and transparency. 2021. Haykin S. Neural networks and learning machines. 3-rd ed. Hamilton: McMaster University, 2009. 906 p. Holmes W., Bialik M., Fadel Ch. Artificial Intelligence in education: promise and implications // cedefop.europa.eu. 2019. Picard R.V. Efficient computing. Cambridge: MIT Press, 1997. 292 p. Smith J. The Role of AI in Modern Education // EdTech Magazine. 2020. Specht M. Learning in a technology-enhanced world: context in ubiquitous learning // Proceedings of the 4th European conf. on technology enhanced learning: learning in the synergy of multiple disciplines. B., Heidelberg: Springer, 2009. pp. 1-12. Talgatuly, Z. The artificial intelligence in Kazakhstan: reshaping pedagogical strategies in higher education // Sciences of Europe. 2023. № 128(128). рр. 83-87. The ethical framework for AI in education. Buckinghamshire: Institute for Ethical AI in Education, 2021. Wiley D., Hilton III J.L. Defining OER-еnabled рedagogy // International review of research in open and distributed learning. 2018. № 19(4).