The use of artificial intelligence technology in the educational activities of Chinese higher education institutions

Full Text

Постановка проблемы. Ускорение цифровой трансформации глобального высшего образования делает использование технологии ИИ одним из ключевых факторов конкурентоспособности разных стран и их систем образования. Искусственный интеллект, наряду с другими современными технологиями, многими учеными рассматривается как принадлежащий к четвертой промышленной революции, которая разворачивается в новом столетии и активно проникает в систему образования [1-4]. Прорывные инновации в области технологий ИИ переопределяют границы возможностей человека и созданных им инструментов, глубоко влияют на общественное разделение труда, трансформируют образовательные концепции, расширяют содержание образования и открывают безграничные перспективы для развития сферы обучения [5]. Будучи страной с богатыми образовательными традициями и технологическими амбициями, Китай определил развитие ИИ в образовании как национальный стратегический приоритет, стремясь укрепить и защитить свой технологический суверенитет. Опубликованная ЦК КПК и Государственным советом Программа по превращению Китая в образовательную державу на 2024-2035 гг. определяет содействие преобразованию образования с помощью ИИ как ключевую задачу для достижения цели построения мощной образовательной державы к 2035 г.[1] Высшая школа, несущая миссию по подготовке высококвалифицированных кадров для страны и общества, столкнулась с общемировым трендом трансформации, движимой ИИ [6]. Используя возможности, связанные с развитием ИИ нового поколения, Китай вступает в фазу «искусственный интеллект + высшее образование». В 2019 г. на первой международной конференции по ИИ и образованию ЮНЕСКО приняла Пекинский консенсус по искусственному интеллекту и образованию. В документе отмечается необходимость разработки, усиления соответствующих учебных курсов и исследовательских программ в вузах и научных учреждениях для создания широкого пула местных специалистов, способных проектировать, программировать и разрабатывать системы ИИ[2]. Это сформировало общее для международного сообщества видение подготовки высококвалифицированных кадров в сфере ИИ. В текущих международных условиях Китай твердо намерен исследовать и создавать пути технологического развития и образовательных инноваций, независимые от западной доминирующей модели, и уже сформировал институциональные рамки реформ на многих уровнях: управление ИИ, развитие потенциала, технологические исследования и разработки, стандартизация и подготовка кадров. Основная цель данного исследования - системный анализ политических ориентиров, ключевых практических моделей и основных проблем, связанных с применением ИИ в высшем образовании Китая, а также в углубленном раскрытии логики трансформации национальной стратегии на уровне вузов и ее инновационных механизмов. Актуальность настоящего исследования - выявление посредством теоретического обобщения и анализа конкретных случаев закономерностей преемственности и логики прорывных инноваций, характерных для глубокой интеграции технологий в образовательный процесс. Полученные результаты могут не только послужить теоретической основой для оптимизации образовательной политики и межвузовской координации в Китае, но и стать ценным ориентиром, а также источником практических идей для международного сообщества, в особенности для развивающихся стран, стремящихся к цифровой трансформации образования и укреплению технологического суверенитета. Методология. Применяется комплексный подход, сочетающий анализ библиографических источников и конкретных ситуаций, что позволяет системно и глубоко раскрыть общие черты и различия в подходах, внутреннюю логику и практические проблемы, связанные с использованием ИИ в сфере высшего образования Китая. Метод анализа литературы составляет основу работы: были собраны и изучены ключевые политические документы, авторитетные статистические отчеты и академические публикации, относящиеся к сфере ИИ и высшего образования в Китае с 2017 по 2025 г. В список источников вошли такие национальные стратегические документы, как План развития нового поколения искусственного интеллекта, План действий по инновациям в области искусственного интеллекта в высших учебных заведениях, Модернизация образован ия в Китае - 2035, Программа по превращению Китая в образовательную державу на 2024-2035 гг., План действий по информатизации образования 2.0. Кроме того, были проанализированы оценочные и статистические отчеты, опубликованные министерством образования КНР и другими авторитетными ведомствами, включая Белую книгу о развитии интеллектуального образования в Китае, Отчет о развитии информатизации в вузах Китая (2024), Отчет о развитии интеллектуального образования в Китае (2024-2025) и Исследовательский отчет о развитии применения интеллектуального образования (2025). Был осуществлен также отбор и обзор статей по соответствующей тематике из основных китайских академических журналов: Журнал дистанционного образования, Исследования открытого образования, Исследов ания в области электронного образования. Глубокое прочтение и контент-анализ этих текстов позволили вычленить ключевую информацию о стратегических целях, приоритетах реализации и особенностях дискурса, характерных для китайской образовательной политики в области ИИ. Метод анализа конкретных ситуаций обеспечил исследование контекстом и способствовал формированию его эмпирической базы. Для конкретизации макроаналитических выводов на практике углубленное исследование было проведено на примере репрезентативных университетов. В качестве типичных случаев выступили ведущие вузы: Чжэцзянский университет, Педагогический университет Центрального Китая, Фуданьский университет, Университет Тунцзи и Харбинский политехнический институт. Фокус анализа был направлен на такие аспекты, как построение системы дисциплин и специальностей, разработка учебных программ, трансформация педагогических и научно-исследовательских парадигм, а также меры по развитию потенциала основных субъектов образовательного процесса (преподавателей и студентов). Всесторонний анализ этих конкретных примеров нацелен на раскрытие механизмов трансформации национальной стратегии на уровне отдельных университетов, выявление реальных ограничений, с которыми они сталкиваются, описание уникальных моделей, которые в результате формируются. Все это позволяет сделать выводы исследования более содержательными и предметными. Результаты и обсуждение. Политический дизайн и модель управления. Китай применяет модель государственного регулирования и проектного продвижения, делая акцент на комплексном планировании и достижении поэтапных целей. Опубликованный министерством образования Китая в 2018 г. План действий по инновациям в области искусственного интеллекта в высших учебных заведениях обозначил «дорожную карту» из трех этапов: создание основ к 2020 г., качественное улучшение к 2025 г. и достижение лидирующих позиций к 2030 г. (рис.). Данный план фокусируется на трех ключевых опорах: технологических инновациях, подготовке кадров и трансформации результатов исследований в практические достижения[3]. Три этапные цели Плана действий по инновациям в области ИИ в высших учебных заведениях Источник: выделено из Плана действий по инновациям в области искусственного интеллекта в высших учебных заведениях. Three phase objectives of the Action plan for AI innovation in higher education institutions Source: summarized from Action plan for artificial intelligence innovation in higher education institutions. Что касается модели управления, то в этой связи можно отметить, что при министерстве образования был создан экспертный комитет по стратегии научно-технологических инноваций в области ИИ для руководства и координации реализации плана. Профильные департаменты активно разрабатывают конкретные меры по его выполнению, обеспечивая реализацию поставленных задач. Органы управления образованием провинций, автономных районов и городов центрального подчинения, а также высшие учебные заведения осуществляют инновационные поиски и практику. В части конкретного продвижения проектов под руководством министерства образования 12 ведущих китайских университетов, научно-исследовательских институтов и предприятий, на базе которых были созданы национальные инновационные платформы интеграции производства, преподавания и исследований в области ИИ, объединены ресурсы для совместной реализации «Плана 101» в сфере искусственного интеллекта [7]. Цель данной инициативы - всестороннее продвижение создания первоклассных базовых курсов, системы высококачественных учебных материалов, ключевых практических проектов и формирование высокопрофессиональных преподавательских команд в области ИИ. Создание системы дисциплин, специальностей и учебных программ. Прежде всего, выстраивается структура дисциплин и специальностей, связанных с ИИ. Начиная с 2018 г. такие университеты, как Чжэцзянский, Шанхайский Цзяотун и Шаньдунский, первыми открыли специальность «Искусственный интеллект». В 2022 г. была учреждена дисциплина первой категории «Интеллектуальные науки и технологии». В 2024 г. Пекинский университет аэронавтики и астронавтики, Столичный медицинский университет, Университет Цзямусы и другие вузы добавили ряд междисциплинарных специальностей, связанных с ИИ, для подготовки разносторонне развитых специалистов в этой области[4]. В 2025 г. министерство образования опубликовало список из 626 вузов, аккредитовавших специальность «Искусственный интеллект»[5][6]. Следует подчеркнуть, что в настоящее время создается система учебных программ, охватывающая общее образование, углубленную специализацию и междисциплинарную интеграцию. Национальная платформа интеллектуального образования, будучи крупнейшей в стране и наиболее ресурсоемкой цифровой образовательной площадкой, продолжает размещать курсы по ИИ. В ее рамках был создан специальный раздел, который объединяет 68 групп общеобразовательных курсов по ИИ, 36 ресурсов междисциплинарных курсов и 12 курсов по большим языковым моделям и т.д.[7] В качестве примера можно привести Чжэцзянский университет. В сентябре 2024 г. данный вуз впервые в стране внедрил обязательные общеуниверситетские курсы по ИИ, дифференцированные по уровням и категориям. Данная инициатива охватила более 6000 студентов бакалавриата 99 специальностей, преодолев традиционные междисциплинарные барьеры и обеспечив всео бщий доступ к образованию в области ИИ[8]. Эти курсы были новаторски разделены на три крупные категории: «естественные науки, инженерия, сельское хозяйство, медицина», «социальные науки» и «гуманитарные науки, искусство», для достижения дифференцированных целей в области ИИ - «инновации», «использование» и «понимание». «План 101» в сфере ИИ - это инициированная министерством образования и совместно реализуемая ведущими университетами инициатива, задающая высший стандарт системного построения учебных программ. План включает 15 основных базовых курсов, 10 расширенных и 2 комплексных практических курса. Для их обеспечения было выпущено 12 учебников по базовым курсам (например, «Введение в ИИ», «Основы науки о данных»), 15 - по расширенным и 2 - по практическим, что в совокупности формирует многоуровневую систему курсов и материалов[9]. Параллельно модель «ИИ + X» способствует междисциплинарной интеграции ИИ с конкретными предметными областями. В 2021 г. Чжэцзянский университет совместно с пятью ведущими вузами (Шанхайским транспортным, Фуданьским, Нанкинским, Китайским университетом науки и технологий и Тунцзи) инициировал проект микропрограмм «ИИ + X». Этот проект, впервые преодолев межвузовские границы, предоставил студентам некомпьютерных и не-ИИ специальностей системный доступ к базовым знаниям в области искусственного интеллекта[10]. Трансформация педагогических и научноисследовательских парадигм. Во-первых, продвигается интеллектуализация педагогической парадигмы. Процесс преподавания больше не ограничивается фиксированным временем и местом. Технологии ИИ формируют интеллектуальную образовательную среду, для которой характерны интеграция виртуального и реального миров и взаимодействие человека с машиной. С одной стороны, происходит постоянная интеллектуализация физического образовательного пространства. Вузы по всей стране создали сотни тысяч «умных аудиторий», которые объединяют такие функции, как интернет вещей, интерактивность с несколькими экранами, автоматизированный учет посещаемости и ассистенты на основе ИИ. Например, онлайн-платформа Чжэцзянского университета «Чжиюнь Кетан» («Аудитория Чжиюня») благодаря внедрению технологии «умная аудитория» обеспечивает для всего университета прямые трансляции и запись занятий по всем дисциплинам. Это облегчает студентам подготовку к занятиям и повторение материала, обогащает интерактивные форматы в аудитории, способствует проведению занятий для нескольких групп одновременно и стимулирует междисциплинарное обучение [8], значительно повышая эффективность и качество учебного процесса. С другой стороны, расширяется и виртуальное пространство для преподавания и исследований. Созданные по инициативе министерства образования «виртуальные кафедры»[11] на базе ИИ-платформ позволяют преодолевать барьеры между вузами и регионами. Например, на базе ключевой учебной дисциплины может быть сформировано межвузовское педагогическое сообщество, объединяющее сотни преподавателей. С помощью инструментов ИИ его участники совместно готовят материалы, делятся практическим опытом и коллективно оценивают работы студентов, что обеспечивает масштабируемый обмен и совместное создание качественных образовательных ресурсов. Кроме того, персонализированное обучение с поддержкой ИИ становится все более реализуемым на практике. Педагогический университет Центрального Китая разработал интеллектуальную образовательную платформу «Сяоя» (小雅) для поддержки персонализированного обучения. Она уже внедрена в 9 университетах, и общее число ее пользователей достигло 800 тысяч человек[12]. Во-вторых, ИИ способствует трансформации научно-исследовательской парадигмы. Что касается естественных наук, большая модель для прогноза погоды «Фуси» (伏羲), разработанная Фуданьским университетом, стала первой в мире большой метеорологической моделью, оптимизированной для возобновляемой энергетики. В инженерной области архитектурная большая языковая модель (Large Language Model, LLM), разработанная Университетом Тунцзи, интегрирует обширный набор функций автоматизированной системы проектирования (САПР). Она позволяет мгновенно преобразовывать концепции в 3D-модели и 2D-чертежи, что радикально сокращает проектный цикл. В сфере социальных наук активно создаются первые 30 лабораторий философских и общественных наук при министерстве образования. Они формируют исследовательские платформы на основе больших данных для решения ключевых теоретических и практических задач, эффективно способствуя меж дисциплинарной интеграции в этих областях12. Кроме того, генеративный ИИ находит широкое применение именно в научных исследованиях. ChatGPT и DeepSeek уже стали важными помощниками в научной работе, содействуя преподавателям и студентам в выборе тем, разработке структуры работ, переводе академической литературы и т.д. [9]. Повышение ИИграмотности преподавателей и студентов. Искусственный интеллект перестраивает образовательное пространство и процессы деятельности, меняя модели обучения, жизни и мышления преподавателей и студентов в сфере высшего образования [6]. Как основные субъекты образовательной деятельности преподаватели и студенты сталкиваются с фундаментальной задачей развития компетенций в области ИИ в ответ на вызовы интеллектуальной эпохи. Со стороны ЮНЕСКО были представлены отдельные рамки компетенций в области ИИ для учащихся и преподавателей[13], согласно которым ИИ отнесен к необходимым компетенциям, при этом подчеркивается требование овладения соответствующими знаниями, умениями и установками как учащимися, так и преподавателями. В соответствии с отраслевым стандартом Цифровая грамотность преподавателей, выпущенным министерством образования в 2022 г., в Китае ИИ включен в область необходимой цифровой грамотности педагогов. Повышение компетенций преподавателей в области ИИ и использование ИИ для расширения их возможностей стали ключевыми элементами реформы. В 2018 и 2021 г. министерство образования в два этапа запустило инициативу «Искусственный интеллект для укрепления преподавательских кадров», охватившую 103 города, округа, уезда и вуза[14] с целью снижения нагрузки и расширения профессиональных возможностей преподавателей, повышения качества преподавания с применением ИИ, а также обеспечения баланса образовательных ресурсов. В 2025 г. министерство образования организовало специальные курсы по ИИ для руководителей вузов и сотрудников студенческих служб. Обучение проходило в гибридном формате (онлайн и офлайн), охватывало все целевые группы с целью комплексного развития их потенциала в продвижении и управлении образованием на основе искусственного интеллекта. Например, Харбинский политехнический институт создал для молодых преподавателей исследовательские группы по ИИ, стимулируя инновационное развитие кадров в духе «ИИ + X» через междисциплинарное применение технологий. Вуз также реализует проект по цифровой интеллектуализации преподавания, направленный на всестороннее повышение педагогического мастерства. Факультет компьютерных наук использует круглосуточного интеллектуального помощника и цифровых виртуальных преподавателей, создавая учебные сценарии, основанные на взаимодействии человека и машины, преодолевающие пространственно-временные ограничения, что обеспечивает персонализацию обучения, интеллектуализацию услуг и точность преподавания. Чжэцзянский педагогический университет использует интеллектуальную платформу педагогического образования для решения проблем традиционной практики будущих учителей, связанных со стандартами подготовки, составом участников и мониторингом процесса. Платформа регистрирует и анализирует процессуальные данные каждого студента-педагога на всех этапах: изучение теории, отработку педагогических навыков и последипломное развитие. На основе этих данных она предоставляет поддержку для принятия решений в вопросах подготовки и управления будущими учителями[15]. Следовательно, в условиях развития интеллектуальных технологий повышение уровня компетенций в области ИИ у студентов как основной целевой аудитории высшего образования представляет собой одну из приоритетных задач [10-12], пути решения которой в настоящее время вузы активно ищут. Они создают студенческие ассоциации, организуют конкурсы и открытые онлайн-курсы по ИИ. Таким образом формируется практическая экосистема, которая связывает аудиторную и внеаудиторную, внутривузовскую и вневузовскую деятельность, всесторонне предоставляя студентам возможности для понимания, использования и инноваций в сфере ИИ. В июне 2024 г. Чжэцзянский университет опубликовал китайско-английскую «Красную книгу по искусственному интеллекту для студентов», предложив четыре основные цели формирования компетенций: развитие критического мышления в области ИИ, способности решать проблемы с помощью ИИ, создания новой ценности для приращения человеческих знаний и соблюдения человекоориентированных этических принципов. Конкретное содержание и цели формирования компетенций показаны через четыре составляющих измерения: знания, способности, ценности и этику (табл.) [13]. Это свидетельствует о том, что ключевые требования китайских вузов к подготовке кадров в интеллектуальную эпоху постепенно переходят от расплывчатого консенсуса к систематизированным и реализуемым стандартизированным рамкам, предоставляя важный ориентир для определения целей обучения, разработки учебных программ и оценки развития студентов в вузах по всей стране. Данная концепция преодолевает устаревшую парадигму, трактовавшую ИИ лишь как инструментальный навык, и формирует целостную модель из четырех компонентов: основана на знаниях, сфокусирована на способностях, ставит во главу угла ценности и опирается на этику. Это означает, что в эпоху ИИ цель подготовки кадров в высшем образовании смещается с подготовки «умелого пользователя» на формирование «ответственного создателя, критически мыслящего субъекта и хранителя человекоориентированных ценностей» [14; 15]. Конечная цель заключается в подготовке «человека, отличного от машины»[16], то есть личности, обладающей целостностью, социальной ответственностью, критическим мышлением и способностью к инновациям. Компетенции в области использования технологии ИИ у студентов: структура и содержание Структура Содержание Систематизированные знания Данные и знания: «топливо» для ИИ. Алгоритмы и модели: «двигатель» ИИ. Вычислительные мощности и системы: «носитель» ИИ. Междисциплинарность и применение: «назначение» ИИ. Надежность и безопасность:«двусторонний характер» ИИ Конструктивные способности Способность к абстракции и моделированию решаемых проблем, к декомпозиции и модуляции процесса решения, к обоснованным допущениям при выборе метода решения, к интерации и обратной связи по результатам решения, к использованию генеративного ИИ для решения проблем Творческая ценность Реконструкция контента в диалоге, направляемом целью. Усиление когнитивной субъектности во взаимодействии «преподаватель - машина - обучающийся». Автономное включение в персонализированный учебный опыт. Переживание ключевой активности в решении проблем. Селективная рефлексия для преодоления зависимости от интеллектуальных инструментов Человеко- ориентированная этика Осознание важности безопасности данных и защиты приватности. Бдительность в отношении алгоритмических смещений и галлюцинаций моделей. Выравнивание ИИ в сторону доброжелательности и человеко-ориентированности. Концепция AI&AII, предполагающая симбиоз и слияние человека и машины. Стремление к всеобщему и равноправному использованию накопленных человеческих знаний Источник: составлено Сысяо Чжу, Шухуа Лю на основе схемы Фэй У, Янь Ли, Цзинъюань Чэнь и др. [13]. Artificial intelligence competencies among students: framework and content Framework Content Systematic knowledge Data and knowledge: the “Fuel” of AI. Algorithms and models: the “Engine” of AI. Computing power and systems: the “Carrier” of AI. Interdisciplinary application: the “Purpose” of AI. Trustworthiness and security: the “Double-Edged Sword” of AI Constructive abilities Ability to abstract and model problems for solving, to decompose and modularize the problem-solving process, to make verifiable assumptions when selecting solution methods, to interpret results and provide feedback, to utilize generative AI for problem-solving Creative value Reconstruction of content through goal-guided dialogue. Enhancement of cognitive agency in teacher-machine-student interaction. Autonomous integration into personalized learning experiences. Experiencing agency in problem-solving practice. Selective self-reflection to overcome over-reliance on intelligent tools Human- centered ethics Awareness of data security and privacy protection. Vigilance against algorithmic bias and model hallucination. Alignment of AI with benevolence and human-centric principles. The AI&All concept advocating human-machine symbiosis and integration. Pursuit of equitable sharing and universal access to humanity’s accumulated knowledge Source: compiled by Sixiao Zhu, Shuhua Liu based on the scheme by Fei Wu, Yan Li, Jingyuan Chen, et al. [13]. Заключение. Проведенный многомерный анализ применения технологии ИИ в высшем образовании Китая показывает, что его путь развития отличается ярко выраженной системностью, для которой характерно сочетание стратегического управления «сверху» и инновационной практики «снизу». Охватывая трехэтапную «дорожную карту» национальной политики, проекты уровня «Плана 101», построение в вузах трехмерной системы курсов (общеобразовательные - профильные - междисциплинарные), интеллектуальную трансформацию педагогики и науки, а также повышение ИИ-грамотности преподавателей и студентов, Китай формирует масштабную и структурированную экосистему «искусственный интеллект + высшее образование». Ее центральная цель - подготовка талантов новой эпохи, способных управлять интеллектуальными технологиями, обладающих междисциплинарными инновационными способностями и соблюдающих этические нормы. Однако за впечатляющими достижениями быстрого прогресса скрываются глубинные противоречия и вызовы, требующие критического осмысления и решения. Во-первых, противоречие между эффективностью и глубиной. Текущая практика, хотя и демонстрирует значительные успехи в количественном расширении (охват курсами, создание платформ), все еще недостаточно глубока в качественном преобразовании педагогической парадигмы. Часть применений остается на уровне замены инструментов или оптимизации процессов (например, автоматическая проверка работ, умный учет посещаемости). Ключевой задачей на будущее является то, как с помощью ИИ действительно стимулировать исследовательское обучение, критическое мышление и другие когнитивные способности высшего порядка, осуществив переход от «автоматизации преподавания» к «революции в обучении». Во-вторых, выявлено противоречие между централизованным регулированием и многообразием инноваций. Мощное верхнеуровневое регулированием обеспечивает быструю концентрацию ресурсов и унификацию стандартов, но в определенной степени может также ограничивать пространство для автономных поисков и разнообразных инноваций академического сообщества на местах, основанных на специфике дисциплин. Устойчивая жизнеспособность экосистемы заключается в умении сочетать общее стратегическое направление с пробуждением оригинального творческого начала каждого университета и преподавателя. В-третьих, баланс между технологическим усилением возможностей и сохранением гуманистической природы образования. Одновременно с активным развитием технологической грамотности преподавателей и студентов необходимо противостоять эрозии подлинных образовательных ценностей со стороны технологического инструментализма. Соблюдение человекоориентированного этического императива приобретает в этой связи ключевое значение. В эпоху использования технологий ИИ университетам следует уделять больше внимания качествам, неподвластным машине, - интуиции, эмпатии, любознательности и креативности. Таким образом, путь интеллектуальной трансформации китайского высшего образования - это путь поиска, который прокладывается под стратегическим руководством и обладает гибкой способностью к постоянной самонастройке. Ее ценность заключается не только в построенных платформах и открытых курсах, но и в том, что она предоставляет живой пример для наблюдения за масштабными, системными образовательными преобразованиями. Дальнейший путь требует поиска более тонкого баланса между глубиной технологического применения, разнообразием образовательных моделей и верностью гуманистическим принципам. Только тогда технологии ИИ смогут превратиться из «инструмента», расширяющего возможности образования, в «мост», преобразующий образовательную экосистему и способствующий всестороннему развитию человека.

About the authors

Sixiao Zhu

Zhejiang University

Email: sixiaozhu@yandex.com
ORCID iD: 0009-0008-8760-1314

Postgraduate Student, College of Education

866 Yuhangtang St, Hangzhou, Zhejiang, 310058, People’s Republic of China

Shuhua Liu

Zhejiang University

Author for correspondence.
Email: hiasic@163.com
ORCID iD: 0000-0002-3373-3070

Doctor of Pedagogical Sciences, Professor, Supervisor of Postgraduate Students, Vice Director of Research Centre for International and Comparative Education, Vice Director of Department of Education, College of Education

866 Yuhangtang St, Hangzhou, Zhejiang, 310058, People’s Republic of China

References

Supplementary files