2026. — Т 18. — № 1 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://esj.today/07ecvn126.html

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 561.8 Кбайт)

Ссылка для цитирования этой статьи:

Денисов, И. В. Методология написания выпускной квалификационной работы с использованием искусственного интеллекта / И. В. Денисов // Вестник Евразийской науки. — 2026. — Т 18. — № 1. — URL: https://esj.today/PDF/07ECVN126.pdf (дата обращения: 26.07.2026).

Методология написания выпускной квалификационной работы с использованием искусственного интеллекта

Денисов Игорь Владимирович
ГАОУ ВО «Московский городской университет управления Правительства Москвы имени Ю.М. Лужкова», Москва, Россия
Профессор
Доктор экономических наук, доцент
E-mail: denisov.id@gmail.com
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8718-9023
РИНЦ: https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=674635
WoS: https://www.webofscience.com/wos/author/rid/C-2191-2019
SCOPUS: https://www.scopus.com/authid/detail.url?authorId=56890822500

Аннотация. Современный этап развития высшего образования характеризуется широким внедрением цифровых технологий, среди которых искусственный интеллект занимает ключевое место. Основной проблемой, по нашему мнению, является отсутствие в университетах регламентации использования нейросетей в учебном процессе. Студенты начали стихийное использование нейросетей, что можно назвать «теневой цифровизацией» (часто очень примитивной на основе чат-ботов в мессенджерах). Вузы инстинктивно ответили попытками запрета, внедряя различные системы, позволяющие выявлять «плагиат», хотя сейчас уже очевидно, что использование искусственного интеллекта не является прямым заимствованием. Преподаватели оказались в сложной ситуации, не имея критериев оценки творческой деятельности студентов, использующих нейросети.

На основе опыта участия (в качестве научного руководителя выпускной квалификационной работой) в проекте Яндекс.Образование (11 университетов), а также, опираясь на анализ вторичных данных по России и за рубежом, автор предлагает собственную методику имплементации искусственного интеллекта как исследовательского инструмента в учебный процесс. Для достижения этого предлагается следующая трехуровневая методологическая модель.

Уровень 1: Искусственный интеллект как «интеллектуальный ассистент» на подготовительном этапе. Задача состоит в генерации и сужении идей для темы, предварительном обзоре литературы, подборе ключевых слов, структурировании плана.

Уровень 2: Искусственный интеллект как «инструмент анализа» — это исследовательский этап. Задача заключается в первичной обработке качественных и количественных данных, например, категоризация интервью, базовый статистический анализ, визуализация.

Уровень 3: Искусственный интеллект как «критический рецензент» на этапе написания и проверки. Здесь задачей станет проверка логики изложения, стиля, выявление пробелов в аргументации, предложения по улучшению формулировок, контроль на непреднамеренный плагиат.

Ключевые слова: искусственный интеллект; генеративный искусственный интеллект; методология; выпускная квалификационная работа; университет; академическая этика; управление образованием; диплом

Скачать