В 2026 году российское высшее образование оказалось в уникальной и крайне противоречивой ситуации. С одной стороны, существует детально проработанная нормативная база цифровой трансформации, утвержденная на уровне Министерства науки и высшего образования. Стратегия цифровой трансформации отрасли, принятая ещё в 2021 году, задает четкие целевые показатели «цифровой зрелости», включает семь системообразующих проектов – от «Датахаба» до «Цифрового университета» – и предусматривает масштабное внедрение сквозных технологий, включая искусственный интеллект. С другой стороны, эмпирическое исследование Института образования НИУ ВШЭ, проведенное весной 2025 года, рисует картину, которая не просто расходится с нормативной моделью, а вступает с ней в фундаментальное противоречие. Процесс адаптации университетов к технологиям генеративного искусственного интеллекта исследователи характеризуют тремя словами: «стихийный», «фрагментированный» и «реактивный». Системность отсутствует. Разрыв между реальными практиками студентов и институциональной готовностью преподавателей достиг весомых значений. Согласно полученным данным, 82% студентов ведущих российских университетов систематически используют нейросети для проверки фактов и верификации информации. Почти треть респондентов (27%) редактируют более половины сгенерированного ИИ контента, внося существенные коррективы, а 31% вносят от четверти до половины изменений.
Доцент кафедры бизнес-аналитики Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Евгений Сальников отмечает, что это не пассивное потребление, а активное, критическое, преобразующее взаимодействие с технологией. Студенты уже живут в новой когнитивной реальности. Исследование позволило впервые построить научно обоснованную типологию стратегий адаптации университетов. Их оказалось шесть, и лишь одна («активное внедрение») предполагает проактивную, инновационную позицию – системное поощрение преподавателей, запуск программ повышения цифровой грамотности, создание центров компетенций. Эта стратегия характерна для меньшинства университетов-лидеров. Наиболее массовая стратегия – «выжидание»: отсутствие целенаправленных действий, пассивное наблюдение за развитием ситуации. Широко распространена стратегия «регламентации» – разработка внутренних локальных актов, формализующих порядок использования ИИ, часто с ограничительным уклоном. Значительная доля вузов выбирает стратегию «ограничений», вводя категорические запреты на использование генеративных моделей при выполнении учебных заданий. При этом растущая доля университетов находится в стадии «экспериментов» – создания пилотных зон, тестирования цифровых ассистентов, но без механизмов масштабирования и тиражирования успешного опыта. Фрагментация образовательных практик достигла такого уровня, что на разных кафедрах одного университета могут одновременно реализовываться полярные подходы – от активного стимулирования использования нейросетей до полного запрета.
Заведующий кафедрой бизнес-аналитики Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Михаил Толмачев считает, выход из сложившейся ситуации в смене парадигмы. Не в ускорении бюрократических процедур, что структурно невозможно. Не в политике запретов и ограничений, которая уже доказала свою неэффективность. А в переходе от тотального контроля к рамочному регулированию, делегированию полномочий на уровень образовательных организаций, создании экспериментальных правовых режимов («регуляторных песочниц») для апробации инновационных методик. Ключевыми элементами новой модели должны стать: признание педагогического, когнитивного и антропологического измерений в качестве приоритетных; формирование культуры ответственного, критического и этически осознанного использования ИИ; создание институциональных пространств для педагогического эксперимента и быстрого масштабирования успешных практик; интеграция этической рефлексии и метакогнитивных практик как неотъемлемого компонента образовательных программ всех уровней.
Задача в том, чтобы сформировать у обучающихся когнитивную устойчивость и интеллектуальную автономию в условиях, когда граница между человеческим и машинным познанием становится все более проницаемой. Университеты, которые осознают это сегодня, имеют шанс превратить вызов искусственного интеллекта из экзистенциальной угрозы в точку эволюционного развития. Остальные рискуют остаться в роли догоняющих – в реальности, где догнать будет достаточно сложно.