Женис Жайлиевич Багисов – магистр, доктор DBA,
090009, г. Уральск, ул. Жангир хана, 51
Zhenis Zhailyievich Bagisov – Master, doctor of DBA,
090009, Oral, Zhangir khan street, 51
Турсунгуль Канатовна Душаева – старший преподаватель,
090009, г. Уральск, ул. Жангир хана, 51
Tursungul Kanatovna Dushaeva – Senior Lecturer,
090009, Oral, Zhangir khan street, 51
Айзада Хабержановна Вахитова – старший преподаватель,
090009, г. Уральск, ул. Жангир хана, 51
Aizada Khaberzhanovna Vakhitova – Senior Lecturer,
090009, Oral, Zhangir khan street, 51
Айдана Бакытжановна Ахметова – преподаватель,
090009, г. Уральск, ул. Жангир хана, 51
Aidana Bakytzhanovna Akhmetova – Lecturer,
090009, Oral, Zhangir khan street, 51
Акмарал Хамзиевна Касымова – к.п.н., доцент, и.о. профессора,
090009, г. Уральск, ул. Жангир хана, 51
Akmaral Khamzievna Kassymova – Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor, Acting Professor,
090009, Oral, Zhangir khan street, 51
В статье рассматриваются методологические основы применения технологий искусственного интеллекта в преподавании специальных дисциплин с акцентом на выявление их педагогического потенциала и сопутствующих рисков. Актуальность исследования обусловлена продолжающейся цифровой трансформацией системы образования и возрастающей потребностью в инновационных инструментах, способствующих повышению эффективности и адаптивности образовательного процесса. В работе проанализированы основные направления интеграции искусственного интеллекта в образовательную практику, включая адаптивные системы обучения, интеллектуальные обучающие платформы, автоматизированную оценку знаний и персонализированные образовательные траектории. Особое внимание уделено методологическим принципам, обеспечивающим эффективное внедрение данных технологий, таким как соответствие образовательным целям, дидактическая целесообразность и роль преподавателя в условиях технологически расширенной образовательной среды.
Одновременно в исследовании рассматривается ряд вызовов и рисков, связанных с использованием искусственного интеллекта, включая возможную предвзятость алгоритмических решений, проблемы академической добросовестности, снижение уровня критического мышления и усиление зависимости обучающихся от цифровых инструментов. Подчеркивается необходимость сохранения баланса между технологическими инновациями и педагогическим контролем. Полученные результаты способствуют формированию структурированного подхода к интеграции искусственного интеллекта в систему высшего образования, направленного на повышение качества преподавания специальных дисциплин при минимизации возможных негативных последствий.
The article examines the methodological foundations of applying artificial intelligence technologies in the teaching of specialized disciplines, with a focus on identifying both their pedagogical potential and associated risks. The relevance of the study is determined by the ongoing digital transformation of education and the growing demand for innovative tools that enhance the effectiveness and adaptability of the learning process. The paper analyzes key directions of AI integration into educational practice, including adaptive learning systems, intelligent tutoring, automated assessment, and personalized learning pathways. Particular attention is given to the methodological principles that ensure the effective implementation of these technologies, such as alignment with learning objectives, didactic appropriateness, and the role of the instructor in a technology-enhanced environment.
At the same time, the study highlights a range of challenges and risks related to the use of artificial intelligence, including potential bias in algorithmic decision-making, issues of academic integrity, reduced critical thinking, and increased dependence on digital tools. The importance of maintaining a balance between technological innovation and pedagogical control is emphasized. The results of the study contribute to the development of a structured approach to integrating artificial intelligence into higher education, aimed at improving the quality of teaching specialized disciplines while minimizing potential negative impacts.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.