ПОПУЛЯРИЗАЦИЯ ЗНАНИЙ В ЦИФРОВУЮ ЭПОХУ: КАК СТУДЕНТЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ВУЗА МОГУТ УЧИТЬСЯ ЛУЧШЕ С ПОМОЩЬЮ ИИ-ПОМОЩНИКОВ

УДК 378.147:004.8

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются возможности применения ИИ-помощников в учебном процессе технического вуза как инструмента популяризации знаний. Показано, что генеративные системы ИИ, функционирующие в формате диалоговых ассистентов, способны выполнять роль цифрового тьютора: разъяснять теоретические положения, поддерживать решение задач и помогать в организации самоподготовки. На основе описательного исследования в Политехническом институту Таджикского технического университета имени академика М.С. Осими в городе Худжанд выделены четыре сценария использования ИИ-сервисов: освоение теории, самопроверка при решении задач, планирование учебного времени, работа над письменными заданиями. Большинство студентов оценивают влияние ИИ-ассистентов позитивно. Вместе с тем выявлены риски: неточность ответов ИИ, угрозы академической честности и снижение учебной самостоятельности. Обосновывается необходимость ИИ-грамотности и институциональных регламентов применения ИИ в образовательной среде технического вуза.

ABSTRACT

The paper examines the potential of AI assistants in the educational process of a technical university as a tool for popularizing knowledge. Generative AI systems are shown to perform digital tutor functions: explaining theoretical concepts, supporting problem solving, and helping students organize self-study. Based on a descriptive study at the Polytechnic Institute of the Tajik Technical University named after academician M. S. Osimi in Khujand, four scenarios of AI use were identified: mastering theory, self-checking when solving tasks, planning study time, and working on written assignments. Most students assessed AI assistants positively. Risks related to accuracy, academic integrity, and reduced autonomy were also identified. The need to develop AI literacy and institutional regulations is substantiated.

Ключевые слова: искусственный интеллект, ИИ-помощник, популяризация знаний, техническое образование, цифровая образовательная среда, самоподготовка студентов, академическая честность.

Keywords: artificial intelligence, AI assistant, popularization of knowledge, engineering education, digital learning environment, student self-study, academic integrity.

Введение. Стремительное развитие генеративного ИИ формирует новый контекст высшего технического образования: студенты получают доступ к диалоговым сервисам, способным объяснять сложные темы, отвечать на вопросы и предлагать задания для самопроверки [1; 2]. Многочисленные исследования подтверждают, что при педагогически обоснованной интеграции ИИ-ассистенты выполняют функции «цифрового тьютора», повышая мотивацию и углубляя понимание учебного материала [4; 5; 12]. Одновременно подчёркиваются риски: неточность ответов ИИ, угрозы академической честности и снижение самостоятельности [7; 11].

Для высшей школы Таджикистана проблема актуальна в контексте стратегии цифрового развития, однако сохраняются инфраструктурные ограничения и неравномерность цифровой грамотности, характерные для региона Центральной Азии [6; 10]. Цель статьи — описать возможности ИИ-помощников как инструмента популяризации знаний на примере Политехнического института ТТУ им. М.С. Осими (г. Худжанд). Задачи: 1) выявить основные сценарии применения ИИ студентами; 2) оценить субъективное восприятие; 3) определить риски, требующие педагогического управления.

Материалы и методы. Исследование носит описательный характер. Эмпирическая база — Политехнический институт ТТУ им. М.С. Осими (г. Худжанд). В анализ включены данные 52 студентов 2–4-х курсов технических направлений, добровольно применяющих ИИ-ассистентов в учебных целях. Применялись три метода сбора данных: онлайн-анкетирование с открытыми и закрытыми вопросами; педагогическое наблюдение на занятиях и в ходе самостоятельной работы; анализ студенческих запросов к ИИ-сервисам без фиксации персональных данных. Материал обрабатывался методом качественного контент-анализа; результаты сопоставлялись с данными зарубежных и региональных исследований [1–12].

Результаты и обсуждение.

1. Сценарии использования ИИ-помощников. Выявлены четыре доминирующие группы практик. Освоение теоретического материала: студенты обращаются к ИИ для уточнения определений, формул и концепций по математике, физике и информатике («объясни простыми словами», «сравни два понятия»). Fathi et al. показали, что использование ChatGPT на курсе термодинамики снижало количество концептуальных заблуждений у студентов [4]. Решение задач и самопроверка: значительная часть студентов обращается к ИИ после самостоятельного решения — для проверки рассуждений или получения аналогичного примера; такой формат воспринимается как альтернатива консультации преподавателя [5; 8]. Планирование учебного времени: составление конспектов, списков вопросов к экзамену, индивидуальных планов повторения. Работа над письменными заданиями: структурирование текстов, подбор терминологии, оформление отчётов; итоговый текст, как подчёркивают Nguyen et al., существенно зависит от критического вклада самого автора [9].

2. Восприятие полезности и изменения в учебном поведении. Большинство студентов оценивают ИИ-ассистентов позитивно: отмечают ускорение понимания сложных тем, снижение учебной тревожности, рост уверенности и экономию времени. Аналогичные результаты получены в работах Chan & Hu [1], Hanshaw et al. [5] и Dahri et al. [3]: студенты воспринимают ИИ как «поддерживающую цифровую среду», рост самоэффективности фиксируется при различных форматах обучения. Часть респондентов, однако, указывает на ошибки ИИ в инженерных расчётах, что согласуется с данными Fathi et al. о сохранении концептуальных заблуждений в STEM-дисциплинах [4]. Педагогическое наблюдение выявило два полюса: одни студенты при осознанном применении ИИ демонстрируют более системную учебную деятельность, другие принимают ответы ИИ некритично.

3. Региональный контекст и педагогические выводы. Полученные закономерности согласуются с данными международных исследований, но обнаруживают региональную специфику. Студенты Таджикистана, как и Узбекистана [6], сталкиваются с неравномерным доступом к ИИ-сервисам. Подобно ситуации в Казахстане и России [10; 11], внедрение ИИ опережает разработку институциональных регламентов. Педагогические наблюдения подтверждают: эффект ИИ-ассистентов зависит от того, насколько явно преподаватель включает их в дизайн дисциплины — открытое обсуждение правил формирует рефлексивное отношение к инструменту, тогда как отсутствие регламентов усиливает риски академической нечестности [7]. Mishra et al. указывают на необходимость обновления педагогической и технологической компетентности (TPACK) с учётом возможностей генеративного ИИ [7].

Заключение. ИИ-помощники обладают значительным потенциалом как инструмент популяризации знаний и повышения качества обучения в техническом вузе. В условиях Политехнического института ТТУ им. М.С. Осими они применяются для освоения теории, самопроверки, планирования самоподготовки и работы над письменными заданиями; большинство студентов положительно оценивают их учебный эффект. Выявленные риски — неточности ИИ в расчётах, угрозы академической честности, снижение самостоятельности — требуют педагогического управления. Сформулированы три рекомендации: 1) включать ИИ в педагогический дизайн дисциплин с явным обсуждением правил применения; 2) целенаправленно формировать ИИ-грамотность студентов и преподавателей; 3) разработать институциональные регламенты, разграничивающие допустимые и недопустимые формы применения ИИ при аттестации. Перспективы дальнейших исследований — количественная оценка влияния ИИ-ассистентов на академические результаты и изучение их роли в формировании профессиональных компетенций инженеров.

Список литературы:

1. Chan C., Hu W. Students' voices on generative AI: perceptions, benefits, and challenges in higher education // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2023. Vol. 20. DOI: 10.1186/s41239-023-00411-8
2. Crompton H., Burke D. Artificial intelligence in higher education: the state of the field // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2023. Vol. 20. DOI: 10.1186/s41239-023-00392-8
3. Dahri N., Yahaya N., Al-Rahmi W. et al. Investigating AI-based academic support acceptance and its impact on students' performance // Education and Information Technologies. 2024. Vol. 29. P. 18695–18744. DOI: 10.1007/s10639-024-12599-x
4. Fathi T., Saad A., Larhzil H. et al. Integrating generative AI into STEM education // Disciplinary and Interdisciplinary Science Education Research. 2025. Vol. 7. DOI: 10.1186/s43031-025-00125-z
5. Hanshaw G., Vance J., Brewer C. Exploring the effectiveness of AI course assistants on the student learning experience // Open Praxis. 2024. DOI: 10.55982/openpraxis.16.4.719
6. Kotamjani S., Shirinova S., Muratova K., Sharma M. Exploring students' perspectives on generative AI for academic purposes in Uzbekistan's higher education // Proceedings of the 8th International Conference on Future Networks and Distributed Systems. 2024. DOI: 10.1145/3726122.3726266
7. Mishra P., Warr M., Islam R. TPACK in the age of ChatGPT and generative AI // Journal of Digital Learning in Teacher Education. 2023. Vol. 39. P. 235–251. DOI: 10.1080/21532974.2023.2247480
8. Naseer F., Khan M., Tahir M. et al. Integrating deep learning techniques for personalized learning pathways in higher education // Heliyon. 2024. Vol. 10. DOI: 10.1016/j.heliyon.2024.e32628
9. Nguyen A., Hong Y., Dang B., Huang X. Human–AI collaboration patterns in AI-assisted academic writing // Studies in Higher Education. 2024. Vol. 49. P. 847–864. DOI: 10.1080/03075079.2024.2323593
10. Tapalova O. S., Zhiyenbayeva N. A., Gura D. A. Artificial intelligence in education: AIEd for personalised learning pathways // Electronic Journal of e-Learning. 2022. Vol. 20. No. 5. P. 360–375. DOI: 10.34190/ejel.20.5.2597
11. Vavilova D. A., Kasatkina E. A., Faizullin R. R. Assessing the scaling potential of AI tools in higher education // The Education and Science Journal. 2025. Vol. 27. No. 8. P. 128–157. DOI: 10.17853/1994-5639-2025-8-128-157
12. Wang S., Sun Z., Chen Y. Effects of higher education institutes' AI capability on students' self-efficacy, creativity and learning performance // Education and Information Technologies. 2022. Vol. 28. P. 4919–4939. DOI: 10.1007/s10639-022-11338-4