Преподаватели Финансового университета при Правительстве РФ активно разрабатывают модели встраивания инструментов искусственного интеллекта в образовательный контекст. Принципиальным требованием является позиционирование ИИ в формате гибридизации, а не замены человеческого компонента. Искусственный интеллект должен рассматриваться и внедряться исключительно в качестве когнитивного ассистента, расширяющего возможности, но не замещающего фигуру преподавателя. Ключевая и незаменимая роль человека-педагога сохраняется в таких фундаментальных аспектах, как целенаправленное развитие критического и творческого мышления студентов, а также в передаче так называемого «неявного знания» – того комплекса навыков, интуиции, ценностных установок и профессионального чутья, которые крайне трудно или невозможно алгоритмизировать и формализовать для машинного обучения. Данный подход отвергает упрощенные подходы полной автоматизации обучения, подчеркивая синергетический потенциал связки «человек-машина» в создании обогащенной образовательной среды.
В качестве наиболее перспективного и стратегически важного направления для первоочередного внедрения высокотехнологичных решений выделяется фокус на медицинские и технические симуляции. Сектор профессионального, послевузовского и корпоративного образования, в особенности такая высокоответственная и динамичная область как медицина, представляет собой оптимальную точку входа для сложных адаптивных платформ на базе ИИ. Это обусловлено объективной потребностью данных сфер в отработке практических навыков в условиях, максимально приближенных к реальности, но без рисков для пациентов или дорогостоящего оборудования. Адаптивные симуляторы, способные моделировать нештатные ситуации, патологические случаи и предлагающие персонализированные сценарии обучения, обладают потенциалом кардинального повышения качества подготовки специалистов, сократив тем самым разрыв между теоретической подготовкой и клинической или инженерной практикой. Экономический эффект и ценность для общества от таких внедрений являются исключительно высокими, что подтверждается исследованиями в области EdTech и медицинского образования.
Параллельно с технологическим развитием возникает острая необходимость формирования новой педагогической этики, адекватной вызовам цифровой эпохи. Это требует упреждающей разработки комплексных правовых и этических регламентов, стандартов и методологий, призванных предотвратить системные риски. Среди них на первый план выходят вопросы предотвращения дискриминации и смещения (bias) со стороны алгоритмов, которые могут неосознанно воспроизводить и усиливать социальные предрассудки, заложенные в тренировочных данных, что ведет к неравенству образовательных возможностей. Не менее важной является задача защиты когнитивного и личностного развития студентов от потенциально негативных воздействий гиперперсонализированных, но ограничивающих мыслительные паттерны образовательных траекторий. Этические рамки должны гарантировать прозрачность (транспарентность) работы алгоритмов для педагогов, обеспечивать цифровой суверенитет обучающихся и сохранять человеко-ориентированные цели образования даже в условиях его глубокой цифровизации.
Краеугольным камнем успешной реализации любой стратегии внедрения ИИ в образование является системная подготовка и трансформация кадрового потенциала. Первоочередной задачей государственного и институционального уровня признается фундаментальная перестройка программ подготовки и повышения квалификации педагогических работников всех уровней. Учителя и преподаватели будущего должны овладеть инструментами работы с большими данными (Big Data) и методами обработки естественного языка (NLP) не как узкоспециализированными дисциплинами, а в качестве новой, базовой педагогической грамотности. Это подразумевает не только технические навыки использования конкретных платформ, но, что важнее, способность критически интерпретировать данные, генерируемые системами об обучающихся, интегрировать аналитические выводы в педагогический дизайн и сохранять за собой роль методиста и фасилитатора в цифровой среде. Без решения этой кадровой задачи инвестиции в инфраструктурные и программные решения рискуют оказаться неэффективными, так как технологии останутся в руках неподготовленных пользователей, не способных раскрыть их образовательный потенциал в полной мере и нивелировать сопутствующие риски.
По словам доцента кафедры бизнес-информатики Финансового университета при Правительстве РФ Шелепаевой Альбины Хатмуловны, представленные тезисы о гибридизации, приоритете симуляций в профессиональном образовании, этических регуляторах и кадровой трансформации, составляют взаимосвязанный аналитический каркас для формирования сбалансированной и эффективной политики в области интеграции искусственного интеллекта в одну из ключевых сфер человеческого развития.