Проектирование ИИ-ассистента для сопровождения самостоятельной работы студентов младших курсов

Введение. Проблема создания и использования гибких обучающих систем стала особенно актуальной с появлением генеративных нейросетевых моделей, позволяющих не только упростить создание образовательного контента, но и изменить сложившиеся подходы к организации самостоятельной работы обучающихся. В статье исследуется проблема проектирования интеллектуального помощника, ИИ-ассистента, реализованного в форме автоматизированной обучающей системы, возможности которой опираются на использование технологий ИИ. Цель статьи – выявление и изучение особенностей проектирования ИИ-ассистента, интегрирующего экспертные знания педагога с возможностями ИИ на примере поддержки самостоятельной работы по математическим и ИТ-дисциплинам. Методология, методы и методики исследования. В исследовании использованы методы моделирования образовательного процесса для проектирования сценариев и алгоритмов работы ИИ-ассистента. Для практической реализации ИИ-ассистента применены методы проектирования адаптивных обучающих систем, а также методы и технологии искусственного интеллекта. Результаты и научная новизна. Уточнено содержание понятия «ИИ-ассистент» как адаптивной автоматизированной обучающей системы с обратной связью, реализуемой благодаря использованию технологий ИИ. На основе модели управляемой учебной деятельности выделены типовые сценарии взаимодействия обучающихся с ИИ-ассистентом. Создан и апробирован прототип ИИ-ассистента, состоящий из двух компонентов, помощников преподавателя и студента. Основой для ИИ-ассистента стала модель адаптивной обучающей системы, включающая вариативное дидактическое обеспечение, сценарии самостоятельной работы, алгоритмы взаимодействия с обучающимися и педагогами, а также подсистему анализа данных цифрового следа. Практическая значимость. Использование ИИ-ассистента для поддержки самостоятельной работы студентов Школы компьютерных наук Тюменского государственного университета на практике подтвердило необходимость комплексного педагогического моделирования обучающих систем, использующих технологии ИИ, а также важность участия педагогов в качестве ведущих экспертов при их проектировании и тестировании.

1. Вавилова Д.Д., Касаткина Е.В., Файзуллин Р.В. Оценка потенциала масштабирования инструментов искусственного интеллекта в высшем образовании: российский и зарубежный опыт. Образование и наука. 2025;27(9):128–157. doi:10.17853/1994-5639-2025-8-128-157

2. Константинова Л.В., Ворожихин В.В., Петров А.М., Титова Е.С., Штыхно Д.А. Генеративный искусственный интеллект в образовании: дискуссии и прогнозы. Открытое образование. 2023;27(2):36–48. doi:10.21686/1818-4243-2023-2-36-48

3. Поспелова Е.А., Отоцкий П.Л., Горлачева Е.Н., Файзуллин Р.В. Генеративный искусственный интеллект в образовании: анализ тенденций и перспектив. Профессиональное образование и рынок труда. 2024;12(3):6–21. doi:10.52944/PORT.2024.58.3.001

4. Осипова Л.Б. Искусственный интеллект в образовании: реальные возможности и перспективы. Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Социально-экономические науки. 2024:60–73. doi:10.15593/2224-9354/2024.1.5

5. Gökçearslan S., Tosun C., Erdemir Z.G. Benefits, challenges, and methods of artificial intelligence (AI) chatbots in education: a systematic literature review. International Journal of Technology in Education. 2024;7(1):19–39. doi:10.46328/ijte.600

6. Ma W., Ma W., Hu Y., Bi X. The who, why, and how of AI-based chatbots for learning and teaching in higher education: a systematic review. Education and Information Technologies. 2025;30(6):7781– 7805. doi:10.1007/s10639-024-13128-6

7. Davar N.F., Dewan M.A.A., Zhang X. AI chatbots in education: challenges and opportunities. Information. 2025;16(3):235. doi:10.3390/info16030235

8. Мельников А.В., Николаев И.Е., Русанов М.А., Аббазов В.Р. Сравнительный анализ методов RAG для построения русскоязычных интеллектуальных сервисов. Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. 2025;25(2):5–18. doi:10.14529.ctcr250201

9. Swacha J., Gracel M. Retrieval-Augmented Generation (RAG) chatbots for education: a survey of applications. Applied Sciences. 2025;15(8):4234. doi:10.3390/app15084234

10. Li Z., Wang Z., Wang W., Hung K., Xie H., Wang F.L. Retrieval-augmented generation for educational application: a systematic survey. Computers and Education: Artificial Intelligence. 2025;8:100417. doi:10.1016/j.caeai.2025.100417

11. Lee D., Palmer E. Prompt engineering in higher education: a systematic review to help inform curricula. International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2025;22(1):7. doi:10.1186/s41239-025-00503-7

12. Сысоев П.В. Компетенция современного педагога в области искусственного интеллекта: структура и содержание. Высшее образование в России. 2025;34(6):58–79. doi:10.31992/08693617-2025-34-6-58-79

13. Zawacki-Richter O., Marín V.I., Bond M., Gouverneur F. Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2019;16(1):1–27. doi:10.1186/s41239-019-0171-0

14. Crompton H., Burke D. Artificial intelligence in higher education: the state of the field. International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2023;20(1):22. doi:10.1186/s41239-02300392-8

15. Bearman M., Ryan J., Ajjawi R. Discourses of artificial intelligence in higher education: a critical literature review. Higher Education. 2023;86(2):369–385. doi:10.1007/s10734-022-00937-2

16. Mah D.K., Groß N. Artificial intelligence in higher education: exploring faculty use, self-efficacy, distinct profiles, and professional development needs. International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2024;21(1):58. doi:10.1186/s41239-024-00490-1

17. Ren X., Wu M.L. Examining teaching competencies and challenges while integrating artificial intelligence in higher education. TechTrends. 2025;69:519–538. doi:10.1007/s11528-025-01055-3

18. Chiu T.K., Ahmad Z., Çoban M. Development and validation of teacher artificial intelligence (AI) competence self-efficacy (TAICS) scale. Education and Information Technologies. 2025;30(5):6667– 6685. doi:10.1007/s10639-024-13094-z

19. Schmidt D.A., Alboloushi B., Thomas A., Magalhaes R. Integrating artificial intelligence in higher education: perceptions, challenges, and strategies for academic innovation. Computers and Education Open. 2025;9:100274. doi:10.1016/j.caeo.2025.100274

20. Verboom A.D.P.R., Pais L., Zijlstra F.R., Oswald F.L., Santos N.R.D. Perceptions of artificial intelligence in academic teaching and research: a qualitative study from AI experts and professors’ perspectives. International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2025;22(1):46. doi:10.1186/s41239-025-00546-w

21. Zhang X., Zhang X., Liu H. Reflections on enhancing higher education classroom effectiveness through the introduction of large language models. Journal of Modern Educational Research. 2024;3:19. doi:10.53964/jmer.2024019

22. Qian Y. Prompt engineering in education: a systematic review of approaches and educational applications. Journal of Educational Computing Research. 2025;63(7-8):1782–1818. doi:10.1177/07356331251365189

23. Melisa R., Ashadi A., Triastuti A., Hidayati S., Salido A., Ero P.E.L., et al. Critical thinking in the age of AI: a systematic review of AI’s effects on higher education. Educational Process: International Journal. 2025;14:e2025031. doi:10.22521/edupij.2025.14.31

24. Hikmawati A., Mohammad N.K. Enhancing critical thinking with Gen AI: a literature review. Buletin Edukasi Indonesia. 2025;4(01):40–46. doi:10.56741/bei.v4i01.764

25. Salido A., Syarif I., Sitepu M.S., Wana P.R., Taufika R., Melisa R. Integrating critical thinking and artificial intelligence in higher education: a bibliometric and systematic review of skills and strategies. Social Sciences & Humanities Open. 2025;12:101924. doi:10.1016/j.ssaho.2025.101924

26. Morales-Chan M., Amado-Salvatierra H.R., Hernandez-Rizzardini R. AI-driven content creation: revolutionizing educational materials. In: Proceedings of the Eleventh ACM Conference on Learning @ Scale; 2024; New York, USA. New York, USA: Association for Computing Machinery; 2024:556–558. doi:10.1145/3657604.3664640

27. Khalil M., Liu Q., Jovanovic J. AI for data generation in education: towards learning and teaching support at scale. British Journal of Educational Technology. 2025;56(3):993–998. doi:10.1111/bjet.13580

28. Lee S., Song K. Teachers’ and students’ perceptions of AI-generated concept explanations: implications for integrating generative AI in computer science education. Computers and Education: Artificial Intelligence. 2024;7:100283. doi:10.1016/j.caeai.2024.100283

29. Song T., Zhang H., Xiao Y. A high-quality generation approach for educational programming projects using LLM. IEEE Transactions on Learning Technologies. 2024;17:2296–2309. doi:10.1109/tlt.2024.3499751

30. Данилов А.В., Зарипова Р.Р., Лукоянова М.А., Батрова Н. И., Салехова Л.Л. Эффективность стратегий промпт-инжиниринга в генерации математического образовательного контента: экспериментальное исследование. Science for Education Today. 2025;4:113–135. doi:10.15293/2658-6762.2504.05

31. Schorcht S., Buchholtz N., Baumanns L. Prompt the problem – investigating the mathematics educational quality of AI-supported problem solving by comparing prompt techniques. Frontiers in Education. 2024;9:1386075. doi:10.3389/feduc.2024.1386075

32. Meissner R., Pögelt A., Ihsberner K., Grüttmüller M., Tornack S., Thor A., et al. LLM-generated competence-based e-assessment items for higher education mathematics: methodology and evaluation. Frontiers in Education. 2024;9:1427502. doi:10.3389/feduc.2024.1427502

33. Huang Q., Lv C., Lu L., Tu S. Evaluating the quality of AI-generated digital educational resources for university teaching and learning. Systems. 2025;13(3):174. doi:10.3390/systems13030174

34. Dickey E., Bejarano A. GAIDE: a framework for using generative AI to assist in course content development. In: Proceedings of the 2024 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE); 2024; Washington, USA. New York, USA: IEEE; 2024:10893132. doi:10.1109/FIE61694.2024.10893132

35. Sinha A., Goyal S., Sy Z., Kuperus R., Dickey E., Bejarano A. BoilerTAI: a platform for enhancing instruction using generative AI in educational forums. In: Proceedings of the 2024 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE); 2024; Washington, USA. New York, USA: IEEE; 2024:10893137. doi:10.1109/FIE61694.2024.10893137

36. Aperstein Y., Cohen Y., Apartsin A. Generative AI-based platform for deliberate teaching practice: a review and a suggested framework. Education Sciences. 2025;15(4):405. doi:10.3390/educsci15040405

37. Wessel M., Adam M., Benlian A., Majchrzak A., Thies F. Generative AI and its transformative value for digital platforms. Journal of Management Information Systems. 2025;42(2):346–369. doi:10.1080/07421222.2025.2487315

38. Захаров А.А., Захарова И.Г., Шабалин А.М., Ханбеков Ш.И., Джалилзода Д.Б. Интеллектуальный голосовой помощник как пример реализации методологии инклюзивного дизайна. Образование и наука. 2024;26(3):149–175. doi:10.17853/1994-5639-2024-3-149-175

39. Jasti S.D., Pavani A. Employing problem based learning system in advancing communication skills proficiency in professional communication for engineering undergraduates. Journal of Engineering Education Transformations. 2021;34:128–134. doi:10.16920/jeet/2021/v34i0/157119

40. Ouariach S., Ouariach F.Z., Khaldi M. A software engineering approach for conceptualising an online learning scenario for a deductive approach. International Journal of Intelligent Engineering Informatics. 2025;13(1):1–25. doi:10.1504/IJIEI.2025.144277

41. Inayat U., Zia M.F., Mahmood S., Khalid H.M., Benbouzid M. Learning-based methods for cyber attacks detection in IoT systems: a survey on methods, analysis, and future prospects. Electronics. 2022;11(9):1502. doi:10.3390/electronics11091502

42. Sujatha S., Vinayakan K. Integrating math and real-world applications: a review of practical approaches to teaching. International Journal of Computational Research and Development. 2023;8(2):55–60. doi:10.5281/zenodo.16150481

43. Рахимов А.А. Использование информационных технологий и интерактивных методов обучения на занятиях по математике при цикловом обучении в техническом вузе. Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Информатизация образования, 2024;21(1):35–43. doi:10.22363/2312-8631-2024-21-1-35-43

44. Очков В.Ф., Тихонов А.И., Шацких Ю.В. Новый подход к преподаванию математики в вузах. Открытое образование. 2025;29(5):55-64. doi:10.21686/1818-4243-2025-5-55-64

45. Ramos B., Condotta R. Enhancing learning and collaboration in a unit operations course: using AI as a catalyst to create engaging problem-based learning scenarios. Journal of Chemical Education. 2024;101(8):3246–3254. doi:10.1021/acs.jchemed.4c00244

46. Hwang K., Challagundla S., Alomair M., Chen L.K., Choa F.S. Towards AI-assisted multiple choice question generation and quality evaluation at scale: aligning with Bloom’s taxonomy. In: Proceedings of the Workshop on Generative AI for Education; 2023; New Orleans, USA. Accessed December 25, 2025. https://gaied.org/neurips2023/files/17/17_paper.pdf

47. Kunuku M.T., Dehbozorgi N. Exploring multimodal quiz generation and evaluation aligned with higher-order learning objectives in Bloom’s taxonomy In: Cristea A.I., Walker E., Lu Y., Santos O.C., Isotani, S., eds. Artificial Intelligence in Education. Cham: Springer; 2025:433–438. doi:10.1007/9783-031-99261-2_49