Новый учебный год начался с важных изменений: в российских школах профиль обучения «искусственный интеллект», который войдет в образовательные программы профильных классов по информатике, а в перспективе может быть распространен на все общеобразовательные учреждения.

В высшем образовании внедрение ИИ идет еще активнее. В 2023 году Минобрнауки рекомендовало внедрить в программы вузов профильный модуль. В 2025 году Минцифры утвердило список из 22 университетов, которые будут готовить специалистов в этой сфере. В некоторых из них — ИТМО, УрФУ и др. — созданы и уже функционируют профильные факультеты, а в начале 2027 года ожидается запуск факультета искусственного интеллекта в МГУ имени М.В. Ломоносова.

Мировой рынок ИИ в образовании уже достиг 10,6 млрд долларов и может вырасти до 42 млрд к 2030 году, такие данные приводит The Business Research Company. В 2024 году международная организация «Совет по цифровому образованию» (Digital Education Council) опросила 3800 студентов из 16 стран и установила, что 86% респондентов используют ИИ в учебе, а каждый пятый обращается к нейросетям на повседневной основе.

«В России тенденция аналогичная. Итоги всероссийского исследования "Образовательная среда будущего“, которое мы провели в 2026 году совместно агентством "Университеты и маркетинг", показали что нейросети являются третьим по популярности (44,77%) цифровым сервисом среди обучающихся. На первом и втором местах личный кабинет и сайт вуза. При этом ИИ-сервисы получили самую высокую оценку удобства среди цифровых ресурсов — 8,26 балла из 10. Не нужно обсуждать, войдет ли искусственный интеллект в систему образования, так какон уже стал его самостоятельной частью. Мы вступаем в период революционных изменений, масштаб которых пока трудно осознать, но создаваемые ими фундаментальные трудности для высшей школы невозможно недооценивать», — говорит Наталья Иванова, генеральный директор группы компаний IPR, руководитель аппарата Ассоциации развития экспортного потенциала образования.

Искусственный интеллект не просто трансформировал подход обучающихся к выполнению самостоятельных заданий — он незаметно подточил основу, на которой десятилетиями строилась система образования. Проблема заключается не столько в самом использовании ИИ, сколько в том, что учебная работа студента перестает быть надежным свидетельством самостоятельного освоения материала.

По данным Института Гэллапа, применение ИИ может экономить преподавателям до пяти часов в неделю. Вместе с тем более половины педагогов признаются, что из-за повсеместного применения нейросетей стали меньше доверять обучающимся. Атмосфера подозрительности, постоянная перепроверка студенческих работ и отсутствие единых регламентов провоцируют профессиональное выгорание преподавателей.

«Классическая академическая модель оказалась не готова к вызову со стороны больших языковых моделей. Вероятно, проблема кроется не в самом ИИ, а в архитектуре образовательного процесса. Вслед за изменениями в методах решения учебных задач важно обновить подходы к их оценке, требования к самостоятельной работе и роль профессорско-преподавательского состава. Масштаб применения искусственного интеллекта подтверждают цифры: по данным VK Education, не менее 80% российских студентов привлекают генеративные нейросети, чтобы закрывать рутинные задачи — генерация структуры и вводных глав курсовых, оформления отчетов по практике и поиска информации. Опрос НИУ ВШЭ показывает, что около 400 респондентов из 500 пишут квалификационные работы и готовятся к экзаменам при помощи ИИ», — отмечает Анна Борисова, заместитель генерального директора Группы компаний IPR по стратегическим проектам, эксперт по цифровизации образования и интеграции ИИ.

Фундаментальный риск здесь связан не с самим фактом применения ИИ, а с восприятием сгенерированного ответа как готового знания без его критического осмысления. Текст ложится на стол преподавателя как результат собственного интеллектуального труда, хотя за ним может не стоять реальное понимание материала.

Первой реакцией академического сообщества стало сопротивление. Однако системы выявления недобросовестных заимствований, которые призваны обеспечивать соблюдение норм академической этики, пока недостаточно эффективны. Исследование Института Гэллапа показывает, что ИИ-детекторы пасуют при малейшей редактуре: стоит изменить структуру сгенерированного текста, как точность распознавания снижается до 22%. А если обработать текст сервисом рерайтинга, детектор попросту слепнет — точность падает до 5%.

Помимо рисков снижения когнитивных способностей обучающихся и искажения данных «галлюцинирующим ИИ», возникает острейшая этическая проблема: качественные языковые модели, которые студент оплачивает из собственного кармана, стоят немалых денег. Это создает опасный прецедент расслоения, когда высокую «академическую успеваемость» обеспечивает более дорогая подписка, а студенты «выпадают» из образовательной среды.

Ситуацию усугубляет регуляторный вакуум — чем дольше университеты откладывают официальное нормирование, тем изощреннее становятся неформальные практики скрытого ИИ-плагиата, а профессиональный фокус преподавателей рассеивается еще больше.

Попытки бороться с ИИ при помощи запретов или возвратов к практике рукописных отчетов и устных докладов обречены на неудачу, поскольку подобный подход уведет образовательную систему в прошлое и искусственно отсечет цифровые технологии, что едва ли поможет в подготовке современных специалистов.

ИИ должен стать легальным инструментом образовательной среды с понятными правилами, доступом и ответственностью. Для этого университетам важно ответить на четыре ключевых вопроса:

• Что студенту разрешено делать при с привлечением ИИ?
• Что студент обязан декларировать?
• Что и какими способами преподаватель должен оценивать в его работе?
• Как вузу проверить обучающихся на реальное понимание материала?

Российские университеты уже переходят от дискуссии о допустимости ИИ к практическим моделям его применения.

С октября 2025 года в Уральском федеральном университете действует политика в области внедрения и использования систем искусственного интеллекта в образовательной, научной и управленческой деятельности. Документ устанавливает не только возможности, но и ограничения применения ИИ.

Преподаватели могут использовать нейросети для поиска и анализа информации, подготовки учебных материалов, создания и проверки типовых заданий. При этом итоговое оценивание студентов нельзя передавать искусственному интеллекту. Студенты могут применять ИИ для решения учебных задач в соответствии с установленными правилами. При оформлении работ необходимо раскрывать факт использования системы ИИ и подтверждать полученную с ее помощью информацию источниками.

Другой подход демонстрирует Институт образования НИУ ВШЭ. Здесь генеративный ИИ не просто разрешили использовать — его встроили непосредственно в методику обучения будущих педагогов.

В рамках курса по цифровым инструментам в обучении преподаватели три года сравнивали результаты обучения при использовании модели «ротации станций». В первый год генеративный ИИ не применялся: средняя оценка курса составила 4,57 из 5, более 80% студентов положительно оценили формат.

В следующие два года в работу на станциях встроили генеративный ИИ. Студенты использовали его для создания учебных заданий, текстов и изображений непосредственно в процессе обучения. Средняя оценка курса выросла до 4,91, а удовлетворенность студентов достигла 93%. По данным НИУ ВШЭ, студенты, работавшие с генеративным ИИ, в среднем получали на 1,5 балла больше, чем группы, обучавшиеся без таких сервисов.

Этот опыт показывает принципиально иной сценарий интеграции ИИ: нейросеть используется не для имитации самостоятельной работы студента, а как инструмент выполнения учебных задач внутри специально спроектированного образовательного процесса.

Одним из примеров такой легитимации является и всероссийский пилотный проект отечественной Группы компаний IPR по внедрению генеративного ИИ в высшее образование. В проекте искусственный интеллект интегрируется в повседневные процессы образовательной среды, а не используется как отдельный инструмент. Главная задача этого проекта — помочь вузам создать надежную этическую и правовую основу, а преподавателям — освободить время от рутинных задач для более важной творческой работы.

Применение ИИ в образовательной среде нуждается в грамотном регулировании по двум направлениям. Во-первых, его необходимо официально встроить в учебные программы как инструмент, облегчающий доступ к знаниям, но не замещающий процесс их освоения. Во-вторых, нейросети должны стать прикладной базой поддержки преподавателей.

«В академической среде фиксируется тревожный парадокс: 85% преподавателей осознают полезные функции ИИ, но возникающая ответственность за его использование и неготовность осваивать новые инструменты без административной поддержки приводит к профессиональному выгоранию. Вместе с тем передача ИИ рутинных задач, таких как поиск информации, планирование и подготовка к лекциям, которые занимают до 40% рабочего времени, может существенно повысить производительность преподавателей и позволить им сосредоточиться на главном — наставничестве студентов», — отмечает Наталья Иванова.

Искусственный интеллект — это инструмент, который не заменяет фундаментальные знания, а становится органичной частью архитектуры цифровой образовательной среды. Только разработав четкие правила работы с большими языковыми моделями на уровне высшей школы, можно сделать их прозрачными и преодолеть возникший хаос неконтролируемого применения.