Цифровая трансформация системы высшего образования в последние два года приобрела качественно новый характер, обусловленный массовым и стремительным внедрением генеративных нейросетей в учебный и исследовательский процессы. Если ранее искусственный интеллект (далее — ИИ) рассматривался преимущественно как вспомогательный инструмент для поиска и обработки информации, то сегодня наблюдается тенденция делегирования ему базовых мыслительных операций — от формулирования тезисов до генерации законченных научных текстов. Вместе с тем исследователи отмечают необходимость разработки новых методологических подходов и педагогических приемов для полноценной реализации возможностей систем, созданных на основе технологий искусственного интеллекта (ИИ), и избежания рисков, создаваемых этими технологиями [13].

 В этой связи перед педагогическим сообществом встаёт острая дидактическая проблема: как использовать потенциал искусственного интеллекта для развития интеллектуальных способностей личности, а не для их деградации? Поиск ответа на этот вопрос лежит в плоскости формирования информационной культуры личности, позволяющей студенту осознанно, критически и этически ответственно взаимодействовать с любыми информационными технологиями, включая нейросети. В данной статье представлены новые дидактические решения, разработанные в рамках учебного курса «Информационная культура личности» [3], направленные на трансформацию содержания, методов и форм обучения в эпоху генеративного ИИ.

 Когнитивные риски использования нейросетей в образовательном процессе. Существенная группа рисков обусловлена снижением когнитивных функций личности, способности к глубокому пониманию темы. По мнению В.В. Мантуленко и А.В. Мантуленко, активное делегирование студентами нейросетям задач по анализу, обобщению, систематизации информации и других действий, требующих определенного умственного напряжения, усилий, времени, ведет к атрофии критически важных для развития и получения качественного образования компетенций и мягких навыков. Студенты, предпочитая избегать умственного напряжения, теряют способность критически мыслить, творчески решать задачи и четко формулировать мысли. [9].

 Схожую озабоченность выражает А.Д. Жуков, отмечая, что простота использования и доступность машинного интеллекта могут приводить к снижению критического мышления у обучающихся, неготовности принимать самостоятельные решения и снижению креативности. [5]

   Научный анализ практики внедрения генеративных нейросетей в высшее образование позволяет выделить устойчивую группу когнитивных рисков, требующих системного дидактического реагирования. Как подчёркивается в ряде исследований, фиксируется тревожная динамика: формируется когнитивная атрофия — процесс постепенного ослабления аналитических и мыслительных способностей вследствие систематического делегирования учебных задач нейросетям [1; 12]. Одновременно развивается интеллектуальная зависимость от ИИ, при которой обучающиеся выполняют задания с минимальным участием самостоятельного мышления, а результаты работы генеративных моделей принимаются без критической оценки [2; 6].

  Результаты эмпирических исследований подтверждают наличие указанных рисков. Так, в работе Е.С. Тереховой, Н.Н. Пучковой и Л.В. Новиковой на основе опроса студентов установлено, что «студенты высоко оценивают потенциал нейронных сетей, активно используют данные технологии для решения учебных и творческих задач, однако не в полной мере способны осознать опасность увлечения сгенерированным контентом» [11]

  Масштабное социологическое исследование, проведённое под руководством И.А. Алешковского, демонстрирует, что «использование моделей генеративного ИИ в образовательном процессе влечёт за собой принятие комплекса решений по непосредственному регулированию применения этих моделей, этическим вопросам, пересмотру форм самостоятельной работы студентов» [10].

  Особую опасность представляет феномен «галлюцинации» нейросетей — генерация ложных, но внешне правдоподобных фактов, несуществующих ссылок и библиографических описаний. В условиях некритического восприятия сгенерированной информации это может приводить к тиражированию недостоверных данных в учебных и даже научных работах студентов.

  Критическое мышление как антидот нейросетевой зависимости. В контексте обозначенных рисков критическое мышление приобретает особое значение, позволяет противостоять интеллектуальной деградации при работе с генеративными нейросетями. В наиболее общем виде критическое мышление определяется как способность анализировать информацию с позиций логики, умение выносить обоснованные суждения, решения и применять полученные результаты как к стандартным, так и к нестандартным ситуациям, вопросам и проблемам.

  Как справедливо отмечает К.А. Коньков в исследовании, посвящённом использованию ChatGPT в развитии критического мышления, искусственный интеллект может выступать не только как источник рисков, но и как инструмент, способствующий развитию навыка мыслить критически. «Будучи созданным на основе больших корпусов текстов, а также способным генерировать множество вариаций ответов, ChatGPT является средством, стимулирующим совершенствование аналитических и мыслительных способностей» [8]. Достижение этой цели, однако, возможно лишь при условии, что обучающиеся обладают высоким уровнем информационной культуры и осознанно подходят к взаимодействию с ИИ, рассматривая его как объект критического анализа, а не как авторитетный источник готовых решений.

  Анализ научной литературы позволяет выделить три необходимых условия эффективного развития критического мышления при работе с нейросетями: 1) обеспечение доступа к разнородным источникам информации для сопоставления и верификации данных; 2) овладение студентами системой методов работы с информацией (поиск, отбор, анализ, оценка); 3) реализация системного, а не фрагментарного подхода к развитию критического мышления на протяжении всего периода обучения в вузе. Именно решению этих задач призван служить разработанный нами учебный курс «Информационная культура личности» [4].

  В авторской концепции информационная культура личности определяется как грань общей культуры человека, отражающая его способность находить, анализировать, критически оценивать, творчески использовать информацию с соблюдением этических норм и сохранением культурных традиций в условиях цифрового общества. Данное определение подчёркивает интегративный характер информационной культуры, объединяющей когнитивный, аксиологический и деятельностный компоненты.

  В структурном отношении информационная культура личности включает три взаимосвязанные грани:

• Интеллектуальная грань:представление о многообразии современных информационных ресурсов; знание алгоритмов поиска, анализа и синтеза информации; знание алгоритмов критического анализа информации; владение технологиями самостоятельной подготовки информационных продуктов.
• Духовно-нравственная грань:способность выявлять деструктивный контент и противостоять попыткам манипуляции; способность противодействовать распространению антиобщественной социально опасной информации; знание основ информационной этики, правил этичного поведения в сети; непримиримость к плагиату и некорректному заимствованию информации.
• Эстетическая грань:способность формировать эстетическую оценку по отношению к феноменам окружающего мира; способность соотносить информацию с важнейшими эстетическими категориями: прекрасное — безобразное, возвышенное — низменное, глубокое — поверхностное.

  Учебный курс «Информационная культура личности» имеет следующую структуру:

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

 Предложенная структура обладает важным дидактическим свойством: она легко адаптируется под новые технологии, что позволяет оперативно дополнять каждый раздел новыми темами по мере появления новых информационных технологий. Разделы курса изначально сконструированы таким образом, чтобы включать как темы, посвящённые работе с традиционными и электронными информационными ресурсами, так и темы, посвящённые любым новым типам ресурсов без кардинальной перестройки архитектуры курса, не требуя пересмотра количества и состава разделов.

  Так, например, в 2012 г. в русле реализации программы ЮНЕСКО «Медийно-информационная грамотность для педагогов» учебный курс был дополнен медиакомпонентом: в каждый из четырёх разделов курса «Информационная культура личности» были добавлены темы, связанные с медиа-ресурсами, алгоритмами поиска медиа-информации, анализом и критической оценкой медиатекстов, а также технологиями подготовки собственных медиа-продуктов. Этот опыт наглядно продемонстрировал адаптивность структуры курса к изменяющимся требованиям информационного общества.

Стремительное распространение генеративных нейросетей актуализировало потребность в новом виде грамотности — ИИ-грамотности, то есть грамотности в сфере искусственного интеллекта. Как справедливо отмечают М.М. Конколь и Е.Э. Шишлова в исследовании, посвящённом трансформации образовательной субъектности студента университета в эпоху ИИ-технологий, «традиционная цифровая компетентность студента, сосредоточенная на операционных навыках, не обеспечивает критическое и этически ответственное взаимодействие с ИИ» [7]

  На наш взгляд в структуру информационной культуры личности необходимо включить ИИ-грамотность. Включение ИИ-грамотности в структуру курса «Информационная культура личности» влечёт за собой комплексные изменения в дидактической системе: должно быть обновлено содержание образования, должны быть пересмотрены технологии обучения, уточнены дидактические принципы, адаптированы методы, формы и средства обучения, а также скорректирована система контроля и оценки результатов обучения. Нами разработана методика обогащения каждого из четырёх разделов курса компонентами технологии работы с нейросетями (см. таблицу).

Таблица — Обогащение разделов курса «Информационная культура личности» технологией работы с нейросетями (авторская разработка)

Новые типы заданий, обусловленные внедрением нейросетей

Внедрение нейросетей в учебный процесс требует разработки принципиально новых типов заданий, рассчитанных на осмысленное использование искусственного интеллекта. На основе обогащённого курса нами предложена классификация заданий, объединяемых общей задачей формирования критического, рефлексивного отношения к результатам работы нейросетей.

1) Задания на выявление в сгенерированных текстах: 

- ложных нарративов;

- предвзятостей и стереотипов;

- спорных суждений;

- деструктивной информации.

2) Задания на верификацию: 

- фактов (включая отделение фактов от мнений);

- цитат (проверка по первоисточникам);

- библиографических описаний источников информации (выявление несуществующих изданий).

3) Задания на составление запросов для нейросетей (промтинг):

- разработка структурированных промтов с учётом контекста, целевой аудитории и желаемого формата ответа;

- итеративное уточнение промтов для повышения релевантности и достоверности генерируемого контента;

- сравнение результатов, полученных по разным промтам к одной и той же задаче.

4) Задания творческого характера, которые принципиально не могут быть выполнены нейросетью в узкоспециальной предметной области и требуют привлечения оригинального мышления.

  В качестве примера приведём разработанный авторами комплексный тип задания — аудит текста, сгенерированного нейросетью, включающий четыре последовательных этапа / задания.

Аудит текста, сгенерированного нейросетью

Задание 1. Самостоятельно подготовить научно-аналитический обзор по теме проекта без привлечения искусственного интеллекта, с использованием технологии АСПИ.

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

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

1.3. Составить список литературы по теме проекта.

1.4. Изучить и проанализировать литературу по теме проекта.

1.5. Уточнить и скорректировать рабочий план проекта.

1.6. Написать текст по уточненному плану.

Задание 2. Подготовить научно-аналитический обзор по теме проекта с использованием нейросети.

2.1. Составить промт для нейросети на написание проекта по теме. 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».

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

Задание 3. Осуществить критический анализ сгенерированного нейросетью текста.

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

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

3.3. Проверить достоверность прямых цитат.

3.4. Проверить правильность приведенных нейросетью хронологических сведений.

3.5. 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».

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

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

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

 Заключение

  Проведённый теоретический анализ и многолетний опыт авторов по разработке и преподаванию курса «Информационная культура личности» позволяют сформулировать следующие выводы.

1.   1. Активное внедрение нейросетей в учебный процесс требует существенных изменений в деятельности педагогов вузов. Разработанный нами курс «Информационная культура личности» предлагает системное дидактическое решение, позволяющее интегрировать ИИ-грамотность в структуру высшего образования как необходимое условие безопасного и продуктивного использования искусственного интеллекта.
2.   2.  Использование нейросетей в учебной и исследовательской деятельности студентов должно сопровождаться повышением уровня их информационной культуры. Освоение авторского курса «Информационная культура личности» формирует у студентов способность критически оценивать результаты работы нейросетей, распознавать «галлюцинации» и недостоверные данные, отделять факты от мнений, а также соблюдать этические нормы при использовании сгенерированного контента. Именно такой системный подход позволяет предотвратить интеллектуальную зависимость и когнитивную атрофию, превращая нейросети из источника рисков в эффективный инструмент познания.
3.   3. Появление ИИ обусловило потребность в разработке принципиально новых типов заданий для обучаемых, рассчитанных на осмысленное использование нейросетей при подготовке докладов, учебных рефератов, курсовых работ и выпускных квалификационных работ в вузе.

   На основе проведённого анализа и сформулированных выводов предлагаются следующие практические рекомендации для педагогов высшей школы.

Рекомендации для педагогов

1. 1. Необходимость повышения уровня профессиональной компетентности педагогов в сфере применения ИИ в сфере образования за счет целенаправленного повышения квалификации и самообразования. Педагогам следует изучать современные генеративные нейросети (ChatGPT, GigaChat, YandexGPT и др.), осваивать технологию промтинга, а также анализировать дидактические возможности и ограничения этих инструментов применительно к своим предметным областям. Только владея ИИ-грамотностью на достаточном уровне, преподаватель сможет эффективно обучать ей студентов. В рамках учебных занятий следует демонстрировать студентам конкретные примеры успешного и неудачного применения нейросетей: от генерации корректных тезисов до появления «галлюцинаций» и ложных библиографических ссылок. Важно объяснить, что нейросеть — не замена собственному мышлению, а вспомогательный инструмент, требующий критической оценки результатов.
2. 2. Необходимость обучать студентов правилам рационального использования нейросетей, раскрывать их достоинства и недостатки - новая грань профессиональной компетенции педагогов. Педагогам следует чётко обозначить границы допустимого использования ИИ в учебных работах: нейросеть может помогать в поиске идей, структурировании материала, редактировании формулировок, но итоговый текст, выносимый на защиту, должен быть осмыслен и выверен самим студентом. Прямое копирование сгенерированных фрагментов без анализа и переработки должно рассматриваться как академическое нарушение.
3. 3. Нравственный долг педагогов - формировать ответственное отношение студентов к результатам использования нейросетей: недопустимость плагиата и бездумного присвоения текстов, сгенерированных нейросетями. Педагогам следует чётко обозначить границы допустимого использования ИИ в учебных работах: нейросеть может помогать в поиске идей, структурировании материала, редактировании формулировок, но итоговый текст, выносимый на защиту, должен быть осмыслен и выверен самим студентом. Прямое копирование сгенерированных фрагментов без анализа и переработки должно рассматриваться как академическое нарушение.
4. 4. Необходимость введения в составе учебных дисциплин дифференцированных рекомендаций, характеризующих достоинства и ограничения нейросетей в зависимости от направлений подготовки (предметных областей). Педагогам следует разрабатывать предметно-ориентированные памятки и инструкции, где будут указаны: какие задачи уместно решать с помощью ИИ в данной дисциплине, какие типы нейросетей предпочтительны, а какие операции должны выполняться исключительно самостоятельно.

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. Гендина, Н. И. Медийно-информационная грамотность и информационная культура библиотечно-информационных специалистов в условиях цифровой среды : учебное пособие / Н. И. Гендина, Е. В. Косолапова, Л. Н. Рябцева ; под редакцией Н. И. Гендиной. — 2-е изд. — Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2025. — 470 c.
3. 4. 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. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-14328-7. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/567907
4. 5. 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.
5. 6. Землянухина Н. С. Использование нейросетей в контексте цифровизации образования: преимущества и риски // Гуманитарный научный журнал. 2024. №4.2. С. 70-76.
6. 7. Конколь М.М., Шишлова Е.Э. Трансформация образовательной субъектности студента университета в эпоху ИИ-технологий//Высшее образование в России. 2026 Том 35, №2. С 36-52
7. 8. Коньков К.А. Использование ChatGPT в развитии критического мышления // Психолог. №2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-chatgpt-v-razvitii-kriticheskogo-myshleniya
8. 9. Мантуленко, В. В., Мантуленко А. В. Искусственный интеллект в образовании: противоречия в использовании // Научно-методический электронный журнал «Концепт». 2024. № 6 (июнь). С. 221–237. URL: http://e-koncept.ru/2024/241092.htm
9. 10. Российские студенты о возможностях и ограничениях использования искусственного интеллекта в обучении / И. А. Алешковский, А. Т. Гаспаришвили, Н. П. Нарбут [и др.] // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология. – 2024. – Т. 24, № 2. – С. 335-353
10. 11. Терехова Е. С., Пучкова Н. Н., Новикова Л. В. Анализ востребованности использования нейросетей для решения учебных задач // Научно-методический электронный журнал «Концепт». - 2024. - № 08. - С. 1-17. - URL: https://e-koncept.ru/2024/241123.htm - DOI 10.24412/2304-120X-2024-11123
11. 12. Токтарова, В. И. ChatGPT в работе педагога: возможности и риски использования / В. И. Токтарова, О. В. Ребко // Цифровая гуманитаристика и технологии в образовании (DHTE 2023) : Сборник статей IV Международной научно-практической конференции, Москва, 16–17 ноября 2023 года. – Москва: Московский государственный психолого-педагогический университет, 2023. – С. 421-430
12. 13. Яхваров Е. К., Афанасьев А. В., Аринушкина А. А. О рисках когнитивных искажений использования систем искусственного интеллекта в образовательной деятельности вузов России // Вестник Московского Университета. Серия 20. Педагогическое образование. — 2025. — № 4. — С. 65–93

Сведения об авторе

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