Continuum. Математика. Информатика. Образование Continuum. Maths. Computer Science. Education Елецкий государственный университет им. И.А. Бунина 10.24888/2500-1957-2025-2-122-130 https://continuum-journal.ru/article/30 МЕТОДОЛОГИЯ И ТЕХНОЛОГИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ В ЭПОХУ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ METHODOLOGY AND TECHNOLOGY OF VOCATIONAL EDUCATION IN THE ERA OF DIGITAL TRANSFORMATION ВЛИЯНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА УЧЕБНЫЙ ПРОЦЕСС: ПИЛОТНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ НА ПРИМЕР Е ТЕХНИЧЕСКОГО ВУЗА IMPACT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE ON THE EDUCATIONAL PROCESS: A PILOT STUDY IN A TECHNICAL UNIVERSITY Щучкин Евгений Юрьевич Щучкин Евгений Юрьевич Shchuchkin E. Yu. shchuchkin-pkims@yandex.ru Национальный исследовательский университет «МИЭТ», г. Москва (Москва, Россия) National Research University of Electronic Technology, Moscow (Moscow, Russia) 20 06 2025 2(38) 122 130 31 03 2025 20 05 2025 https://continuum-journal.ru/article/30

Современное высшее техническое образование сталкивается с новыми вызовами в условиях стремительного проникновения искусственного интеллекта в учебный процесс. Широкое распространение нейросетевых технологий, таких как ChatGPT, Deep Seek, GitHub Copilot и других ИИ-ассистентов, принципиально меняет традиционные модели обучения, создавая как новые возможности, так и серьёзные риски для формирования профессиональных компетенций. Особую актуальность эта проблема приобретает в технических вузах, где развитие критического мышления и глубокого понимания алгоритмических основ является важнейшей составляющей подготовки специалистов. В статье представлены результаты пилотного исследования влияния ИИ-инструментов на учебные практики студентов направления «Электроника и наноэлектроника» внутри одного технического вуза. Проведенное анкетирование с последующим тематическим и статистическим анализом выявило парадоксальную ситуацию: при практически повсеместном использовании ИИ-инструментов более половины студентов осознают риски снижения профессиональных компетенций. Выявленное противоречие между признанием полезности технологий и осознанием их потенциального вреда для профессионального становления требует переосмысления педагогических подходов. На основании полученных данных обсуждаются возможные пути адаптации образовательного процесса, включая модернизацию системы заданий, внедрение специальных модулей по этике использования нейросетей и разработку новых критериев оценки самостоятельной работы. Представленные результаты имеют особую ценность для понимания цифровой трансформации инженерного образования в условиях российской академической среды и создают основу для дальнейших сравнительных исследований.

Modern higher technical education faces new challenges amid the rapid integration of artificial intelligence into learning processes. The widespread adoption of neural network technologies such as ChatGPT, DeepSeek, GitHub Copilot, and other AI assistants is fundamentally transforming traditional educational models, creating both new opportunities and significant risks for developing professional competencies. This issue is particularly relevant in technical universities, where cultivating critical thinking and deep understanding of algorithmic principles is essential for training specialists. The article presents the results of a pilot study examining the impact of AI tools on learning practices among students majoring in "Electronics and Nanoelectronics" at a single technical university. A survey followed by thematic and statistical analysis revealed a paradoxical situation: while AI tools are used nearly universally, more than half of the students recognize the risks of diminishing professional competencies. The identified contradiction between acknowledging the benefits of these technologies and being aware of their potential harm to professional development calls for a rethinking of pedagogical approaches. Based on the findings, potential pathways for adapting the educational process are discussed, including modernizing assignment systems, introducing specialized modules on the ethics of AI use, and developing new criteria for assessing independent work. The presented results are particularly valuable for understanding the digital transformation of engineering education within the Russian academic context and lay the groundwork for further comparative studies.

 Ключевые слова искусственный интеллект техническое образование академическая адаптация академические практики Keywords artificial intelligence higher technical education digital transformation academic practices Отсутствуют N/A Аль-Нами Б.А., Стаськов А.Д. Влияние ИИ на образование в России в 2024 г // Современные тенденции развития системы подготовки обучающихся: региональная практика: Материалы международной научной конференции, Красноярск, 03 декабря 2024 года. Красноярск: Красноярский государственный аграрный университет, 2025. С. 15-19. Брызгалина Е.В., Гумарова А.Н., Шкомова Е.М. Ключевые проблемы, риски и ограничения применения ИИ в медицине и образовании // Вестник Московского университета. Серия 7: Философия. 2022. № 6. С. 93–108. Бондарь Д.Е., Михайличенко М.П., Сердюк М.С. [и др.] О возможности применения GPT-3 для анализа программного кода // Искусственный интеллект в автоматизированных системах управления и обработки данных: сборник статей II Всероссийской научной конференции, Москва, 27–28 апреля 2023 года. Москва: Издательский дом КДУ, Добросвет, 2023. С. 369–373. Витвицкая А.А. ИИ-тьютор как часть интеллектуальных систем образования: вызовы и перспективы // Антропоцентрические науки в образовании: Сборник научных статей XIX международной научно-практической конференции, Воронеж, 28–29 ноября 2023 года. Воронеж: ООО «Издательство «Научная книга», 2023. С. 64–67. Заславская О.Ю., Побединская Т.В. Педагог в эпоху цифровизации: основные аспекты персонализации подготовки и алгоритмы машинного обучения // Continuum. Математика. Информатика. Образование. 2024. № 4(36). С. 80–87. DOI: 10.24888/2500-1957-2024-4-80-87. Каплун Р.Н. Недостатки применения ИИ в образовании // Научная деятельность в условиях цифровизации: теоретический и практический аспекты: сборник статей по итогам Международной научно-практической конференции, Калуга, 29 января 2025 года.  Стерлитамак: Общество с ограниченной ответственностью «Агентство международных исследований», 2025. С. 27–30. Ращук Е.С. ИИ в образовании: плюсы и минусы // Региональное развитие: экономика и социум. Взгляд молодых исследователей: Материалы симпозиума XIX (LI) Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, Кемерово, 29 апреля 2024 года. Кемерово: Кемеровский государственный университет, 2024. С. 200–202. Сазонов А.П. Использование ИИ в программировании // Universum: технические науки. 2024. № 3-1(120). С. 46–52. DOI: 10.32743/UniTech.2024.120.3.17010. Сейдаметова З.С. Промпты для обучения эффективному использованию AI-генераторов кода // Информационно-компьютерные технологии в экономике, образовании и социальной сфере. 2023. № 4(42). С. 86–93. Семенников А.В. ИИ – как он изменяет образование и науку в эпоху цифровой трансформации // Экономика и управление: проблемы, решения. 2024. Т. 7. № 7(147). С. 84–89. DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2024.07.07.009. Chen L., Chen P., & Lin Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. IEEE Access, 8, [Article number]. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2988510 Tabakova-Komsalova V.V. Enhancing secondary education with AI: modeling a logic programming network in Bulgaria / V. V. Tabakova-Komsalova, S. N. Stoyanov,                                 T. M. Srebreva. 2024. P. 580–585. Wang S., Wang F., Zhu Z., Wang J., Tran T., & Du, Z. (2024). Artificial intelligence in education: A systematic literature review. Expert Systems With Applications, 252, 124167. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.124167 Al'-Nami B.A., Stas'kov A.D. (2025). Vliyanie II na obrazovanie v Rossii v 2024 g. Sovremennye tendentsii razvitiya sistemy podgotovki obuchayushchikhsya: regional'naya praktika: Materialy mezhdunarodnoy nauchnoy konferentsii (pp. 15-19). Krasnoyarsk: Krasnoyarskiy gosudarstvennyy agrarnyy universitet. (In Russ.). Bondar’, D. Ye., Mikhaylichenko M. P.,  Serdyuk M. S., et al. (2023). About the possibility of using GPT-3 for program code analysis. Artificial intelligence in management, control, and data processing systems. Proceedings of the II All-Russian scientific conference (pp. 369-373). Moskva: Izdatel’skiy dom KDU, Dobrosvet. (In Russ.). Bryzgalina, E. V., Gumarova A. N., Shkomova Ye. M. (2022). Key problems, risks and restrictions of using artificial intelligence in medicine and education. Moscow University Bulletin. Series 7. Philosophy, 6, 93-108. (In Russ.). Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial intelligence in education: A review. IEEE Access, 8, Article 2988510. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2988510 Kaplun, R. N. (2025). Nedostatki primeneniya II v obrazovanii. Nauchnaya deyatel’nost’ v usloviyakh tsifrovizatsii: teoreticheskiy i prakticheskiy aspekty: sbornik statey po itogam Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii (pp. 27-30). Kaluga: Agentstvo mezhdunarodnykh issledovaniy. (In Russ.). Rashchuk, Ye. S. (2024). II v obrazovanii: plyusy i minusy. Regional’noye razvitiye: ekonomika i sotsium. Vzglyad molodykh issledovateley: Materialy simpoziuma XIX (LI) Mezhdunarodnoy nauchnoy konferentsii studentov, aspirantov i molodykh uchenykh (pp. 200-202). Kemerovo: Kemerovskiy gosudarstvennyy universitet. (In Russ.). Sazonov, A. P. (2024). The use of AI in programming. Universum: Technical Sciences, 120 (3-1), 46–52.  https://doi.org/10.32743/UniTech.2024.120.3.17010 (In Russ.). Seydametova, Z. S. (2023). Prompty dlya obucheniya effektivnomu ispol’zovaniyu AI-generatorov koda. Informatsionno-kompyuternyye tekhnologii v ekonomike, obrazovanii i sotsial’noy sfere, 4(42), 86–93. (In Russ.). Semennikov, A. V. (2024). AI – How it changes education and science in the age of digital transformation. Economics and management: problems, solutions, 7(147), 84–89. https://doi.org/10.36871/ek.up.p.r.2024.07.07.009 (In Russ.). Tabakova-Komsalova, V. V., Stoyanov, S. N., & Srebreva, T. M. (2024). Enhancing secondary education with AI: Modeling a logic programming network in Bulgaria. Informatization of Education and Methods of E-Learning: Digital Technologies in Education (pp. 580–585). Vitvitskaya, A. A. (2023). II-tyutor kak chast’ intellektual’nykh sistem obrazovaniya: vyzovy i perspektivy. Antropotsentricheskiye nauki v obrazovanii: Sbornik nauchnykh statey XIX mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii (pp. 64-67). Voronezh: OOO "Izdatel’stvo «Nauchnaya kniga»". (In Russ.). Wang, S., Wang, F., Zhu, Z., Wang, J., Tran, T., & Du, Z. (2024). Artificial intelligence in education: A systematic literature review. Expert Systems With Applications, 252, 124167. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.124167 Zaslavskaya, O. Yu., Pobedinskaya, T. V.  (2024). Teacher in the age of digitalization: key aspects of personalization of training and machine learning algorithms. Continuum. Maths. Informatics. Education, 4(36), 80–87. https://doi.org/10.24888/2500-1957-2024-4-80-87 (In Russ.).