Использование технологий искусственного интеллекта в образовательной деятельности высшей школы Китая

Полный текст

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.

Об авторах

Сысяо Чжу

Чжэцзянский университет

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

аспирант, Институт образования

Китайская Народная Республика, 310058, Ханчжоу, ул. Юйхантан, д. 866

Шухуа Лю

Чжэцзянский университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: hiasic@163.com
ORCID iD: 0000-0002-3373-3070

доктор педагогических наук, профессор, научный руководитель аспирантов, заместитель директора исследовательского центра международного и сравнительного образования, заместитель директора отделения образования, Институт образования

Китайская Народная Республика, 310058, Ханчжоу, ул. Юйхантан, д. 866

Список литературы

Дополнительные файлы