Образовательный симулякр в эпоху генеративного искусственного интеллекта: от кризиса верификации к переосмыслению целей

Исследование посвящено анализу феномена «образовательный симулякр» – ситуации, когда демонстрация безупречных по формальным критериям результатов обучения не подтверждает подлинного понимания и освоения учебного содержания обучающимся. Цель исследования состоит в раскрытии сущности этого явления и переосмыслении возможности верификации знаний в условиях доступности генеративных моделей искусственного интеллекта. Методологическую основу исследования составляют философско-педагогический анализ технологического детерминизма, философские идеи Д. Чалмерса о «сложной проблеме» познания и педагогические идеи К. Д. Ушинского в области педагогической антропологии. Выявлено структурное противоречие современной системы образования: декларируются антропологические цели (развитие критического мышления, духовность), но оцениваются результаты по функционалистской логике (тесты, баллы, компетенции). Генеративный искусственный интеллект не создаёт это противоречие, а обнажает его, разрывая связь между результатом и когнитивным процессом. Обосновано, что преодоление противоречия лежит не в плоскости технических запретов, а в области ценностного выбора. Подкреплены аргументами направления переосмысления верификации: смещение фокуса с результата на процесс мышления, усиление диалоговых форм контроля и использование искусственного интеллекта как инструмента. Описаны эмпирические проявления кризиса в образовательной практике российских учебных заведений: теневая цифровизация, парадоксальный возврат к прежним формам контроля и углубление институционального неравенства. Сделан вывод, что будущее образования определяется способностью педагогической науки и культуры осознавать, отстаивать и укоренять свои антропологические основания.

1. Бурганова Л. А., Юрьева О. В., Кукушкина О. Ю. Риски использования искусственного интеллекта в высшем образовании: взгляд студентов // Вестник экономики, права и социологии. 2025. № 2. С. 41–246. DOI: 10.24412/1998-5533-2025-2-241-246.

2. Мантуленко В. В., Мантуленко А. В. Искусственный интеллект в образовании: противоречия в использовании // Концепт. 2024. № 6. С. 221–237. DOI: 10.24412/2304-120X-2024-11092.

3. Давыдов С., Казарян К. и др. Влияние искусственного интеллекта на образование: аналитический отчёт. М.: АНО «Цифровая экономика», 2024. 88 с.

4. Баринова С. Г. Технологический детерминизм и технологический тип детерминации // Вестник КрасГАУ. 2010. № 9. URL: С. 195-201.

5. Никитин В. И. Философия техники: основные направления и подходы // Вестник НИЦ «Строительство». 2022. № 34(3). С. 144–153. DOI: 10.37538/2224-9494-2022-3(34)-144-153.

6. Шестакова Н. Н., Джанелидзе М. Г. Искусственный интеллект: воздействие на систему «образование – рынок труда» // Управленческое консультирование. 2025. № 5. С. 91–105. EDN: ILOSDT.

7. Резаев А. В., Трегубова Н. Д. Внедрение искусственного интеллекта в сферу высшего образования: взгляд с позиций социально-институциональной парадигмы общения // Высшее образование в России. 2025. Т. 34. № 6. С. 80–90. DOI: 10.31992/0869-3617-2025-34-6-80-90.

8. Сулейманов М. В., Толстоухов К. В., Васильченко Е. И., Середа С. В. Инновации в высшем образовании: интеграция искусственного интеллекта и современных технологий // Управление образованием: теория и практика. 2025. № 1–1. С. 201–209. DOI: 10.25726/x6027-6697-5504-g.

9. Мухлаева Т.В. Генеративный искусственный интеллект: трансформации в образовании, перспективы и динамика // Человек и образование. 2025. № 2. С. 142–153.

10. Chalmers D. J. Facing Up to the Problem of Consciousness // Journal of Consciousness Studies. 1995. Vol. 2. № 3. P. 200–219.

11. Проволович Т. О. Квантовый подход Д. Чалмерса к решению проблемы сознания // Вестник Московского университета. Серия 7: Философия. 2020. № 5. С. 20–34. EDN: MWCAZQ.

12. Ушинский К. Д. Человек как предмет воспитания. Опыт педагогической антропологии. М.: ФАИР-ПРЕСС, 2004. 574 с.

13. Исаев Е. И. Введение в психолого-педагогическую антропологию: монография. М.: ФГБОУ ВО МГППУ, 2017. 180 с.

14. Холмс У., Бялик М., Фейдел Ч. Искусственный интеллект в образовании: Перспективы и проблемы для преподавания и обучения. Пер. с англ. М.: Альпина ПРО, 2022. 304 с.