В исследовании приняли участие 588 преподавателей головной организации и филиалов. На основе полученных данных Институт корпоративного обучения подготовил концепцию развития ИИ-компетентности профессорско-преподавательского состава.
С мая по сентябрь 2026 года Институт корпоративного обучения Финансового университета исследовал практики применения искусственного интеллекта в работе преподавателей и разрабатывал предложения по их профессиональной поддержке. Результаты представлены в научной публикации «Концепция формирования и развития ИИ-компетентности профессорско-преподавательского состава образовательных организаций высшего образования».
Что показал опрос
В мае 2026 года исследователи провели добровольное анонимное анкетирование 588 преподавателей: 383 работали в головной организации и 205 — в 16 филиалах. Анкета охватывала опыт применения ИИ, профессиональные задачи, воспринимаемые затруднения и запрос на поддержку.
Опыт применения ИИ, в том числе пробный, отметили 90,0 % участников. Регулярно или периодически используют инструменты 66,7 %. Это разные показатели: первый учитывает и тех, кто только попробовал технологию, второй описывает активную практику.
Чаще всего ИИ применяют при подготовке учебных средств. Об опыте разработки практических заданий с его помощью сообщили 72,8 % респондентов, тестовых заданий — 68,0 %, кейсов — 68,5 %. Эти ответы показывают распространенность практики, но сами по себе не оценивают качество подготовленных материалов.
Пять профилей преподавательских практик
Исследователи выделили пять профилей по характеру заявленного применения ИИ: дистанцированные — 14,1 %, эпизодические пользователи — 19,2 %, инструментальные пользователи — 55,3 %, педагогически интегрирующие — 7,5 %, методические лидеры — 3,9 %. Самая многочисленная группа уже использует ИИ как рабочий инструмент. Для нее особенно важен следующий шаг: связать подготовленный материал с учебной задачей, самостоятельной работой студента и критериями оценки.
Профили помогают подбирать содержание обучения и сопровождения. Они не являются оценкой квалификации конкретного преподавателя: для этого необходим анализ выполненной профессиональной работы.
Какая поддержка нужна преподавателям
Официальные правила применения ИИ востребованы у 64,3 % ответивших, методические рекомендации — у 57,8 %, обучение преподавателей — у 55,8 %. Еще 53,1 % указали на потребность в доступе к надежным инструментам. Среди затруднений чаще всего высоко оценивался риск академической недобросовестности: 57,8 % участников поставили этому барьеру 4 или 5 баллов из 5.
Данные результаты подсказывают, что отдельного знакомства с сервисами недостаточно. Преподавателю нужны понятные условия работы с данными и авторскими материалами, способы проверки ответов ИИ и критерии заданий, позволяющие увидеть самостоятельный результат обучающегося.
От данных исследования к концепции подготовки
В публикации предложена модель развития ИИ-компетентности, включающая шесть компонентов: инструментально-технологический, критико-аналитический, методико-дидактический, оценочный, этико-правовой и рефлексивно-развивающий. Предусмотрены входная диагностика, разные образовательные маршруты, практические задания, экспертиза материалов и повторная оценка.
Авторы представили проект программы повышения квалификации на 72 академических часа, подход к созданию банка проверенных методических сценариев, предложения по локальным правилам и мониторингу. Это проектные решения, которые требуют дальнейшей апробации и организационного утверждения. В центре модели — профессиональное решение преподавателя: поставить задачу, проверить результат ИИ и обоснованно применить его в образовательной практике.
Полная публикация
Исследование и концепция опубликованы в Издательском центре РИОР. Читать полный текст · Скачать PDF
· DOI 10.29039/02202-3
Институт корпоративного обучения Финансового университета
