Кучин М.Д. Влияние искусственного интеллекта на образовательный процесс в высших учебных заведениях

Научная статья
УДК 004.8:378.1
https://doi.org/10.24158/spp.2026.2.10
 
Влияние искусственного интеллекта
на образовательный процесс в высших учебных заведениях
 
Михаил Дмитриевич Кучин
Университет ИТМО, Санкт-Петербург, Россия,
mail@kuchin.md, https://orcid.org/0009-0008-6026-5883
 
Аннотация. Статья посвящена трансформации высшего образования в реалиях повсеместной распространенности использования генеративного искусственного интеллекта и больших языковых моделей. Объект исследования – образовательный процесс в современной цифровой среде; цель – поиск способов его адаптации к появлению искусственного интеллекта. На основе анализа эмпирических исследований и локальных опросов выявлены ключевые причины роста популярности цифровых инструментов с использованием возможностей искусственного интеллекта, их преимущества и системные риски, включающие снижение когнитивной вовлеченности и проблемы академической недобросовестности. Показано, что традиционная модель «знания – умения – навыки» требует пересмотра. В качестве результатов предложены направления адаптации: формирование компетенций работы с LLM, разработка политики использования искусственного интеллекта, трансформация оценивания и усиление практик самостоятельного обучения. Сделан вывод об острой необходимости интеграции искусственного интеллекта как структурного элемента современной образовательной среды.
Ключевые слова: педагогика высшего образования, цифровая трансформация образования, генеративный искусственный интеллект, большие языковые модели, образовательный процесс, адаптация образовательной среды, академическая недобросовестность, оценивание результатов обучения
Финансирование: инициативная работа.
Для цитирования: Кучин М.Д. Влияние искусственного интеллекта на образовательный процесс в высших учебных заведениях // Общество: социология, психология, педагогика. 2026. № 2. С. 75–80. https://doi.org/10.24158/spp.2026.2.10.
 
Original article
 
The Impact of Artificial Intelligence
on the Educational Process in Higher Education Institutions
 
Mikhail D. Kuchin
ITMO University, Saint Petersburg, Russia,
mail@kuchin.md, https://orcid.org/0009-0008-6026-5883
 
Abstract. The article examines the transformation of higher education in the context of the widespread use of generative artificial intelligence and large language models. The object of the study is the educational process in a modern digital environment; the aim is to identify ways to adapt it to the emergence of AI in students’ everyday lives. Based on an analysis of empirical studies and local surveys, the paper identifies key drivers of AI adoption, its advantages, and systemic risks, including reduced cognitive engagement and issues of academic dishonesty. It is shown that the traditional knowledge – skills – competencies model requires reconsideration. The study proposes adaptation measures, including the development of LLM-related competencies, the implementation of AI usage policies, the redesign of assessment practices, and the strengthening of self-directed learning. The article concludes that the integration of AI as a structural element of the contemporary educational environment is urgently needed.
Keywords: higher education pedagogy, digital transformation of education, generative artificial intelligence, large language models, educational process, adaptation of the educational environment, academic dishonesty, learning assessment
Funding: Independent work.
For citation: Kuchin, M.D. (2026) The Impact of Artificial Intelligence on the Educational Process in Higher Education Institutions. Society: Sociology, Psychology, Pedagogics. (2), 75–80. Available from: doi:10.24158/spp.2026.2.10 (In Russian).

© Кучин М.Д., 2026

Список источников:
 
Кырма В.В., Орлова Е.О., Розмаинский И.В. Эмпирический анализ читинга среди студентов разных университетов // Журнал институциональных исследований. 2025. Т. 17, № 3. С. 136–156. https://doi.org/10.17835/2076-6297.2025.17.3.136-156.
Bastani H., Bastani O., Sungu A., Ge H., Kabakcı Ö., Mariman R. Generative AI without Guardrails Can Harm Learning: Evidence from High School Mathematics // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2025. Vol. 122, iss. 26. Р. e2422633122. https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122.
Xia Q., Weng X., Ouyang F., Lin T.J., Chiu Th.K.F. A Scoping Review on How Generative Artificial Intelligence Transforms Assessment in Higher Education // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2024. Vol. 21. Article 40. https://doi.org/10.1186/s41239-024-00468-z.
 
References:
 
Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö. & Mariman, R. (2025) Generative AI without Guardrails Can Harm Learning: Evidence from High School Mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 122 (26), e2422633122. Available from: doi:10.1073/pnas.2422633122.
Kyrma, V.V., Orlova, E.O. & Rozmainsky, I.V. (2025) Empirical Analysis of Cheating among Students from Different Universities. Journal of Institutional Studies. 17 (3), 136–156. Available from: doi:10.17835/2076-6297.2025.17.3.136-156. (In Russian)
Xia, Q., Weng, X., Ouyang, F., Lin, T.J., Chiu, Th.K.F. (2024) A Scoping Review on How Generative Artificial Intelligence Transforms Assessment in Higher Education. International Journal of Educational Technology in Higher Education. 21, article 40. Available from: doi:10.1186/s41239-024-00468-z.