MODERNITY AND POSSIBLE RISKS OF USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE BY STUDENTS OF MEDICAL, TECHNICAL AND HUMANITARIAN FIELDS OF STUDY

• Vadim F. Yakovlev
• Elena A. Borodulina
• Elena V. Yakovleva
• Pavel A. Mistryugov
• Boris B. Borodulin

Abstract

The article describes the use of artificial intelligence (AI)-based services by students of various specialties.

Materials and methods. A comparative cross-sectional study was conducted based on anonymous questionnaires of three groups of students: medicine (n=82), technical specialties (n=48) and humanitarian specialties (n=54). All participants were comparable in age (18–22 years) and academic performance. The survey was conducted using Google Forms and included questions about the frequency of AI use, the tools used, the purposes of use, and the assessment of the quality and impact of AI on learning by the students themselves. Statistical analysis was performed in MedCalc (v.20.218), the level of statistical significance was taken as p<0.005.

Results. It was found that AI tools have become an integral part of the educational process: they are used by more than 80% of respondents. At the same time, it is important to consider which AI services students use and for what purposes: electronic textbooks with a selection of individual tasks on less studied topics or text AI tools for generating essays and solving problems, which disrupts the process of independent thinking. The most popular tools in all groups were text AI services (ChatGPT, DeepSeek) and translators. Students of technical universities use AI more often to solve technical problems, humanities students use it for translations, and doctors use AI the least to complete assignments in their specialty. The more often students work with AI, the higher they rate its quality (ρ=0.479), but they also notice errors more often (ρ=0.226).

Conclusion. The identified features of AI use confirm the need to develop differentiated approaches to the integration of technologies that take into account both disciplinary specifics and the level of digital literacy. The main challenge of our time is not the very fact of using AI, but that this use is conscious, responsible and truly contributes to the professional development of students. This is what the evolution of educational practices should be aimed at in the context of digital transformation.

Keywords: artificial intelligence; higher education; educational activities; students; educational technologies

Современное высшее образование переживает период фундаментальных изменений, обусловленных стремительным развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ) [1-6]. К настоящему времени ИИ-сервисы уже стали неотъемлемой частью учебного процесса: более 70% студентов регулярно используют их в своей академической деятельности [7, 8], при этом масштабы и характер этого использования значительно варьируют в зависимости от направления подготовки, что требует детального изучения. Этические аспекты использования ИИ в профессиональном образовании становятся предметом активных дискуссий [6, 9, 10]. При этом исследователи единогласно отмечают ряд серьезных проблем, связанных с распространением ИИ-технологий. Наиболее остро стоит проблема академической честности [1, 11, 12], снижения критического мышления [3], а также необходимости пересмотра традиционных методов оценки знаний: "написавшего диплом с помощью ИИ выпускника университета наказывать не нужно, вместо этого стоит изменить подход к системе проверки знаний учащихся", об этом заявил министр науки и высшего образования РФ Валерий Фальков [13]. "Я считаю, негативных последствий для студента быть не должно. Он просто проверил систему на прочность. <...> Вот такого рода ситуации, случающиеся внезапно, - хотя вроде бы об ИИ, о нейросети и о ее возможностях известно давно, - показывают, что университетам надо перестраиваться. Как минимум, это наталкивает на мысль, что надо менять подход к заданиям", - сказал министр [13].

В ответ на эти вызовы в научной литературе предлагаются различные стратегии интеграции ИИ в образовательный процесс. Среди них разработка специальных курсов по работе с ИИ-инструментами [12], модификация методов преподавания [13], внедрение персонализированных подходов к обучению [14-16].

Несмотря на значительное количество исследований, посвященных цифровизации образования, остается недостаточно изученным вопрос о том, как именно профессиональная специфика разных направлений подготовки ассоциирована с использованием ИИ студентами. В частности, требуют дальнейшего исследования различия в выборе конкретных инструментов, частоте их применения, критичности восприятия результатов и отношении к возможному регулированию.

Целью настоящего исследования стал сравнительный анализ особенностей применения ИИ-сервисов среди студентов медицинских, технических и гуманитарных специальностей с оценкой частоты использования, выбора инструментов, целей обращения к технологиям ИИ, а также субъективного восприятия их эффективности и потенциальных рисков.

Материал и методы

Проведено сравнительное кросс-секционное исследование на основе анонимного и добровольного анкетирования трех групп студентов различных направлений подготовки: медицина (n=82), технические специальности (n=48) и гуманитарные специальности (n=54). Все участники были сопоставимы по возрасту (18-22 года) и академической успеваемости (средний балл зачетной книжки на уровне 4). Анкетирование проводилось при помощи Google Forms и включало вопросы о частоте использования ИИ, применяемых инструментах, целях использования, оценке качества и влияния ИИ на обучение самими студентами. Статистический анализ выполнен в программе MedCalc (v.20.218), уровень статистической значимости принимали равным p<0,05. Сравнение трех групп проводили с учетом типа данных: для категориальных переменных применяли критерий χ² Пирсона и точный тест Фишера при частотах <5; для порядковых данных использовали критерий Краскела-Уоллиса, при выявлении значимых различий выполняли апостериорные попарные сравнения с помощью теста Данна, включающего поправку на множественные сравнения. Для оценки связи между порядковыми переменными (например, частота использования ИИ и оценка его качества) рассчитывали коэффициент корреляции Спирмена (ρ). Визуализация данных включает диаграммы сравнения частот и диаграммы рассеяния. При проведении обзора литературы анализ был сознательно ограничен русскоязычными источниками, что обусловлено практической направленностью работы на российские образовательные реалии.

Результаты и обсуждение

В процессе учебной деятельности в большем или меньшем объеме сервисами с применением ИИ пользуются 82,9% опрошенных студентов-медиков (1‑я группа), 91,7% студентов технических специальностей (2‑я группа) и 94,4% студентов гуманитарных направлений (3‑я группа), р=0,003. При детальном изучении, насколько часто студенты обращаются к ИИ, установлено, что наиболее часто и/или постоянно пользуются ИИ студенты 3‑й группы (72,2%), наиболее редко - студенты 1‑й группы (17,1%; р_1-3<0,001), промежуточная позиция у студентов 2‑й группы (50%; р_1-2=0,014).

Отличий по выбору ИИ-инструментов между группами не выявлено (р=0,226): наи­более часто студенты всех направлений в процессе учебной деятельности обращаются к текстовым ИИ-сервисам (например, ChatGPT, DeepSeek и др.) и переводчикам (например, Google Translate); реже студенты обращаются за помощью к ИИ для поиска научной литературы (рис. 1). В единичных случаях студенты указывали, что применяют ИИ-инструменты для обработки медицинских изображений, проектирования, программирования, создания контента, данные инструменты сильно варьируют в зависимости от специфики направления подготовки, в связи с чем в сравнительный анализ не входят.

При сравнении применения в группах текстовых ИИ-сервисов как наиболее популярных установлено, что одинаково часто ими пользуются студенты 2‑й и 3‑й группы (р=0,67), студенты 1‑й группы - реже (р_{1, 2}=0,023; р_1-3=0,017).

Цели использования ИИ студентами отличаются между группами (р=0,004) и логически вытекают из направления подготовки: если для написания рефератов и поиска информации все опрошенные студенты применяют ИИ одинаково часто, то для решения задач сервисами ИИ чаще пользуются студенты технических направлений, а для перевода текстов - гуманитарии (рис. 2). При этом наиболее важный, на наш взгляд, аспект - применение ИИ для выполнения заданий по специальности. Так, половина опрошенных студентов технических направлений, треть студентов гуманитарных направлений и пятая часть студентов-медиков признались, что используют сервисы ИИ для выполнения заданий по получаемой специальности (критерий Краскела-Уоллиса, р<0,001; критерий Данна, р_{1, 2}<0,001, р_1-3=0,003, р_2-3=0,058; рис. 3).

Анкета также включала вопрос о том, как сами студенты оценивают качество информации, сгенерированной сервисами на основе ИИ в контексте их специальности. При помощи ранговой корреляции Спирмена установлено, что чем чаще студенты используют ИИ, тем выше оценивают ее качество: ρ=0,479; р<0,001. Аналогично получен вывод о том, что чем чаще студенты используют ИИ, тем чаще замечают ошибки или неточности, допущенные ИИ: ρ=0,226; р=0,002 (рис. 4). При этом проверяют полученную при помощи ИИ информацию не все студенты: проверяют редко или не проверяют совсем 36,4% студентов в 1‑й группе и 38,9% в 3‑й группе (р_1-3=0,76). Студенты 2‑й группы в большинстве случаев более критично относятся к сгенерированной ИИ информации и только в 9,1% случаев не проверяют ее (р_{1-2, 2-3}<0,001).

Отдельный блок анкеты был посвящен отношению студентов к ИИ в образовательном процессе. Половина и более студентов во 2‑й и 3‑й группах положительно относятся к использованию ИИ (р_{2, 3}=0,37), в 1‑й группе только треть студентов считают применение ИИ положительным явлением (р_{1, 2}=0,024, р_1-3=0,013) (рис. 5).

Риски негативного влияния ИИ на формирование навыков самостоятельного обучения и критического мышления видят 41,5% студентов 1‑й группы, 47,9% студентов 2-й группы и 61,5% студентов 3‑й группы (р=0,054). На вопрос о том, должны ли университеты регулировать использование ИИ студентами, чаще положительно отвечали студенты 2‑й группы (58,3%, р_{1, 2}=0,017 и р_{2, 3}=0,022), чем 1‑й или 3‑й (31,7 и 27,8% соответственно; р_1-3=0,71).

Полученные результаты демонстрируют значительную вариабельность в использовании ИИ-сервисов среди студентов разных направлений подготовки, что согласуется с данными современных исследований цифровизации образования. Выявленная высокая распространенность ИИ-инструментов (82,9-94,4% в зависимости от группы) подтверждает тенденцию, отмеченную ранее другими авторами, что большинство студентов рассматривают ИИ как важный элемент профессионального становления [7, 17-19]. Однако обнаруженные междисциплинарные различия в частоте использования (p=0,003) указывают на необходимость дифференцированного подхода к интеграции технологий, что также согласуется с данными литературы [1, 5, 11].

При этом важно учитывать, какие именно ИИ-сервисы применяют студенты и для каких целей: электронные учебники с подбором индивидуальных заданий по менее изученным темам или текстовые ИИ-инструменты для генерации рефератов и решения задач, что нарушает процесс самостоятельного мышления.

Особый интерес представляет выявленная дисциплинарная специфика целей использования ИИ. Преобладание текстовых сервисов и переводчиков во всех группах согласуется с данными М.А. Заниной о популярности ИИ в лингвистических задачах [17], тогда как специализированное применение (обработка изображений, программирование) соответствует узкопрофессиональным потребностям [19, 20].

Выявлено, что технические специальности демонстрируют наибольшую вовлеченность в использование ИИ для решения профильных задач (50%). При этом именно они чаще выступают за регулирование ИИ (58,3%), что противоречит стерео­типам и требует дальнейшего изучения.

Обнаруженная корреляция между частотой использования ИИ и оценкой его качества (ρ=0,479; p<0,001), а также способностью выявлять ошибки (ρ=0,226; p=0,002) подтверждает гипотезу Н.В. Тихоновой о формировании "цифровой критичности" при регулярном взаимодействии с технологиями [6]. Однако тревожным остается факт, что 36-39% студентов-медиков и гуманитариев редко проверяют информацию, полученную при помощи ИИ-сервисов.

Особого внимания заслуживает обнаруженный парадокс: несмотря на более редкое использование ИИ, студенты-медики демонстрируют немалую озабоченность его влиянием на профессиональные компетенции (41,5%).

Выявленные особенности использования ИИ подтверждают необходимость разработки дифференцированных подходов к интеграции технологий, учитывающих как дисциплинарную специфику, так и уровень цифровой грамотности. Как отмечали многие исследователи [1, 4, 5, 11, 12], главный вызов современности заключается не в самом факте использования ИИ, а в том, чтобы это использование было осознанным, ответственным и действительно способствовало профессиональному становлению студентов. Именно на это и должна быть направлена эволюция образовательных практик в условиях цифровой трансформации.

Полученные данные подчеркивают актуальность разработки четких нормативных рамок использования ИИ, соответствующих позиции Минобрнауки о необходимости адаптации, а не запрета технологий. Особенно важным представляется развитие критического мышления у студентов на фоне стремительного развития информационных технологий. Перспективным направлением дальнейших исследований могло бы стать продольное исследование влияния ИИ на профессиональное становление с учетом выявленных междисциплинарных различий.

Заключение

Проведенное исследование наглядно демонстрирует, что использование студентами сервисов на основе ИИ стало неотъемлемой частью современного образовательного процесса. Как показывают результаты, подавляющее большинство студентов всех направлений подготовки в той или иной степени используют ИИ-инструменты в учебной деятельности. Это не хорошо и не плохо, это объективная реальность цифровой эпохи. Именно регулярные пользователи ИИ демонстрируют более критичное отношение к генерируемому контенту и лучше распознают возможные ошибки (ρ=0,226; p=0,002). Этот факт свидетельствует о том, что цифровая грамотность развивается через практику, а не через запреты. Особую актуальность приобретает разработка специальных учебных модулей или курсов, которые знакомили бы студентов с возможностями и ограничениями со­временных ИИ-сервисов; обучали методам оценки информации, полученной с помощью ИИ; формировали навыки корректного использования технологий с соблюдением принципов академической честности; демонстрировали эффективные стратегии сочетания ИИ-инструментов с самостоятельной интеллектуальной работой.

References

1.Antonova E.M. Digitalization of global healthcare as a driver of medical students’ learning strategy. TsITISE [CITISE]. 2022; (3) 33: 141–51. DOI: https://doi.org/10.15350/2409-7616.2022.3.12 EDN: TPIDXE. (in Russian)

2.Borodulina E.A., Gogoberidze Yu.T., Prosvirkin I.A., et al. Screening examinations for lung diseases using artificial intelligence: opportunities and prospects. Poliklinika [Policlinic]. 2024; (3-1): 17–9. EDN: YEAJBO. (in Russian)

3.Dedov N.P., Kokhova I.V. Current problems of digital adaptation in higher education under uncertainty. Vestnik Evraziyskoy nauki [Bulletin of Eurasian Science]. 2023; 15 (S2). EDN: OFGAKV. (in Russian)

4.Has the AI thunder struck? Artificial intelligence for higher education: threats and opportunities. Akkreditatsiya v obrazovanii [Accreditation in Education]. 2023; (7) 147: 4–13. URL: https://akvobr.ru/new/publications/519 (date of access April 13, 2025). (in Russian)

5.Kushkin N.A., Timofeeva O.A. Co-author, assistant, muse, tool: How students, teachers, and creative professionals perceive the role of AI in their practices. Monitoring obshchestvennogo mneniya: ekonomicheskie i sotsial’nye peremeny [Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes]. 2024; (5) 183: 60–84. DOI: https://doi.org/10.14515/monitoring.2024.5.2604 EDN: OUUWUU. (in Russian)

6.Tikhonova N.V., Il’duganova G.M. «I am scared by the speed of AI development»: Students’ perception of artificial intelligence in foreign language learning. Vyssheye obrazovanie v Rossii [Higher Education in Russia]. 2024; 33 (4): 63–83. DOI: https://doi.org/10.31992/0869-3617-2024-33-4-63-83 EDN: FNUAVR. (in Russian)

7.Prokhorova M.V., Angelova O.Yu., Podol’skaya T.O. Artificial intelligence through the eyes of Russian students: present and future. Ergodizayn [Ergodesign]. 2024; (3) 25: 366–73. DOI: https://doi.org/10.30987/2658-4026-2024-3-366-373 EDN: GBXMGM. (in Russian)

8.Shmarion Yu.V., Konev I.V., Kurskikh E.P. Humanities students’ perceptions of artificial intelligence. Nomothetika: Filosofiya. Sotsiologiya. Pravo [Nomothetika: Philosophy. Sociology. Law]. 2024; 49 (3): 477–86. DOI: https://doi.org/10.52575/2712-746X-2024-49-3-477-486 EDN: VMHCVY. (in Russian)

9.Agal’tsova D.V., Val’kova Yu.E. The challenge of artificial intelligence to the traditional education system. Mir nauki, kul’tury, obrazovaniya [World of Science, Culture, Education]. 2024; (2) 105: 169–72. DOI: https://doi.org/10.24412/1991-5497-2024-2105-169-172 EDN: QLVGNB. (in Russian)

10. Ivanchuk O.V., Plashchevaya E.V., Nurmukhambetova S.A. Artificial intelligence in healthcare: challenges of readiness and training. TsITISE [CITISE]. 2022; (3) 33: 225–37. DOI: https://doi.org/10.15350/2409-7616.2022.3.20 EDN: ZWXOOS. (in Russian)

11. Antonova N.N., Shcherbakova E.V. Pedagogical tools for fostering academic honesty among students in the context of education digitalization. Sovremennoye pedagogicheskoe obrazovanie [Modern Pedagogical Education]. 2024; (2): 53–7. EDN: SQONZC. (in Russian)

12. Kondrakhina N.G., Petrova O.N. Using artificial intelligence for foreign language teaching: a new reality. Mir nauki, kul’tury, obrazovaniya [World of Science, Culture, Education]. 2024; (1) 104: 360–3. DOI: https://doi.org/10.24412/1991-5497-2024-1104-360-363 EDN: FDQMYS. (in Russian)

13. Ministry of Science and Education urges not to punish students who used ChatGPT for theses. Vedomosti. 2023. Febr 8. URL: https://www.vedomosti.ru/society/news/2023/02/08/962112‑v-minobrnauki-prizvali-nenakazivat-napisavshih-diplom-s-pomoschyu-nejroseti (date of access April 13, 2025). (in Russian)

14. Kovaleva O.A., Kopytova N.E. Teaching medical informatics at university. Psikhologo-pedagogicheskiy zhurnal «Gaudeamus» [«Gaudeamus» Psychological and Pedagogical Journal]. 2022; 21 (3): 32–42. DOI: https://doi.org/10.20310/1810-231X-2022-21-3-32-42 EDN: BWNIGA. (in Russian)

15. Goldobina A.V., Rozhina I.V. Neural networks in the educational process. Aktual’nye voprosy prepodavaniya matematiki, informatiki i informatsionnykh tekhnologiy [Current Issues of Teaching Mathematics, Informatics, and IT]. 2024; (1): 52–60. EDN: MZVCAL. (in Russian)

16. Yunusova M.R., Shiriev R.R., Dataev A.A. The role of artificial intelligence in personalized learning. Nauchno-tekhnicheskiy vestnik Povolzh’ya [Scientific and Technical Bulletin of the Volga Region]. 2023; (12): 421–23. EDN: OAGTKI. (in Russian)

17. Zanina M.A., Sanochkina S.V. Using neural networks in students’ foreign language learning. Vestnik Pedagogicheskikh nauk [Bulletin of Pedagogical Sciences]. 2024; (6): 174–8. DOI: https://doi.org/10.62257/2687-1661-2024-6-174-178 EDN: SVMVPO. (in Russian)

18. Kasparov I.V. Challenges and prospects of studying «Artificial Intelligence Systems» at SamGUPS branch in Nizhny Novgorod. Biznes. Obrazovanie. Pravo [Business. Education. Law]. 2024; (2) 67: 486–91. DOI: https://doi.org/10.25683/VOLBI.2024.67.994 EDN: BNHJIB. (in Russian)

19. Kasyanenko E.F., Rubtsova L.N., Dimov I.D. The role and prospects of intelligent and mobile technologies in education and research of medical students in St Petersburg. Forcipe. 2021; 4 (1): 14–9. EDN: HEWEVC. (in Russian)

20. Lineva E.S. The impact of artificial intelligence on the transformation of legal education. Vestnik Yuridicheskogo instituta MIIT [Bulletin of the Law Institute of MIIT]. 2024; (4) 48: 91–6. EDN: LAQEHJ. (in Russian)

All articles in our journal are distributed under the CC BY-NC-ND 4.0 (Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International)