DATA SCIENCE В УПРАВЛЕНИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ ПРОСТРАНСТВОМ

Образовательный потенциал искусственного интеллекта и его использование в учебном процессе высшей школы

Авторы

  • Азиза Рустамжоновна Еремеева https://orcid.org/0000-0003-4784-6575 Национальный исследовательский технологический университет МИСИС; Российский университет дружбы народов, 119049, Москва, Ленинский пр-кт, д. 4, стр. 1

Как цитировать

ГОСТ Еремеева А. Р. Образовательный потенциал искусственного интеллекта и его использование в учебном процессе высшей школы // Управление образованием: теория и практика. 2026. Т. 16. № 10. С. 237-252. DOI: 10.25726/o7162-5170-0343-d
APA Еремеева, А. Р. (2026). Образовательный потенциал искусственного интеллекта и его использование в учебном процессе высшей школы. Управление образованием: теория и практика, 16(10), 237-252. https://doi.org/10.25726/o7162-5170-0343-d

Аннотация

Искусственный интеллект (ИИ) играет важную роль в различных областях, особенно в высшем образовании. Использование искусственного интеллекта и его инструментов в преподавании открыли новые возможности для персонализации обучения по нуждам каждого студента и оказания им всесторонней поддержки. Несмотря на то, что система образования и применение ИИ развиваются с каждым годом, по-прежнему существуют некоторые дилеммы и недостаточно знаний о его применении среди преподавателей и учащихся вузов. Целью статьи является анализ значения искусственного интеллекта в высшем образовании и демонстрация различных типов инструментов искусственного интеллекта для разработки учебных материалов, планов и интерактивных заданий для развития знаний студентов в области преподавания английского языка (ELT). Важно рассмотреть сущность ИИ, показать специфику внедрения инструментов ИИ в ELT технических вузов. Новизна исследования заключается в расширении научных знаний о типах и использовании инструментов ИИ и GenAI в обучении и развить знания английского языка студентов технических специальностей с помощью интерактивных заданий, созданных инструментами ИИ. Материалы исследования включали научные работы по педагогике и лингвистике, а также методам преподавания иностранных языков. Важным эмпирическим методом также были углубленное наблюдение и сбор данных среди студентов и преподавателей. Кроме того, был использован набор дополнительных методов исследования, с акцентом на теоретический анализ источников, связанных с преподаванием иностранных языков. На основе анализа сущности ИИ в образовании были выделены различные модели ИИ и генеративного ИИ (GenAI), описаны их функции в ELT высшего образования, предоставлены различные инструменты ИИ для академических целей как студентам, так и преподавателям. Для сбора данных был проведен опрос среди студентов и преподавателей Национального исследовательского технологического университета «МИСИС» (НИТУ «МИСИС») и Российского университета дружбы народов имени Патриса Лумумбы (РУДН). Собранные данные и результаты выявили широко известные инструменты ИИ среди преподавателей и студентов, частоту их использования на занятиях, преимущества инструментов GenAI на занятиях по преподаванию английского языка (ELT) и различные другие мнения о внедрении ИИ и моделей GenAI в образование. Более того, данные выявили ключевые особенности инструментов ИИ и их преимущества, которые заключаются в вариативности предоставляемых шаблонов и заданий для создания увлекательных упражнений, активизирующих внимание студентов и мотивирующих их глубже погружаться в сферу ELT. Несмотря на некоторые опасения относительно использования ИИ в высшем образовании, существует и более позитивное отношение, что может быть ключом к доверию к ИИ и его инструментам в дальнейшем развитии преподавания английского языка в высших учебных заведениях.

Ключевые слова

Искусственный интеллект высшее образование преподавание английского языка ELT интерактивные задания

Финансирование

Авторы не заявили о внешнем финансировании исследования.

Библиографические ссылки

Еремеева А.Р., Мэн Ж. Преимущество интерактивного обучения в высшем образовании на виртуальных платформах и офлайн // Перспективы внедрения новой Российской модели образования: вопросов больше, чем ответов: Сборник научных трудов ЧОУ ВО «Ростовский институт защиты предпринимателя». Ростов-на-Дону: ООО «Манускрипт», 2025. С. 52-56.

Лучшева Л.В. Социальные проблемы использования искусственного интеллекта в высшем образовании: задачи и перспективы // Научный Татарстан. 2020. № 4. С. 84-89.

Паскова А.А. Практические аспекты применения ChatGPT в высшем образовании // Вестник Майкопского государственного технологического университета. 2023. Т. 15. № 3. С. 67-74.

Ракитов А.И. Высшее образование и искусственный интеллект: эйфория и алармизм // Высшее образование в России. 2018. № 6. С. 41-49.

Субботина М.В. Искусственный интеллект и высшее образование – враги или союзники // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология. 2024. Т. 24. № 1. С. 176-183.

Ahmad S.F., Rahmat M.K., Mubarik M.S., Alam M.M., Hyder S.I. Artificial intelligence and its role in education // Sustainability. 2021. Vol. 13. № 22. pp. 1-11.

Akinwalere S., Ivanov V. Artificial intelligence in higher education: challenges and opportunities // Border Crossing. 2022. Vol. 12. № 1. pp. 1-15.

Al-Tuwayrish R.K. An evaluative study of machine translation in the EFL scenario of Saudi Arabia // Advances in Language and Literary Studies. 2016. Vol. 7. № 1. pp. 5-10.

Alyahyan E., Düştegör D. Predicting academic success in higher education: literature review and best practices // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2020. Vol. 17. № 3. pp. 1-21.

Ayse T., Nil G. Automated feedback and teacher feedback: writing achievement in learning English as a foreign language at a distance // The Turkish Online Journal of Distance Education. 2022. Vol. 23. № 2. pp. 120-139.

Bates T. Another perspective on AI in higher education // tonybates.ca. 2018.

Bond M., Khosravi H., De Laat M. A meta systematic review of artificial intelligence in higher education: a call for increased ethics, collaboration, and rigour // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2024. Vol. 21. № 4. pp. 1-41.

Bostrom N. Superintelligence: paths, dangers, strategies. Oxford: Oxford University Press, 2014. 352 p.

Burger B., Kanbach D.K., Kraus S., Breier M., Corvello V. On the use of AI-based tools like ChatGPT to support management research // European Journal of Innovation Management. 2023. Vol. 26. № 7. pp. 233-241.

Chen P., Lin Z. Artificial intelligence in education: a review // IEEE Access. 2020. Vol. 8. pp. 75264-75278.

Eremeeva A.R. Teaching foreign languages with musical exercises as an interactive and integrated learning process in higher education // Teaching Foreign Languages in an Open Multicultural Space. Multilingual Education: Experiences and Perspectives: Collection of Scientific Papers. Papers of the III International Scientific and Practical Conference. Moscow: Publishing House KDU, 2025. pp. 45-50.

Jonassen D., Davidson M., Collins M., Campbell J., Haag B.B. Constructivism and computer-mediated communication in distance education // American Journal of Distance Education. 1995. Vol. 9. № 2. pp. 7-26.

Liang J.C., Hwang G.J., Chen M.R.A., Darmawansah D. Roles and research foci of artificial intelligence in language education: an integrated bibliographic analysis and systematic review approach // Interactive Learning Environments. 2021.

Meng R., Boltaeva A. Professional competence of teaching foreign languages at universities in the context of digital education (example of Russian and Chinese university teachers) // EDULEARN23 Proceedings. IATED, 2023a. pp. 1119-1126.

Meng R., Eremeeva A. Foreign language teaching supported by generative AI technology ChatGPT // ICERI2023 Proceedings. IATED, 2023b. pp. 851-858.

Muller H., Pachnanda S., Pahl F., Rosenqvist C. The application of artificial intelligence on different types of literature reviews: a comparative study // 2022 International Conference on Applied Artificial Intelligence (ICAPAI). 2022. pp. 1-7.

Railean E. Interactive learning strategies in higher education // From Enhanced Lecture to Team-Based Learning. 2024.

Salmon G. E-moderating: the key to online teaching and learning. 2nd ed. Routledge, 2004. 256 p.

Tauchert C., Bender M., Mesbah N., Buxmann P. Towards an integrative approach for automated literature reviews using machine learning // Proceedings of the 53rd Hawaii International Conference on System Sciences. 2020.

Woolf B.P. Building intelligent interactive tutors: student-centered strategies for revolutionizing e-learning. Burlington: Morgan Kaufmann, 2008. 480 p.

Выпуск

Раздел

DATA SCIENCE В УПРАВЛЕНИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ ПРОСТРАНСТВОМ

Метрики

0 просмотров
0 скачиваний
Хотите опубликоваться?
Подать статью