Иркутск, Иркутская область, Россия
Россия
сотрудник с 01.01.2004 по настоящее время
Россия
УДК 378.147 Методы обучения. Формы преподавания
Цель исследования заключается в изучении практики использования нейросетевых технологий студентами гуманитарных и технических специальностей в учебном процессе. Методы и организация исследования. Использованы методы анкетирования и сравнительного анализа данных. Опрос проведён среди студентов образовательных организаций высшего образования г. Иркутска, получающих гуманитарное и техническое образование. Результаты исследования и выводы. Выявлено, что нейросети стали массовым инструментом учебной деятельности, а ключевыми паттернами использования являются поиск информации и генерация текстов. Определено, что студенты технических специальностей демонстрируют более высокую готовность к использованию нейросетей, в то время как студенты-гуманитарии выражают большие опасения в связи с дегуманизацией образования и техническими сложностями. Установлено, что общим барьером является недостаточный уровень цифровой компетентности и навыков самоорганизации. Выводы исследования подчёркивают необходимость формирования специальной цифровой компетенции, обеспечивающей владение навыками критического и ответственного подхода к использованию искусственного интеллекта в учебно-профессиональной деятельности.
высшее образование, цифровизация образования, нейросетевые технологии, искусственный интеллект, цифровая компетентность
1. Авраменко А. П., Фадеева В. А., Терновский В. В. Опыт интеграции технологий искусственного интеллекта в иноязычное высшее образование: от цифровизации к автоматизации. DOIhttps://doi.org/10.55959/MSU-2074-1588-19-27-2-4 // Вестник Московского университета. Серия 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2024. № 2. С. 55–67. EDN: https://elibrary.ru/JYWFLB.
2. Терехова Е. С., Пучкова Н. Н., Новикова Л. В. Анализ востребованности использования нейросетей для решения научных задач. DOIhttps://doi.org/10.24412/2304-120X-2024-11123 // Концепт. 2024. № 8. С. 1–17. EDN: https://elibrary.ru/KGRVCW.
3. Chan C. K. Y., Tsi L. H. Y. Will generative AI replace teachers in higher education? A study of teacher and student perceptions. DOIhttps://doi.org/10.1016/j.stueduc.2024.101395 // Studies in Educational Evaluation. 2024. Vol. 83. P. 101395. EDN: https://elibrary.ru/OXJYHW.
4. Gerlich M. AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking. DOIhttps://doi.org/10.3390/soc15010006 // Societies. 2025. Vol. 15, No 1. P. 6. EDN: https://elibrary.ru/WIWJQC.
5. Батаева Д. Н., Усманов Т. И. Инновационные тренды в развитии высшего образования России: цифровизация, индивидуализация и практикоориентированность. DOIhttps://doi.org/10.25726/16119-5040-0421-b // Управление образованием. 2024. № 14. С. 209–216. EDN: https://elibrary.ru/NTHGBK.
6. Отношение студентов и преподавателей к использованию инструментов с генеративным искусственным интеллектом в вузе / Буякова К. И., Дмитриев Я. А., Иванова А. С., Фещенко А. В., Яковлева К. И. DOIhttps://doi.org/10.17853/1994-5639-2024-7-160-193 // Образование и наука. 2024. № 7. С. 160–193. EDN: https://elibrary.ru/BSEUWY.
7. Закревская Н. Г., Андросова Г. А., Догонова Н. А. Цифровая образовательная среда в спортивном вузе: современные тенденции развития. DOIhttps://doi.org/10.5930/1994-4683-2025-9-217-223 // Ученые записки университета имени П.Ф. Лесгафта. 2025. № 9 (247). С. 217–223. EDN: https://elibrary.ru/WCSVRK.
