Применение нейросетей в образовательной деятельности вузов: потребность в научной рефлексии. Технологии искусственного интеллекта, в частности, нейросети, все активнее внедряются в образовательный процесс вузов. Такое внедрение приводит к изменению образовательной среды, открывает новые возможности для ее развития и совершенствования, и, вместе с тем, вызывает к жизни невиданные ранее вызовы и риски. Это порождает необходимость в научной рефлексии, направленной на осмысление как результатов подобного внедрения новых цифровых технологий, так и сопутствующих такому внедрению следствий. Проведенное на базе научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU изучение потока научных работ за 2014-2025 годы позволило выявить 226 русскоязычных научных публикаций (статей, монографий, материалов конференций), посвященных применению искусственного интеллекта в науке и образовании, искусстве и творчестве. Среди этих публикаций особое место занимают работы, посвященные анализу диалектического противоречия между пользой (возможностями, достоинствами, преимуществами) и вредом (ограничениями, недостатками, рисками и опасностями), которые несут образованию технологии искусственного интеллекта [1-4, 8-11, 13, 15-16].

  Анализ публикаций позволяет утверждать, что в настоящее время вузовские исследователи определили контуры применения нейросетей в различных областях образовательной деятельности вузов. Это, прежде всего, применение нейросетей для создание комфортной учебной среды, включая следующие направления:

- изложение сложной научной информации доступным языком, обеспечение доступности учебного материала;

- возможность получения консультаций без участия педагога: генерация ответов на стандартные часто задаваемые вопросы обучаемых;

- диалог обучаемых с нейросетью для преодоления барьеров, возникающих при общении с преподавателем (чувства скованности, страха ошибиться);

- генерация нейросетью актуальных тем по изучаемой дисциплине для активизации обучения в ходе дискуссий с обучаемыми;

- возможность проверки нейросетью результатов тестирования с вопросами открытого типа, предполагающих рассуждение студента и свободный ответ;

- анализ нейросетью отзывов обучаемых: выявление тем вызывающих наибольшие трудности, определение методов обучения, получивших положительный отклик, выявление, где требуется корректировка учебного процесса [17].

  Значительные возможности нейросети открывают для индивидуализации и персонализации обучения. Вузовскому преподавателю предоставляется возможность индивидуализации практических заданий для снижения вероятности списывания работ, устранение проявлений академической нечестности. Как известно, проведение этой работы весьма трудоемко, поэтому продуктивным является использование нейросетей которые по заданному примеру могут сделать нужное количество вариантов задания одного и того же типа [5].

   Нейросети могут также применяться для создания заданий разного уровня сложности на основе информации об уровне знания предмета конкретным студентом, для создания индивидуальных учебных планов и учебных материалов, соответствующих уровню знаний конкретного обучаемого; для анализа его сильных и слабых сторон, создания индивидуальных учебных ситуаций, коррекции методов обучения [1].

  Стремление вузовских исследователей к научной рефлексии и осмыслению последствий использования нейросетей в образовательной деятельности вузов дало возможность выделить и сформулировать педагогические, лингводидактические и психологические условия использования нейросетей [2], выявить и систематизировать сопутствующие этому процессу риски. Условно их можно разделить на когнитивные, связанные с опасностями развития «лжетворчества» и «симуляции знаний», то есть с ростом потока работ, не содержащих оригинальных идей; снижением уровня критического мышления и креативных способностей личности [10, 16], морально-этические, характеризующие этику использования нейросетей в образовательном процессе[20], включая проблему академического мошенничества [8], а также правовые, отражающие опасность нарушения авторских прав правообладателей при создании генеративного контента [7, 12, 14].

   Завершая беглый обзор результатов научной рефлексии вузовских преподавателей относительно использования нейросетей в образовательном процессе, выделим важный, на наш взгляд, вывод, представленный в аналитической публикации В.В. Мантуленко и А.В. Мантуленко, который раскрывает особый характер соотношения преимуществ и ограничений при использовании искусственного интеллекта (ИИ) в образовании. В отличие от всех предшествующих технологий, положительные и негативные эффекты от использования которых можно было достаточно четко разграничивать, применение технологий искусственного интеллекта (ИИ) в образовании невозможно оценить однозначно, поскольку итоговый результат (эффект) все в большей степени зависит от цели применения ИИ, специфики тех задач, которые при этом решаются, профессионального мастерства педагога, уровня критического мышления и познавательного интереса обучающихся, их учебной мотивации. Авторы отмечают, что «… один и тот же функциональный аспект ИИ несет в себе одновременно и возможность, и угрозу для развития образовательной среды и повышения эффективности учебной деятельности. Обучение – это не пассивный процесс передачи и получения информации, а активный процесс построения смыслов и применения знаний на практике. Однако технология ИИ имеет одинаково сильный потенциал как для «пассивизации», так и для активизации обучения, его деградации или развития». [16].

   Важность учета такого амбивалентного, двоякого эффекта при использовании нейросетей в образовании подчеркивается также в работе Е.В Ивахненко и В.С Никольского. Отмечая способность этих искусственных помощников показывать ошибки, предлагать варианты и тем самым помогать учиться, они указывают и на возможность противоположного эффекта - снижение мотивации к обучению в результате замены самостоятельных действий студента готовыми ответами. «Для преподавателей это означает, что такие привычные формы оценки способностей студентов как эссе или реферат теряют свой смысл, поскольку ChatGPT создаёт среднюю по качеству имитацию содержания на заданную тему. При этом такая имитация с лёгкостью преодолевает тесты на плагиат….. В этом смысле вполне понятно желание запретить использование ChatGPT в учебном процессе. Но такой исход лишь маскирует нежелание менять подходы к преподаванию и совершенствовать методики использования письменных работ. Закрытие доступа, запрет или, ещё хуже, замалчивание не приведут ни к решению проблем, ни к возможному развитию системы образования» [11].

  Мы полностью разделяет данный подход и считаем, что в настоящее время назрела необходимость поиска дидактических решений внедрения нейросетей в образовательный процесс вузов на новом методическом и технологическом уровне.

   Цель данной статьи - показать возможности новых дидактических решений в деятельности вузовских преподавателей по преодолению когнитивных рисков использования нейросетей в образовании, в частности, при формировании и развитии информационно-аналитических компетенций студентов вузов.

  Развитие информационно-аналитических компетенций как способ преодоления риска ослабления когнитивной активности студентов в результате использования нейросетей. В соответствии с определением, данным в диссертации А.Е. Трофименко, под информационно-аналитической компетенцией студентов вуза будем понимать способность применять знания, умения и личностные качества в процессе аналитико-синтетической обработки и переработки информации различных видов и форм с целью получения качественно нового знания для оперативного обеспечения процесса принятия решений в различных сферах деятельности [18].

  В условиях цифровой образовательной среды информационно-аналитическая компетенция студента вуза реализуется в ходе осознанного поиска, отбора, аналитико-синтетической переработки и критического анализом информации с помощью средств информационно-коммуникационных технологий. При этом развитие информационно-аналитической компетенции студентов вуза всегда направлено на эффективную продуктивную деятельность в определенной профессиональной сфере. С этой точки зрения информационно-аналитическая компетенция носит универсальный характер и ее формирование необходимо для студентов любого направления подготовки.

  Информационно-аналитическая компетенция служит основой для обеспечения когнитивной активности студентов, представляющей собой целенаправленную самостоятельную деятельность субъекта, связанную с поиском, восприятием и переработкой информации, при которой задействованы познавательные, эмоциональные, волевые психические процессы и состояния, а также различные свойства личности (способности, темперамент, характер, направленность) [5].

  Стремительный рост популярности, масштаб и скорость внедрения нейросетей в образование заставляет преподавателей выявлять их педагогические возможности и ограничения с тем, чтобы осмысленно применять в работе со студентами.

 Когнитивные риски, порожденные хаотичным и нерегламентированным использованием нейросетей студентами, обуславливает необходимость перехода от стихийного освоения данных инструментов к их целенаправленному и дидактически выверенному включению в образовательный процесс.

 Мы убеждены, что формирование и развитие такой сложной и многоаспектной способности личности, как информационно-аналитическая компетенция, реализуемая в условиях активного использования технологий искусственного интеллекта, требует систематической и целенаправленной подготовки студентов вуза. Педагогам предстоит решить, как минимум, несколько задач:

• 1) дать студентам целостное представление о возможностях и ограничениях, присущих технологиям искусственного интеллекта;
• 2) научить студентов рационально использовать нейросети применительно к той предметной области, с которой связана их учебная и будущая профессиональная деятельность;
• 3) обучить студентов алгоритмам верификации и критического анализа текстов, сгенерированных нейросетью;
• 4) сформировать представление об информационной этике и недопустимости академической недобросовестности (академического мошенничества) при использовании нейросетей.

  Самостоятельную задачу вузовского сообщества представляет необходимость преодолеть возникший дидактический кризис, связанный с обесцениванием традиционных практических учебных заданий. В настоящее время педагоги столкнулись с явлением, которое уже нельзя игнорировать: студент сегодня может выполнить подавляющее большинство практических и домашних заданий по различным учебным дисциплинам, просто скопировав их формулировку в нейросеть и получив через несколько секунд готовый ответ. Этот процесс протекает без интеллектуальных усилий со стороны обучаемого. Вместо обучения важнейшим навыкам интеллектуальной работы, студент становится простым ретранслятором: от педагога — к нейросети, от нейросети — обратно к педагогу. Особая опасность заключается в том, что студент при этом не осознает сути задания, ему не нужно вникать в проблему, чтобы понять, какие знания требуются для ее решения, соответственно, он не понимает хода решения задания, не усваивает результат. Полученный при помощи нейросети ответ — это чужая мысль, не прошедшая через осмысление и не включенная в систему личных знаний. В результате происходит симуляция учебной деятельности и создается иллюзия успешности обучения: работы сданы, задания выполнены, но знания студентами не освоены. Соответственно, большинство традиционных учебных заданий, особенно репродуктивного характера, в эпоху массовых нейросетей потеряли свой дидактический смысл. Они больше не выполняют своей главной функции — заставить студента думать, применять знания и формировать практические навыки. Следовательно, возникает необходимость кардинального переосмысления самого принципа построения практических заданий и разработки таких заданий, которые невозможно «загнать в нейросеть» для получения готового ответа.

   В целом, на наш взгляд, потребность в специальном обучении студентов работе с нейросетями знаменует необходимость поиска новых дидактических решений, связанных не столько с трансляцией знаний, сколько с формированием сложных метакомпетенций, позволяющих студенту эффективно управлять искусственным интеллектом, одновременно сохраняя и развивая свою собственную интеллектуальную самостоятельность и способность к глубокому критическому мышлению. Это требует пересмотра учебных планов, создания новых методических пособий и, что самое важное, повышения квалификации самих преподавателей, которые должны быть готовы не запрещать, а направлять использование новых технологий в русло осознанного и продуктивного развития личности будущего специалиста.

  Учебная дисциплина «Информационная культура личности» как инструмент формирования и развития информационно-аналитических компетенций студентов вузов в условиях активного использования нейросетей. Разработанный нами еще в начале 2000х годов учебный курс «Информационная культура личности» [19] исторически был сфокусирован на формировании информационно-аналитической компетенции студентов, развитии навыков поиска, критической оценки, систематизации и этического использования информации из традиционных и электронных источников. Одной из важных целей освоения дисциплины «Информационная культура личности» является формирование информационного мировоззрения личности как основы личного профессионального саморазвития и постоянного повышения уровня профессиональной квалификации.

  В задачи учебной дисциплины входит формирование информационной компетентности в следующих областях: профессиональные информационные ресурсы; поиск информации в традиционной и электронной информационной среде; анализ, синтез и критическая оценка профессиональной информации; самостоятельная подготовка информационных продуктов по основным видам учебной и профессиональной деятельности (рефераты, доклады, курсовые и выпускные квалификационные работы, аналитические обзоры, статьи, рецензии и т.д.). [6]

   Реализации этих целей и задач подчинена структура учебной дисциплины, включающая четыре раздела:

• - Раздел I. Информационные ресурсы общества и информационная культура
• - Раздел II. Основные типы информационно-поисковых задач и алгоритмы их решения
• - Раздел III. Аналитико-синтетическая переработка источников информации
• - Раздел IV. Технология подготовки информационных продуктов

   Стремительное распространение генеративного искусственного интеллекта в образовательном процессе вузов обусловило необходимость обновления и пополнения содержания каждого из этих разделов. Нейросети открывают уникальные возможности для обогащения данного курса, трансформируя его из учебной дисциплины о базовых навыках работы с информацией в инструмент для усиления и активизации интеллектуальной деятельности студентов.

  Представление о том, каким образом происходит обновление и актуализация учебной дисциплины «Информационная культура личности» за счет критически оцененных возможностей применения нейросетей в образовании дает таблица.

Таблица 1 - Обогащение разделов учебного курса «Информационная культура личности» технологией работы с нейросетями

Разделы курса «Информационная культура личности»	Компоненты технологии работы с нейросетями
I. «Информационные ресурсы общества и информационная культура»	Понятия: «искусственный интеллект», «нейросети», «большая языковая модель» Виды нейросетей по сферам применения Информационная безопасность и нейросети
II. «Основные типы информационно-поисковых задач и алгоритмы их решения»	Понятие «промт» Структура промта Особенности составления промтов для разных видов нейросетей Технология составления промта для решения определенного класса задач
III. «Аналитико-синтетическая переработка источников информации»	Критический анализ текстов, созданных с помощью нейросетей Понятие «галюцинации» нейросетей Необходимость проверки достоверности информации в текстах, порожденных нейросетью Технология верификации текстов, порожденных нейросетью Технология верификации изображений, видео, порожденных нейросетью
IV. «Технология подготовки информационных продуктов»	Технология использования текстовых нейросетей в самостоятельной учебно-исследовательской и научно-исследовательской работе студентов (учебные рефераты, доклады, проекты, выпускные квалификационные работы, статьи и т.п. ) -                проверка достоверности сгенерированного текста на основе привлечения надежных источников информации; -                применение алгоритмов критического анализа сгенерированного текста; -                применение нейросетей для редактирования текста (обобщение информации, рерайтинг, устранение повторов, соблюдение стилистического единства и др.

   Стоит особо отметить, что включение в содержание учебного курса «Информационная культура личности» технологий работы с нейросетями нацелено не на инструктирование по использованию интерфейсов определенных нейросетей и чат-ботов, а на формирование представлений о принципах работы текстовых нейросетей (больших языковых моделей): на каких данных они обучаются, что такое «галлюцинации» и почему они возникают, как предвзятость данных влияет на выводы, которые содержатся в генерируемых нейросетями текстах. Задача педагога при этом – доказать ошибочность представлений об объективности нейросети, раскрыть ее возможности и ограничения как инструмента, лишенного подлинного (в человеческом смысле) понимания и сознания. Это формирует установку на обязательный критический анализ и верификацию любого порожденного нейросетью текста по авторитетным источникам.  

  Заметим, что практически во всех публикациях, посвященных использованию нейросетей в образовании, декларируется необходимость критического анализа генеративных текстов и содержится требование проверки достоверности приведенных в них данных. Однако ответы на вопросы о том, каков алгоритм критического анализа генеративного текста, к каким информационным источникам, содержащим надежную и достоверную информацию следует обращаться, как правило, в таких публикациях отсутствуют.

  Наша позиция заключается в том, что верификацию генеративных текстов студент может произвести только в том случае, если он знает, как найти надежные информационные ресурсы, включая электронные справочные издания, научные электронные библиотеки, авторитетные профессиональные сайты и порталы, содержащие проверенную научную информацию. В учебной дисциплине «Информационная культура личности» эти знания формируются в разделе I «Информационные ресурсы общества и информационная культура».

  Обогащение раздела II «Основные типы информационно-поисковых задач и алгоритмы их решения» происходит за счет обучения студентов промпт-грамотности, овладения основными принципами самостоятельного составления промта. Формирование умения четко и точно формулировать запросы к нейросети становится новой формой выражения информационной потребности. Студенты должны уметь выстраивать многошаговые диалоги с нейросетью, итеративно уточнять промежуточные результаты, используя различные техники промтинга.

  Значительной модификации должен подвергнуться раздел III. «Аналитико-синтетическая переработка источников информации». Именно этот раздел содержит сведения о принципах и алгоритмах критического анализа текстов. В ходе изучения этого раздела студентам предстоит осуществлять критический анализ сгенерированных нейросетью текстов. Задача студентов – выявить все виды допущенных ошибок, «галлюцинаций», неточностей, логических противоречий, опираясь на авторитетные источники, и аргументировать свою позицию. Подобный тренинг направлен на развитие критического мышления личности, он учит студента ответственному и осмысленному отношению к текстам, порожденным нейросетью.

     В разделе IV «Технология подготовки информационных продуктов» особое внимание уделяется формированию готовности студентов к самостоятельной подготовке информационных продуктов, непосредственно связанных с задачами учебной и будущей профессиональной деятельности. При этом особое внимание уделяется технологии и алгоритмам порождения нового информационного продукта на основе этического и ответственного использования различных источников информации, включая «чужие» тексты. Вместо того чтобы запрещать использование нейросетей для подготовки рефератов, докладов, обзоров и т.п. , студентам объясняется, как делать это продуктивно. Например, возможны задания типа: «Используя нейросеть, составьте три различных варианта плана научного доклада (реферата, обзора и т.п.) по теме X. Проанализируйте предложенные планы, выявите их сильные и слабые стороны, синтезируйте на их основе собственную, оптимальную структуру и обоснуйте свой выбор». Такой подход превращает нейросеть в партнера для интеллектуального диалога, развивая навыки сравнительного анализа и синтеза научной информации.  

   Поскольку учебная дисциплина «Информационная культура личности» носит ярко выраженный прикладной, практический характер, особе значение имеет поиск новых дидактических решений в организации практических занятий. Ранее мы уже отмечали озабоченность вузовских педагогов тем, что многие практические задания в эпоху активного использования нейросетей потеряли свой дидактический смысл, превратившись в механическую процедуру получения готового ответа от нейросети. В этой связи нами предлагается использование практических заданий типа «Задание-аудит: экспертный анализ текста, сгенерированного ИИ».

  Появление такого задания связано с обращением к нам за помощью студентов, решивших принять участие в V Всероссийском конкурсе «Наследие выдающихся предпринимателей России» (2025 г.). Организаторами этого конкурса являются общероссийская общественная организация малого и среднего предпринимательства «Опора России», музей предпринимателей, меценатов и благотворителей, институт российской истории РАН, Российский союз промышленников и предпринимателей.

  Одной из целей конкурса выступает изучение и популяризация наследия выдающихся предпринимателей, меценатов и благотворителей России, внесших большой вклад в развитие экономики, культуры, науки, образования и социальной сферы нашей страны [21].

   Примечательно, что в этом конкурсе предусмотрена специальная номинация «Изучение наследия: человек vs ИИ», согласно требованиям которой участникам «необходимо сгенерировать с помощью искусственного интеллекта работу в формате НИР на любую тему по истории предпринимательства, проанализировать результат и дать свое экспертное заключение полученному тесту. Задача - найти как можно больше ошибок и нелогичных конструкций в сгенерированной работе, а именно: ошибочные и спорные выводы, историографические и фактологические ошибки, после чего проанализировать их и дать свою исправленную версию. К экспертному заключению необходимо приложить сгенерированный текст. Оформление и структура – сгенерированный текст в формате НИР в соответствии с ГОСТ 7.32-2017, объем 15-20 страниц формата А4, экспертное заключение в свободной форме 2-5 страниц А4» [21].

  Поскольку за консультацией к нам обратились студенты-библиотечно-информационного факультета МГИК, то для получения сгенерированного нейросетью текста мы предложили ряд тем, имеющих непосредственное отношение к их будущей профессиональной деятельности. В частности, одной из тем явилась тема «А.С. Суворин как «медиапредприниматель» доиндустриальной эпохи: к вопросу об истоках стартапов в российском книгоиздании». На примере этой темы нами будет показана возможность создания нового типа практического занятия, рассчитанного на применение в учебном процессе нейросетей. Это практико-ориентированное задание мы назвали «Задание-аудит: экспертный анализ текста, сгенерированного ИИ».

   Выполнение этого задания предусматривает прохождение 5-х этапов:

  Этап 1. Подготовка рабочего плана по теме проекта с помощью нейросети. Назначение этого этапа – получить первичное представление о теме и основных подтемах (микротемах) проекта.  

 Этап 2. Самостоятельная подготовка научно-аналитического обзора по теме проекта без привлечения искусственного интеллекта. Задача данного этапа – «погрузить» студента в предметную область проекта, проанализировать понятийно-терминологический аппарат, раскрывающий данную тему, найти и освоить основные научные публикации по теме проекта, составить на основе изученных источников информации свой собственный план, на основании которого самостоятельно подготовить научно-аналитический обзор, включив в его состав библиографические ссылки, отсылающие к списку литературы. Иными словами, студент сначала должен освоить предметную область по теме проекта на основании самостоятельно найденных и изученных достоверных источников информации, действуя в строгом соответствии с полученными ранее при изучении учебной дисциплины «Информационная культура личности» правилами. Только при соблюдении этих условий он сможет на заключительном этапе осуществить критический анализ сгенерированного текста и подготовить экспертное заключение. 

   Этап 3. Подготовка научно-аналитического обзора с использованием нейросети. На данном этапе студент должен продемонстрировать свою промт-грамотность и умение точно формулировать запросы к нейросети, вести диалог с нейросетью, используя различные техники промтинга.

 Этап 4. Критический анализ научно-аналитического обзора, подготовленного нейросетью. Назначение этого этапа - выявление всех видов ошибок, допущенных нейросетью (фактических, логических, стилистических и др.), обнаружение «галлюцинаций» и абсурдных утверждений, выглядящих правдоподобно. Самостоятельную задачу на данном этапе представляет критическая оценка сгенерированного нейросетью списка литературы с точки зрения его достоверности и соответствия требованиям ГОСТ Р 7.0.100-2018 «Библиографическая запись. Библиографическое описание. Общие требования и правила составления».

   Этап 5. Подготовка экспертного заключения представляет собой логическое завершение работы и носит оценочный характер, аккумулируя результаты всей проделанной студентом аналитической работы.

   Полный текст методической разработки по проведению практического занятия типа «Задание-аудит: экспертный анализ текста, сгенерированного ИИ» приводится в Приложении. Следует подчеркнуть, что подобный тип практического занятия может быть использован не только на библиотечно-информационном факультете. Такой тип заданий применим практически к любому направлению подготовки в вузе. «Задание –аудит» позволяет донести до студентов мысль о том, что нельзя быть экспертом в той предметной области, по которой не обладаешь собственными, личными знаниями. Студенты должны убедиться в том, что нейросети можно использовать для первичного анализа информации, генерирования рабочих идей и черновых вариантов текста, но финальный продукт – его структура, верификация всех фактов, критический комментарий и оценка – является результатом их собственной интенсивной интеллектуальной работы и должны выполняться самостоятельно.

   В заключение следует сказать, что развитие и обогащение содержания курс «Информационная культура личности» за счет тем, посвященных осмысленному применению нейросетей при выполнении студентами вузов учебной и научно-исследовательской работы, позволяет снизить риски ослабления когнитивной активности личности. Прежде всего речь должна идти о преодолении угрозы атрофии когнитивных усилий и подмены эвристической деятельности репродуктивной, когда студент постоянно получая от нейросетей готовые решения, лишается необходимости проявлять волю, реализовывать собственные интеллектуальные усилия, преодолевать собственные сомнения и ошибки. Без развития когнитивных усилий, студенту, использующему готовые, сгенерированные нейросетью решения, грозит утрата способности самостоятельно находить решения, действовать креативно в нестандартных ситуациях, формулировать принципиально новые идеи.

  Таким образом, использование возможностей нейросетей в рамках курса «Информационная культура личности» позволяет не только адаптировать его к современным реалиям, но и значительно повысить педагогический потенциал.

 Список источников

1. Агальцова Д. В., Валькова Ю.Е. Вызов искусственного интеллекта традиционной системе образования // Мир науки, культуры, образования. 2024. – № 2(105). – С. 169-172.

1. 2. Бермус А. Г., Сизова Е. В. Педагогические, лингводидактические и психологические условия использования ChatGPT в системе высшего образования: систематический обзор // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2024. – № 11 (ноябрь). С. 150 –166. URL: http://e-koncept.ru/2024/241183.htm
2. 3. Валиев Р. И., Ахтарьянова Г. Ф. Искусственный интеллект в образовании: за и против // Современные физика, математика, цифровые и нанотехнологии в науке и образовании : Избранные труды II Всероссийской молодежной школы-конференции, посвященной 80-летию со дня рождения д.ф.-м.н., профессора Р.С. Сингатуллина, Уфа, 18–20 апреля 2023 года. – Уфа: Башкирский государственный педагогический университет им. М. Акмуллы, 2023. – С. 186-188.
3. 4. Воронина Д. К. Нейронные сети в образовании: угрозы, вызовы и перспективы // Известия Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена. – – № 212. – С. 126-136.
4. 5. Гаркуша Н. С., Городова Ю.С. Педагогические возможности ChatGPT для развития когнитивной активности студентов // Профессиональное образование и рынок труда. – 2023. – Т. 11, № 1(52). – С. 6-23. – DOI 10.52944/PORT.2023.52.1.001.
5. 6. Гендина, Н.И. Информационная культура личности в 2 ч. Часть 1 : учебник для вузов / Н. И. Гендина, Е. В. Косолапова, Л. Н. Рябцева ; под научной редакцией Н. И. Гендиной. — 2-е изд. — Москва : Издательство Юрайт, 2025. — 356 с. Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/567907
6. 7. Генеративный контент : проблемы защиты интересов правообладателей // Университетская книга. – 2025. – № 1. – С. 51-55.
7. 8. Жуков, А. Д. Генеративный искусственный интеллект в образовательном процессе: вызовы и перспективы // Вестник Московского государственного университета культуры и искусств. – 2023. – № 5(115). – С. 66-75. – DOI 10.24412/1997-0803-2023-5115-66-75.
8. 9. Жучкова Ю. А. Риски использования технологий ИИ в науке и образовании // Образование и наука без границ: социально-гуманитарные науки. – – № 22. – С. 297-301.
9. 10. Землянухина Н.С. Использование нейросетей в контексте цифровизации образования: преимущества и риски // Гуманитарный научный журнал. – – №42. – С. 70-76.
10. 11. Ивахненко Е.В., Никольский В.С. ChatGPT в высшем образовании и науке: угроза или ценный ресурс? // Высшее образование в России. – №4. – С. 9-22.
11. 12. Ивашина И. А., Комина В.И. Авторские права в эпоху искусственного интеллекта: кого считать автором? // Исследования и инновации в науке 2024 : Сборник материалов III-ей международной очно-заочной научно-практической конференции, Москва, 12 марта 2024 года. – Москва: Научный центр "Издание", 2024. – С. 82-84.
12. 13. Капустина Л. В., Ермакова Ю. Д., Калюжная Т. В. ChatGPT и образование: вечное противостояние или возможное сотрудничество? // Научно-методический электронный журнал «Концепт». 2023. № 10 (октябрь). С. 119–132. – URL: http://e-koncept.ru/2023/231099.htm.
13. 14. Карцхия А. А. Правовые проблемы применения искусственного интеллекта в России // Правовая информатика. – 2024. – № 1. – С. 4-19. – DOI 10.21681/1994-1404-2024-1-4-19.
14. 15. Кулакова Т. А. Генеративный искусственный интеллект: pro et contra // Возможности и угрозы цифрового общества : Материалы конференции, Ярославль, 18–19 апреля 2024 года. Ярославль: Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова, 2024. – С. 182-187.
15. 16. Мантуленко В. В., Мантуленко А. В. Искусственный интеллект в образовании: противоречия в использовании // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – – № 6 (июнь). – С. 221–237. URL: http://e-koncept.ru/2024/241092.htm.
16. 17. Паскова А. А. Практические аспекты применения chatgpt в высшем образовании // Вестник Майкопского государственного технологического университета. – 2023. – Т. 15, № 3. – С. 67-74. – DOI 10.47370/2078-1024-2023-15-3-67-74.
17. 18. Трофименко А.Е. Развитие информационно-аналитической компетенции студентов в вузе: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата педагогических наук: специальность 13.00.08 Теория и методика профессионального образования Челябинск, 2012. – 24 с.
18. 19. Формирование информационной культуры личности: теоретическое обоснование и моделирование содержания учебной дисциплины [Текст] /Н.И. Гендина, Н.И. Колкова, Г.А. Стародубова, Ю.В. Уленко. – Москва: Межрегиональный центр библиотечного сотрудничества, 2006. – 512 с.
19. 20. 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. – № 1. – С. 109-113. – DOI 10.24412/2308-7196-2024-1-110-114. 
20. 21. V Всероссийский конкурс «Наследие выдающихся предпринимателей России» [Электронный ресурс]. URL: https://росбизнеснаследие.рф/

 

Приложение

Задание-аудит: экспертный анализ текста, сгенерированного нейросетью

 

Цель работы: овладеть технологией экспертного анализа текстов, сгенерированных нейросетью.

Задачи работы: 

1. 1. Сформировать умение формулировать запросы (промты) к нейросети, уточнять промежуточные результаты, используя различные техники промтинга.
2. 2. Продемонстрировать информационно-аналитическую компетенцию по самостоятельной подготовке информационного продукта (исследовательского проекта) в соответствии с алгоритмами работы с информацией, изученными в рамках учебной дисциплины «Информационная культура личности».
3. 3. Осуществить критический анализ и верификацию текста, сгенерированного нейросетью.
4. 4. Подготовить экспертное заключение о достоверности и качестве текста, сгенерированного нейросетью.

Обеспечивающие средства: 

• - Информационная культура личности: технология продуктивной интеллектуальной работы с информацией в условиях интернет-среды: учебное пособие для студентов вузов культуры / Н.И. Гендина, Е.В. Косолапова, Л.Н. Рябцева. – Кемерово: КемГИК, 2020.
• - справочный сайт «Словари и энциклопедии на Академике» (https://dic.academic.ru/);
• - электронная научная библиотека «Elibrary.ru» (https://elibrary.ru/)
• - генеративная текстовая нейросеть DeepSeek (https://www.deepseek.com/)

Технология выполнения задания-аудита текста, сгенерированного нейросетью по теме: «А.С. Суворин как «медиапредприниматель» доиндустриальной эпохи: к вопросу об истоках стартапов в российском книгоиздании»

Задание 1. Подготовить рабочий плана по теме проекта с помощью нейросети DeepSeek.

Задание 2. Самостоятельно подготовить научно-аналитический обзор по теме проекта без привлечения искусственного интеллекта.

2.1. Осуществить структурно-семантический анализ темы. Выделить ключевые слова из темы проекта, выявить синонимы, вышестоящие и нижестоящие понятия.

2.2. Провести поиск информации по ключевым словам из темы проекта  в электронном каталоге РГБ, в фондах библиотеки вуза, в Elibrary и Киберленинке.    

2.3. Составить список литературы по теме проекта.

2.4. Изучить и проанализировать литературу по теме проекта.

2.5. Уточнить и скорректировать рабочий план проекта.

2.6. Написать текст по уточненному плану.  

Задание 3. Подготовить научно-аналитический обзор по теме проекта с использованием нейросети.

3.1. Составить промт для нейросети на написание проекта по теме «А.С. Суворин как «медиапредприниматель» доиндустриальной эпохи: к вопросу об истоках стартапов в российском книгоиздании». Промт должен содержать:   

•      - Указание на необходимость использования имеющегося плана при генерации текста.
•     -  Указание на необходимость использования в генерируемом тексте прямых цитат с указанием источника заимствования.
•    - Указание на необходимость составления списка литературы по теме проекта с соблюдением требований ГОСТ Р 7.0.100-2018 «Библиографическая запись. Библиографическое описание. Общие требования и правила составления».

3.2. Используя нейросеть DeepSeek, сгенерировать текст обзора по заданному промту. 

Задание 4. Осуществить критический анализ сгенерированного нейросетью текста.

4.1. Проверить, насколько сгенерированный текст соответствует заданному плану (логика изложения).

4.2. Проверить достоверность (существование на самом деле) всех упомянутых в сгенерированном тексте источников информации.

4.3. Проверить достоверность прямых цитат.

4.4. Проверить правильность приведенных нейросетью хронологических сведений.

4.5. Проверить правильность автобиографических сведений (имен, этапов жизни и деятельности, основных достижений и т.п.). См. https://www.rubricon.com/about_rubricana_2.asp , раздел «Биографические статьи».

4.6. Проверить наличие в тексте информации о несуществующих событиях и персонах, внутренних противоречий или нелепых суждений

4.7. Оценить сгенерированный нейросетью список литературы с точки зрения его достоверности и  соответствия требованиям ГОСТ Р 7.0.100-2018 «Библиографическая запись. Библиографическое описание. Общие требования и правила составления».  

Задание 5. Подготовить экспертное заключение о качестве сгенерированного нейросетью текста, указав все недостатки, выявленные в ходе критического анализа, включая: 

1. 1. Искажение фактов (событий, дат и т.п.)
2. 2. Генерация информации о несуществующих событиях и персонах
3. 3. Представление ложных ссылок на несуществующие источники информации
4. 4. Порождение текста, содержащего внутренние противоречия или нелепые суждения, которые трудно понять или принять всерьез.
5. 5. Другое. 

 

Сведения об авторах

Гендина Наталья Ивановна - доктор педагогических наук, профессор, директор центра междисциплинарных исследований культуры, профессор кафедры библиотечно-информационных наук Московского государственного института культуры, Заслуженный деятель науки Российской Федерации

 Косолапова Елена Витальевна - кандидат педагогических наук, заместитель директора центра междисциплинарных исследований культуры, доцент кафедры библиотечно-информационных наук Московского государственного института культуры

К оглавлению выпуска