ВведениеУспешное выполнение стратегической задачи формирования инновационной цифровой экономики, которая должна обладать полной технологической, научной, производственной и кадровой независимостью развития России является залогом устойчивого роста экономики и обеспечения национальной безопасности государства [1].
Современное образование переживает фундаментальную трансформацию под влиянием генеративного искусственного интеллекта (ИИ). Из детских садов в школы и, далее, в вузы приходит новое поколение «рождённых цифровыми» детей, для которых ИИ – естественный когнитивный партнёр с первых шагов в жизни. Этот антропологический сдвиг ставит перед высшей школой ключевой вопрос: как обучать студентов, чья субъектность формировалась в условиях погружения в гибридную цифровую среду?
Одним из первых международных, наднациональных документов, устанавливающих, что искусственный интеллект должен быть поставлен на службу гражданам, является «Рекомендация об этических аспектах искусственного интеллекта» (ЮНЕСКО, 2022г.) [2].
В документе декларируется, что ключевые ценности человечества требуют, чтобы ИИ не дискриминировал, не вредил, а был безопасным, справедливым и устойчивым. При этом человек должен нести ответственность за конечные решения, а технологии должны быть прозрачными и объяснимыми. Государствам предписывается внедрять обязательную этическую оценку ИИ перед его использованием, защищать личные данные граждан и активно готовить население к жизни с ИИ через образование.
Однако, на деле, неизбежная цифровая трансформация образования часто сводится к техническому переоснащению образовательных организаций, оцифровкой накопленных учебных материалов, электронному учету промежуточных и финальных результатов обучения студентов. Хотя понятно, что вызов для образования, созданный появлением и широкой доступностью генеративного ИИ лежит в совсем в другой плоскости и без коренных преобразований всей системы обучения результативность цифровой трансформации вызывает определенные опасения. Данная работа, в частности, ставит целью показать, что формирование алгоритмического мышления и цифровой субъектности, закладываемые в новом поколении трансформируют методологию высшего образования, где традиционная модель трансляции знаний должна уступить место кураторству ИИ‑экосистем, когда педагог выступает навигатором в мире генеративных ИИ-технологий.
Материалы и методы. Исследователи нередко отмечают опасное отставание этических норм от стремительного развития технологий ИИ. Так А.С. Чучалин отмечает острые этические вызовы, порожденные массовой цифровизацией и биотехнологическим прогрессом (например, геномное редактирование). Ключевым ответом на вызовы по мнению А.С. Чучалина является внедрение сквозного этического образования в школах и университетах, необходимость которого ясно осознается на государственном уровне [3]. Этика не должна быть приложением к технологиям, а обязана стать их неотъемлемым регулятором, формируемым через непрерывное образование на протяжении всей жизни (от студенческой скамьи до практикующего специалиста).
В.Б. Бетелин подвергает критическому анализу сложившеюся ситуацию вокруг ИИ, определяя последний как компьютер с программой и указывает фундаментальное математическое противоречие, когда компьютер с ограниченными ресурсами оперируют бесконечномерными объектами. Попытка «загнать бесконечность в конечное» с помощью эмпирических нейросетей неизбежно порождает непредсказуемые ошибки, природа которых остаётся непостижимой. В.Б. Бетелин настаивает на чётком разграничении сфер применения ИИ, призывая внимательно отнестись к критически важным областям, таких как медицина, обороне, безопасности и пр. ИИ может выступать исключительно в роли помощника человека, и именно за человеком сохраняется право и ответственность в принятии окончательного решения [4].
Т.Н. Носкова в своих исследованиях обосновывает, что подлинные инновации в образовании возникают не от внедрения цифровых инструментов, а от смены методологии процесса обучения, то есть перестройка связи "педагог — ресурсы — студент" должна расширить свободу и ответственность последних, что превращает студента из объекта в субъекта учебной деятельности. К ключевым барьерам цифровой трансформации образования Т.Н. Носкова относит "третий цифровой разрыв", при котором de facto педагоги переносят классические образовательные подходы в новую цифровую среду, возможности которой используют лишь для частичного упрощения обучения, а не для подлинной трансформации учебного процесса [5].
И.С. Стеблецова, Л.Е. Гейтсман так же видят в цифровой трансформации пути коренной перестройки деятельности педагога, который в новых, «цифровых» условиях должен активно использовать горизонтальное взаимодействие и сотрудничество всех его участников, при этом сам обладать новым уровнем профессиональных компетенций, позволяющих осмысленно переносить традиционные методы в цифровой формат и выстраивать персонализированный процесс, ориентированный на реальные потребности обучающихся [6].
В работе И.П. Березовской, Е.М. Гашковой и В.А. Серковой осмысляется феномен «цифрового поколения» в контексте глубокого межпоколенческого разрыва, когда стремительные инновации делают опыт старшего поколения устаревшим, при этом доминирует спонтанно формирующийся опыт молодежи.
«Цифровое» поколение обучается иначе, часто используя информационно-коммуникационные каналы в качестве замены традиционным методам обучения (например, фронтальные лекции или самостоятельная работа с книгой) которые в образовательном процессе этого поколения теряют эффективность. Можно сказать, что педагогическое взаимодействие трансформируется по причине фундаментальных антропологических сдвигов, когда младшие становятся проводниками старших в технологическом мире, при этом перенося важнейшие социальные решения на возраст после тридцати лет [7].
Напротив, S. Bennett, K. Maton и L. Kervin утверждают, что нет данных, реально доказывающих специфику некоего поколения, для которого необходимы специальные образовательные методики и(или) смена всей парадигмы обучения. По-прежнему различия в успешности образования определяет неоднородность молодёжи при доступе к технологиям, различия в обладание реальными навыков и предпочтений в формах учебного процесса, которые зависят от возраста, социально-экономического статуса и других факторов [8].
А.Л. Семенов следуя Сеймуру Пейперту рассматривает конструктивизм в рамках концепции «расширенной личности» как наиболее перспективную основу для современного образования, поскольку смещение фокуса с инструментального использования технологий на партнёрское взаимодействие с генеративным ИИ реализует глубокую персонализацию и демократизацию учебного процесса, превращая ученика из пассивного получателя знаний в активного создателя собственных интеллектуальных миров. Это дает возможность педагогам сформировать адаптивную образовательную среду, где программирование становятся второй грамотностью, а обучение — процессом непрерывного осмысленного творчества в диалоге с ИИ [9].
Результаты.Появление генеративного ИИ вносит свои коррективы в процесс цифровой трансформации образования. Если всего несколько лет назад педагогическое сообщество еще обсуждало сроки и интенсивность внедрений новых информационно-коммуникационных технологий в образовательный процесс, то с появлением и широким распространением больших языковых моделей (Large Language Model, LLM) стало очевидно, что стремительной революции в обучении не избежать.
Генеративный ИИ создает экзистенциальные вызовы вузовскому и школьному образованию связанные, в первую очередь, с появлением у обучаемых спонтанного цифрового опыта, полученных неконтролируемо во внеурочное время в контакте с ИИ. Это происходит во многом благодаря обретением ИИ элементов субъектности, что позволяет ему выстраивать диалоговое, персонализированное взаимодействие с человеком, схожее с обучением с репетитором. И если педагог еще осознает, что истинная субъектность остаётся за учителем и учеником, а ИИ не является ее носителем, а лишь представляет собой инструмент в руках человека, то ученик не всегда может этот факт, что не дает ему возможности критически оценить и корректно использовать полученную от генеративного ИИ информацию.
Можно сказать, что ИИ фактически становится субъектом образовательных отношений, потому что он «способен» самостоятельно выбирать стратегию действий в рамках поставленной задачи без вмешательства человека, в диалоге ИИ может выступить инициатором, предлагать темы для обсуждения или направлять беседу. Генеративный ИИ способен изменять своё поведение в зависимости от «характера собеседника» и даже действовать для достижения цели, например, образовательной.
Высшее образование сталкивается с необходимостью концептуального пересмотра своей познавательной функции, когда трансляция знания заменяется на верификацию (критическую оценку) информации, продуцируемой генеративным ИИ. Формируется новая профессиональная роль педагога как куратора образовательной ИИ‑экосистемы, способного обеспечить эффективное и этически корректное взаимодействие обучаемых с генеративным ИИ.
Универсальный принцип современного производства «сделать — значит запрограммировать» обусловливает необходимость формирования определенного стиля алгоритмического мышления у будущих специалистов любого профиля, то есть компетенций в области программирования. Эти компетенции охватывают как навыки формализации задач для систем искусственного интеллекта (включая промпт‑инжиниринг), так и способность критически анализировать результаты, полученные с помощью ИИ.
Логическое и критическое мышление во многом базируется на сформированном алгоритмическом мышлении. В этой связи программирование и алгоритмическое мышление обретают статус новой базовой грамотности, сопоставимой по значимости с традиционной триадой «чтение, письмо, арифметика». Наиболее благоприятный возраст для формирования основ алгоритмичеcкого мышления является дошкольный период жизни ребенка. В этот момент дети еще ограничены от влияния ИИ и с успехом осваивают «вторую грамотность» [10]. Для учеников, с раннего возраста осваивающих алгоритмические основы, в будущем взаимодействие с системами ИИ носит характер не инструментального оперирования, а равноправной коммуникации.
Разработанная и внедренная авторами методическая система обучения, изначально ориентированная на формирование основ алгоритмического мышления у детей младшего возраста, продемонстрировала существенную инвариантность относительно возрастной категории обучающихся. Педагогические эксперименты, проведённые в высших учебных заведениях с участием студентов различных направлений подготовки, подтвердили, что применение данного подхода на начальном этапе обучения способствует ускоренному формированию алгоритмического мышления, что, в свою очередь, приводит к значительному повышению общей эффективности образовательного курса [11].
Заключение.Изменение образовательной парадигмы под влиянием генеративного ИИ смещает фокус с трансляции знаний на развитие субъектности в текущей жизненной реальности. Ключевыми направлениями трансформации высшего образования становятся: развитие и(или) формирование алгоритмического и критического мышления у обучаемых, переподготовка преподавателей как кураторов цифровых ИИ-экосистем, а также разработка этических норм использования ИИ для воспитания у студентов и школьников ответственной свободы творчества. Рефлексивное мышление, а не простое оперирование информацией, определяет академическую и личностную успешность в условиях стирания границ между естественным и искусственным интеллектом.
Работа выполнена в рамках темы государственного задания НИЦ «Курчатовский институт» - НИИСИ по теме № FNEF-2024-0001 (1023032100070-3-1.2.1).Литература:1. Путин поручил утвердить нацплан по внедрению ИИ в экономику и соцсферу [Электронный ресурс] // ТАСС. — 05 января 2026. — URL: https://tass.ru/ekonomika/26092661 (дата обращения: 03.02.2026).
2. ЮНЕСКО. Рекомендация об этических аспектах искусственного интеллекта [Электронный ресурс] // ЮНЕСКО. — Париж : UNESCO, 2021. — URL:
https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137. (дата обращения: 03.02.2026).
3. Чучалин, А.Г. Биоэтика в цифровом мире. Интервью с академиком Александром Чучалиным [Электронный ресурс] / Комиссия Российской Федерации по делам ЮНЕСКО. — 2025. — URL: https://unesco.ru/news/bioetika/ (дата обращения: 03.02.2026).
4. Академик РАН Владимир Бетелин: «Сегодня непонятно, как ИИ получает результат» [Электронный ресурс] // Российская академия наук. — 12 ноября 2024 — URL:
https://new.ras.ru/press-center/akademik-ran-vladimir-betelin-segodnya-neponyatno-kak-ii-poluchaet-rezultat/ (дата обращения: 03.02.2026).
5. Носкова, Т.Н. Цифровая образовательная среда: методологический аспект запуска инноваций / Т.Н. Носкова // Информатика и образование. – 2023. – Т. 38, № 6. – С. 45-51. – DOI: 10.32517/0234-0453-2023-38-6-45-51.
6. Стеблецова, И.С. Цифровая трансформация преподавателя в условиях современного образовательного процесса / И.С. Стеблецова, Л.Е. Гейтсман // Материалы международной конференции. — Новосибирск : СибУПК, 2021. — С. 38–42.
7. Березовская, И.П. «Цифровое» поколение. Перспективы феноменологической дескрипции / И.П. Березовская, Е. М. Гашкова, В. А. Серкова // Общество: философия, история, культура. — 2018. — № 12. — С. 53–58.
8. Bennett, S. The ‘Digital Natives’ Debate: A Critical Review of the Evidence /S. Bennett, K. Maton, L. Kervin //British Journal of Educational Technology. — 2008. — Vol. 39, No. 5. — P. 775–786.
9. Levin, I. Smart Learning in the 21st Century: Advancing Constructionism Across Three Digital Epochs / I. Levin, A. L. Semenov, M. Gorsky // Education Sciences. — 2025. — Vol. 15, No. 1. — P. 45.
10. Бетелин, В.Б. Основные понятия программирования в изложении для дошкольников / В. Б. Бетелин, А. Г. Кушниренко, А. Г. Леонов // Информатика и её применение. — 2020. — Т. 14, № 3. — С. 55–61.
11. Besshaposhnikov, N. Pictomir: how and why do we teach textless programming for preschoolers, first graders and students of pedagogical universities / N. Besshaposhnikov, A. Kushnirenko, A. Leonov // CEE‑SECR’17: Proceedings of the 13th Central & Eastern European Software Engineering Conference in Russia, October 2017. — No. 21. — P. 1–7.
