Искусственный интеллект как ассистент преподавателя в ИТ-образовании: специализация, автоматизация и трансформация педагогического процесса
Автор: Ушанкова М.Ю.
Журнал: Сетевое научное издание «Системный анализ в науке и образовании» @journal-sanse
Рубрика: Новые образовательные системы и технологии обучения
Статья в выпуске: 1, 2026 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматривается трансформация роли искусственного интеллекта (ИИ) в IT-образовании к 2026 году, характеризующаяся переходом от использования универсальных языковых моделей к глубоко специализированным, педагогически ориентированным системам. На основе анализа мировых трендов, опыта ведущих образовательных платформ, российских вузов (МФТИ, ВШЭ, МАИ) и личного педагогического опыта автора выявлены ключевые направления интеграции ИИ: автоматизация генерации и проверки заданий, редизайн учебного процесса, смещение фокуса обучения с синтаксиса на системное мышление и верификацию. Особое внимание уделяется проблеме «метакогнитивной лени» и стратегиям её преодоления через изменение систем оценки. Сделан вывод о том, что ИИ становится катализатором профессиональных способностей преподавателя, требуя при этом пересмотра фундаментальных педагогических методик и образовательных стандартов.
Искусственный интеллект в образовании, it-образование, автоматизация проверки заданий, генеративное обучение, метакогнитивная лень, педагогический дизайн
Короткий адрес: https://sciup.org/14135767
IDR: 14135767 | УДК: 004.85:378,
Artificial intelligence as a teaching assistant in IT education: specialization, automation, and transformation of the pedagogical process
The article examines the transformation of the role of artificial intelligence (AI) in IT education by 2026, characterized by a shift from the use of general-purpose language models to deeply specialized, pedagogically oriented systems. Based on the analysis of global trends, the experience of leading educational platforms, Russian universities (MIPT, HSE, MAI), and the author's personal teaching experience, key areas of AI integration are identified: automation of assignment generation and assessment, redesign of the educational process, and a shift in learning focus from syntax to systems thinking and verification. Particular attention is paid to the problem of "metacognitive laziness" and strategies to overcome it through changes in assessment systems. It is concluded that AI is becoming a catalyst for the teacher's professional abilities, while requiring a revision of fundamental pedagogical methods and educational standards.
