Искусственный интеллект в высшем образовании Евразии: эмпирическое исследование студенческих практик

Проникновение генеративного искусственного интеллекта в систему высшего образования осуществляется не через институциональные стратегии, а через персональные устройства студентов и преподавателей, что поставило большинство университетов перед фактом стихийной цифровой трансформации учебного процесса. В статье представлены эмпирические данные, полученные в ходе масштабного анкетного опроса, проведённого в период с марта по апрель 2026 года на территориях шести постсоветских государств (Российской Федерации, Республики Казахстан, Кыргызской Республики, Республики Узбекистан, Республики Армения и Республики Таджикистан). Исследование предлагает системный кросс-национальный анализ паттернов использования искусственного интеллекта студентами в евразийском образовательном пространстве. Выборка включала 478 студентов. В ходе исследования измерялись следующие параметры: частота применения генеративного ИИ, воспринимаемый уровень рисков, степень совместимости данной технологии с ценностными ориентирами образования, а также наличие внутривузовских регуляторных механизмов. Результаты показывают, что 78 % студентов регулярно используют генеративный ИИ, однако лишь 32 % вузов имеют официальную политику в этой сфере. Выявлена глубокая дисциплинарная дифференциация: студенческая аудитория распадается на две примерно равные по численности группы – «прагматичных технарей» (ежедневные пользователи с низкой этической рефлексией) и  «рефлексивных гуманитариев» (осторожные пользователи, демонстрирующие выраженный запрос на этические рамки и нормативное регулирование). Ключевым барьером внедрения ИИ в образовательную практику выступает не дефицит технологической инфраструктуры, а отсутствие институциональных регуляторов и социально-технологических механизмов адаптации. На основе проведённого анализа в статье формулируются дифференцированные по дисциплинарной принадлежности рекомендации для университетов, функционирующих в незападных образовательных контекстах.

1. Baidoo-anu, D., & Owusu Ansah, L. (2023). Education in the Era of Generative Artificial Intelligence (AI): Understanding the Potential Benefits of ChatGPT in Promoting Teaching and Learning. Journal of AI, 7(1), 52–62. https://doi.org/10.61969/jai.1337500

2. Cespedes, A. A., & Courtney, M. G. R. (2026). Student AI resistance: status anxiety and trust in Kazakhstani higher education. Asian Education and Development Studies, 1–21. https://doi.org/10.1108/aeds-11-2025-0604

3. Cotton, D. R. E., Cotton, P. A., & Shipway, J. R. (2024). Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT. Innovations in Education and Teaching International, 61(2), 228– 239. https://doi.org/10.1080/14703297.2023.2190148

4. Davydov, S. G., Matveeva, N. N., Ademukova, N. V., & Vechkanova, A. A. (2024). Artificial intelligence in Russian higher education: Current state and development prospects. University Management: Practice and Analysis, 28(3), 32–44. https://doi.org/10.15826/umpa.2024.03.023

5. Dorsah, P. (2026). The Use of Cronbach’s Alpha Reliability in Educational Research: A Systematic Review. European Journal of Contemporary Education and E-Learning, 4(2), 39–50. https://doi.org/10.59324/ejceel.2026.4(2).04

6. Dzhanegizova, A. S., Huong Lan Do, & Chulanova, Z. K. (2025). Digital transformation of higher education in Kazakhstan: barriers and solutions. Statistics, accounting and audit, 3(98), 249–263. https://doi.org/10.51579/1563-2415.2025.-3.18

7. Ergunova, O., Mukhanova, G., Abdybayeva, A., & Somov, A. (2026). Integrating AI and EdTech into Inclusive Learning: A Cross-Regional Study of Russia and Kazakhstan. Social Sciences, 15(3), 199. https://doi.org/10.3390/socsci15030199

8. Jonbekova, D. (2020). Educational research in Central Asia: methodological and ethical dilemmas in Kazakhstan, Kyrgyzstan and Tajikistan. Compare: A Journal of Comparative and International Education, 50(3), 352–370. https://doi.org/10.1080/03057925.2018.1511371

9. Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., Gasser, U., Groh, G., Günnemann, S., Hüllermeier, E., Krusche, S., Kutyniok, G., Michaeli, T., Nerdel, C., Pfeffer, J., Poquet, O., Sailer, M., Schmidt, A., Seidel, T., Stadler, M., Weller, J., Kuhn, J., & Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274

10. Khuziakhmetov, R. R., Romashkina, G. F., Lukyanenko, A. E., Kostomarov, V. M., & Kichikova, D. V. (2025). Artificial intelligence application in higher education: Opportunities and challenges. MIR (Modernization. Innovation. Research), 16(4), 642–659. https://doi.org/10.18184/2079-4665.2025.16.4.642-659

11. Kim, J. J. H., Soh, J., Kadkol, S., Solomon, I., Yeh, H., Srivatsa, A. V., Nahass, G. R., Choi, J. Y., Lee, S., Nyugen, T., & Ajilore, O. (2025). AI Anxiety: a comprehensive analysis of psychological factors and interventions. AI And Ethics, 5(4), 3993–4009. https://doi.org/10.1007/s43681-025-00686-9

12. Lim, W. M., Gunasekara, A., Pallant, J. L., Pallant, J. I., & Pechenkina, E. (2023). Generative AI and the future of education: Ragnarök or reformation? A paradoxical perspective from management educators. The International Journal of Management Education, 21(2), 100790. https://doi.org/10.1016/j.ijme.2023.100790

13. Lodge, J. M., Howard, S., Bearman, M., Dawson, P., & Associates. (2023). Assessment reform for the age of artificial intelligence. Tertiary Education Quality and Standards Agency. Ma, D., Akram, H., & Chen, I.-H. (2024). Artificial Intelligence in Higher Education: A CrossCultural Examination of Students’ Behavioral Intentions and Attitudes. The International Review of Research in Open and Distributed Learning, 25(3), 134–157. https://doi.org/10.19173/irrodl.v25i3.7703

14. Mollick, E. R., & Mollick, L. (2023). Using AI to Implement Effective Teaching Strategies in Classrooms: Five Strategies, Including Prompts. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.4391243

15. Nakhbayeva, G., Nurtazina, R., & Kaidarova, A. (2025). Digital Transformation of Kazakhstani Universities: the Results of in‑Depth Interviews with Experts. Adam Alemi, 103(1), 101–112. https://doi.org/10.48010/aa.v103i1.724

16. Nikolic, S., Sandison, C., Haque, R., Daniel, S., Grundy, S., Belkina, M., Lyden, S., Hassan, G. M., & Neal, P. (2024). ChatGPT, Copilot, Gemini, SciSpace and Wolfram versus higher education assessments: an updated multi‑institutional study of the academic integrity impacts of Generative Artificial Intelligence (GenAI) on assessment, teaching and learning in engineering. Australasian Journal of Engineering Education, 29(2), 126–153. https://doi.org/10.1080/22054952.2024.2372154

17. Novikova, I. A., & Bychkova, P. A. (2025). Attitudes towards digital educational technologies among university teachers with different spans of professional experience. Lomonosov Psychology Journal, 48(4), 299–328. https://doi.org/10.11621/LPJ-25-50

18. Parker, L., Loper, A. J., Hayes, J., Karakas, A., White, S., & Hallman, H. (2025). Comparative analysis of artificial intelligence policies in universities across five countries. Discover Computing, 28(1), 267. https://doi.org/10.1007/s10791-025-09745-5

19. Perkins, M., Roe, J., Postma, D., McGaughran, J., & Hickerson, D. (2024). Detection of GPT-4 Generated Text in Higher Education: Combining Academic Judgement and Software to Identify Generative AI Tool Misuse. Journal of Academic Ethics, 22, 89–113. https://doi.org/10.1007/s10805-023-09492-6

20. Pogozhina, I. N., & Rekun, O. S. (2025). Psychological regulation of students’ choice for response in the digital environment under psychological pressure. National Psychological Journal, 20(4), 177–190. https://doi.org/10.11621/npj.2025.0413

21. Potluri, R. M., Jumasseitova, A. K., & Mukashev, Y. (2026). Artificial intelligence in Kazakhstan higher education: Computing students’ perceptions, engagement, and skill development. International Journal of Educational Research Open, 10, 100573. https://doi.org/10.1016/j.ijedro.2026.100573

22. Sallam, M. (2023). ChatGPT Utility in Healthcare Education, Research, and Practice: Systematic Review on the Promising Perspectives and Valid Concerns. Healthcare, 11(6), 887. https://doi.org/10.3390/healthcare11060887

23. Selwyn, N. (2022). The future of AI and education: Some cautionary notes. European Journal of Education, 57(4), 620–631. https://doi.org/10.1111/ejed.12532

24. Sullivan, M., Kelly, A., & McLaughlan, P. (2023). ChatGPT in Higher Education: Considerations for Academic Integrity and Student Learning. Journal of Applied Learning & Teaching, 6(1), 31–40. https://doi.org/10.37074/jalt.2023.6.1.17

25. Tuxanbayev, A., Yrymbayeva, N., Suleymen, B., Tussupbekova, M., Rakhimgaliyeva, P., & Serikbayeva, N. (2026). Generative AI and media literacy: how AI tools reshape students’ skills of searching, verifying, and interpreting information. Cogent Education, 13(1). https://doi.org/10.1080/2331186X.2026.2684322

26. Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16, 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0

27. Zentner, A., & West, T. (2026). Shadow AI in Higher Education: A Socio-technical Framework for Governing Unauthorized Employee use of Artificial Intelligence. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.7051078