The article explores the prospects of applying artificial intelligence (AI) technologies in the educational system. It examines the role of AI in enhancing the effectiveness of the learning process, personalizing education, and automating pedagogical activities. The main areas of AI implementation are discussed, including adaptive learning systems, learning analytics, automated assessment, virtual assistants, and AI-based educational management. The study highlights the benefits, risks, and ethical challenges associated with the introduction of intelligent technologies.

Keywords: artificial intelligence, education, digital transformation, adaptive learning, intelligent systems, personalized learning, educational technologies, automation, learning analytics.

В последние десятилетия стремительное развитие цифровых технологий оказало существенное влияние на все сферы человеческой деятельности, включая образование. Как справедливо указывает Алексеева П. М., «современная педагогика должна соответствовать новым требованиям социального развития, и педагогической практике высшей школы требуются инновационные подходы к сопровождению профессиональной деятельности преподавателя вуза, позволяющие сформировать устойчивую информационно-методическую базу. Ключевым инструментом для повышения качества образования и профессионального развития становятся инновационные модели сопровождения педагогической деятельности преподавателя высшей школы, включающие в себя новые подходы к методическому обеспечению, использованию цифровых технологий, позволяющие создавать интерактивную среду для различных видов профессиональной деятельности» [1].

Одним из наиболее значимых направлений технологической трансформации современного образования является внедрение систем искусственного интеллекта (ИИ). Под искусственным интеллектом принято понимать совокупность технологий, позволяющих машинам имитировать когнитивные функции человека, такие как восприятие, обучение, рассуждение и принятие решений. Алгоритмы машинного обучения способны анализировать огромные массивы данных о студентах — их успеваемость, поведение, интересы, мотивацию — и на основе этого формировать индивидуальные образовательные рекомендации.

В России внедрение технологий искусственного интеллекта в образовательный процесс осуществляется в рамках национального проекта «Цифровая экономика» и федерального проекта «Искусственный интеллект» [5]. Министерство просвещения и Министерство науки и высшего образования реализуют пилотные программы по цифровой трансформации школ и вузов. Среди наиболее заметных проектов — Российская электронная школа (РЭШ) [6], СберКласс, Яндекс.Учебник, а также использование адаптивных платформ в университетах (например, в НИУ ВШЭ и МГТУ им. Баумана). Так, адаптивные обучающие платформы, использующие ИИ, подстраивают сложность заданий под уровень ученика, предлагая именно тот материал, который необходим для устранения пробелов в знаниях. Подобный подход способствует не только повышению успеваемости, но и формированию устойчивой учебной мотивации [8].

На международной арене лидерами по внедрению ИИ в образование являются США, Китай, Южная Корея и Сингапур. В этих странах активно развиваются системы интеллектуальной поддержки обучения, виртуальные лаборатории и цифровые ассистенты. Китай, например, внедряет национальную платформу AI + Education, охватывающую миллионы школьников и студентов. В США компании Google, IBM и Microsoft инвестируют значительные средства в разработку образовательных приложений на базе ИИ, в том числе систем автоматической оценки письменных ответов и поддержки преподавателей.

Применение ИИ в образовательной сфере многоаспектно и охватывает различные уровни образования — от дошкольного до высшего. Среди ключевых направлений можно выделить следующие:

1. Адаптивное обучение. Системы ИИ способны анализировать успехи обучающегося и корректировать подачу материала в зависимости от его уровня знаний, что реализуется через интеллектуальные обучающие системы (Intelligent Tutoring Systems), которые действуют как виртуальные наставники. Duolingo — один из самых часто упоминаемых примеров. Платформа применяет модель под названием Birdbrain, которая подбирает задания именно под текущий уровень пользователя, с учётом сильных и слабых сторон [3]. Ещё один пример — Squirrel AI (Китай) — система адаптивного обучения, разбивающая предметный материал на тысячи «точек знаний» (knowledge points), диагностирующая пробелы учащегося и строящая персональный маршрут обучения [10].
2. Интеллектуальная аналитика данных (Learning Analytics). Алгоритмы машинного обучения применяются для обработки больших данных об учебном процессе, что позволяет выявлять закономерности в поведении студентов и прогнозировать их академические результаты. Так, в Китае платформа 17zuoye использует алгоритмы для распределения домашних заданий, анализа ошибок учащихся и автоматической оценки работы. В онлайн-курсах часто применяется отслеживание «времени бездействия», поведения в системе, кликов и отказов от задания — и на основе этих сигналов платформа может давать подсказки или напоминания. Об этом говорится в отчёте по использованию AI в образовании [4].
3. Автоматическая оценка знаний. Системы ИИ всё чаще используются для проверки письменных работ, распознавания речи и анализа смыслового содержания ответов. Так, в некоторых экзаменационных и тестовых системах США используются алгоритмы для выявления мошенничества (cheating) во время удалённых тестов — анализ видео, поведения, сетевого трафика и т. д. Платформы обучения собирают большие массивы данных о поведении учащихся (время на задания, количество ошибок, последовательность прохождения), и на базе этого строят прогнозы — например, вероятность отчисления или слабой успеваемости, чтобы вовремя вмешаться [11].
4. Виртуальные ассистенты и чат-боты. Они помогают учащимся в навигации по учебным курсам, предоставляют справочную информацию и даже проводят консультации. Примером являются образовательные чат-боты на основе языковых моделей вроде ChatGPT, Bing Copilot, Google Gemini, HIVA (Holographic Intellectual Voice Assistant) и др. [9].
5. Искусственный интеллект в управлении образованием. ИИ помогает администрациям школ и вузов принимать управленческие решения на основе анализа данных, связанных с посещаемостью, качеством преподавания, успеваемостью и удовлетворённостью студентов. Так, в России Министерством просвещения объявлено, что к 2030 году модули с искусственным интеллектом будут добавлены во все уровни образовательного процесса, независимо от направления [7].

К числу основных преимуществ использования искусственного интеллекта в образовательной сфере можно отнести:

1. Персонализацию обучения. ИИ позволяет строить индивидуальные траектории обучения, что повышает эффективность усвоения знаний.
2. Доступность и гибкость образования. Онлайн-платформы на базе ИИ обеспечивают возможность учиться в любое время и из любого места.
3. Повышение эффективности педагогической деятельности. Автоматизация рутинных процессов высвобождает ресурсы преподавателей для более глубокого взаимодействия с обучающимися.
4. Повышение качества образовательных решений. Аналитика данных позволяет выявлять слабые места в образовательных программах и корректировать их.
5. Развитие цифровых компетенций. Работа с ИИ способствует формированию у студентов навыков, необходимых для жизни в условиях цифровой экономики.

Перспективы внедрения ИИ в образование связаны с созданием гибридных моделей обучения, в которых сочетаются традиционные формы и цифровые технологии. Согласно прогнозам ЮНЕСКО и OECD, в ближайшие 10–15 лет использование ИИ в образовании станет нормой, а не исключением. При этом ключевой задачей останется сохранение роли педагога как наставника и координатора образовательного процесса, а не его замена искусственными системами.

При этом, несмотря на очевидные преимущества, широкое внедрение ИИ в образование сопровождается рядом сложностей. Среди них:

1. Этические и правовые аспекты. Использование персональных данных учащихся требует строгого соблюдения принципов конфиденциальности и защиты информации.
2. Неравенство доступа к технологиям. Не все образовательные учреждения имеют достаточные технические и финансовые ресурсы для внедрения ИИ.
3. Зависимость от технологий. Чрезмерная автоматизация может привести к снижению критического мышления и мотивации у обучающихся.
4. Качество алгоритмов и возможная предвзятость данных. Результаты работы ИИ напрямую зависят от данных, на которых он обучается; следовательно, ошибки и искажения могут привести к несправедливым оценкам или неверным рекомендациям.
5. Проблема подготовки кадров. Большинство педагогов не обладают достаточной цифровой грамотностью и нуждаются в специальном обучении для работы с ИИ-системами. Как верно указывает Алексеева П. М., «сегодня от преподавателей требуется уверенная работа с ресурсами и технологиями ПК и Интернета, взаимодействие со студентами чрез социальные сети и мессенджеры. Современное преподавание невозможно представить в отрыве от компьютера и интернета» [2].

Таким образом, искусственный интеллект становится неотъемлемой частью современного образования, открывая новые возможности для повышения его качества, доступности и эффективности. Технологии ИИ способны не только облегчить работу преподавателя, но и трансформировать саму структуру образовательного процесса, делая его более гибким, адаптивным и ориентированным на личность обучающегося. Однако для успешного внедрения ИИ требуется комплексный подход, включающий разработку нормативно-правовой базы, подготовку педагогических кадров, обеспечение технической инфраструктуры и решение этических вопросов.

Литература:

1. Алексеева, П. М. Инновационные модели сопровождения педагогической деятельности преподавателя высшей школы / П. М. Алексеева // Образование будущего и будущее образования — ICMED'2025: Программа и тезисы докладов Международной конференции по развитию современного образования, Москва, 24–27 марта 2025 года. — Москва: Региональная общественная организация «Научно-техническая ассоциация «Актуальные проблемы фундаментальных наук», 2025. — С. 73.
2. Алексеева, П. М. Тенденции развития преподавательской деятельности в современном вузе / П. М. Алексеева // Закон. Право. Государство. — 2021. — № 1(29). — С. 40–42.
3. Как Duolingo использует ИИ для ускорения создания уроков [Электронный ресурс] // Режим доступа: https://blog.duolingo.com/large-language-model-duolingo-lessons/ (дата обращения: 02.10.2025).
4. Каким будет класс в будущем? Опыт Китая в использовании ИИ в образовании [Электронный ресурс] // Режим доступа: https://www.nesta.org.uk/report/the-future-of-the-classroom/ai-applications-chinese-education/ (дата обращения: 03.10.2025).
5. Паспорт федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» (приложение N 3 к протоколу президиума Правительственной комиссии по цифровому развитию, использованию информационных технологий для улучшения качества жизни и условий ведения предпринимательской деятельности от 27.08.2020 № 17) https://spa.msu.ru/wp-content/uploads/5–1.pdf
6. Российская электронная школа [Электронный ресурс] // Режим доступа: https://resh.edu.ru/ (дата обращения: 01.10.2025).
7. Россия создаёт школьный искусственный интеллект: как изменится привычное обучение [Электронный ресурс] // Режим доступа: https://www.ecosever.ru/news/57584.html (дата обращения: 02.10.2025).
8. Шиндорикова Н. Д. Адаптивные обучающие системы на основе ИИ: персонализация обучения иностранному языку и повышение вовлеченности студентов // Вестник науки. — 2025. — № 8 (89). — С. 200–206.
9. HIVA: Holographic Intellectual Voice Assistant [Электронный ресурс] // Режим доступа: https://arxiv.org/abs/2307.05501 (дата обращения: 01.10.2025).
10. The Future of the Classroom? China’s experience of AI in education [Электронный ресурс] // Режим доступа: https://www.nesta.org.uk/report/the-future-of-the-classroom/ai-applications-chinese-education (дата обращения: 01.10.2025).
11. 10 examples of how artificial intelligence is improving education [Электронный ресурс] // Режим доступа: https://interestingengineering.com/lists/examples-how-artificial-intelligence-improving-education (дата обращения: 01.10.2025).