Doctor of Sociological Sciences, Doctor of Pedagogical Sciences, Professor, Professor of the Department of Informatization of Education, Institute of Digital Education
доктор социологических наук, доктор педагогических наук, профессор, профессор департамента информатизации образования, Институт цифрового образования
Problem statement . The theoretical and technological challenges of using generative artificial intelligence (AI) in the higher education system of the Russian Federation are briefly discussed. Methodology. System-structural and system-activity approaches are used. Content analysis and thematic monitoring of generative АI technologies were carried out, its constructive, cognitive and pedagogical features were revealed. Results. The features of generative AI are analyzed. The digital transformation of education is shown through a rethinking of the key roles of teachers in the digital era in the direction of educational engineering and the development of creative competencies of students. A generalized description of the challenges of generative AI in relation to universities is given. Several possible ways of identifying and neutralizing the use of generative AI by students in the implementation of practical tasks are suggested. The ways of solving the problems of using generative AI for universities are substantiated: a) cloud computing and the use of ready-made models; b) cooperation with industry experts; c) the use of interdisciplinary approaches; d) encouraging experimentation, creativity and team building; e) providing ongoing support and mentoring; f) solving ethical problems of using generative AI in higher education. Conclusion. It is proved that the paradigm of “educational engineering”, including the use of generative AI, focuses on the development of creative design and design competencies of students and teachers.
Постановка проблемы. Кратко рассмотрены теоретические и технологические вызовы использования генеративного искусственного интеллекта (ИИ) в системе высшего образования РФ. Методология. Использованы системно-структурный и системно-деятельностный межнаучные подходы. Проведен контент-анализ и тематический мониторинг технологий генеративного ИИ, выявлены его конструктивные, когнитивные и педагогические особенности. Результаты. Проанализированы особенности генеративного ИИ. Цифровая трансформация образования показана через переосмысление ключевых ролей педагогов в цифровую эпоху в направлении образовательного инжиниринга и развития творческих компетенций студентов. Дана обобщенная характеристика вызовов генеративного ИИ по отношению к вузам. Представлены возможные пути идентификации и нейтрализации использования студентами генеративного ИИ при выполнении практических заданий. Предложены способы решения проблем использования генеративного ИИ для вузов: а) облачные вычисления и применение готовых моделей; б) сотрудничество с экспертами отрасли; в) использование междисциплинарных подходов; г) поощрение экспериментов, творчества и командообразование; д) обеспечение постоянной поддержки и наставничество; е) решение этических проблем использования генеративного ИИ в высшей школе. Заключение. Обосновано, что парадигма образовательного инжиниринга, включающая привлечение генеративного ИИ акцентирует внимание на развитии творческих проектировочно-конструкторских компетенций студентов и педагогов.