?
Типологизация стратегий внедрения искусственного интеллекта в образование: Российская Федерация, Европейский союз, Китайская Народная Республика
В аналитическом докладе проводится сравнительный анализ стратегий интеграции искусственного интеллекта (ИИ) в системы образования Российской Федерации (Россия), Европейского союза (ЕС) и Китайской Народной Республики (Китай). Исследование базируется на анализе ключевых стратегических документов, регулирующих развитие ИИ и цифровизацию образования в каждом из регионов. Выявлены существенные различия в подходах: Китай реализует комплексную, экосистемную модель, где ИИ трансформирует как подготовку кадров, так и сам образовательный процесс; ЕС фокусируется на этико-правовом регулировании и развитии компетенций для безопасного использования ИИ; Россия рассматривает ИИ в первую очередь как инструмент для анализа данных, управления и снижения административной нагрузки, с акцентом на подготовку кадров для рынка. На основе анализа предложена типологизация государственных стратегий по трем приоритетам: «образование для ИИ» (подготовка кадров), «ИИ для образования» (интеграция в образовательную практику) и «ИИ в образовании» (управление образовательной системой). Сделан вывод о том, что пропорциональное сочетание всех трех элементов является залогом сбалансированной и эффективной политики внедрения ИИ в образование. Доклад подготовлен в результате проведения совместного исследования НИУ ВШЭ и ТГПУ в рамках проекта «Зеркальные лаборатории».