Вестник высшей школы
ВойтиРегистрацияСоздать
Подать статьюПодать
2026, №9
ФИЛОСОФИЯ И СОЦИОЛОГИЯ

УПРАВЛЕНИЕ СОЦИОЛОГИЧЕСКИМИ РИСКАМИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ВЫСШЕМ ОБРАЗОВАНИИ: КОНТЕНТ-АНАЛИЗ ИНСТИТУЦИОНАЛЬНЫХ ПОЛИТИК (РОССИЯ, США, КИТАЙ, ЕВРОПА)

Г.А. Черничук, Д.В. КатаевORCID

DOI 10.20339/am.09-26.042С. 42–49УДК 378-042:004(100)80 ₽

PDF

В закладки

Аннотация

Внедрение генеративного искусственного интеллекта в высшее образование создает новые социологические риски: усиление социально-экономического неравенства, эрозию профессиональной автономии преподавателей, алгоритмическую предвзятость, угрозы приватности и коммерциализацию образовательной деятельности. Цель статьи — выявление и сравнительный анализ институциональных политик, регулирующих использование ИИ в университетах на национальном и институциональном уровнях. Эмпирическую базу составили результаты контент-анализа официальных документов и нормативных актов восьми ведущих университетов России, США, Китая и Европы, а также региональных вузов Липецкой области. В ходе исследования выявлены четыре модели управления: децентрализованная (США), централизованная (Китай), этическая (Европа) и смешанная (ведущие российские университеты). Установлен критический разрыв между столичными и региональными российскими вузами в уровне проработки нормативной базы использования ИИ: если в ведущих университетах действуют детальные кодексы, охватывающие вопросы академической честности, прозрачности и защиты данных, то в региональных вузах формальные политики практически отсутствуют, а их деятельность сосредоточена преимущественно на технологическом оснащении. Обоснована необходимость разработки институциональных политик для региональных университетов, включающих требования прозрачности, человеческого надзора, защиты персональных данных и этического регулирования.

Ключевые слова

  • искусственный интеллект в образовании
  • социологические риски
  • контент-анализ
  • институциональные политики
  • управление рисками
  • высшее образование
  • цифровое неравенство
  • академическая честность

Литература

  1. Bouakaz, L., Khalid, S. AI in education: a sociological exploration of technology in learning environments // Frontiers in Education. 2025. Vol. 10. Article 1700876. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1700876
    DOI 10.3389/feduc.2025.1700876
  2. Röhl, T. Machine teaching? Teachers’ professional agency in the age of algorithmic tools in education // British Journal of Sociology of Education. 2025. Pp. 1–15. https://doi.org/10.1080/01425692.2025.2495625
    DOI 10.1080/01425692.2025.2495625
  3. Корниенко Н.А. Смыслы и ценностные риски применения искусственного интеллекта в образовательной сфере // Профессиональное образование в современном мире. 2025. Т. 15. № 4. С. 724–745. https://doi.org/10.20913/2224-1841-2025-4-14
    DOI 10.20913/2224-1841-2025-4-14
  4. Beck, U. Risk Society: Towards a New Modernity. London: SAGE Publications, 1992. 272 p.
  5. Latour, B. Reassembling the Social: An Introduction to Actor- Network-Theory. Oxford: Oxford University Press, 2005. 301 p.
  6. van Dijk, J. The Digital Divide. Cambridge: Polity Press, 2020. 208 p.
  7. Krippendorff, K. Content Analysis: An Introduction to Its Methodology. 4th ed. Los Angeles: SAGE Publications, 2018. 472 p.
  8. Aristombayeva, M., Satybaldiyeva, R., Maung, B.M., Lee, D. Guiding the uncharted: the emerging (and missing) policies on Generative AI in higher education // Frontiers in Education. 2025. Vol. 10. Article 1644081. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1644081
    DOI 10.3389/feduc.2025.1644081
  9. Harvard University. HGSE Policy on Student Use of Generative Artificial Intelligence in Academic Work; Generative AI Guidance [Электронный ресурс]. 2025. URL: https://registrar.gse.harvard.edu/learning/policies-forms/ai-policy; https://oue.fas.harvard.edu/faculty-resources/generative-ai-guidance/ (дата обращения: 16.08.2026).
    registrar.gse.harvard.eduoue.fas.harvard.edu
  10. Экономический факультет МГУ имени М.В. Ломоносова. Правила применения инструментов искусственного интеллекта студентами экономического факультета МГУ [Электронный ресурс]: рабочая версия, подготовлена в ноябре–декабре 2025 г.; обсуждена на заседании учебно-методической комиссии факультета 03.12.2025. М.: Экономический факультет МГУ, 2025. 2 с. URL: https://www.econ.msu.ru/sys/raw.php?o=136693&p=attachment (дата обращения: 16.08.2026).
    econ.msu.ru
  11. НИУ ВШЭ. Декларация этических принципов создания и использования систем искусственного интеллекта в Национальном исследовательском университете «Высшая школа экономики»: утв. ученым советом НИУ ВШЭ 26.06.2024, протокол № 09; введена в действие приказом НИУ ВШЭ от 02.08.2024 № 6.18-01/020824-3. М.: НИУ ВШЭ, 2024. 3 с. URL: https://www.hse.ru/docs/969670638.html (дата обращения: 16.08.2026).
    hse.ru
  12. УрФУ. Политика в области внедрения и использования систем искусственного интеллекта в образовательной, научной и управленческой деятельности УрФУ: СМК-П-15-02-2025: утв. приказом ректора УрФУ от 02.10.2025 № 0896/03; введена в действие с 01.10.2025. Екатеринбург: УрФУ, 2025. 15 с.
  13. Tsinghua University. Tsinghua University releases comprehensive guiding principles for AI use in education [Электронный ресурс]. 2025. URL: https://www.tsinghua.edu.cn/en/info/1245/14598.htm (дата обращения: 13.05.2026).
    tsinghua.edu.cn
  14. ETH Zurich. Information Security and Artificial Intelligence (AI): Responsible Use of AI [flyer; Electronic resource]. Zurich: ETH Zurich, September 2025. 2 p. URL: https://ethz.ch/content/dam/ethz/associates/services/News/service-news/2025/09/250923-ki-leitfaden/ETH-InfoSec-AI-Flyer-EN.pdf (дата обращения: 16.08.2026).
    ethz.ch
  15. Siddiqi, M. New Digital Divide in the Age of AI: Equity and Access in Higher Education // New Directions for Community Colleges. 2026. Article cc.70051. https://doi.org/10.1002/cc.70051
    DOI 10.1002/cc.70051
  16. Рожков Г.А. Искусственный интеллект в школе: добро или зло? [Электронный ресурс] // ВЦИОМ. Новости. 21.04.2025. URL: https://wciom.ru/analytical-reviews/analiticheskii-obzor/iskusstvennyi-intellekt-v-shkole-dobro-ili-zlo (дата обращения: 18.05.2026).
    wciom.ru
  17. Драч В.Е., Торкунова Ю.В. Цифровая турбулентность в высшем образовании: ИИ как вызов академической идентичности // Дискурс. 2025. Т. 11. № 4. С. 61–75. https://doi.org/10.32603/2412-8562-2025-11-4-61-75
    DOI 10.32603/2412-8562-2025-11-4-61-75
  18. Giddens, A. The Consequences of Modernity. Stanford: Stanford University Press, 1990. 186 p.
  19. ЛГТУ. Стандарт организации. Студенческие работы. Общие требования к оформлению: утв. ректором 01.02.2016. Липецк: ЛГТУ, 2016. 36 с.
  20. ЛГПУ. Методические рекомендации по выполнению контрольных работ: утв. кафедрой математики и физики 02.06.2025. Липецк: ЛГПУ, 2025. 7 с.
  21. ЛГПУ. Методические рекомендации по выполнению и защите курсовой работы: утв. кафедрой математики и физики 02.06.2025. Липецк: ЛГПУ, 2025. 25 с.
  22. ЛГПУ. Методические рекомендации по научно-исследовательской работе студентов: утв. кафедрой математики и физики 02.06.2025. Липецк: ЛГПУ, 2025. 14 с.
  23. ЛГПУ. Методические рекомендации. Основы самостоятельной учебно-исследовательской деятельности студентов: утв. кафедрой математики и физики 02.06.2025. Липецк: ЛГПУ, 2025. 36 с.
Рубрики
ФИЛОСОФИЯ И СОЦИОЛОГИЯ