Применение цифровых инструментов и искусственного интеллекта в учебном процессе

Автор: Усманова Наталья Юрьевна

Организация: МБОУ СШ №21

Населенный пункт: Ростовская область, г. Волгодонск

В статье рассматриваются основные направления использования цифровых технологий и инструментов искусственного интеллекта в образовании: автоматизация рутинных задач педагога, адаптивное обучение, иммерсивные технологии, а также риски и условия эффективного внедрения. Особое внимание уделяется отечественной практике и нормативному контексту.

Ключевые слова: цифровая образовательная среда, искусственный интеллект, адаптивное обучение, персонализация, иммерсивные технологии, академическая честность.

Цифровая трансформация образования за последние годы перешла от этапа технического оснащения школ к этапу содержательных изменений в методике преподавания. Сегодня на первый план выходят не сами устройства и платформы, а вопрос о том, как технологии изменяют роли учителя и ученика и как с их помощью повышается качество обучения.

Базовый уровень применения цифровых инструментов связан с интерактивными сервисами: платформы Quizizz, Kahoot!, LearningApps и «Учи.ру» превращают проверку знаний в игровую форму, снижают страх ошибки и дают учителю мгновенную аналитику по каждому ученику. Сервисы визуализации (Canva, Gamma) позволяют быстро создавать наглядные материалы к урокам, а виртуальные доски и конструкторы чат-ботов используются в проектной деятельности для имитации профессиональной среды. Ключевым элементом инфраструктуры российской школы становится цифровая образовательная среда: по данным Министерства просвещения РФ, к платформе «Моя школа» (электронный журнал, библиотека, сервис видеоконференций «Сферум») подключено 87% школ страны.

Следующий уровень — использование искусственного интеллекта (ИИ). Для педагога нейросети выступают прежде всего ассистентом: они генерируют варианты контрольных и тестов с учётом темы, класса и уровня сложности, помогают составлять планы уроков, автоматизируют проверку работ и формирование обратной связи. По данным опросов, около 85% учителей видят в ИИ в первую очередь инструмент снижения нагрузки; наиболее востребованы генерация тестов (41%), создание учебных текстов и заданий (37%) и автоматическая проверка (33%). Разработчики отмечают, что автоматизация рутинных операций экономит педагогу до 3–5 часов в неделю.

Для обучающихся принципиальное значение имеет адаптивное обучение. Платформы анализируют ответы учеников в реальном времени: при успешном выполнении заданий система повышает их сложность, при затруднениях — вместо оценки предлагает разбор теории, видеофрагменты и аналогичное упражнение. Такая логика реализована в «Учи.ру», «Яндекс Учебнике», СберКлассе и Skysmart. Персонализация образовательных траекторий даёт измеримые результаты: по данным за 2025 год, завершаемость курсов выросла на 27%, а время освоения темы сократилось на 18%. Отдельное направление — ИИ-репетиторы и диалоговые тренажёры, которые особенно эффективны при изучении языков и подготовке к устным экзаменам: они доступны круглосуточно, подстраивают сложность под уровень ученика и снимают барьер «неудобно спросить».

В России развитие ИИ в образовании поддерживается на государственном уровне: объявлено о создании к 2030 году национальной системы ИИ-помощи школьникам и учителям, в 2024 году выпущены первые школьные учебники по искусственному интеллекту для 5–9 классов, сегмент ИИ-решений в образовании за первое полугодие 2025 года вырос на 48%. Одновременно формируется нормативная база: обсуждается допуск в школы только верифицированных ИИ-систем и защита персональных данных обучающихся в соответствии с требованиями Федерального закона № 152-ФЗ «О персональных данных».

Вместе с тем применение ИИ сопряжено с серьёзными рисками. По данным исследования ОЭСР, учащиеся, использовавшие ИИ-инструменты общего назначения, показывали на 48% лучшие результаты в период практики, однако на 17% худшие — на последующих самостоятельных экзаменах. Это указывает на опасность «когнитивной лени»: если система всегда даёт готовый ответ, страдают навыки самостоятельного письма, счёта и метапознание — способность к самоконтролю. Актуальна и проблема академической честности: вместо тотальных запретов эксперты предлагают менять форматы заданий — переходить от пересказа к анализу, критической оценке сгенерированных текстов и проектной деятельности. Не следует забывать и о фактических ошибках («галлюцинациях») нейросетей: все сгенерированные материалы требуют проверки педагогом.

Эффективной признана модель постепенного внедрения, в которой наибольшую удовлетворённость педагогов (82%) показал формат «blended AI»: ИИ берёт на себя не более 40% рутинных операций, а учитель сохраняет контроль над содержанием и оцениванием. Практический алгоритм включает пять шагов: выбор одной рутинной задачи (например, генерация тестов), освоение одного инструмента (GigaChat, YandexGPT), проверка фактов перед выдачей материалов ученикам, добавление через 2–4 недели следующего сценария (адаптивные задания, обратная связь) и сочетание ИИ-инструментов с очным разбором ошибок на уроке.

Таким образом, цифровые инструменты и искусственный интеллект не заменяют педагога, а трансформируют его роль: учитель перестаёт быть «оператором рутины» и становится архитектором образовательной среды, наставником, у которого высвобождается время на живое общение, творчество и индивидуальную работу с обучающимся. Ключевым условием успеха является не количество технологий, а методически выверенное их сочетание с традиционными формами работы.

 

 

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Указ Президента Российской Федерации от 10.10.2019 № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» (с изменениями и дополнениями).

2. Федеральный закон от 27.07.2006 № 152-ФЗ «О персональных данных».

3. Постановление Правительства Российской Федерации от 28.01.2022 № 55 «О цифровой образовательной среде».

4. Болотов В. А., Поливанова К. Н. Цифровая педагогика: возможности и ограничения // Вопросы образования. — 2023. — № 2. — С. 10–29.

5. Гершунский Б. С. Компьютеризация в сфере образования: проблемы и перспективы. — М.: Педагогика, 1987. — 264 с.

6. Емельянова И. В. Искусственный интеллект в образовании: адаптивные системы обучения // Вестник педагогических инноваций. — 2024. — № 1. — С. 45–58.

7. Карабанова О. А. Цифровая трансформация школы: психологические аспекты // Психологическая наука и образование. — 2023. — Т. 28, № 4. — С. 6–18.

8. Патаракин Е. Д., Ярмахов Б. Б. Совместная деятельность в цифровых образовательных средах // Образовательные технологии и общество. — 2022. — Т. 25, № 3. — С. 88–99.

9. Роберт И. В. Современные информационные технологии в образовании: дидактические проблемы; перспективы использования. — М.: ИИО РАО, 2010. — 140 с.

10. Уваров А. Ю. Цифровая трансформация школы: факторные условия эффективного внедрения // Вопросы образования. — 2023. — № 3. — С. 63–94.

11. OECD. The Potential Impact of Artificial Intelligence on Equity and Inclusion in Education. — Paris: OECD Publishing, 2023. — 68 p.

12. UNESCO. Guidance for Generative AI in Education and Research. — Paris: UNESCO, 2023. — 44 p.