№ 68-3 (том 2): ОБРАЗОВАНИЕ И НАУКА В XXI ВЕКЕ, Ноябрь, 2025
Научно-образовательные статьи

ПУТЬ К ЭФФЕКТИВНОЙ ИИ-ГРАМОТНОСТИ

Дашкынов Довлет
Туркменский сельскохозяйственный институт
Бабамурадов Рахым
Туркменский сельскохозяйственный институт
Тораев Новруз
Туркменский сельскохозяйственный институт
Байраммурадова Дилназ
Туркменский сельскохозяйственный институт

Опубликован 04.12.2025

Ключевые слова

  • Искусственный интеллект (ИИ), генеративный ИИ (GAI), ChatGPT, большие языковые модели (LLM), академическая добросовестность, этика использования ИИ, прозрачность, ответственность, плагиат.

Как цитировать

Д. Дашкынов, Р. Бабамурадов, Н. Тораев, & Д. Байраммурадова. (2025). ПУТЬ К ЭФФЕКТИВНОЙ ИИ-ГРАМОТНОСТИ. ОБРАЗОВАНИЕ И НАУКА В XXI ВЕКЕ, 68-3 (том 2). https://mpcareer-google.ru/index.php/journal/article/view/4249

Аннотация

Взрывное распространение больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT, радикально трансформировало традиционные методы выполнения домашних заданий в системе высшего образования. Возникла острая дихотомия: является ли генеративный искусственный интеллект (GAI) мощным помощником, способствующим повышению эффективности и персонализации обучения, или же он представляет собой помеху, угрожающую академической целостности, критическому мышлению и глубине усвоения материала. Данная статья анализирует эту дуальность сфокусирована на студенческой перспективе, объединяя педагогические фреймворки, этические принципы и детальный обзор технических ограничений LLM. Анализ показывает, что эффективное и этичное использование ИИ возможно только при условии развития комплексной ИИ-грамотности, основанной на критическом понимании структурной ненадежности данных моделей (в частности, их склонности к галлюцинациям и логическим ошибкам). Без такого глубокого понимания ИИ неизбежно становится этической угрозой и педагогической помехой. Институциональная реакция на этот вызов должна быть проактивной и смещаться от тотальных запретов к стратегическому перепроектированию учебных заданий.

Библиографические ссылки

  1. Причины галлюцинаций. URL: https://habr.com/ru/articles/874750/
  2. Harvard and MIT to Co-Host Generative AI in STEM Workshop in January 2024 | FAS Division of Science. URL: https://science.fas.harvard.edu/news/jan-2024-harvard-and-mit-workshop-generative-ai-stem-research-and-education
  3. Summarize the three key aspects (data, training, inference) that lead to LLM hallucinations and data bias in the context of academic use. URL: https://habr.com/ru/articles/874750/