Искусственный интеллект (ИИ) в образовании — совокупность технологий, методов и инструментов на базе ИИ, применяемых для повышения качества освоения учебного материала и достижения планируемых образовательных результатов за счёт индивидуализации обучения, оперативной обратной связи и учёта индивидуальных когнитивных особенностей. С позиции обучающегося ИИ выступает как средство поддержки учебной деятельности: он помогает выявлять пробелы в знаниях, выстраивать персональный темп освоения темы, получать понятные пояснения к ошибкам и осваивать материал в удобном формате (в том числе через вариативные типы представления информации — текст, визуализацию, аудио). Одновременно ИИ решает и организационно‑методические задачи: автоматизирует рутинные процедуры (проверку типовых заданий, формирование отчётов, подготовку вариантов упражнений), поддерживает принятие управленческих решений и обеспечивает доступность образования для обучающихся с особыми образовательными потребностями. В научно‑педагогической традиции ИИ рассматривается не как замена педагога, а как инструмент расширения его профессиональных возможностей при обязательном соблюдении этических, правовых и дидактических требований [1][6].

Ключевой дидактический смысл применения ИИ состоит не в автоматизации обучения как такового, а в поддержке формирования учебных действий: важно, чтобы ученик осваивал способы решения задач, а не просто получал готовые ответы. На практике наиболее результативными оказываются инструменты, реализующие логику формирующего оценивания: они не просто фиксируют ошибки, а классифицируют их (например, как непонимание базового понятия, сбой в алгоритме действия либо проявление невнимательности) и предлагают последовательные микрошаги отработки — от наводящих вопросов до упрощённых примеров. Такой подход помогает удерживать обучающегося в зоне ближайшего развития, не допуская ни чрезмерной нагрузки, ни излишнего упрощения [6].

Нормативная база применения ИИ в российском образовании опирается на обновлённую Национальную стратегию развития искусственного интеллекта на период до 2030 года (Указ Президента РФ от 10.10.2019 № 490, с изменениями 2024 года) [7]. В текущей редакции стратегии особый акцент сделан на технологическом суверенитете, развитии отечественных ИИ‑решений и формировании нормативной базы с учётом специфики социальной сферы, включая образование. Отраслевым документом, непосредственно определяющим применение ИИ в системе общего и среднего профессионального образования, выступает Распоряжение Правительства РФ от 18.10.2023 № 2894‑р «Об утверждении стратегического направления в области цифровой трансформации образования, относящейся к сфере деятельности Министерства просвещения Российской Федерации» [5]. В нём внедрение ИИ увязано с достижением конкретных педагогических результатов: снижением административной нагрузки на педагогов, построением индивидуальных образовательных траекторий и повышением доступности образования.

Ключевым техническим документом, релевантным именно для образовательной среды, является ГОСТ Р 59897‑2021 «Данные для систем искусственного интеллекта в образовании. Требования к сбору, хранению и защите» [2]. Он задаёт правила работы с данными обучающихся и напрямую соотносится с нормами ФЗ № 152‑ФЗ «О персональных данных». Стандарт фиксирует допустимые категории данных для персонализации, требования к их хранению и передаче, а также обязательные механизмы контроля и получения согласий — это критически значимые параметры при проектировании образовательных ИИ‑сервисов. Дополнительным ориентиром служит Кодекс этики в сфере искусственного интеллекта, который, несмотря на рекомендательный характер, активно используется при разработке образовательных решений. В нём закреплены базовые принципы: человекоцентричность, прозрачность, безопасность и недопущение дискриминации; эти положения учитываются, в частности, при верификации образовательного контента и контроле за решениями алгоритмов [3].

Позицию Российской академии образования (РАО) по этим вопросам последовательно формулирует её президент О. Ю. Васильева: ИИ должен быть помощником педагога, а не его заменой. По её мнению, важнейшей задачей становится выстраивание системы экспертизы образовательного контента, в том числе созданного с помощью нейросетей, чтобы гарантировать его соответствие образовательным стандартам и возрастным особенностям обучающихся [1]. Методологическую основу применения ИИ в образовании разрабатывает академик РАО И. В. Роберт. Она подчёркивает необходимость строгой дидактической проработки ИИ‑инструментов: алгоритмы должны быть встроены в педагогическую логику и сопровождаться механизмами рефлексии, контроля и коррекции, а их применение — оставаться прозрачным для всех участников образовательного процесса. С её точки зрения, ИИ не должен подменять педагогическую задачу, а должен органично встраиваться в систему учебных действий — от постановки цели и планирования до самооценки и рефлексии. Именно такая интеграция позволяет сохранить развивающий эффект обучения и избежать подмены освоения способов действия простым получением ответов [6].
В образовательном процессе ИИ реализует ряд функций, каждая из которых направлена на улучшение освоения учебного материала. Адаптация под индивидуальные особенности строится на анализе траектории обучения, темпа и типов ошибок: система предлагает вариативные материалы, сохраняя при этом обязательность освоения базового ядра содержания. Это позволяет подбирать задания, посильные для ученика, но требующие усилий, и тем самым удерживать его в зоне ближайшего развития [6]. Оперативная и дифференцированная обратная связь реализуется через мгновенную реакцию ИИ‑инструментов на типовые задания: они указывают на типичные ошибки и предлагают микрошаги для отработки — наводящие вопросы, упрощённые примеры, подсказки. Такой формат усиливает формирующее оценивание и поддерживает учебную самостоятельность [6]. Автоматизация рутинных задач педагога (проверка типовых заданий, генерация вариантов упражнений, формирование отчётов) высвобождает время для более сложных педагогических задач — индивидуальной работы, тьюторского сопровождения, организации проектной деятельности. Поддержка принятия управленческих решений достигается за счёт анализа данных об успеваемости, выявления групп риска, прогнозирования результатов и корректировки учебных планов. Инклюзивная поддержка обеспечивается с помощью ИИ‑сервисов (автоматическая транскрипция, синтез речи, адаптивные интерфейсы), которые расширяют доступность образования для обучающихся с особыми образовательными потребностями, позволяя им осваивать тот же учебный материал в адаптированном формате.

На разных уровнях образования акценты в применении ИИ различаются. В общем образовании основной фокус сделан на индивидуализации и формирующем оценивании: используются адаптивные платформы, цифровые помощники для учителя и инструменты формирования индивидуальных учебных планов. При этом ведущая роль остаётся за педагогом: именно он интерпретирует рекомендации ИИ и сопровождает выбор обучающегося. В среднем профессиональном образовании (СПО) ИИ поддерживает модульно‑компетентностный подход: помогает подбирать вариативные модули, моделировать профессиональные ситуации и автоматизировать оценку практических навыков. В высшем образовании распространены ИИ‑ассистенты для студентов (генерация черновиков, подбор источников, проверка на плагиат), чат‑боты для навигации по курсам и предиктивная аналитика для профилактики отсева. На этом уровне особенно важны этические нормы и вопросы академической честности: задача состоит не в том, чтобы заменить самостоятельную работу студента автоматизацией, а в том, чтобы использовать ИИ как инструмент развития исследовательских умений [3].

Для эффективного применения ИИ педагогу требуются новые компетенции, выходящие за рамки традиционной методической подготовки. А. И. Минаков выделяет в структуре ИИ‑компетенций педагога когнитивный, операционно‑технологический, мотивационный, этический и рефлексивный компоненты. Согласно этой позиции, педагог должен уметь выбирать и адаптировать ИИ‑инструменты под конкретную дидактическую задачу, критически оценивать качество генерируемого контента, обеспечивать безопасность данных и поддерживать самостоятельность ученика [4]. На практике формирование таких компетенций реализуется через программы дополнительного профессионального образования и методическую поддержку институтов развития образования. Ключевым становится не обучение «работе с нейросетью» как таковой, а освоение педагогической интеграции ИИ: постановка учебной задачи, интерпретация рекомендаций алгоритма, организация рефлексии и самооценки, проверка достоверности и корректности результатов.

Среди основных вызовов, сопровождающих внедрение ИИ в образование, выделяют цифровой разрыв (неравный доступ к устройствам, интернету и качественным ИИ‑сервисам, способный усиливать образовательное неравенство), перегрузку выбором (избыток рекомендаций и вариантов заданий может вызывать тревожность и снижать учебную мотивацию), этические риски (алгоритмическая предвзятость, непрозрачность решений, угрозы приватности и безопасности персональных данных) и проблемы академической честности (использование ИИ обучающимися для выполнения заданий требует разработки этических кодексов, новых форм оценивания и критериев проверки работ) [3]. Снижение этих рисков возможно за счёт комплексного подхода: сочетания нормативного регулирования, методической поддержки педагогов, экспертизы ИИ‑инструментов и вовлечения профессионального сообщества в разработку этических стандартов.

1. Васильева, О. Ю. Роль искусственного интеллекта в поддержке педагога: задачи экспертизы и контроля образовательного контента / О. Ю. Васильева. — Текст : непосредственный // Вестник образования. — 2025. — № 4. — С. 3–8.
2. ГОСТ Р 59897 2021. Данные для систем искусственного интеллекта в образовании. Требования к сбору, хранению и защите. — Москва : Стандартинформ, 2021. — Текст : непосредственный.
3. Кеннон, О. В. Проблема использования нейросетей и инструментов искусственного интеллекта обучающимися вузов: этический аспект / О. В. Кеннон, П. В. Пустошило, А. А. Иванцов. — Текст : электронный // КиберЛенинка. — 2025. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/problema-ispolzovaniya-neyrosetey-i-instrumentov-iskusstvennogo-intellekta-obuchayuschimisya-vuzov-eticheskiy-aspekt/viewer (дата обращения: 08.07.2026).
4. Минаков, А. И. Структура компетенции педагога в области искусственного интеллекта для решения образовательных задач / А. И. Минаков. — Текст : непосредственный // Мир науки, культуры, образования. — 2024. — № 6 (109). — С. 234–238.
5. Распоряжение Правительства РФ от 18.10.2023 № 2894 р «Об утверждении стратегического направления в области цифровой трансформации образования, относящейся к сфере деятельности Министерства просвещения Российской Федерации». — Текст : электронный // Официальный интернет портал правовой информации. — URL: http://publication.pravo.gov.ru/document/0001202310270020?index=1 (дата обращения: 08.07.2026).
6. Роберт, И. В. Искусственный интеллект в образовании: методология, практика, риски / И. В. Роберт, М. В. Карелина, В. А. Касторнова. — Москва : ИСРО РАО, 2024. — 184 с. — ISBN 978-5-6050558-6-0. — Текст : непосредственный.
7. Стратегия развития искусственного интеллекта в Российской Федерации на период до 2030 года : утверждена Указом Президента РФ от 10.10.2019 № 490 (с изменениями 2024 года). — Текст : электронный // Официальный сайт Президента России. — URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/44731 (дата обращения: 08.07.2026).
   Обновлено: 8 июля 2026 г.