Теория и методика профессионального образования | Мир педагогики и психологии №10 (123) Октябрь 2026

Современные технологии искусственного интеллекта и их функциональные возможности в образовании

Нугаева Эльвира Дамировна
кандидат юридических наук, доцент начальник кафедры криминалистики Уфимского юридического института МВД России, г. Уфа, elvira.nugaeva.76@mail.ru

Аннотация: Статья посвящена детальному анализу двух направлений искусственного интеллекта: аналитический (обработка данных и прогнозирование) и генеративный (создание контента), применяемых в образовании, в т. ч. в системе МВД России. Подчеркивается риск недостоверных результатов использования искусственного интеллекта и необходимость проверки результатов преподавателем. Разграничиваются понятия «искусственный интеллект» и «нейронная сеть». Сделаны выводы о том, что искусственный интеллект выполняет вспомогательную роль, тогда как ответственность за учебно-методический материал остается у преподавателя.
Ключевые слова: искусственный интеллект, аналитический ИИ, генеративный ИИ, образование, МВД России, учебно‑методическое обеспечение, нейронная сеть.

Nugaeva Elvira Damirovna
Cand. Sci. (Law), assistant professor, head of the department of criminalistic of Ufa Law Institute of the MIA of Russia, Ufa

Abstract: The article analyzes two areas of artificial intelligence: analytical (data processing and forecasting) and generative (content creation), used in education, including in the system of the Ministry of Internal Affairs of Russia. The risk of unreliable results of using artificial intelligence and the need for a teacher to verify the results is emphasized. The concepts of "artificial intelligence" and "neural network" are distinguished. It is concluded that AI plays an auxiliary role, while responsibility for educational and methodological material remains with the teacher.
Keywords: artificial intelligence, analytical AI, generative AI, education, Ministry of Internal Affairs of Russia, educational and methodological support, neural network.

Цифровизация высшей школы давно перестала сводиться к обновлению техники. Для образовательных организаций МВД России она затрагивает более чувствительную материю – подготовку сотрудника, чьи решения в дальнейшем будут оцениваться с правовой и служебной точки зрения. Поэтому учебно-методические материалы здесь должны быть не просто современными, а выверенными: правовая неточность или методическая небрежность оборачиваются не только снижением оценки, но и искажением профессиональных установок. Нейросетевые технологии в литературе описываются достаточно активно. Однако применительно к ведомственному юридическому образованию чаще обсуждаются отдельные сервисы и приёмы, чем целостная рамка их применения. В статье отстаивается позиция, согласно которой аналитический и генеративный ИИ – не взаимозаменяемые, а функционально разные инструменты.

Целью данного исследования является установление в каких условиях применение ИИ может положительно повлиять на образовательную деятельность, какие для этого необходимо соблюдать ограничения по его использованию и какие особенности различных видов ИИ стоит учитывать.

Объект исследования – применение технологий искусственного интеллекта в образовательной деятельности. Предмет исследования – функциональные возможности аналитического и генеративного ИИ в учебно-методическом обеспечении образовательных организаций МВД России.

Работа представляет собой теоретико-аналитическое исследование. Его основу составляют публикации, посвящённые использованию нейросетевых технологий в образовании, интеллектуальным системам поддержки принятия решений и промпт-инжинирингу. Использованы сравнительный метод для сопоставления аналитического и генеративного ИИ, системно-структурный метод для определения места ИИ в образовательном процессе, формально-логический метод для уточнения понятий «искусственный интеллект» и «нейронная сеть» и обобщение практики образовательных организаций МВД России для формулирования рекомендаций по использованию ИИ в ведомственном юридическом образовании.

 Эмпирическая выборка не формировалась: задача статьи – не измерить распространённость ИИ, а определить его функциональные возможности и риски. Основные положения, которые далее анализируются: аналитический и генеративный ИИ решают разные задачи; генеративные модели особенно склонны к правдоподобным ошибкам; в юридическом образовании такие ошибки имеют профессионально значимые последствия; нейросеть – метод, а не синоним ИИ; ответственность за учебный материал остаётся у преподавателя.

В современной научной и прикладной литературе [6, с. 10; 1, с. 149] искусственный интеллект (далее – ИИ) нередко условно рассматривают в двух основных функциональных измерениях: как аналитический и как генеративный. Такое разделение не является исчерпывающей или единственно возможной классификацией, однако оно удобно для понимания того, какие задачи способны решать современные интеллектуальные системы в образовательной сфере.

Аналитический ИИ ориентирован прежде всего на обработку уже имеющихся данных. Его назначение состоит в том, чтобы находить закономерности, выявлять связи между показателями, выполнять классификацию, прогнозирование, ранжирование или оценку вероятных результатов.

Генеративный ИИ, напротив, предназначен для создания нового контента на основе обучения на больших массивах данных. Речь может идти о формировании текстов, изображений, таблиц, схем, программного кода, кратких справок, вариантов заданий и иных материалов [7, с. 10-11]. Именно генеративные модели сегодня чаще всего привлекают внимание педагогов и разработчиков учебно-методического обеспечения, поскольку позволяют ускорять подготовку проектов рабочих текстов, формулировок вопросов, кейсов, тестовых заданий и вспомогательных методических материалов.

Для учебного процесса в МВД России различие между аналитическими и генеративными возможностями ИИ имеет не только теоретическое, но и практическое значение. Аналитические инструменты могут быть полезны там, где требуется обработка учебной статистики, сопоставление результатов, выявление устойчивых дефицитов подготовки или анализ обратной связи. Использование генеративного ИИ основано на методах нейронных сетей, способных к самообучению на наборах данных для создания нового контента. Его используют для генерации уникальных изображений по словесному запросу и/или с использованием других изображений (Midjourney, Stable Diffusion, Кандинский); создания текста и программного кода, ведения диалога в режиме реального времени (ChatGPT, Gemini AI, GigaChat); создания музыки, видео, 3D-моделирования и т. д. Например, при подготовке тестовых заданий по криминалистике преподаватель может сформулировать промпт с указанием темы и уровня сложности, полученный вариант используется только как черновик, после чего проверяется по учебной литературе и нормативным правовым актам. Аналогично при анализе учебной статистики аналитический ИИ может помочь выявить темы, по которым курсанты чаще дают неверные ответы, но интерпретация результатов и методические решения остаются за преподавателем [2, с. 119].

С развитием нейросетей появилась серьезная проблема, получившая название «галлюцинирование» или «искусственная галлюцинация». Этот термин описывает ситуацию, когда нейросеть генерирует информацию, которая выглядит достоверно, но на самом деле является ложной [6, с. 10]. Например, генеративная модель может указать несуществующую статью нормативного правового акта или исказить редакцию действующей нормы, следует понимать, что текст без проверки недопустим в учебных материалах.

Вместе с тем вероятность ошибок в той или иной мере сохраняется и при использовании других способов машинной обработки данных. Из этого следует важный практический вывод: ИИ не может рассматриваться как самостоятельный и безусловно надежный источник учебной информации. Его результаты допустимо использовать только как вспомогательный материал, подлежащий обязательной проверке и оценке со стороны преподавателя. Любой текст, подготовленный с применением интеллектуальной системы, должен быть проверен по нормативным правовым актам, официальным источникам, действующим учебным материалам и научной литературе. Особенно это касается материалов, связанных с правовым регулированием, организацией служебной деятельности, вопросами безопасности и иными специальными темами, реализуемыми в образовательном процессе системы МВД России
[3, с. 19; 8, с. 22].

При характеристике рассматриваемых технологий важно также разграничивать понятия «искусственный интеллект» и «нейронная сеть (нейросеть)». Эти термины часто употребляются как взаимозаменяемые, однако полностью совпадающими они не являются.

«Искусственный интеллект» – более широкое понятие, охватывающее различные подходы и методы, позволяющие компьютерным системам выполнять задачи, обычно требующие интеллектуальной обработки информации.

Нейросеть – это компьютерная программа, алгоритм, имитирующий работу мозга человека. Она состоит из большого количества связанных между собой узлов, называемых нейронами, способна обучаться на огромных массивах данных и находить решения для сложных задач, которые трудно формализовать. [6, с. 7].

Нейронные сети обучают на больших массивах данных, при этом веса постоянно корректируются при помощи так называемого метода обратного распространения ошибки. Суть его состоит в том, что после каждого цикла обработки информации нейросеть делает предположение, сравнивает его с правильным ответом и вычисляет разницу (ошибку). После этого нейросеть корректирует веса связей между нейронами начиная с выходного слоя и двигаясь к началу. Многократное повторение этого процесса способствует уменьшению неправильных ответов.

Однако, несмотря на множественные преимущества генеративных систем искусственного интеллекта, различные авторы сходятся во мнении, что следует обратить внимание на значительные риски и недоработки [6, с. 7; 4, с. 12]. В связи с чем при внедрении данных технологий в образовательную деятельность, в особенности в системе МВД России ключевую роль при подготовке материалов должен играть преподаватель, который проверяет их научность, корректность, соответствие требованиям. В таком случае ИИ выполняет именно вспомогательную роль, выступая инструментом в руках специалиста.

Нейросети становятся мощным инструментом для педагогов, позволяя не только преобразовывать учебный процесс, но и существенно облегчать подготовку к занятиям, создавать интерактивные образовательные материалы и проводить научные исследования. Автоматизация рутинных задач экономит время и силы и дает возможность педагогам сосредоточиться на более важных, в том числе и творческих аспектах своей работы.

Интеграция ИИ в научную деятельность требует глубокого понимания его потенциала для революционного изменения исследовательских парадигм. Это предполагает разработку передовых методологий, использующих ИИ для расширения возможностей анализа данных, выдвижения гипотез и проведения экспериментов. Поэтому создание образовательных программ, направленных на обучение исследователей необходимым навыкам для использования всего потенциала ИИ, имеет первостепенное значение. Эти программы должны основываться на междисциплинарном подходе, включающем в себя вычислительную науку, аналитику данных и знания в конкретной области, что позволит воспитать новое поколение ученых, владеющих ИИ, способных стимулировать инновации и открытия [5, с. 57].

Для образовательных организаций МВД России из этого следует важный принцип: принятие методических решений остаётся за преподавателем и не передаётся ИИ. Такие технологии могут ускорять рутинную работу, однако не освобождают от обязательной проверки материалов по нормативным правовым актам, официальным источникам и учебной литературе. Только при соблюдении этих условий ИИ помогает специалисту, не подменяя его профессиональную компетентность. Перспективой дальнейших исследований является разработка критериев оценки качества ИИ-генерируемых учебных материалов для образовательных организаций МВД России, а также изучение влияния ИИ на формирование профессиональных компетенций курсантов.

1. Лукинский, И. С. Промт-инжиниринг в образовательном процессе и научной деятельности или к вопросу о необходимости обучения работе с искусственным интеллектом / И. С. Лукинский, И. А. Горшенева // Психология и педагогика служебной деятельности. – 2024. – № 4. – С. 148–154.
2. Исаев А. В., Свищёв А. В. Актуальные тренды нейросетей в образовании // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2024. – № 11-1 (98). – С. 118–123.
3. Матвеева, О. А. Реализация возможностей искусственного интеллекта в контексте дидактического совершенствования системы образования / О. А. Матвеева // Научные дискуссии. – 2025. – Т. 5, № 1. –
С. 22–25.
4. Мурлина В. А., Фролова Т. В., Ветвицкий В. О. Использование нейросетей для создания обучающих материалов в образовании // Научный журнал КубГАУ. – 2025. – № 211. – С. 1–12.
5. Никишкина Е. В., Ларин С. Э., Белаш В. Ю. Нейросети и образование: положительные и отрицательные стороны, возможности использования // Педагогический вестник. – 2024. – № 32. – С. 54–58.


Список источников
6. Иванченко, Д. А. Нейросетевые технологии в образовании : возможности и применение : методическое пособие / Д. А. Иванченко. – Москва : Директ-Медиа, 2025. – 88 с.
7. Воронов, М. В. Системы искусственного интеллекта : учебник и практикум для среднего профессионального образования / М. В. Воронов, В. И. Пименов, И. А. Небаев. – 2-е изд., перераб. и доп. – Москва : Издательство Юрайт, 2026. – 268 с.
8. Трофимов, В. В. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений. Цифровая трансформация, искусственный интеллект : учебник для вузов / В. В. Трофимов, Е. В. Трофимова. – Москва : Издательство Юрайт, 2026. – 199 с.