сотрудник с 01.01.2014 по 01.01.2025
Цель исследования – теоретически обосновать содержание регламентации применения нейросетевых технологий в научно-исследовательских работах студентов физкультурных вузов. Методы исследования: анализ и обобщение литературных источников, анализ, сравнение и классификация нейронных сетей, метод опроса в форме анкетирования. Результаты исследования и выводы. Раскрыты компоненты технологий искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, нейронная сеть и глубокое обучение. Выделены нейронные сети для решения специфических задач в области научных исследований: для поиска и анализа информации, для составления грамотного научного текста, – раскрыты их особенности. На основе анкетирования студентов бакалавриата прослежено применение технологий искусственного интеллекта при выполнении текущих заданий, а также научно-исследовательских работ разного уровня. Предложены шаги, которые позволят рационализировать использование нейросетей в образовательном процессе, связанные с обучением технологии, контролем заданий, повышением личной компетентности преподавателей.
высшее физкультурное образование, искусственный интеллект, нейронные сети, научно-исследовательская работа, сквозные цифровые технологии
1. ГОСТ Р 59277-2020 Системы искусственного интеллекта. Классификация систем искусственного интеллекта. Термины и определения. Введ. 2021-01-01. Москва : Стандартинформ, 2021. 11 с.
2. Указ Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» (с изменениями на 15 февраля 2024 года). URL: https://docs.cntd.ru/document/563441794 (дата обращения: 12.02.2026).
3. González-Calatayud V., Prendes-Espinosa P., Roig-Vila R. Artificial Intelligence for Student Assessment: A Systematic Review. DOIhttps://doi.org/10.3390/app11125467 // Applied Sciences. 2021. Vol. 11, no. 12. P. 5467–5482. EDN: https://elibrary.ru/HTAPSW.
4. Stefan A. D., Kerr P., Kerr S. Exploring the Impact of Artificial Intelligence on Teaching and Learning in Higher Education. DOIhttps://doi.org/10.1186/s41039-017-0062-8 // Research and Practice in Technology Enhanced Learning. 2017. Vol. 12, no. 1. Р. 1–13. EDN: https://elibrary.ru/SRXFBH.
5. The Emergent Role of Artificial Intelligence, Natural Learning Processing, and Large Language Models in Higher Education and Research / Alqahtani T., Badreldin H., Alrashed M. A. [et al.]. DOIhttps://doi.org/10.1016/j.sapharm.2023.05.010 // Research in Social & Administrative Pharmacy (RSAP). 2023. Vol. 19, No 8. P. 1236–1242. EDN: https://elibrary.ru/WYFXMY.
6. Chan C. K. Y., Hu W. Students’ voices on generative AI: perceptions, benefits, and challenges in higher education. DOIhttps://doi.org/10.1186/s41239-023-00411-8 // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2023. Vol. 20, no. 1. P. 23. EDN: https://elibrary.ru/FPOVAU.
7. The Potential and Concerns of Using AI in Scientific Research: ChatGPT Performance Evaluation / Khlaif Z., Mousa A., Hattab M. [et al.]. DOIhttps://doi.org/10.2196/47049 // JMIR Medical Education. 2023. Vol. 9, No 2. P. e47049. EDN: https://elibrary.ru/TGTLKB.
8. Salvagno M., Taccone F. S., Gerli A. G. Can artificial intelligence help for scientific writing? DOIhttps://doi.org/10.1186/s13054-023-04380-2 // Critical Care. 2023. Vol. 27, no. 1. P. 75. EDN: https://elibrary.ru/DJPKWL.
9. Ивахненко Е. Н., Никольский В. С. CHATGPT в высшем образовании и науке: угроза или ценный ресурс? DOIhttps://doi.org/10.31992/0869-3617-2023-32-4-9-22 // Высшее образование в России. 2023. № 4. С. 9–22. EDN: https://elibrary.ru/TZHIHU.
10. Казакова Е. И., Кузьминов Я. И. Мы должны воспитать культуру критического отношения к ответам искусственного интеллекта. DOIhttps://doi.org/10.17323/vo-2025-25882 // Вопросы образования. 2025. № 1. С. 8–24. EDN: https://elibrary.ru/FMENZJ.
11. Отстающие и опережающие: как студенты используют генеративный искусственный интеллект в образовательных целях / Я. И. Кузьминов, Е. В. Кручинская, И. А. Груздев, А. А. Наумов. DOIhttps://doi.org/10.31992/0869-3617-2025-34-6-9-35 // Высшее образование. 2025. Том 34, № 6. С. 9–35. EDN: https://elibrary.ru/RXDTXQ.
12. Майкова В. П., Молчан Э. М. Моральная ответственность за использование генеративных технологий искусственного интеллекта в написании научных работ // Наука на благо человечества - 2024 : материалы Международной научной конференции молодых учёных, Москва, 17–26 апреля 2024 года. Москва : Государственный университет просвещения, 2024. С. 148–153. EDN: https://elibrary.ru/AITZVB.
13. Augmenting the Author: Exploring the Potential of AI Collaboration in Academic Writing / Tu J., Hadan H., Wang D., Sgandurra S., Mogavi R.H., Nacke L.E. DOIhttps://doi.org/10.48550/arXiv.2404.16071 // Arxiv. 2404. 16071.
14. Чуприн К. П. Влияние искусственного интеллекта на научно-исследовательскую работу студентов // Духовное развитие молодежи средствами библиотеки в эпоху цифровизации : материалы Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, Самара, 14 декабря 2023 года. Самара : Самарский государственный институт культуры, 2024. С. 36–40. EDN: https://elibrary.ru/RFUVOW.
