СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ И ВОЗМОЖНЫЕ РИСКИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА СТУДЕНТАМИ МЕДИЦИНСКОГО, ТЕХНИЧЕСКОГО И ГУМАНИТАРНОГО НАПРАВЛЕНИЙ ПОДГОТОВКИ

• Яковлев Вадим Фридрихович
• Бородулина Елена Александровна
• Яковлева Елена Вадимовна
• Мистрюгов Павел Алексеевич
• Бородулин Борис Борисович

Резюме

В статье исследуется применение сервисов на основе искусственного интеллекта (ИИ) студентами различных направлений подготовки.

Материал и методы. Проведено сравнительное кросс-секционное исследование на основе анонимного анкетирования трех групп студентов: медицина (n=82), технические специальности (n=48) и гуманитарные специальности (n=54). Все участники были сопоставимы по возрасту (18-22 года) и академической успеваемости. 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 p<0,005.

Результаты. Установлено, что ИИ-инструменты стали неотъемлемой частью учебного процесса: их используют более 80% опрошенных. 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. Наиболее популярными инструментами во всех группах оказались текстовые ИИ-сервисы (ChatGPT, DeepSeek) и переводчики. Студенты технического университета чаще применяют ИИ для решения технических задач, гуманитарии - для переводов, а медики реже всех используют ИИ для выполнения заданий по специальности. Чем чаще студенты работают с ИИ, тем выше оценивают его качество (ρ=0,479), но и чаще замечают ошибки (ρ=0,226).

Заключение. Выявленные особенности использования ИИ подтверждают необходимость разработки дифференцированных подходов к интеграции технологий, учитывающих как дисциплинарную специфику, так и уровень цифровой грамотности. 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.

Ключевые слова: искусственный интеллект; высшее образование; учебная деятельность; студенты; образовательные технологии

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.

Литература

1.Антонова Е.М. Цифровизация мирового здравоохранения как драйвер стратегии обучения студентов медицинских вузов // ЦИТИСЭ. 2022. № 3 (33). С. 141-151. DOI: https://doi.org/10.15350/2409-7616.2022.3.12 EDN: TPIDXE.

2.Бородулина Е.А., Гогоберидзе Ю.Т., Просвиркин И.А. и др. Скрининговые обследования населения на заболевания легких с применением искусственного интеллекта. Возможности и перспективы // Поликлиника. 2024. № 3-1. С. 17-19. EDN: YEAJBO.

3.Дедов Н.П., Кохова И.В. Актуальные проблемы цифровой адаптации в высшей школе в условиях неопределенности // Вестник евразийской науки. 2023. Т. 15, № S2. EDN: OFGAKV.

4.ИИ грянул гром? Искусственный интеллект для высшей школы: угрозы и возможности // Аккредитация в образовании. 2023. № 7 (147). С. 4-13. URL: https://akvobr.ru/new/publications/519 (дата обращения: 13.04.2025).

5.Кушкин Н.А., Тимофеева О.А. Соавтор, помощник, муза, инструмент: как студенты, преподаватели и представители креативных индустрий видят роль ИИ в своих практиках // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2024. № 5 (183). С. 60-84. DOI: https://doi.org/10.14515/monitoring.2024.5.2604 EDN: OUUWUU.

6.Тихонова Н.В., Ильдуганова Г.М. "Меня пугает то, с какой скоростью развивается искусственный интеллект": восприятие студентами искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам // Высшее образование в России. 2024. Т. 33, № 4. С. 63-83. DOI: https://doi.org/10.31992/0869-3617-2024-33-4-63-83 EDN: FNUAVR.

7.Прохорова М.В., Ангелова О.Ю., Подольская Т.О. Искусственный интеллект глазами российских студентов: настоящее и будущее // Эргодизайн. 2024. № 3 (25). С. 366-373. DOI: https://doi.org/10.30987/2658-4026-2024-3-366-373 EDN: GBXMGM.

8.Шмарион Ю.В., Конев И.В., Курских Е.П. Представления студентов гуманитарного вуза об искусственном интеллекте // Nomothetika: Философия. Социология. Право. 2024. Т. 49, № 3. С. 477-486. DOI: https://doi.org/10.52575/2712-746X-2024-49-3-477-486 EDN: VMHCVY.

9.Агальцова Д.В., Валькова Ю.Е. Вызов искусственного интеллекта традиционной системе образования // Мир науки, культуры, образования. 2024. № 2 (105). С. 169-172. DOI: https://doi.org/10.24412/1991-5497-2024-2105-169-172 EDN: QLVGNB.

10. Иванчук О.В., Плащевая Е.В., Нурмухамбетова С.А. Искусственный интеллект в системе здравоохранения: проблемы готовности и обучения // ЦИТИСЭ. 2022. № 3 (33). С. 225-237. DOI: https://doi.org/10.15350/2409-7616.2022.3.20 EDN: ZWXOOS.

11. Антонова Н.Н., Щербакова Е.В. Педагогические инструменты воспитания академической честности студентов в условиях цифровизации системы образования // Современное педагогическое образование. 2024. № 2. С. 53-57. EDN: SQONZC.

12. Кондрахина Н.Г., Петрова О.Н. Использование возможностей искусственного интеллекта для преподавания иностранных языков: новая реальность // Мир науки, культуры, образования. 2024. № 1 (104). С. 360-363. DOI: https://doi.org/10.24412/1991-5497-2024-1104-360-363 EDN: FDQMYS.

13. В Минобрнауки призвали не наказывать написавших диплом с помощью нейросети ChatGPT // Ведомости. 2023. 8 февраля. URL: https://www.vedomosti.ru/society/news/2023/02/08/962112vminobrnauki-prizvali-nenakazivat-napisavshih-diplom-s-pomoschyu-nejroseti (дата обращения: 13.04.2025).

14. Ковалева О.А., Копытова Н.Е. Преподавание медицинской информатики в университете // Психолого-педагогический журнал "Гаудеамус". 2022. Т. 21, № 3. С. 32-42. DOI: https://doi.org/10.20310/1810-231X-2022-21-3-32-42 EDN: BWNIGA.

15. Голдобина А.В., Рожина И.В. Нейронные сети в образовательном процессе // Актуальные вопросы преподавания математики, информатики и информационных технологий. 2024. № 1. С. 52-60. EDN: MZVCAL.

16. Юнусова М.Р., Шириев Р.Р., Датаев А.А. Роль искусственного интеллекта в персонализированном обучении // Научно-технический вестник Поволжья. 2023. № 12. С. 421-423. EDN: OAGTKI.

17. Занина М.А., Саночкина С.В. Использование возможностей нейросетей в учебной деятельности студентов по иностранному языку // Вестник педагогических наук. 2024. № 6. С. 174-178. DOI: https://doi.org/10.62257/2687-1661-2024-6-174-178 EDN: SVMVPO.

18. Каспаров И.В. Проблемы и перспективы изучения дисциплины "Системы искусственного интеллекта" на примере филиала СамГУПС в г. Нижнем Новгороде // Бизнес. Образование. Право. 2024. № 2 (67). С. 486-491. DOI: https://doi.org/10.25683/VOLBI.2024.67.994 EDN: BNHJIB.

19. Касьяненко Е.Ф., Рубцова Л.Н., Димов И.Д. Роль и перспективы использования интеллектуальных и мобильных технологий в образовании и научно-исследовательской работе студентов медицинских вузов Санкт-Петербурга // Forcipe. 2021. Т. 4, № 1. С. 14-19. EDN: HEWEVC.

20. Линева Е.С. Влияние искусственного интеллекта на трансформацию юридического образования // Вестник Юридического института МИИТ. 2024. № 4 (48). С. 91-96. EDN: LAQEHJ.

Материалы данного сайта распространяются на условиях лицензии CC BY-NC-ND 4.0 (Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International)