Введение

Технологии искусственного интеллекта за последние годы стали оказывать заметное влияние на многие области человеческой деятельности, и образование не стало исключением [1, 2]. Интеграция ИИ в образовательный процесс (AIED) позволяет выстраивать индивидуальные траектории обучения, освобождать преподавателей от рутинных задач и делать качественное образование более доступным [3].

Актуальность темы: образовательные учреждения испытывают потребность в формировании этических принципов работы с нейросетями. Зарубежные исследователи давно обсуждают этические аспекты AIED, тогда как российское научное сообщество лишь приступает к систематическому изучению данной темы [4–6]. Современные исследования технологии искусственного интеллекта в образовании опираются на постфеноменологический подход, разработанный П. Вербеком. Согласно этому подходу, технологии выступают медиаторами человеческого опыта и практик, а не остаются нейтральными инструментами. Они формируют то, как преподаватели воспринимают собственную роль и выстраивают отношения со студентами [7].

В русле исследований влияния технологий ИИ на профессиональную ответственность педагогов заслуживает внимания теория «морального переплетения». Ее сторонники исходят из того, что чувство ответственности у преподавателя произрастает из глубины межличностных контактов со студентами, из эмоциональной вовлеченности в их учебную траекторию. Когда же значительная часть общения и контроля передается автоматизированным системам, эти личные нити истончаются, а то и вовсе рвутся, что отражается на восприятии педагогом меры своей вины и долга за результаты обучения [8].

В научной литературе принято структурировать этические угрозы применения технологий ИИ в образовании по трем укрупненным блокам. Первый блок – технологический – аккумулирует проблемы конфиденциальности и сохранности пользовательских данных, необъективность алгоритмов, заложенную в обучающих выборках, непрозрачность логики работы нейросетей (так называемый эффект «черного ящика») и технические сбои, ведущие к ошибочным выводам. Второй блок – педагогический – представляет собой наиболее разветвленную группу рисков: здесь и нивелирование индивидуальных особенностей развития учащихся, и нивелирование преподавательских стилей, и угроза профессиональной деградации, и подмена подлинных образовательных целей их суррогатами, и эмоциональное охлаждение, и провоцирование психологических нарушений, и массовое распространение списывания и плагиата. Наконец, третий блок, социальный, объединяет проблемы, связанные с нарастанием разрыва в доступе к технологиям между разными группами обучаемых, с неопределенностью субъекта ответственности за решения, принятые с участием технологий ИИ, а также с потенциальными коллизиями интересов, возникающими между всеми вовлеченными сторонами.

Российские исследователи также обращаются к этим проблемам. Н. А. Староверова фиксирует, что внедрение технологий ИИ в образование сопровождается опасениями относительно непрозрачности алгоритмов и вероятных ошибок при оценивании, а еще ставит вопросы о сборе, хранении и использовании персональных данных [4]. А. С. Луньков анализирует этические сложности применения нейросетей для управления успеваемостью и указывает на предвзятость программных продуктов, построенных на машинном обучении и работающих с большими массивами информации [9]. М. В. Якутина, изучая использование данных технологий при обучении студентов, зафиксировала высокую степень их принятия в этой среде, однако одновременно выявила существенный пробел: студенты мало осведомлены об этичности применения нейросетей, особенно когда отсутствуют четкие процедуры определения авторства. Это свидетельствует о потребности формировать у студентов и преподавателей этическую грамотность в области искусственного интеллекта [10–12].

В эмпирическом исследовании, проведенном М. Лундквистом, А. Сонессоном и Н. Селвином, было продемонстрировано, что использование генеративных моделей влечет за собой возникновение дополнительной нагрузки на преподавателя. Речь идет о трудоемких процедурах верификации, редактирования и доработки контента, созданного алгоритмами. Такая деятельность базируется на уникальных компетенциях специалиста и не может быть формализована и передана машине [13]. В отношении прогнозов развития педагогической профессии в условиях цифровизации в академической среде оформились две конкурирующие позиции. Сторонники первой видят в нейросетях эффективный инструментарий, который существенно раздвигает горизонты преподавательской деятельности, автоматизируя рутину. Приверженцы противоположной точки зрения апеллируют к рискам утраты профессиональной сущности: они опасаются, что учитель со временем превратится в оператора, обслуживающего технические системы.

Цель исследования – осуществить анализ роли педагога на фоне внедрения нейросетей и одновременно очертить круг моральных дилемм, сопутствующих этим изменениям.

Новизна представленной работы определяется комплексным подходом к изучению трансформации профессионального статуса преподавателя высшей школы в условиях внедрения генеративных нейросетей, а также тем, что исследование одновременно охватывает и функциональные, и ценностно-нормативные аспекты этого процесса.

Материалы и методы исследования

Для реализации поставленных задач автором был задействован широкий спектр исследовательских процедур, охватывающих как сугубо теоретические, так и практические методы познания. Исследование проходило в стенах Смоленского государственного университета на протяжении 2025 г. В исследовании приняли участие 112 чел., из которых 97 обучающихся по программам бакалавриата очного отделения и 15 штатных преподавателей, представляющих разные факультеты. К участию приглашались бакалавры со второго по четвертый курс, уже имевшие практический опыт взаимодействия с цифровыми сервисами в учебных целях, а также педагоги со стажем не менее трех лет, чья ежедневная деятельность предполагает постоянный контакт с учащимися.

Для сбора данных использовались следующие инструменты (анкеты были разработаны на основе методик, применявшихся в исследованиях Н. А. Староверовой и М. В. Якутиной [4, 10]): 1. Студентам была предложена анкета, которая включала 25 вопросов с множественным выбором, по трем блокам: а) опыт использования технологий ИИ в учебной деятельности; б) восприятие этических аспектов применения нейросетей в) отношение к изменению роли преподавателя. 2. Анкета для преподавателей включала 20 вопросов с множественным выбором по следующим темам: а) опыт применения технологий ИИ в преподавательской деятельности; б) восприятие изменений профессиональной роли; в) оценка этических рисков. 3. Студентам предлагались два варианта учебных материалов (лекций и заданий): один созданный традиционным способом, другой – с использованием нейросети. Участников просили оценить качество материалов, а затем ответить на вопросы о готовности использовать сгенерированные материалы.

Исследование проходило в три этапа: первый (январь – февраль 2025 г.) был посвящен сбору анкетных данных через онлайн-платформу, второй (март – апрель 2025 г.) включал эксперимент с учебными материалами, созданными нейросетями ChatGPT-4 и GigaChat 2.0, а третий (май 2025 г.) состоял из интервью с преподавателями, направленных на углубленное обсуждение выявленных проблем.

Поскольку эмпирическая часть работы предполагала непосредственное вовлечение преподавателей и студентов Смоленского государственного университета в качестве респондентов, организация всех этапов сбора данных выстраивалась с безусловным соблюдением норм и стандартов, регламентирующих взаимодействие с участниками психолого-педагогических исследований. Каждому респонденту на предварительном этапе предоставлялась исчерпывающая информация о содержании и целях предпринимаемого изыскания, временных затратах, возможных форматах включения. Также разъяснялось, в каком виде планируется представлять итоговые результаты и где они могут быть опубликованы. Акцент делался на том, что решение об участии принимается исключительно добровольно, все полученные данные были обезличены.

Результаты исследования и их обсуждение

Студенты отмечают высокую степень использования технологий ИИ в учебной деятельности. Чаще всего студенты применяют данные инструменты для следующих целей: 1. Поиска и обобщения информации. 2. Подготовки текстов. 3. Проверки грамматики и стиля. 4. Создания презентаций. При этом лишь часть респондентов заявили, что знакомы с этическими принципами использования данных технологий в академической среде, а более половины никогда не задумывались о вопросах авторского права применительно к сгенерированным материалам. Эти результаты согласуются с выводами М. В. Якутиной, зафиксировавшей аналогичный пробел в знаниях студентов об этичности работы с такими системами [10]. Примечательно, что многие студенты считают, что навыки работы с нейросетями должны войти в образовательные программы, но при этом они выразили обеспокоенность тем, что широкое использование ИИ способно ослабить критическое мышление и самостоятельность выполняемой работы.

Анализ ответов на вопросы анкеты среди преподавателей показал следующее: больше половины указали на использование технологий ИИ в профессиональной деятельности (причем основными направлениями использования оказались подготовка учебных материалов, разработка тестовых заданий и проверка письменных работ). Преподаватели обеспокоены тем, что при внедрении нейросетей снижается самостоятельная работа студентов при выполнении заданий и увеличивается сложность контроля за их использованием. Нейросети рассматриваются ими как инструмент, способный высвободить время для более глубокого взаимодействия со студентами, но при этом вызывают тревогу относительно возможного обесценивания профессии и утраты близости в отношениях с обучающимися.

Студентам были предложены два варианта учебных материалов – подготовленные преподавателем и нейросетью. При проведении сравнения они отметили, что материалы, подготовленные нейросетью, выигрывают в структурированности и наглядности, однако уступают преподавательским по качеству содержания. Основными претензиями к машинным материалам стали: недостаточная адаптация к контексту обучения, отсутствие примеров из реальной практики, сложность проверки фактологической достоверности. В беседе студенты согласились бы обращаться к материалам, созданным нейросетью для самостоятельного обучения при условии, что потом они будут проверены преподавателем.

Можно выделить следующие проблемы. 1. Преподаватели фиксируют смещение профессионального акцента. Один из респондентов сформулировал это так: «Если прежде я был для студентов тем, кто дает готовые знания, то теперь от меня требуется другое – научить их эти знания оценивать, проверять и правильно спрашивать у нейросети» (доцент, гуманитарный профиль). 2. Параллельно преподаватели описывают значительный объем дополнительной работы, связанной с проверкой и адаптацией материалов, сгенерированных нейросетями: «Когда я использую ChatGPT для подготовки лекции, я трачу почти столько же времени на проверку и переработку материала, сколько потратил бы на подготовку с нуля. Но это невидимая работа, никто ее не видит» (старший преподаватель, технический профиль). 3. Вопрос распределения ответственности при использовании технологий ИИ. Профессор технического профиля формулирует эту проблему предельно конкретно: «Если я использую нейросеть для проверки работ и она ошибается, кто будет нести ответственность перед студентом?» 4. Респонденты отмечают необходимость целенаправленной работы по формированию этической культуры работы с такими системами. Один из доцентов гуманитарного профиля выразил эту мысль следующим образом: «Мы можем написать любые правила, но студент найдет способ их обойти. Важно сформировать понимание, почему честность важна, независимо от того, используешь ты ИИ или нет».

Осмысление результатов анкетирования респондентов Смоленского государственного университета (СмолГУ) позволяет выявить ряд закономерностей, касающихся функционала преподавателя в условиях повсеместного проникновения нейросетевых технологий в учебный процесс. Часть профессорско-преподавательского состава СмолГУ испытывает психологическую и методическую неподготовленность к выполнению обновленных функций. Студенты и преподаватели оказываются вовлеченными в практики применения искусственного интеллекта, однако нормативно-ценностные аспекты этих практик остаются для них вне поля осознанного восприятия (восполнение этого пробела автором видится через системное внедрение этической составляющей в образовательные модули, посвященные работе с нейросетями).

Проведенное на базе СмолГУ исследование демонстрирует, что утверждение об экономии временных ресурсов при переходе на ИИ-технологии не находит однозначного подтверждения. Процедуры адаптации синтезированного нейросетью материала требуют от педагога временных затрат, сопоставимых с традиционной подготовкой, поскольку каждый содержательный блок требует проверки, устранения фактических погрешностей и адаптации к уровню восприятия конкретной студенческой группы. Следовательно, представление о «революционной продуктивности» цифровых помощников нуждается в уточнении. Нейросети рассматриваются как инструмент кастомизации обучения, способный учитывать уникальные познавательные потребности каждого студента. В то же время следует учитывать, что единообразие применяемых алгоритмов может порождать шаблонность построения занятий и обезличивает содержание образовательных программ. Возникает ситуация, при которой внешне сохраняется видимость индивидуального подхода, тогда как содержательное наполнение курсов и методический инструментарий нивелируются, становятся однотипными.

Данная закономерность не является характерной только для СмолГУ и фиксируется в исследованиях, проведенных на других площадках. Аналогичные тенденции, связанные с унификацией дидактических решений и риском обезличивания образовательного контента при активном использовании генеративных нейросетей, отмечаются в работах А. Е. Ивановой, А. Ф. Матушак и Б. Е. Токарева [14–16].

Ограничения исследования. Несмотря на обоснованность и внутреннюю непротиворечивость полученных выводов, исследование имеет ряд методологических и содержательных ограничений.

Во-первых, материал был собран исключительно на площадке одного высшего учебного заведения, Смоленского государственного университета, и отражает конкретную региональную ситуацию, но не дает достаточных оснований для распространения сделанных заключений на всю российскую систему высшего образования. Во-вторых, сама структура выборки накладывает дополнительные ограничения на обобщаемость результатов. К участию привлекались только студенты очного бакалавриата и педагоги с педагогическим стажем от трех лет и более. Таким образом, за пределами исследования остались обучающиеся на заочной форме, магистранты, аспиранты, а также начинающие преподаватели, чьи установки и опыт взаимодействия с нейросетевыми инструментами могут демонстрировать иную динамику. В-третьих, экспериментальная часть исследования строилась на использовании лишь двух моделей – ChatGPT-4 и GigaChat 2.0. Между тем современный рынок предлагает широкий спектр альтернативных решений (DeepSeek, YandexGPT, различные открытые модели), каждое из которых отличается собственной архитектурой, стилистическими особенностями генерации и достоверностью выдаваемых фактов. В связи с этим выводы о сравнительных характеристиках «человеческих» и «машинных» учебных материалов не могут быть автоматически распространены на все существующие нейросетевые инструменты. Перечисленные ограничения не ставят под сомнение достоверность ключевых положений и выводов исследования, однако требуют взвешенного подхода при их интерпретации, осторожности в генерализации и должны быть учтены при организации последующих этапов работы – в частности, при расширении географии и масштаба выборки, включении образовательных учреждений разных типов.

Перспективы исследования. Проведенная работа открывает ряд направлений для дальнейшего научного поиска. Возможно расширить географию и масштаб эмпирических исследований за счет включения вузов разных типов – классических университетов, технических и педагогических, – что позволит выявить специфику протекания описанных процессов в различных институциональных условиях.

За рамками данной работы остался детальный анализ влияния ИИ-инструментов на академическую успеваемость и формирование критического мышления обучающихся. Изучение того, в какой мере регулярное использование нейросетей сказывается на когнитивных стратегиях и уровне самостоятельности студентов, представляет собой одно из наиболее актуальных направлений дальнейших изысканий.

Заключение

Обобщая результаты исследования, можно выделить несколько ключевых положений.

Интеграция систем искусственного интеллекта в образовательную практику влечет за собой изменения в функциональной структуре преподавательской деятельности, которые. направлены в сторону организации учебного процесса и развития у студентов способности критически осмысливать поступающую информацию. При этом полученные результаты анкетирования на базе СмолГУ свидетельствуют о низком уровне информированности о нормативных и моральных ограничениях в этой сфере. Большинство участников исследования, судя по их ответам, слабо ориентируются в этических регламентах работы с нейросетями.

Среди этических проблем, которые могут возникать при использовании нейросетей, можно выделить: алгоритмическую предвзятость, закрытость логики работы для внешнего контроля, риски компрометации персональных сведений и неопределенность ответственности за результаты, полученные с участием машин.