Введение. Интеграция генеративных моделей ИИ (ChatGPT, DeepSeek, GigaChat) в образовательный процесс стала главным технологическим макротрендом [5] и одним из значимых факторов трансформации традиционных педагогических практик. В мировом научном дискурсе проблема активно обсуждается в контексте когнитивного замещения с 2019 года [3, 4]. Д.И. Земцов и И.А. Груздев отмечают, что сегодня мы наблюдаем переходную фазу институционализации ИИ-грамотности, для которой характерно отсутствие устоявшихся норм и правил взаимодействия человека с генеративными моделями [8]. Е.Н. Ивахненко и В.С. Никольский подчеркивают, что ключевой проблемой становится не столько само наличие технологии, сколько динамическая диспропорция между скоростью технологических изменений и адаптивными возможностями образовательной системы [9, 13]. Проблема «динамической диспропорции» находит подтверждение и в работах практиков стратегического консалтинга. Так, С. Смирнов (2025) в своем авторском исследовании (не прошло рецензирование, препринт) [15] предлагает количественный показатель «Коэффициент Отставания», фиксирующий критические значения для российской системы образования. Исследование ВЦИОМ [10] показало, что 46% родителей не одобряют использование ИИ в учебных целях. Особую значимость исследование данного феномена приобретает в системе СПО, которая, с одной стороны, ориентирована на подготовку квалифицированных кадров для реального сектора экономики, а с другой обладает меньшей академической инерцией по сравнению с высшей школой. Эксперименты, проведенные в Московском техникуме креативных индустрий им. Л.Б. Красина, уже подтвердили, что использование ИИ-платформ позволяет повысить успеваемость студентов более чем на 20% [6]. Однако за этими количественными показателями скрываются качественно различные стратегии взаимодействия с технологией, часть из которых способствует когнитивному развитию, а часть напротив, ведет к его замещению.

Цель исследования. На основе эмпирических данных выявить и концептуализировать позитивные и негативные практики использования ИИ студентами СПО, а также предложить педагогические подходы, позволяющие использовать развивающий потенциал технологии и минимизировать риски.

Методология и методы исследования
Исследование проводилось в 2025 году и носило смешанный характер. Дизайн включал два этапа:
1.      Количественное анкетирование для картирования практик использования ИИ и общего восприятия его влияния.
2.      Качественный контент-анализ развернутых ответов респондентов для выявления латентных смысловых структур и глубинных установок. Процедура анализа заключалась в индуктивном этапе, в ходе которого на основе первичного, «сырого» анализа части ответов были выделены эмпирические категории (паттерны) и дедуктивном этапе, в котором категории были использованы для кодирования всей совокупности ответов.

Выборка. В опросе приняли участие студенты 1-4 курсов пяти организаций СПО Алтайского края, отобранных для обеспечения репрезентативности по профилям подготовки (технический, педагогический, аграрный, сфера услуг). Общий объем выборки составил 1800 человек. Распределение респондентов по курсам: 1-й курс - 37,1%, 2-й курс - 33,4%, 3-й курс - 18,5%, 4-й курс - 11,0%, что примерно соответствует естественному сокращению контингента от младших к старшим курсам. Использованный дизайн выборки не гарантирует строгой репрезентативности для всей генеральной совокупности студентов СПО Алтайского края, однако позволяет выявить широкий спектр практик взаимодействия с ИИ и описать их содержательные характеристики. Анкетирование проводилось онлайн с гарантией анонимности, что позволило нивелировать эффект социальной желательности.

Инструментарий. Авторская анкета включала 30 вопросов, сгруппированных в шесть тематических блоков. Для выявления глубинных эффектов (блоки 5 и 6) респондентам предлагались вопросы открытого типа, такие как: «Представьте, что ИИ дал вам развернутый, уверенно сформулированный, но неверный ответ. Насколько вам сейчас стало ПРОЩЕ или СЛОЖНЕЕ, чем раньше, обнаружить эту ошибку?» и «Идея или текст, сгенерированные ИИ по вашему запросу, но затем вами глубоко переработанные, насколько вы ощущаете их СВОИМИ?». Вопросы открытого типа подвергались многоступенчатой фильтрации для удаления нерелевантных ответов. В зависимости от вопроса было удалено от 50 до 80% неинформативных ответов, что обеспечило чистоту качественного анализа, целью которого было выявление глубинных смысловых структур, которые невозможно обнаружить в шаблонных ответах. Высокий процент отсева по открытым вопросам связан с неспособностью или нежеланием части респондентов давать развернутые суждения. Это ограничивает наши выводы о распространенности тех или иных глубинных установок, но позволяет с высокой достоверностью описать сами установки, присущие рефлексирующей части студентов. Количественные данные отсеву не подвергались.

Теоретическая рамка исследования. Для интерпретации полученных данных мы опирались на концепцию «цифрового кентавра» - симбиотического союза человека и машины, в котором когнитивные способности усиливаются за счет технологий, но критическое мышление и авторство сохраняются за человеком. Эта метафора, восходящая к идеям гибридного интеллекта [8], позволяет различать продуктивные и непродуктивные формы взаимодействия с ИИ. Ключевая идея гибридного интеллекта заключается в распределении когнитивных задач, где рутинные операции делегируются машине, а смыслообразование остается за человеком [1]. Важным ориентиром также стали результаты эксперимента Школы управления СКОЛКОВО и ТюмГУ по внедрению ИИ-преподавателя Роберта, которые показали, что ключевым фактором успешности обучения становится не столько доступ к информации, сколько способность формулировать точные вопросы и критически оценивать полученные ответы [11, 12]. С позиций теории деятельности (А.Н. Леонтьев), использование ИИ как «отправной точки» может быть интерпретировано как трансформация ИИ в средство деятельности, что позволяет студенту сохранить мотив и цель самостоятельной работы. Напротив, использование ИИ как «конечного пункта» ведет к редукции деятельности: цель (получить знание) подменяется операцией (скопировать текст), а мотив утрачивается. Выявленные нами негативные практики («эффект костыля») эмпирически иллюстрируют эту теоретическую модель.

Результаты исследования: концептуализация практик
1. Масштаб феномена. Анализ подтвердил массовость проникновения технологии: 85% респондентов активно взаимодействуют с ИИ-инструментами различной модальности, 75% обращаются к ним регулярно, более 50% используют большие языковые модели (LLM) как универсальный инструмент обучения. Эти данные коррелируют с общероссийскими тенденциями, фиксируемыми в исследованиях НИУ ВШЭ [8].
2. Позитивные практики взаимодействия с ИИ. Контент-анализ позволил выделить следующие продуктивные стратегии использования ИИ студентами:
2.1. ИИ как средство преодоления когнитивного тупика. Значительная часть студентов использует ИИ в ситуации, когда они не знают, с чего начать выполнение задачи. В этом случае технология выполняет функцию «внешнего стимула», запускающего мыслительный процесс. Как отмечают студенты в открытых ответах, «когда видишь сгенерированный текст, легче понять, что добавлять и как переделывать». Данная практика согласуется с наблюдениями Земцова и Груздева, которые фиксируют использование ИИ для преодоления «синдрома белого листа» [8]. С теоретической точки зрения, описанный феномен может быть интерпретирован через концепцию «граничных объектов» [7]. В данном случае сгенерированный ИИ текст выступает динамическим граничным объектом, который медиирует переход студента от состояния когнитивного тупика («не знаю, с чего начать») к запуску самостоятельной мыслительной деятельности. Как отмечают А.А. Веряев и Е.В. Дудышева, граничные объекты способствуют преодолению трудностей при переходе границ через новые знания и развитие, выступая своего рода «переходным звеном» между различными уровнями понимания [7]. ИИ в этой роли выполняет функцию не поставщика готового решения, а средства, позволяющего студенту «сдвинуться с места» и войти в зону ближайшего развития.
2.2. ИИ как «терпеливый репетитор». Ключевым преимуществом технологии студенты называют способность ИИ бесконечно и безоценочно объяснять сложное простыми словами. 74% респондентов воспринимают ИИ именно как помощника, ассистента или репетитора. Эта практика актуальна для студентов СПО, сталкивающихся с дефицитом индивидуального внимания со стороны преподавателей. Важно подчеркнуть, что «терпеливость» и «безоценочность» ИИ как репетитора имеют не только дидактическое, но и психологическое измерение. Исследования взаимодействия с коллаборативными роботами показывают, что гибридные образовательные среды, включающие нечеловеческих агентов, способствуют снижению тревожности и повышению эмоциональной вовлеченности учащихся [2]. Наши данные о студентах СПО, использующих ИИ как «терпеливого репетитора», обнаруживают тот же психологический механизм: технология, лишенная человеческой оценочности, создает условия для свободного познавательного поиска, что особенно актуально для обучающихся, которые могли столкнуться с негативным опытом в традиционном образовательном взаимодействии.
2.3. ИИ как инструмент структурирования и «кросс-доменного» соединения идей. Студенты ценят способность ИИ выстроить логику ответа, предложить план, структуру, а также связать знания из разных областей. Согласно концепции Dellermann [1], гибридный интеллект предполагает распределение когнитивных задач. Выявленная нами практика структурирования является примером такого распределения, где рутинная систематизация делегируется ИИ.
2.4. ИИ как когнитивный партнер для рефлексивного анализа. Среди респондентов, предоставивших развернутые суждения (n=360-900 в зависимости от вопроса) пригодные для качественного анализа, 29% продемонстрировали стратегию использования ИИ рефлексивно, как оппонента для проверки собственных идей, 60% из этой группы отметили, что целенаправленный анализ ошибок, допущенных ИИ, дает им более глубокое понимание дисциплины. Это согласуется с выводами эксперимента СКОЛКОВО о том, что «продуктивное недоверие к ИИ» становится важнейшим образовательным механизмом [11, 12].
2.5. ИИ как инструмент эмоциональной регуляции. Заслуживающим внимания результатом стало выявление «терапевтической» функции ИИ. Студенты используют диалоги с нейросетями для снижения тревожности перед сложными задачами, структурирования «информационного хаоса» и получения безоценочной поддержки. (цитаты: «Просто поговорить по душам»; «Успокой меня, мне нужна поддержка»; «Прошу ИИ представить, что он мой хороший друг, и оказать моральную поддержку»). Ключевыми преимуществами выступают доступность 24/7 и отсутствие осуждения. Эта практика, хотя и не является учебной в строгом смысле, создает психологическую основу для продуктивной познавательной деятельности.
Проверка значимости различий между курсами обучения с использованием критерия χ² показала, что восприятие ИИ как средства преодоления когнитивного тупика (в терминологии граничных объектов, п. 2.1) статистически значимо чаще встречается у студентов первых и вторых курсов, в то время как студенты старших курсов больше используют ИИ как когнитивного партнера для рефлексивного анализа (пункт 2.4). В остальных практиках взаимодействия с ИИ статистически значимых различий между профилями подготовки и курсами не обнаружено, что позволяет рассматривать выявленные практики как универсальные для данной выборки студентов.

3. Негативные тенденции и риски. Наряду с позитивными стратегиями исследование выявило ряд деструктивных паттернов:
3.1. Эффект «интеллектуального костыля». Около 10% опрошенных демонстрируют модели пассивного потребления контента, когда готовые ответы ИИ полностью замещают самостоятельное мышление. Студенты отмечают: «иногда лень думать, проще спросить у ИИ». Как показал эксперимент СКОЛКОВО, при отсутствии сформированной эпистемологической субъектности студенты испытывают растерянность, когда привычная структура диалога с экспертом заменяется взаимодействием с «безэмоциональной машиной» [11, 12]. Выяснение детальных причин пассивного потребления контента в каждом конкретном случае требует отдельного рассмотрения.
3.2. Размывание авторства и академической ответственности. 55% студентов используют ИИ без активного информирования преподавателя, 17% скрывают факт использования. При этом 65% считают результат работы с ИИ после переработки «своим». Это ставит вопрос о необходимости выработки прозрачных правил авторства и цитирования ИИ.
3.3. Атрофия любознательности и «когнитивная лень». Респонденты констатируют, что наличие мгновенного доступа к знаниям снижает внутреннюю мотивацию к поиску. «Раньше я полез бы в учебник, а теперь просто спрашиваю и все», - типичное суждение, отражающее этот риск.
3.4. Поверхностное понимание при использовании ИИ для «быстрого ответа». Более 50% студентов, не имеющих глубокого опыта работы с предметом, используют ИИ как инструмент для получения готовых решений, минуя этап осмысления. Это формирует иллюзию понимания при реальном отсутствии знаний. Масштаб этой проблемы подтверждается данными, приведенными в сообщении РИА Новости со ссылкой на исполнительного директора компании «Антиплагиат» [16].

Обсуждение: позитивные и негативные стратегии
Проведенный анализ субъективных суждений студентов позволяет утверждать, что ключевой детерминантой продуктивности использования ИИ выступает не сама технология, а характер взаимодействия с ней. Студенты, использующие ИИ как «отправную точку» (50%), демонстрируют качественно иные образовательные стратегии по сравнению с теми, кто воспринимает его как «конечный пункт» (10%). Это согласуется с тезисом исследователей РАНХиГС о том, что эффективность взаимодействия с ИИ зависит от умения задавать точные вопросы и распознавать когнитивные ловушки [14].

В общественном дискурсе нередко доминирует представление о студентах как о наивных пользователях, некритично заимствующих готовые решения. Однако наши данные ставят под сомнение эту упрощенную модель. Тот факт, что 74% респондентов воспринимают ИИ как помощника, а 60% респондентов из группы, давших развернутые ответы, отмечают, что анализ ошибок ИИ способствует более глубокому пониманию. Выявленная доля «пассивных потребителей» (10%) сопоставима с данными исследований академической честности, фиксирующих 10-15% студентов, склонных к плагиату (по данным РИА Новости [16]). Это позволяет предположить, что «эффект костыля» может быть не столько следствием технологии, сколько проявлением устойчивых индивидуальных стратегий. Сказанное позволяет использовать и другой метафорический взгляд на амбивалентный характер информационных технологий как «усиления» интеллектуальных возможностей человека, так и «протезирования» определенных видов деятельности.

Особого внимания заслуживает обнаруженная «терапевтическая» функция ИИ (п. 2.5). В доступной литературе этот аспект практически не обсуждается. Мы полагаем, что это может быть связано как с фокусом большинства исследований на академических эффектах, так и со спецификой выборки: студенты СПО, часто сталкивающиеся с дефицитом индивидуального внимания, могут использовать ИИ как компенсаторный ресурс. Данная гипотеза требует дальнейшей проверки.

Интересно, что объективные данные эксперимента, проведенного в Московском техникуме креативных индустрий им. Л.Б. Красина [6]. (внедрение ИИ-платформ в учебный повысило успеваемость более чем на 20%) и субъективные оценки наших респондентов (65% отметили улучшение результатов) указывают в одном направлении, хотя и получены разными методами. Это позволяет предположить наличие позитивного эффекта, который требует дальнейшего изучения с помощью унифицированных критериев.

Эксперимент Президентской академии с диалоговыми тренажерами показал, что при правильной организации взаимодействия студенты экспериментальной группы продемонстрировали на 70% лучшие результаты [14]. Это подтверждает наш основной тезис: позитивные практики могут быть сознательно сформированы через педагогические сценарии.

Полученные в нашем исследовании данные о масштабе использования ИИ студентами СПО (85%) вступают в противоречие с результатами общероссийского опроса ВЦИОМ, проведенного в 2025 году [10]. Согласно этим данным, лишь 10% родителей фиксируют факт использования ИИ своими детьми-школьниками в учебных целях. Этот разрыв (85% против 10%) можно интерпретировать как свидетельство существенного лага родительского и, предположительно, педагогического восприятия реальной степени интеграции ИИ в повседневные учебные практики. Студенты осваивают технологию значительно быстрее, чем это замечают и осознают педагоги.
Необходимо учитывать, что полученные данные могут быть подвержены эффекту социальной желательности. Это требует осторожности в интерпретации и подчеркивает необходимость триангуляции с объективными методами в будущих исследованиях.

Важным результатом является отсутствие статистически значимых различий в практиках использования ИИ между студентами разных профилей подготовки (технического, педагогического, аграрного). Это может свидетельствовать об универсальном характере проникновения технологии, нивелирующем профессиональную специфику на начальных этапах взаимодействия. Однако не исключено, что инструментарий оказался недостаточно чувствительным для улавливания профессионально-специфичных нюансов, что требует разработки более тонких методик.

Ограничения исследования. Наши выводы основаны на субъективных суждениях и ограничены рамками выборки (студенты СПО Алтайского края). Высокий процент отсева по открытым вопросам означает, что описанные глубинные установки характеризуют прежде всего рефлексирующую часть студентов. Использованные вопросы открытого типа измеряют субъективные представления студентов, а не объективные когнитивные способности, что требует осторожности в интерпретации.
Педагогические рекомендации
На основе выявленных позитивных практик и негативных тенденций можно сформулировать следующие рекомендации для педагогов системы СПО:
1. Обучение культуре взаимодействия с ИИ как образовательная задача. Необходимо целенаправленно формировать у студентов навыки точного формулирования запросов (промпт-инжиниринг), критической оценки полученных ответов, верификации информации по первоисточникам, рефлексии собственных когнитивных стратегий. Как показал эксперимент СКОЛКОВО, именно эти навыки становятся ключевыми компетенциями в эпоху ИИ.
2. Использование ошибок ИИ как дидактического ресурса. Поскольку 60% студентов, давших развернутые ответы отмечают, что анализ ошибок ИИ углубляет понимание предмета, целесообразно включать в учебные задания специальные упражнения на поиск и исправление неточностей в сгенерированных текстах. Это превращает ИИ из источника готовых ответов в объект аналитической деятельности.
3. Интеграция ИИ в учебный процесс через задания, предполагающие его использование. Вместо запретов, которые, как показывает практика, малоэффективны, следует разрабатывать задания, где использование ИИ является обязательным этапом, но с последующей аналитической работой. Например: «Сгенерируйте три варианта решения проблемы с помощью ИИ, проведите их сравнительный анализ и предложите собственный вариант».
4. Смещение акцента с оценки результата на оценку процесса и рефлексии. Традиционные методы проверки знаний теряют эффективность в условиях доступности ИИ. Целесообразно переходить к формам оценивания, фиксирующим не столько конечный продукт, сколько ход мышления студента: портфолио, рефлексивные эссе, защита проектов с обязательным комментарием использованных источников.
5. Разработка и внедрение локальных нормативных актов, регламентирующих использование ИИ. Необходимо определить правила цитирования ИИ, границы допустимого использования и санкции за нарушения. Как отмечают Земцов и Груздев, создание прозрачных правил авторства и оценивания - необходимое условие честного и эффективного партнерства человека с ИИ.
6. Использование потенциала ИИ для эмоциональной поддержки студентов. Выявленная «терапевтическая» функция ИИ предположительно может быть осознанно использована педагогами. Рекомендуется на начальных этапах изучения сложных тем предлагать студентам использовать ИИ для структурирования материала и снижения тревожности, с последующим обсуждением полученных структур в группе. Важно при этом сохранять баланс между технологической поддержкой и живым человеческим общением.

Выводы
Проведенное исследование подтверждает, что ИИ массово и необратимо интегрировался в образовательные практики студентов СПО, формируя как позитивные стратегии когнитивного развития, так и риски замещения самостоятельного мышления. Ключевым фактором, определяющим вектор влияния технологии на когнитивную деятельность студентов, можно считать стратегию взаимодействия: является ли ИИ «отправной точкой» для самостоятельной работы или «конечным пунктом», заменяющим собственные усилия студента.

Выявленные позитивные практики (ИИ как средство преодоления тупика, терпеливый репетитор, когнитивный партнер, инструмент эмоциональной регуляции) могут и должны быть педагогически усилены и институционализированы. Негативные тенденции (эффект «костыля», пассивное потребление, размывание авторства) требуют не запретительных, а адаптивных стратегий, направленных на формирование ИИ-грамотности как новой метакомпетенции.

Полученные результаты согласуются с данными ведущих исследовательских центров [11, 12, 14] и вносят вклад в развитие цифровой дидактики применительно к системе среднего профессионального образования. Дальнейшие исследования могут быть направлены на разработку и апробацию конкретных методик обучения взаимодействию с ИИ, а также в лонгитюдном изучении когнитивных эффектов использования технологии.

Литература
1. Dellermann, D. Hybrid Intelligence / D. Dellermann, P. A. Ebel, M. Söllner, J. M. Leimeister // Business & Information Systems Engineering. - 2019. - Vol. 61. - P. 637-643. - DOI 10.1007/s12599-019-00595-2.
2. Dudysheva, E. V., Vakalova, V. A., & Veryaev, A. A. (2025). Educational Practice of Interaction with Collaborative Robots in Hybrid Robotic Environments on the Boundary Objects Concept. In 2025 5th International Conference on Technology Enhanced Learning in Higher Education (TELE) (pp. 54-59). Lipetsk, Russian Federation: IEEE. doi: 10.1109/TELE66816.2025.11212093.
3. Holmes, W. Artificial Intelligence in Education : Promises and Implications for Teaching and Learning / W. Holmes, M. Bialik, C. Fadel. - Boston : The Center for Curriculum Redesign, 2019. - 228 p. - ISBN 978-1-794-29370-0.
4. Selwyn, N. Should Robots Replace Teachers? : AI and the Future of Education / N. Selwyn. - Cambridge : Polity Press, 2019. - 160 p. - ISBN 978-1-509-52896-7.
5. Багдасарьян, Н. Г. Искусственный интеллект и познавательная парадигма: риски деструкции "Cōgitō ergō sum"- «Я мыслю, следовательно, я есмь» / Н. Г. Багдасарьян, М. П. Король // Гуманитарный вестник. - 2025. - № 2(112). - EDN WZPUPG.
6. В московском техникуме подвели итоги использования ИИ в учебе // Национальные проекты РФ: [сайт]. - 2025. - URL: https://xn--80aapampemcchfmo7a3c9ehj.xn--p1ai/news/v-moskovskom-tekhnikume-podveli-itogi-ispolzovaniya-ii-v-uchebe/ (дата обращения: 14.02.2026).
7. Веряев, А. А. Граничные объекты как фактор медиации и переноса смыслов образовательных хронотопов в социально-экологическом воспитании / А. А. Веряев, Е. В. Дудышева // Преподаватель XXI век. - 2025. - № 4, ч. 1. - С. 46-61. - DOI 10.31862/2073-9613-2025-4-46-61.
8. Земцов, Д. И. «Цифровой кентавр»: совместное обучение человека и ИИ в университете / Д. И. Земцов, И. А. Груздев // Высшее образование в России. - 2025. - Т. 34, № 10. - С. 58-72. - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovoy-kentavr-sovmestnoe-obuchenie-cheloveka-i-ii-v-universitete (дата обращения: 14.02.2026).
9. Ивахненко, Е. Н. ChatGPT в высшем образовании и науке: угроза или ценный ресурс? / Е. Н. Ивахненко, В. С. Никольский // Высшее образование в России. - 2023. - Т. 32, № 4. - С. 9-22. - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/chatgpt-v-vysshem-obrazovanii-i-nauke-ugroza-ili-tsennyy-resurs (дата обращения: 14.02.2026).
10. Искусственный интеллект в школе: добро или зло? // ВЦИОМ: [сайт]. - 2025. - 31 марта. - URL: https://wciom.ru/analytical-reviews/analiticheskii-obzor/iskusstvennyi-intellekt-v-shkole-dobro-ili-zlo (дата обращения: 14.02.2026).
11. Как Школа СКОЛКОВО внедряла ИИ-преподавателя: 5 системных выводов // Школа управления СКОЛКОВО: [сайт]. - 2025. - URL: https://www.skolkovo.ru/card/kak-shkola-skolkovo-vnedryala-ii-prepodavatelya-5-sistemnyh-vyvodov/ (дата обращения: 14.02.2026).
12. Мишина, В. Зачет автомата: как студенты освоили курс с помощью ИИ-профессора / В. Мишина // Известия: [сайт]. - 2025. - 4 июля. - URL: https://iz.ru/1915103/valeriia-mishina/zachet-avtomata-kak-studenty-osvoili-kurs-s-pomoshchiu-ii-professora (дата обращения: 14.02.2026).
13. Никольский, В. С. Коммуникативный искусственный интеллект: концептуализация новой реальности в образовании / В. С. Никольский // Высшее образование в России. - 2025. - Т. 34, № 6. - С. 152-168. - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kommunikativnyy-iskusstvennyy-intellekt-kontseptualizatsiya-novoy-realnosti-v-obrazovanii (дата обращения: 14.02.2026).
14. Президентская академия впервые внедрила диалоговые тренажеры на основе генеративного ИИ // РАНХиГС: [сайт]. - 2025. - 4 сент. - URL: http://crim.gosnadzor.ru/news/67/18152/ (дата обращения: 14.02.2026).
15. Смирнов, С. Трансформация образования в эпоху искусственного интеллекта: вызовы, перспективы и новые компетенции : препринт / С. Смирнов. - Москва, 2025. - URL: https://sergiosmirnov.ru/wp-content/uploads/2025/07/EDU-AI-Transformation-preprint.pdf (дата обращения: 14.02.2026).
16. Стало известно, как часто студенты применяют ИИ в своих работах // РИА Новости : [сайт]. - 2026. - 29 янв. - URL: https://ria.ru/20260129/ii-2070893133.html (дата обращения: 14.02.2026).