Барьеры внедрения технологий искусственного интеллекта в систему дополнительного профессионального образования

Журнал «KANT» №4(57) 2025 [стр. 289-294]

DOI: https://doi.org/10.24923/2222-243X.2025-57.46

Авторы: Андреева Антонина Андреевна, кандидат педагогических наук, доцент Высшей школы электроэнергетических систем, Институт энергетики, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого; Институт иностранных языков, Российский государственный педагогический университет им. А.И. Герцена, Санкт-Петербург

Ключевые слова: искусственный интеллект; интеграция ИИ; высшая школа; цифровая грамотность; повышение квалификации преподавателей.

Цитировать: Андреева А.А.Барьеры внедрения технологий искусственного интеллекта в систему дополнительного профессионального образования // KANT. – 2025. – №4(57). – С. 289-294. EDN: RRHPPB. DOI: https://doi.org/10.24923/2222-243X.2025-57.46

Статья посвящена анализу барьеров внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в систему дополнительного профессионального образования (ДПО). Цель исследования - выявление и систематизация факторов, препятствующих эффективной интеграции ИИ в образовательные программы повышения квалификации. Эмпирической базой выступили 30 полуструктурированных интервью с преподавателями российских вузов гуманитарного, технического и естественнонаучного профиля. Методологию составили качественный контент-анализ и тематическое кодирование по пяти типам барьеров: технологическим, организационным, методическим, психологическим и культурным. Научная новизна работы заключается в комплексном рассмотрении барьеров на пересечении инфраструктурных, институциональных и ценностных факторов, а также в сопоставлении российских данных с международными исследованиями (UNESCO, OECD). Результаты исследования показали, что наиболее часто фиксируются методические и организационные барьеры, в то время как психологические и культурные препятствия формируют устойчивый ценностный контекст сопротивления. Сделан вывод о необходимости нормативной регламентации, институциональной поддержки, методического сопровождения и программ повышения квалификации для успешной интеграции ИИ в ДПО. В статье предложены практические рекомендации по преодолению выявленных барьеров и обозначены перспективные направления дальнейших исследований.

скачать

Литература:
1. Аладышкин И.В. Искусственный интеллект в высшей школе: угрозы, тревоги, фобии / И.В. Аладышкин, А.А. Андреева // Письма в Эмиссия.Оффлайн. – 2024. – №9. – С. 3418.
2. Амбарова П.А. Дополнительное профессиональное образование научно-педагогических работников: возможности и проблемы реализации / П.А. Амбарова // Педагогическое образование в России. – 2022. – №6. – С. 91-97.
3. Андреева А.А. Внедрение искусственного интеллекта в образовательный процесс: опыт и перспективы / А.А. Андреева, А.А. Шакарикова // Вестник педагогических наук. – 2024. – №8. – С. 105-111. DOI: https://doi.org/10.62257/2687-1661-2024-8-105-111
4. Воевода Е.В., Воленко О.И. Профессионально-личностное развитие преподавателя средствами дополнительного профессионального образования // Мир науки, культуры, образования. – 2023. – №6(103). – С. 342-345. DOI: https://doi.org/10.24412/1991-5497-2023-6103-342-345
5. Нотова С.В., Подосенова И.А. Система ДПО как основа непрерывного профессионального образования // Высшее образование в России. – 2021. – Т. 30, №8-9. – С. 134-143. – DOI: https://doi.org/10.31992/0869-3617-2021-30-8-9-134-143
6. Парамонов И.Ф. Повышение квалификации научно-педагогических работников конфессионального вуза: нормативное обеспечение и современные образовательные практики // Управление образованием: теория и практика. – 2024. – Т. 14. – №6-1. – С. 202-210.
7. Семионова Е.А., Токарева Г.С. Дополнительное профессиональное образование и цифровизация // Экономическое развитие России. – 2023. – Т. 30, №9. – С. 58-65.
8. Сысоев П.В. Искусственный интеллект в образовании: осведомлённость, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности // Высшее образование в России. – 2023. – Т. 32, №10. – С. 9-33. DOI: https://doi.org/10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33
9. Титова С.В. Интеллектуальные системы обучения для персонализации и адаптации языковых курсов // Вестник Московского университета. Серия 19: Лингвистика и межкультурная коммуникация. – 2024. – Т. 27, №4. – С. 84-99. – DOI: https://doi.org/10.55959/MSU-2074-1588-19-27-4-6
10. Ali J.K.M., Shamsan M.A.A., Hezam T.A., Mohammed A.A. Impact of ChatGPT on learning motivation: Teachers and students' voices // Journal of English Studies in Arabia Felix. – 2023. – №2(1). – Pр. 41-49.
11. Farahani B. Artificial Intelligence in Education: A Comprehensive Study / B. Farahani, V. Chamola, R. Ranjan, J. Loo // Computers and Electrical Engineering. – 2021. – Vol. 93. – Article no. 107278. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2021.107278
12. Kurtz H. Strategies for Integrating Generative AI into Higher Education / H. Kurtz // EDUCAUSE Review. – Fall 2023. – Pр. 36-47.
13. OECD. Continuing Education in Germany: Learning from International Practices / OECD Publishing. – Paris, 2021. – 128 p. DOI: https://doi.org/10.1787/02a3252e-en
14. UNESCO. AI Competency Framework for Teachers / UNESCO. – Paris: United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization, 2024. – 196 p. DOI: https://doi.org/10.54675/ZJTE2084
15. UNESCO. Artificial Intelligence in Education: Challenges and Opportunities for Sustainable Development / UNESCO. – Paris: United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization, 2019. – 49 p.

Barriers to the implementation of artificial intelligence technologies in the system of continuing professional education

Authors: Andreeva Antonina Andreevna, PhD of Pedagogical sciences, Associate Professor, Graduate School of Power Engineering Systems, Institute of Energy, Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University; Herzen State Pedagogical University of Russia, St. Petersburg

Keywords: artificial intelligence; AI integration; higher education; digital literacy; professional development of teachers.

The article is devoted to the analysis of barriers to the implementation of artificial intelligence (AI) technologies in the system of continuing professional education (CPE). The purpose of the study is to identify and systematize the factors hindering the effective integration of AI into professional development programs. The empirical basis consisted of thirty semi-structured interviews with university teachers representing the humanities, technical and natural sciences. The methodology included qualitative content analysis and thematic coding across five types of barriers: technological, organizational, methodological, psychological, and cultural. The scientific novelty of the work lies in the comprehensive consideration of barriers at the intersection of infrastructural, institutional, and value-related factors, as well as in the comparison of Russian data with international studies (UNESCO, OECD). The results of the study demonstrated that methodological and organizational barriers are most frequently observed, while psychological and cultural obstacles shape a stable value-based context of resistance. The conclusion emphasizes the necessity of regulatory frameworks, institutional support, methodological guidance, and professional development programs for the successful integration of AI into CPE. The article provides practical recommendations for overcoming the identified barriers and outlines promising directions for further research.