RUDN Journal of SociologyRUDN Journal of SociologyВестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология2313-22722408-8897Peoples’ Friendship University of Russia named after Patrice Lumamba3992910.22363/2313-2272-2024-24-2-335-353OAUOBUContemporary society: the urgent issues and prospects for developmentСовременное общество: актуальные проблемы и перспективы развитияResearch ArticleRussian students on the potential and limitations of artificial intelligence in educationРоссийские студенты о возможностях и ограничениях использования искусственного интеллекта в обученииAleshkovskiI. A.АлешковскийИван Андреевичкандидат экономических наук, заместитель декана факультета глобальных процессовaleshkovski@yandex.ruGasparishviliA. T.ГаспаришвилиАлександр Тенгизовичкандидат философских наук, заместитель директора Центра стратегии развития образованияgasparishvili@yandex.ruNarbutN. P.НарбутНиколай Петровичдоктор социологических наук, заведующий кафедрой социологии Российского университета дружбы народов; главный научный сотрудник Института социологии Федерального научно-исследовательского социологического центра Российской академии наукnarbut-np@rudn.ruKrukhmalevaO. V.КрухмалеваОксана Валерьевнакандидат социологических наук, заведующая отделом Центра стратегии развития образования Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова; доцент кафедры социологии Российского университета дружбы народовkruhoks@yandex.ruSavinaN. E.СавинаНаталья Евгеньевнанаучный сотрудник Центра стратегии развития образованияsavina.opinio@yandex.ruLomonosov Moscow State UniversityМГУ имени М.В. ЛомоносоваRUDN UniversityРоссийский университет дружбы народовInstitute of Sociology of FCTAS RASИнститут социологии ФНИСЦ РАН30062024242VOL 24, NO2 (2024)ТОМ 24, №2 (2024)33535309072024Copyright ©; 2024, Aleshkovski I.A., Gasparishvili A.T., Narbut N.P., Krukhmaleva O.V., Savina N.E.Copyright ©; 2024, Алешковский И.А., Гаспаришвили А.Т., Нарбут Н.П., Крухмалева О.В., Савина Н.Е.2024Aleshkovski I.A., Gasparishvili A.T., Narbut N.P., Krukhmaleva O.V., Savina N.E.Алешковский И.А., Гаспаришвили А.Т., Нарбут Н.П., Крухмалева О.В., Савина Н.Е.https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0https://journals.rudn.ru/sociology/article/view/39929

The rapid entry of artificial intelligence (hereinafter AI) into all spheres of social life determines the need to consider ongoing changes and to conduct systematic sociological research. Education and science are key resources that, on the one hand, develop and improve AI technologies, but, on the other hand, fully experience the pressure of contradictions caused by new technologies. It is important for both the higher education system and society as a whole to understand how students react to new opportunities and technologies, how involved they are in the use of AI in their educational activities, and how they evaluate their experience of applying new technologies in learning. The article presents data on the Russian university students’ assessment of their personal experience of using generative AI models (neural networks) in educational activities, highlights the most popular AI functions, and evaluates students’ satisfaction with their use. The article is based on the survey of Russian university students conducted in 2023-2024 (N = 52919), which showed that, despite the current massive fascination with digital technologies and the use of neural networks, Russian students assess quite ambiguously their use in studies, and in senior years, this assessment becomes more critical and balanced (concerning the opportunities provided by AI). The survey data allows to conclude that the use of generative AI models in education requires a set of decisions on the direct regulation of its application and ethical issues, the thorough revision of the students’ forms of independent work, including final certifications and test tasks, and a search for constructive approaches to the use of AI to improve the quality of education and the work of the higher education system. Moreover, AI assigns the higher education system a task of developing students’ critical assessment of the results of interaction between a human being and a neural network, focusing on the limitations and capabilities of the generated information, and acceptable formats for its use in research and learning.

Стремительное вхождение искусственного интеллекта (далее - ИИ) во все сферы жизнедеятельности общества нуждается в фиксации происходящих изменений и системном социологическом изучении. Образование и наука - ключевые ресурсы, которые, с одной стороны, разрабатывают и совершенствуют технологии ИИ, а, с другой стороны, в полной мере испытывают на себе давление противоречий новых технологий. Для высшей школы и общества в целом важно понимать, как реагируют на новые возможности студенты, насколько они вовлечены во вхождение ИИ в их учебную деятельность, как оценивают свой опыт применения новых технологий. В статье представлены данные, показывающие, как российские студенты оценивают личный опыт использования моделей генеративного ИИ (нейросетей) в учебной деятельности, выделены наиболее востребованные функции ИИ и охарактеризована степень удовлетворенности этим взаимодействием. Статья основана на данных опроса студентов вузов России, проведенного в 2023-2024 годы (N = 52919). Опрос показал, что, несмотря на массовое увлечение цифровыми технологиями и использование нейросетей, студенты неоднозначно оценивают их применение в процессе обучения, причем к старшим курсам нарастает критическое и более взвешенное восприятие возможностей ИИ. Данные исследования позволяют сделать вывод, что использование моделей генеративного ИИ в образовательном процессе влечет за собой принятие комплекса решений по непосредственному регулированию применения этих моделей, этическим вопросам, пересмотру форм самостоятельной работы студентов, в том числе итоговых и тестовых заданий, а также диктует необходимость поиска конструктивных подходов к внедрению ИИ для повышения качества образования и совершенствования работы высшей школы. Кроме того, ИИ ставит перед высшей школой задачу формирования и развития у студентов критической оценки результатов взаимодействия человека и нейросети, понимания ограничений и возможностей генерируемой информации, а также допустимых форматов ее использования в научной и учебной работе.

artificial intelligenceneural networkdigitalizationstudentshigher educationacademic performanceplagiarismcritical thinkingassessmentискусственный интеллектнейросетьцифровизациястудентывысшее образованиеуспеваемостьплагиаткритическое мышлениеоценкаZakharova I.G., Vorobieva M.S., Boganyuk Yu.V. Soprovozhdenie individualnyh obrazovatelnyh traektoriy na osnove kontseptsii obiyasnimogo iskusstvennogo intellekta [Support of individual educational trajectories based on the concept of explicable artificial intelligence]. Obrazovanie i Nauka. 2022; 24 (1). (In Russ.).Захарова И.Г., Воробьева М.С., Боганюк Ю.В. Сопровождение индивидуальных образовательных траекторий на основе концепции объяснимого искусственного интеллекта // Образование и наука. 2022. Т. 24. № 1.Ivakhnenko E.N., Nikolsky V.S. ChatGPT v vysshem obrazovanii i nauke: ugrozy ili tsenny resurs? [ChatGPT in higher education and science: Threats or a valuable resource?]. Vysshee Obrazovanie v Rossii. 2023; 32 (4). (In Russ.).Ивахненко Е.Н., Никольский В.С. ChatGPT в высшем образовании и науке: угрозы или ценный ресурс? // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 4.Klimova T.A., Kim A.T., Ott M.A. Individualnye obrazovatelnye traektorii studentov kak uslovie kachestvennogo universitetskogo obrazovaniya [Students’ individual educational trajectories as a condition for the high-quality university education]. Universitetskoe Upravlenie: Praktika i Analiz. 2023; 27 (1). (In Russ.).Климова Т.А., Ким А.Т., Отт М.А. Индивидуальные образовательные траектории студентов как условие качественного университетского образования // Университетское управление: практика и анализ. 2023. Т. 27. № 1.Korolev P.V. Mnenie studentov i prepodavateley ob ispolzovanii iskusstvennogo intellekta (II) v obrazovanii: k chemu nam gotovitsya [Students and teachers’ perception of the use of artificial intelligence (AI) in education: What we should prepare for]. Derevoobrabotka: Tekhnologii, Oborudovanie, Menedzhment XXI veka. Moscow; 2023. (In Russ.).Королев П.В. Мнение студентов и преподавателей об использовании искусственного интеллекта (ИИ) в образовании: к чему нам готовиться // Деревообработка: технологии, оборудование, менеджмент XXI века. М., 2023.Korchak A.E., Khavenson T.E. Ponyatie “kachestvo” v vysshem obrazovanii: ot oflayn- k onlayn-formatu [Concept “quality” in higher education: From offline to online mode]. Vysshee Obrazovanie v Rossii. 2024; 33 (1). (In Russ.).Корчак А.Э., Хавенсон Т.Е. Понятие «качество» в высшем образовании: от офлайн- к онлайн-формату // Высшее образование в России. 2024. Т. 33. № 1.Lapina M.A., Tokmakova M.E., Demin D.A., Esayan G.A. Osobennosti vnedreniya iskusstvennogo intellekta v obrazovatelny protsess [Features of the introduction of artificial intelligence into the educational process]. Auditorium. 2023; 3. (In Russ.).Лапина М.А., Токмакова М.Е., Демин Д.А., Есаян Г.А. Особенности внедрения искусственного интеллекта в образовательный процесс // Auditorium. 2023. № 3.Rezaev A.V., Tregubova N.D. ChatGPT i pyat urokov dlya vysshey shkoly v period stanovleniya “iskusstvennoy sotsialnosti” [ChatGPT and five lessons for higher education in the era of “artificial sociality”]. Telescop. 2023; 1. (In Russ.).Резаев А.В., Трегубова Н.Д. ChatGPT и пять уроков для высшей школы в период становления «искусственной социальности» // Телескоп. 2023. № 1.Subbotina M.V. Iskusstvenny intellekt i vysshee obrazovanie — vragi ili soyuzniki [Artificial intelligence and higher education — enemies or allies]. RUDN Journal of Sociology. 2024; 24 (1). (In Russ.).Субботина М.В. Искусственный интеллект и высшее образование - враги или союзники // Вестник РУДН. Серия: Социология. 2024. Т. 24. № 1.Sysoev P.V. Etika i II-plagiat v akademicheskoy srede: ponimanie studentami voprosov soblyudeniya avtorskoy etiki i problemy plagiata v protsesse vzaimodeystviya s generativnym iskusstvennym intellektom [Ethics and AI-plagiarism in the academy: Students’ understanding of the author’s ethics and the problems of plagiarism in the interaction with generative artificial intelligence]. Vysshee Obrazovanie v Rossii. 2024; 33 (2). (In Russ.).Сысоев П.В. Этика и ИИ-плагиат в академической среде: понимание студентами вопросов соблюдения авторской этики и проблемы плагиата в процессе взаимодействия с генеративным искусственным интеллектом // Высшее образование в России. 2024. Т. 33. № 2.Abbas M., Jam F.A., Khan T.I. Is it harmful or helpful? Examining the causes and consequences of generative AI usage among university students. International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2024; 21 (10).Abbas M., Jam F.A., Khan T.I. Is it harmful or helpful? Examining the causes and consequences of generative AI usage among university students // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2024. Vol. 21. No. 10.Alenezi M. Digital learning and digital institution in higher education. Education Sciences. 2023; 13 (1).Alenezi M. Digital learning and digital institution in higher education // Education Sciences. 2023. Vol. 13. No. 1.Bhullar P.S., Joshi M., Chugh R. ChatGPT in higher education — a synthesis of the literature and a future research agenda. Education and Information Technologies. 2024; May.Bhullar P.S., Joshi M., Chugh R. ChatGPT in higher education - a synthesis of the literature and a future research agenda // Education and Information Technologies. 2024. May.Bahroun Z., Anane C., Ahmed V., Zacca A. Transforming education: A comprehensive review of generative artificial intelligence in educational settings through bibliometric and content analysis. Sustainability. 2023; 15.Bahroun Z., Anane C., Ahmed V., Zacca A. Transforming education: A comprehensive review of generative artificial intelligence in educational settings through bibliometric and content analysis // Sustainability. 2023. Vol. 15.Chan C.K.Y., Hu W. Students’ voices on generative AI: Perceptions, benefits, and challenges in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2023; 20 (43).Chan C.K.Y., Hu W. Students’ voices on generative AI: Perceptions, benefits, and challenges in higher education // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2023. Vol. 20. No. 43.Chaudhry I.S., Sarwary S.A.M., El Refae G.A., Chabchoub H. Time to revisit existing student’s performance evaluation approach in higher education sector in a new era of ChatGPT — a case study. Cogent Education. 2023; 10 (1).Chaudhry I.S., Sarwary S.A.M., El Refae G.A., Chabchoub H. Time to revisit existing student’s performance evaluation approach in higher education sector in a new era of ChatGPT - a case study // Cogent Education. 2023. Vol. 10. No. 1.Cotton D.R.E., Cotton P.A., Shipway J.R. Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT. Innovations in Education and Teaching International. 2024; 61 (2).Cotton D.R.E., Cotton P.A., Shipway J.R. Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT // Innovations in Education and Teaching International. 2024. Vol. 61. No. 2.Crompton H., Burke D. Artificial intelligence and higher education: The state of the field. International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2023; 20.Crompton H., Burke D. Artificial intelligence and higher education: The state of the field // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2023. Vol. 20.Lund B., Wang T., Mannuru N.R., Nie B., Shimray S., Wang Z. ChatGPT and a new academic reality: Artificial Intelligence-written research papers and the ethics of the large language models in scholarly publishing. Journal of the Association for Information Science and Technology. 2023; 74 (5).Lund B., Wang T., Mannuru N.R., Nie B., Shimray S., Wang Z. ChatGPT and a new academic reality: Artificial Intelligence-written research papers and the ethics of the large language models in scholarly publishing // Journal of the Association for Information Science and Technology. 2023. Vol. 74. No. 5.Luo J. A critical review of GenAI policies in higher education assessment: A call to reconsider the “originality” of students’ work. Assessment and Evaluation in Higher Education. 2024; February.Luo J. A critical review of GenAI policies in higher education assessment: A call to reconsider the “originality” of students’ work // Assessment and Evaluation in Higher Education. 2024. February.Nguyen A., Hong Y., Dang B., Huang X. Human-AI collaboration patterns in AI-assisted academic writing. Studies in Higher Education. 2024. https://doi.org/10.1080/03075079.202 4.2323593Nguyen A., Hong Y., Dang B., Huang X. Human-AI collaboration patterns in AI-assisted academic writing // Studies in Higher Education. 2024. https://doi.org/10.1080/03075079.20 24.2323593O’Dea X. Generative AI: Is it a paradigm shift for higher education? Studies in Higher Education. 2024. https://doi.org/https://doi.org/10.1080/03075079.2024.2332944O’Dea X. Generative AI: Is it a paradigm shift for higher education? // Studies in Higher Education. 2024. https://doi.org/https://doi.org/10.1080/03075079.2024.2332944Rahman M., Mostafizer M., Yutaka Watanobe. ChatGPT for education and research: Opportunities, threats, and strategies. Applied Sciences. 2023; 13 (9).Rahman M., Mostafizer M., Yutaka Watanobe. ChatGPT for education and research: Opportunities, threats, and strategies // Applied Sciences. 2023. Vol. 13. No. 9.Trotsuk I.V. All power to the experts? Contradictions of the information society as both depending on and devaluating expertise. Russian Sociological Review. 2021; 20 (1).Trotsuk I.V. All power to the experts? Contradictions of the information society as both depending on and devaluating expertise // Russian Sociological Review. 2021. Vol. 20. No. 1.