Сергей Александрович Румянцев — кандидат педагогических наук, доцент кафедры информационных технологий факультета информационных технологий и анализа больших данных
Sergey A. Rumyantsev — Cand. Sci. (Ped.), Assoc. Prof. of the Department of Information Technology, Faculty of Information Technology and Big Data Analysis
Moscow
Юрий Владимирович Полищук — доктор технических наук, доцент, профессор кафедры системного программирования
Москва
Yuri V. Polischuk — Dr. Sci. (Eng.), Assoc. Prof., Prof. Department of Systems Programming
Moscow
В статье обоснованы и систематизированы подходы к применению технологий искусственного интеллекта (ИИ) в высшем профессиональном образовании (ВПО) как инструмента информационно-аналитического обеспечения индивидуального обучения, коучинга, управленческой деятельности и психологического консультирования. Цель работы — представить способы использования ИИ-инструментов (генеративных моделей, интеллектуальных ассистентов, рекомендательных систем и средств интеллектуальной обработки документов) в образовательный процесс и управление вузом при сохранении ответственности человека и требований академической этики. Показано, что ключевым эффектом ИИ в ВПО является переход от «усредненного» обучения к персонализированным траекториям, поддерживаемым образовательной и предметной аналитикой, а также формирование новых практик наставничества (коучинга) на основе данных. Предложены решения (аналитические рекомендательные системы; интеллектуальные образовательные среды; системы поддержки управления) и описаны типовые сценарии: ИИ-тьютор, коучинговый сценарий, аналитический дашборд, автоматизация методической подготовки преподавателя, поддержка психологического консультирования (скрининг запросов, симуляторы диалогов). Отдельно выделены риски (галлюцинации, смещения данных) и необходимость проверки специалистом по источникам. Практическая значимость работы заключается в формировании применимых подходов внедрения ИИ в ВПО, ориентированных на повышение качества обучения и управляемости образовательных процессов. В разработке использованы: (1) теоретические методы — анализ и синтез, системный подход, сравнительный анализ, классификация, обобщение психолого-педагогического и организационно-управленческого опыта внедрения ИИ; (2) информационно-аналитические методы — контент-анализ научных публикаций и практик применения ИИ в ВПО; анализ типовых кейсов применения (генеративные ассистенты, чат-боты); (3) методологическое моделирование — проектирование методической модели использования ИИ (уровни: обучение / коучинг / управление / консультирование), описание функций, входов / выходов и ограничений (в том числе требования к данным, валидац
The article substantiates and systematizes approaches to the use of artificial intelligence (AI) technologies in higher professional education as a tool for information and analytical support of individual training, coaching, management activities and psychological counseling. The purpose of the work is to present ways to use AI tools (generative models, intelligent assistants, recommendation systems and intelligent document processing tools) in the educational process and university management while maintaining human responsibility and the requirements of academic ethics. It is shown that the key effect of AI in higher education is the transition from “average” learning to personalized trajectories supported by educational and subject analytics, as well as the formation of new mentoring (coaching) practices based on data. Solutions (analytical recommendation systems; intelligent educational environments; management support systems) are proposed and typical scenarios are described: an AI tutor, a coaching scenario, an analytical dashboard, automation of teacher training, support for psychological counseling (query screening, dialogue simulators). The risks (hallucinations, data bias) and the need for verification by a source specialist are highlighted separately. The practical significance of the work lies in the formation of applicable approaches to the introduction of AI in higher education, focused on improving the quality of education and the manageability of educational processes. The following theoretical methods were used in the development: (1) analysis and synthesis, a systematic approach, comparative analysis, classification, generalization of psychological-pedagogical, organizational and managerial experience in the implementation of AI; (2) information and analytical methods — content analysis of scientific publications and practices of AI application in higher education; analysis of typical application cases (generative assistants, chatbots); (3) methodological modeling — designing a methodological model for the use of AI (levels: training / coaching / management / consulting), description of functions, inputs/outputs and constraints (including requirements for data, validation and ethics); (4) identification of risks and measures to minimize them, verification by sources, regulations for disclosure of the use of AI, data protection. Keywords: artificial intelligence; professional education; analytics; coaching; psychological counseling; pedagogy.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.