2025, №5
ЦИФРОВИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ

Нейросети в университетском образовании: философские контуры проблемы

Н.П. Суханова

DOI 10.20339/am.05-25.051С. 51–56УДК 167/168+004.8Открытый доступ

PDF

В закладки

Аннотация

В условиях стремительного развития искусственного интеллекта нейросети стали частью образовательного процесса, предоставляя возможности для персонализации обучения, обработки больших массивов данных и решения рутинных задач. При этом возникает необходимость философской рефлексии, направленной на выявление глубинных последствий технологизации образования. Акцентируется внимание на том, действительно ли нейросети меняют наши представления о знании. В контексте теории социальных эстафет анализируется специфика знания, генерируемого нейросетями. Традиционное понимание знания, основанное на опыте и творческом переосмыслении, противопоставляется алгоритмической репрезентации данных нейросетей, лишенной интенциональности и метакогнитивных способностей, присущих человеку как участнику множества социальных программ. Внедрение нейросетей в систему университетского образования порождает также череду этических вопросов. Нейросети остаются инструментом, использование которого может приводить к усилению утилитаризма в обучении и ослаблению интереса студентов к самостоятельному интеллектуальному труду. Подлежат оценке существующие риски стандартизации и автоматизации образовательного процесса, приводящие к утрате уникальной роли преподавателя и снижению значимости личностного опыта учащегося. Сохранение гуманистического измерения образования требует разработки этических норм, регулирующих использование нейросетей и обеспечивающих баланс между технологическими ресурсами и ценностными ориентирами образования.

Литература

  1. Алексеева Е.А. Возможен ли искусственный преподаватель? // Технологос. 2020. No 4. С. 40–55. DOI: 10.15593/perm.kipf/2020.4.04

    DOI 10.15593/perm.kipf/2020.4.04
  2. Воробьева М.В. Применение нейросетей в образовательном процессе: примеры, возможности и риски // Педагогическое образование и наука. 2024. No 3. С. 102–108. DOI: 10.56163/2072-2524-2024-3-102-107

    DOI 10.56163/2072-2524-2024-3-102-107
  3. Геращенко И.Г., Геращенко Н.В. Эффективность использования искусственного интеллекта в высшем образовании: философско-антропологический анализ // Наука. Общество. Государство. 2024. Т. 12, No 1 (45). С. 101–109. DOI: 10.21685/2307-9525-2024-12-1-11

    DOI 10.21685/2307-9525-2024-12-1-11
  4. Громова О.Б., Громова А.В. Перспективы трансформации модели высшего образования в эпоху искусственного интеллекта // Высшее образование сегодня. 2024. No 2. С. 8–12. DOI: 10.18137/RNU.HET.24.02.P.008

    DOI 10.18137/rnu.het.24.02.p.008
  5. Давыдова Г.И., Шлыкова Н.В. Риски и вызовы при внедрении искусственного интеллекта в систему высшего образования // Вестник практической психологии образования. 2024. Т. 21. No 3. С. 62–69. DOI: 10.17759/bppe.2024210308

    DOI 10.17759/bppe.2024210308
  6. Захаров А. О. Образование в эпоху маргинализма: отчуждение знания // Вопросы философии. 2021. No 12. С. 131–137. DOI: 10.21146/0042-8744-2021-12-131-137

    DOI 10.21146/0042-8744-2021-12-131-137
  7. Кнэхт Н.П. Проблема знания и понимания в цифровую эпоху // Экономические и социально-гуманитарные исследования. 2022. No 4 (36). С. 117–126. DOI: 10.24151/2409-1073-2022-4-117-126

    DOI 10.24151/2409-1073-2022-4-117-126
  8. Кузьменко Е.Л., Белоусова Т.М., Лещенко Е.М. Проблемы и риски интеграции искусственного интеллекта в высшее образование // Регион: системы, экономика, управление. 2024. No 2 (65). С. 164–168. DOI: 10.22394/1997-4469-2024-65-2-164-168

    DOI 10.22394/1997-4469-2024-65-2-164-168
  9. Курбанова З.С., Исмаилова Н.П. Нейросети в контексте цифровизации образования и науки // Мир науки, культуры, образования. 2023. No 3 (100). С. 309–311. DOI: 10.24412/1991-5497-2023-3100-309-311

    DOI 10.24412/1991-5497-2023-3100-309-311
  10. Лесюк М.И. Этические аспекты нейросетевых технологий в науке и образовании // Искусственные общества. 2023. Т. 18. No 3. DOI: 10.18254/S207751800027043-6

    DOI 10.18254/s207751800027043-6
  11. Никишкина Е.В., Ларин С.Э., Белаш В.Ю. Нейросети и образование: положительные и отрицательные стороны, возможности использования // Педагогический вестник. 2024. No 32. С. 54–58.

  12. Половинко Е.В., Ботвинева Н.Ю., Чебоксаров А.Б. Проблематика использования генеративных нейросетей в современном образовании // Проблемы современного педагогического образования. 2024. No 82-4. С. 327–330.

  13. Розов М.А. Философия науки в новом видении. М.: Новый хронограф, 2012. 440 с.

  14. Романовская В.Б., Романовская Л.Р. Нейросеть и актуальные проблемы университетского образования // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2024. No 1. С. 125–130. DOI: 10.52452/19931778_2024_1_125

    DOI 10.52452/19931778_2024_1_125
  15. Суханова Н.П. Фокус на критическое мышление в экономическом вузе // Alma Mater (Вестник высшей школы). 2025. No 2. С. 54–59. DOI: 10.20339/AM.02-25.054

    DOI 10.20339/am.02-25.054
  16. Сычев А.А. Искусственный интеллект как вызов системе образования: этико-прикладные аспекты // Ведомости прикладной этики. 2024. No 2 (64). С. 74–81.

  17. Трусов Н.А. Последствия использования возможностей нейронных сетей в образовательном процессе // Технологии социально-гуманитарных исследований. 2024. No 1 (5). С. 126–141.

  18. Черных С.И. Генеративный искусственный интеллект в обучении: перспективы новой дидактики // Философия образования. 2024. Т. 24. No 2. С. 74–86. DOI: 10.15372/PHE20240205

    DOI 10.15372/phe20240205
  19. Шаяхметова Л.А., Кучумов В.Д. Этика использования нейросетей в образовательном процессе // Вестник Пермского государственного гуманитарно-педагогического университета. Серия 3. Гуманитарные и общественные науки. 2024. No 1. С. 109–113. DOI: 10.24412/2308-7196-2024-1-110-114

    DOI 10.24412/2308-7196-2024-1-110-114
  20. Юлина Н.С. Философия для детей. М.: «Канон+» РООИ «Реабилитация», 2005. 464 с.

  21. Koptseva N.P. Constructivist pedagogy in context of modern philosophy of education // Perspectives of Science and Education. 2020. No. 6 (48). P. 40–54. DOI: 10.32744/pse.2020.6.4

    DOI 10.32744/pse.2020.6.4