2658-6282 Мир науки. Педагогика и психология World of Science. Pedagogy and psychology ООО «Издательство «Мир науки» https://mir-nauki.com/34PDMN625.html Принципы цифровой этики использования генеративных моделей искусственного интеллекта при подготовке специалистов в области биотехнологии Principles of digital ethics for using generative artificial Intelligence models in the training of biotechnology specialists Бернавская Майя Владимировна Бернавская Майя Владимировна Bernavskaya Maya Vladimirovna bernavskaya@mail.ru https://orcid.org/0000-0002-7639-9498 Клещева Нелли Александровна Клещева Нелли Александровна Kleshcheva Nelli Alexandrovna klenel@mail.ru https://orcid.org/0000-0001-5817-8424 ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого» (Санкт-Петербург, Россия) Peter the Great Saint Petersburg Polytechnic University (Saint Petersburg, Russia) ФГБОУ ВО «Дальневосточный федеральный университет» (Владивосток, Россия) Far Eastern Federal University (Vladivostok, Russia) 28 01 2026 2025 13 6 34PDMN625 22 11 2025 14 01 2026 2025 Бернавская Майя Владимировна, Клещева Нелли Александровна Bernavskaya Maya Vladimirovna, Kleshcheva Nelli Alexandrovna CC BY 4.0 https://mir-nauki.com/34PDMN625.html

Статья посвящена исследованию процессов интеграции технологий искусственного интеллекта в образовательную практику высшей школы в контексте подготовки специалистов инженерно-технического профиля. Актуальность работы определяется стремительным распространением генеративных нейросетей и необходимостью разработки комплексного этико-нормативного регулирования их применения в академической среде. Особое внимание уделяется вопросам обеспечения достоверности информации и предотвращения академических нарушений при использовании ИИ в образовательных целях. В ходе педагогического эксперимента была разработана и апробирована система этических принципов применения ИИ, включающая ответственность, прозрачность, разумность, человекоцентричность и обеспечение равного доступа. Эмпирические данные свидетельствуют о статистически значимом повышении академической мотивации и росте индекса вовлеченности в экспериментальной группе по сравнению с контрольной. Отмечается существенное развитие навыков критического мышления: значительная часть студентов продемонстрировала способность к идентификации и аргументированному опровержению фактологических неточностей в текстах, сгенерированных ИИ. Важным практическим результатом исследования стала разработка и внедрение специализированного курса «Техноэтика: ИИ в биотехнологии» для студентов направления 19.03.01 «Биотехнолгия», который показал свою эффективность как инструмент формирования культуры ответственного использования искусственного интеллекта. Комплексный подход к этическому регулированию позволил минимизировать риски, связанные с академическими нарушениями и проявлениями фактологических ошибок ИИ. Результаты исследования подтверждают, что внедрение технологий искусственного интеллекта в образовательный процесс требует разработки целостной системы этического регулирования, сочетающей нормативные принципы с развитием цифровых компетенций всех участников образовательного процесса.

The article investigates the processes of integrating artificial intelligence technologies into the educational practice of higher education, specifically in the context of training engineering and technical specialists. The relevance of the work is determined by the rapid spread of generative neural networks and the need to develop comprehensive ethical and regulatory frameworks for their use in the academic environment. Particular attention is paid to ensuring the reliability of information and preventing academic violations when using AI for educational purposes. During a pedagogical experiment, a system of ethical principles for AI application was developed and tested, encompassing responsibility, transparency, reasonableness, human-centeredness, and ensuring equal access. Empirical data indicate a statistically significant increase in academic motivation and a growth in the engagement index within the experimental group compared to the control group. A significant development of critical thinking skills is noted: a substantial proportion of students demonstrated the ability to identify and factually refute inaccuracies in AI-generated texts. An important practical outcome of the study was the development and implementation of the specialized course «Technoethics: AI in Biotechnology» for students in the 19.03.01 «Biotechnology» program. This course proved effective as a tool for fostering a culture of responsible AI use. The comprehensive approach to ethical regulation helped minimize risks associated with academic violations and instances of AI factual errors. The research results confirm that the integration of artificial intelligence technologies into the educational process requires the development of a holistic ethical regulation system that combines normative principles with the development of digital competencies among all participants in the educational process.

 Ключевые слова искусственный интеллект этические аспекты генеративные модели образовательные технологии цифровая грамотность академическая честность биотехнология адаптивное обучение Keywords artificial intelligence ethical aspects generative models educational technologies digital literacy academic integrity biotechnology adaptive learning Максимова Е.А. Реализация лингводидактического потенциала методов искусственного интеллекта / Е.А. Максимова, Г.А. Никитина, С.А. Шилова // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Акмеология образования. Психология развития. — 2023. — Т. 12, № 2. — С. 114–122. — DOI: 10.18500/2304-9790-2023-12-2-114-122. Лёвин Б.А., Пискунов А.А., Поляков В.Ю., Савин А.В. Искусственный интеллект в инженерном образовании // Высшее образование в России. 2022. Т. 31. № 7. С. 79–95. DOI: 10.31992/0869-3617-2022-31-7-79-95 Halaweh M. ChatGPT in education: Strategies for responsible implementation Cont. Ed. Technology. 2023. Vol. 15. Iss. 2. Art. No. eр421. https://doi.org/10.30935/cedtech/13036. Максименко А.А., Дейнека О.С., Духанина Л.Н., Крылова Д.В. Проблемы нормирования этической культуры преподавателей российских университетов // Высшее образование в России. 2022. Т. 31. № 2. С. 9–27. DOI: 10.31992/0869-3617-2022-31-2-9-27. Салаш А.Д. Этические аспекты создания и обучения искусственного интеллекта / А.Д. Салаш, А.М. Бочаров, Н.В. Струтинская // Философия исторической памяти в цифровую эпоху: сборник материалов международных круглых столов. — Минск: БНТУ, 2025. — С. 170–172. — URL: https://rep.bntu.by/handle/data/154962. He M. AI-driven language learning in higher education: an empirical study on self-reflection, creativity, anxiety, and emotional resilience in EFL learners / M. He, B.N. Abbasi, J. He // Humanities and Social Sciences Communications. — 2025. — Vol. 12. — Art. 1525. — DOI: 10.1057/s41599-025-05817-5. Евдокимова М.Г. Лингводидактический потенциал систем искусственного интеллекта / М.Г. Евдокимова, Р.Т. Агамалиев // Экономические и социально-гуманитарные исследования. — 2023. — № 2(38). — С. 78–92. — DOI: 10.24151/2409-1073-2023-2-173-191. Сысоев П.В. Этика и ИИ-плагиат в академической среде: понимание студентами вопросов соблюдения авторской этики и проблемы плагиата в процессе взаимодействия с генеративным искусственным интеллектом / П.В. Сысоев // Высшее образование в России. — 2024. — № 2. — С. 1–15. — DOI: 10.31992/0869-3617-2024-33-2-31-53 URL: https://doi.org/10.31992/0869-3617-2024-33-2-31-53. Поставнева И.В. Этические аспекты использования искусственного интеллекта в образовании при подготовке обучающимися письменных работ / И.В. Поставнева, А.М. Двойнин // Информация и образование: границы коммуникаций. — 2025. — Т. 25, № 17. — С. 58–59. — URL: https://publications.hse.ru/articles/1076922888. Kennon O. Проблема использования нейросетей и инструментов искусственного интеллекта обучающимися вузов: этический аспект / O. Kennon, P. Pustoshilo, A. Ivantsov // Russian Journal of Education and Psychology. — 2025. — Vol. 16, No. 3. — P. 192–210. — DOI: 10.12731/2658-4034-2025-16-3-862. Алешковский И.А. Российские студенты о возможностях и ограничениях использования искусственного интеллекта в обучении / И.А. Алешковский, А.Т. Гаспаришвили, Н.П. Нарбут [и др.] // Вестник РУДН. Серия: Социология. — 2024. — Т. 24, № 2. — С. 335–353. — DOI: 10.22363/2313-2272-2024-24-2-335-353. Cotton D.R.E., Cotton P.A., Shipway J.R. Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT // Innovations in Education and Teaching International. 2023. DOI: 10.1080/14703297.2023.2190148. Murdock T.B., Anderman E.M. Motivational perspectives on student cheating: Toward an integrated model of academic dishonesty // Educational Psychologist 2006. No. 41(3). DOI: 10.1207/S15326985EP4103_1. Waltzer T., Dahl A. Why do students cheat? Perceptions, evaluations, and motivations // Ethics & Behavior. 2023. Vol. 33. No. 2. P. 130–150. DOI: 10.1080/10508422.2022.2026775. Паскова А.А. Технологии искусственного интеллекта в персонализации электронного обучения // Вестник Майкопского государственного технологического университета. 2019. № 3(42). https://doi.org/10.24411/2078-1024-2019-13010.