Влияние искусственного интеллекта на учебную самостоятельность студентов в вузе: цифровые среды и цифровые ресурсы в профессиональном образовании

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

современная система профессионального образования переживает кардинальные трансформации, обусловленные интеграцией технологий искусственного интеллекта в образовательный процесс. В этих условиях особую актуальность приобретает вопрос влияния ИИ-технологий на развитие учебной самостоятельности студентов как ключевой компетенции будущих специалистов. Цель исследования заключается в выявлении особенностей воздействия искусственного интеллекта на различные компоненты учебной самостоятельности студентов и определении оптимальных стратегий интеграции ИИ-технологий в образовательный процесс вуза. Методологическую основу составили системный, компетентностный и деятельностный подходы, применены методы теоретического анализа, сравнительного исследования и моделирования. Результаты исследования показывают, что искусственный интеллект оказывает двойственное влияние на учебную самостоятельность: с одной стороны, ИИ-технологии способствуют персонализации обучения, повышению мотивации и развитию саморегуляции, с другой стороны, существует риск формирования технологической зависимости и снижения критического мышления. Выявлены наиболее эффективные направления применения ИИ: адаптивные обучающие системы, персонализированные рекомендательные сервисы, интеллектуальные системы поддержки и автоматизированные системы оценки. Практическая значимость определяется возможностью использования результатов для разработки стратегий интеграции ИИ-технологий в профессиональное образование.

Об авторах

Г. П Вешняков

БГУ имени академика И.Г. Петровского

Email: c3233@mail.ru

Список литературы

  1. Авраменко А.П. Перспективы развития самостоятельной работы студентов в контексте интеграции технологий искусственного интеллекта в иноязычное образование // Вестник Московского государственного лингвистического университета. Образование и педагогические науки. 2024. № 3 (856). С. 45 – 58.
  2. Борщева В.В. Роль учебной автономии студентов в процессе освоения иностранного языка в вузе в условиях онлайн-обучения: проблемы и перспективы // Педагогика и психология образования. 2022. № 3. С. 93 – 102.
  3. Воротилкина И.М. Самостоятельность студентов в учебном процессе // Известия ПГПУ им. В.Г. Белинского. 2012. № 28. С. 1549 – 1553.
  4. Казанцева О.Г. Персонализированное обучение студентов: результаты эмпирического исследования // Цифровая гуманитаристика и технологии в образовании (DHTE 2024): сб. статей V международной научно-практической конференции. М.: ФГБОУ ВО МГППУ, 2024. С. 116 – 126.
  5. Копылов А.С. Искусственный интеллект (ИИ) в профессиональном образовании // Научные исследования и разработки. Современная коммуникативистика. 2025. Т. 14. № 1. С. 28 – 35.
  6. Курбанова К. Применение искусственного интеллекта в организации самостоятельного обучения на примере предмета «Основы программирования» // Актуальные проблемы науки и инноваций. 2025. № 2. С. 185 – 192.
  7. Лазарева Л.В. Как цифровые технологии мотивируют студентов к обучению // Ярославский педагогический вестник. 2023. № 2 (131). С. 78 – 86.
  8. Поддубная Я.Н., Котов К.С. Повышение осознанности студентов в обучении посредством использования технологии учебной автономии в образовательном пространстве педагогического вуза // Международный научно-исследовательский журнал. 2022. № 6 (120). С. 41 – 45.
  9. Стяжкова Н.М., Лазарева Л.В. Влияние цифровых технологий на формирование мотивации студентов к обучению в образовательном процессе вуза // Ярославский педагогический вестник. 2024. № 5 (140). С. 138 – 147.
  10. Сысоев П.В. Персонализированное обучение на основе технологий искусственного интеллекта: насколько готовы современные студенты к новым возможностям получения образования // Вопросы образования. 2025. № 1. С. 102 – 125.
  11. Таджиходжаева Э.Р., Бакланов К., Зокиров Н., Маликов У. Искусственный интеллект: спасение для студентов или препятствие на пути к знаниям? // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2024. № 7-2 (94). С. 138 – 142.
  12. Aflalo E. Digital technologies in active and self-directed learning: A study of educators' techno-pedagogical competencies // Education and New Developments. 2024. Vol. 2. P. 251 – 256.
  13. Berman N.D. Комплексный подход к формированию навыков самообразования в цифровом обществе // Russian Journal of Education and Psychology. 2025. Т. 16. № 4. С. 89 – 103.
  14. Crawford J., Butler-Henderson K., Rudolph J. AI and the university student experience: A systematic literature review // Computers & Education. 2024. Vol. 193. P. 104682 – 104695.
  15. Freeman J. Student Generative AI Survey 2025. London: Higher Education Policy Institute, 2025. 64 p.
  16. Haleem A., Javaid M., Qadri M.A., Suman R. Understanding the role of digital technologies in education: A review // Sustainable Operations and Computers. 2022. Vol. 3. P. 1245 – 1285.
  17. Ingkavara T., Panjaburee P., Srisawasdi N. The use of a personalized learning approach to implementing self-regulated online learning // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2022. Vol. 3. P. 275 – 285.
  18. Klimova B., Pikhart M. Exploring the effects of artificial intelligence on student and academic well-being in higher education: a mini-review // Frontiers in Psychology. 2025. Vol. 16. P. 1 – 15.
  19. Ocen S., Nasser I.M., Al-Ali A.K. Artificial intelligence in higher education institutions: Review of innovations, opportunities and challenges // Frontiers in Education. 2025. Vol. 10. P. 1530247 – 1530260.
  20. Schmidt D.A., Hew K.F., Jandric P. Integrating artificial intelligence in higher education: A systematic review of student and faculty perceptions // Education and Information Technologies. 2025. Vol. 30. № 3. P. 1245 – 1278.
  21. Wang S., Christensen C., Cui W. Artificial intelligence in education: A systematic literature review and bibliometric analysis // Expert Systems with Applications. 2024. Vol. 238. P. 122030 – 122045.
  22. Zhang L., Xu J. The paradox of self-efficacy and technological dependence: How generative AI use affects university students' learning outcomes // The Internet and Higher Education. 2025. Vol. 65. P. 1 – 8.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).