Роль искусственного интеллекта в современном образовании и наставничестве

Автор: Мойсеенко Ирина Александровна

Организация: МОУ «СОШ «Моя школа» с.Репное»

Населенный пункт: Белгородская область, г. Белгород

Аннотация

В статье рассматривается роль искусственного интеллекта в трансформации современного образования и наставничества. Анализируются возможности персонализации обучения, автоматизации обратной связи и поддержки самостоятельной работы, а также риски, связанные с академической добросовестностью, достоверностью информации и защитой данных. Обосновывается необходимость человекоцентричной модели, в которой ИИ дополняет, а не заменяет преподавателя и наставника.

Ключевые слова: искусственный интеллект, образование, генеративный ИИ, наставничество, персонализация обучения, цифровая образовательная среда, преподаватель.

 

Введение

Стремительное развитие искусственного интеллекта становится одним из наиболее значимых факторов трансформации образовательной системы. Особенно существенные изменения произошли после широкого распространения генеративных моделей, способных создавать тексты, изображения, программный код и другие информационные продукты. Появление таких инструментов существенно расширило возможности обучающихся и педагогов, одновременно поставив перед образовательными организациями новые методические, этические и организационные задачи.

Искусственный интеллект в образовании не является принципиально новым явлением. Интеллектуальные обучающие системы, адаптивные образовательные платформы и алгоритмы анализа образовательных данных развиваются уже несколько десятилетий. Систематический обзор O. Zawacki-Richter и соавторов показал значительное расширение исследований в области искусственного интеллекта в высшем образовании, однако одновременно выявил недостаточное внимание к собственно педагогической составляющей применения ИИ [1].

Современный этап отличается тем, что ИИ становится доступен непосредственно участникам образовательного процесса. Обучающийся может использовать интеллектуального помощника для объяснения сложного материала, генерации примеров, подготовки вопросов, получения обратной связи и организации самостоятельной работы. Преподаватель получает инструменты для разработки учебных материалов, создания заданий различного уровня сложности, анализа типичных ошибок и индивидуализации образовательной поддержки.

1. Искусственный интеллект как инструмент персонализации образования

Одним из важнейших преимуществ ИИ является возможность адаптировать образовательный процесс к индивидуальным потребностям обучающегося. Традиционная модель предполагает, что группа студентов или учащихся получает примерно одинаковый объем материала, выполняет сопоставимые задания и работает в едином темпе. Однако реальные образовательные траектории существенно различаются: обучающиеся обладают разным уровнем предварительной подготовки, скоростью усвоения информации, мотивацией и предпочтительными способами работы с учебным материалом.

Интеллектуальные образовательные системы способны анализировать результаты выполнения заданий, выявлять пробелы в знаниях и предлагать соответствующие учебные материалы. В результате возникает возможность перехода от унифицированной модели обучения к адаптивной.

Систематический обзор A. Létourneau и соавторов, посвященный интеллектуальным обучающим системам в школьном образовании, показывает значительный рост исследований и практических решений в области AI-driven intelligent tutoring systems [3]. Такие системы способны выполнять функции, традиционно связанные с индивидуальной педагогической поддержкой: объяснять учебный материал, предлагать дополнительные задания, обеспечивать обратную связь и корректировать сложность образовательного контента.

Вместе с тем персонализация с помощью ИИ не должна сводиться к механическому подбору заданий на основании статистических показателей. Образование включает мотивационный, эмоциональный, социальный и ценностный компоненты, которые трудно полностью формализовать. Поэтому алгоритмическая персонализация должна рассматриваться как дополнение к профессиональной педагогической диагностике.

2. Изменение роли преподавателя и наставника

Распространение ИИ закономерно вызывает вопрос о будущем профессии преподавателя. Наиболее продуктивным представляется не сценарий вытеснения педагога, а сценарий изменения содержания его профессиональной деятельности.

В условиях широкого доступа к генеративным моделям преподаватель постепенно освобождается от части рутинных операций. ИИ может помочь в подготовке учебных материалов, формулировке тренировочных заданий, создании вариантов тестов, обработке больших массивов информации и подготовке предварительной обратной связи. Освободившееся время может быть направлено на более сложные виды педагогической деятельности — индивидуальное консультирование, развитие критического мышления, работу с мотивацией и профессиональным самоопределением обучающихся.

Особенно важным становится развитие наставнической функции. Наставник не просто передает информацию, поскольку в цифровой среде доступ к информации практически не является дефицитным ресурсом. Его задача заключается в помощи обучающемуся в выборе направления развития, постановке целей, оценке качества полученной информации и формировании способности самостоятельно принимать решения.

W. Nuis, M. Segers и S. Beausaert в систематическом обзоре исследований наставничества в высшем образовании подчеркивают значение наставничества как инструмента персонализированных образовательных траекторий и компетентностного развития [4]. В данном контексте ИИ может стать дополнительным элементом наставнической системы, но не ее самостоятельным субъектом.

3. Генеративный ИИ и самостоятельная работа обучающихся

Особое место занимает использование генеративного ИИ при выполнении самостоятельных заданий. Его применение создает двойственный эффект.

С одной стороны, интеллектуальный помощник способен повысить доступность образования. Обучающийся может попросить объяснить сложную тему несколькими способами, привести дополнительные примеры, адаптировать объяснение к имеющемуся уровню знаний или получить подсказку при решении задачи.

С другой стороны, чрезмерное использование ИИ может привести к снижению самостоятельности. Если обучающийся передает системе выполнение всей интеллектуальной работы — от поиска информации до написания итогового текста, — формальное выполнение задания перестает свидетельствовать о сформированности соответствующих компетенций.

Поэтому изменяется и сама логика оценивания. Если раньше преподаватель мог оценивать преимущественно конечный результат, то в условиях распространения генеративного ИИ возрастает значение оценки процесса: аргументации, черновых вариантов, рефлексии, устной защиты, практического применения полученных знаний.

F. Miao и W. Holmes в руководстве UNESCO по генеративному ИИ в образовании указывают на необходимость разработки педагогических и институциональных механизмов, позволяющих использовать технологии таким образом, чтобы они поддерживали, а не подменяли интеллектуальную деятельность человека [2]. Следовательно, задача современного преподавателя заключается не столько в полном запрете ИИ, сколько в формировании культуры его осмысленного использования.

4. ИИ как инструмент развития наставничества

Перспективным направлением является использование ИИ для поддержки наставнических программ. На организационном уровне интеллектуальные системы могут помогать выявлять студентов, которым требуется дополнительная поддержка, отслеживать динамику образовательных результатов и формировать рекомендации для наставников.

Например, система может зафиксировать снижение активности обучающегося, увеличение количества ошибок или несвоевременное выполнение заданий. На основании этих данных наставник получает сигнал о необходимости индивидуальной беседы. При этом окончательное решение должно оставаться за человеком, поскольку статистическое отклонение не всегда означает наличие реальной образовательной проблемы.

ИИ может использоваться и как промежуточный инструмент между встречами с наставником. Обучающийся получает возможность сформулировать вопросы, подготовить план работы или провести самодиагностику, после чего результаты обсуждаются с наставником.

Такой подход особенно перспективен в высшем и профессиональном образовании, где наставничество связано не только с освоением учебной программы, но и с профессиональным развитием. ИИ способен предоставить обучающемуся широкий спектр информации о профессиях, компетенциях и возможных образовательных траекториях, тогда как наставник помогает соотнести эти возможности с индивидуальными целями и способностями.

5. Риски и ограничения применения ИИ

Несмотря на значительный потенциал, внедрение искусственного интеллекта в образование сопровождается рядом рисков.

Первый риск связан с достоверностью информации. Генеративные модели способны формировать убедительные, но фактически ошибочные ответы. Поэтому результат работы ИИ не может автоматически рассматриваться как надежный источник научной информации.

Второй риск — нарушение академической добросовестности. Использование нейросети для полного выполнения контрольной или исследовательской работы создает ситуацию, при которой образовательный результат перестает отражать реальные компетенции обучающегося.

Третий риск связан с персональными данными. Интеллектуальные образовательные системы могут обрабатывать значительные объемы информации о поведении и результатах учащихся. UNESCO обращает особое внимание на необходимость защиты данных и разработки соответствующих нормативных механизмов [2].

Четвертый риск — алгоритмическая предвзятость. Если данные, на которых обучалась система, содержат определенные социальные, культурные или языковые перекосы, результаты работы алгоритма также могут быть не нейтральными.

Наконец, существует риск технологической зависимости. Если обучающийся постоянно получает готовые ответы, подсказки и алгоритмы решения задач, постепенно может снижаться способность к самостоятельному поиску, анализу и формулированию собственных решений.

В связи с этим искусственный интеллект должен рассматриваться прежде всего, как инструмент расширения человеческих возможностей, а не как самостоятельный субъект образовательного процесса.

Заключение

Искусственный интеллект становится одним из ключевых факторов трансформации современного образования и наставничества. Его использование позволяет персонализировать обучение, расширять доступ к образовательным ресурсам, обеспечивать оперативную обратную связь и снижать объем рутинной работы преподавателя.

Однако эффективность ИИ определяется не количеством внедренных цифровых инструментов, а качеством их педагогического использования. Технологическая инновация сама по себе не гарантирует повышения качества образования. Как показывает современная научная литература, наиболее перспективным является человекоцентричный подход, при котором ИИ дополняет профессиональную деятельность педагога и наставника.

В этих условиях роль преподавателя не исчезает, а становится более сложной. От него требуется не только предметная компетентность, но и способность организовывать взаимодействие человека с интеллектуальными системами, обучать критическому использованию цифровых инструментов и формировать ответственное отношение к информации.

Особое значение приобретает наставничество. Если ИИ способен быстро предоставить информацию и сформировать множество возможных вариантов решения, то наставник помогает обучающемуся определить, какой вариант соответствует его целям, ценностям и профессиональной траектории. Таким образом, перспективная образовательная модель представляет собой не конкуренцию человека и искусственного интеллекта, а их продуктивное взаимодействие.

Главным результатом внедрения ИИ в образование должно стать не сокращение человеческого участия, а повышение его качества. Именно поэтому стратегической задачей образовательных организаций становится формирование такой цифровой среды, в которой искусственный интеллект используется для усиления самостоятельности, критического мышления, творчества и профессионального развития обучающегося.

 

Список использованной литературы:

1. 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. Article 39.

2. Miao F., Holmes W. Guidance for Generative AI in Education and Research. Paris: UNESCO, 2023.

3. Létourneau A., Deslandes Martineau M., Charland P., Karran J. A., Boasen J., Léger P. M. et al. A systematic review of AI-driven intelligent tutoring systems (ITS) in K-12 education // npj Science of Learning. 2025. Vol. 10. Article 29.

4. Nuis W., Segers M., Beausaert S. Conceptualizing mentoring in higher education: A systematic literature review // Educational Research Review. 2023. Vol. 41. Article 100565.

5. Khalid E. T., Tadesse E., Jiang D. AI-Integrated Professional Development for Pre-Service Teachers: A Systematic Review of Impacts on Pedagogical Strategies and Technological Self-Efficacy // European Journal of Education. 2026. DOI: 10.1111/ejed.70547.

6. Hariyanto, Kristianingsih F. X. D., Maharani R. Artificial intelligence in adaptive education: a systematic review of techniques for personalized learning // Discover Education. 2025. Vol. 4. Article 458.

7. UNESCO. Artificial intelligence and the Futures of Learning: AI Competency Frameworks for Students and Teachers. Paris: UNESCO, 2024.