Матрица технических решений на базе искусственного интеллекта в профессиональной подготовке будущих юристов

Актуальность. Современный этап технологического развития общества характеризуется интенсивной интеграцией технологий искусственного интеллекта (ИИ) в профессиональные сферы. Технические решения на базе ИИ позволяют автоматизировать некоторые рутинные процессы и высвободить время для решения человеком других более важных и сложных вопросов. Постепенно взаимодействие специалистов с инструментами ИИ для решения профессиональных задач становится повседневной практикой. В этой связи подготовка квалифицированных кадров в вузе к реалиям сегодняшнего дня невозможна без интеграции в процесс обучения студентов профессионально ориентированных инструментов ИИ. Юриспруденция выступает одной из сфер деятельности, в которой современные технологии ИИ способны взять на себя решение многих профессиональных задач. Вместе с тем системная интеграция технических решений на основе ИИ в процесс подготовки студентов-юристов в вузе невозможна без комплексного изучения всей палитры инструментов ИИ и их профессионально ориентированного потенциала. Цель исследования – разработать матрицу технических решений на базе ИИ, используемых в профессиональной подготовке будущих юристов.

Материалы и методы. Исследование проводилось на основе метода экспертной оценки. Это позволило авторам: а) выделить перечень профессиональных задач, решаемых юристами в сфере профессиональной деятельности; б) на основе выделенных задач разработать матрицу технических решений на базе ИИ, используемых в профессиональной подготовке будущих юристов. Материалами выступили научные работы по педагогике, методике обучения иностранным языкам и профильным дисциплинам, опубликованные в научных журналах, индексируемых в МНБ (Scopus и Web of Science), а также входящие в перечень ВАК РФ (К1, К2), ФГОС ВО по направлению подготовки «Юриспруденция». В качестве практических материалов были использованы широко распространенные среди действующих юристов инструменты ИИ, используемые ими в профессиональной деятельности для решения профессиональных задач.

Результаты исследования. Разработана матрица технических решений на базе ИИ, используемых в профессиональной подготовке будущих юристов. Матрица представлена по двенадцати профессиональным задачам, решаемым юристами в ходе своей профессиональ-ной деятельности. В качестве основных и наиболее доступных для преподавателей профильных дисциплин технических решений на базе ИИ, способных помочь юристам в решении профессиональных задач, выступают следующие инструменты: Legal AI, Legal Document Generator и DocZilla AI используются для составления договоров (аренды, куплипродажи, трудовых соглашений и т. п.), DocZilla AI и Genie AI – для анализа и сравнения редакций документов, Mistral AI и LexisNexis – для проверки документов на ошибки и противоречия, ROSS Intelligence и WestLaw – для поиска релевантных судебных решений и анализа прецедентов, TrademarkVision и PatentPal – для поиска сходных товарных знаков, Perplexity AI – для анализа лицензионных соглашений, Legalese Decoder, ChatGPT, YandexGPT, GigaChat и DeepSeek – для упрощения юридических терминов для клиентов (коллег, студентов), Canva и MidJourney – для визуализации процессов (например, судебных заседаний), LegalAI и Jasper AI – для консультации по юридическим вопросам, Perplexity AI, ChatGPT, YandexGPT, GigaChat и DeepSeek – для математических расчетов (налогов, страховых выплат и т. п.), MidJourney – для создания изображений подозреваемых, Legalese Decoder и Mistral AI – для проведения экспертиз (почерковедческих, баллистических и т. п.).

Выводы. Новизна исследования состоит в разработке матрицы технических решений на базе ИИ, используемых в профессиональной подготовке будущих юристов. Перспективность проведенного исследования заключается в разработке поэтапных методик обучения аспектам профильных дисциплин на основе практики студентов с конкретными техническими решениями на базе ИИ.

1. Ивахненко Е.Н., Никольский В.С. ChatGPT в высшем образовании и науке: угрозы или ценный ресурс? // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 4. С. 9-22. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2023-32-4-9-22, https://elibrary.ru/tzhihu

2. Роберт И.В. Реализация возможностей искусственного интеллекта в образовании // Пространство педагогических исследований. 2024. № 1 (1). С. 60-75. https://doi.org/10.23859/3034-1760.2024.77.66.004, https://elibrary.ru/neeext

3. Сысоев П.В. Искусственный интеллект в образовании: осведомленность, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 10. С. 9-33. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33, https://elibrary.ru/tzytkm

4. Казакова Е.И., Кузьминов Я.И. Мы должны воспитать культуру критического отношения к ответам искусственного интеллекта // Вопросы образования. 2025. № 1. С. 8-24. https://doi.org/10.17323/vo2025-25882, https://elibrary.ru/fmenzj

5. 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. P. 1-12. https://doi.org/10.1080/14703297.2023.2190148

6. Сысоев П.В. Этика и ИИ-плагиат в академической среде: понимание студентами вопросов соблюдения авторской этики и проблемы плагиата в процессе взаимодействия с генеративным искусствен-ным интеллектом // Высшее образование в России. 2024. Т. 33. № 2. С. 31-53. https://doi.org/10.1080/14703297.2023.2190148, https://elibrary.ru/vtaiuo

7. Евстигнеев М.Н. Учебная автономия в контексте развития и распространения технологий искусственного интеллекта в языковом образовании // Иностранные языки в школе. 2025. № 2. С. 13-21. https://elibrary.ru/artmrn

8. Сысоев П.В. Персонализированное обучение на основе технологий искусственного интеллекта: насколько готовы современные студенты к новым возможностям получения образования // Высшее образование в России. 2025. Т. 34. № 2. С. 51-71. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2025-34-2-51-71, https://elibrary.ru/weagvq

9. Титова С.В., Темурян К.Т. Интеллектуальная система обучения иностранным языкам: типы, структура, принципы проектирования // Иностранные языки в школе. 2024. № 3. С. 25-32. https://elibrary.ru/svcmqy

10. Сысоев П.В., Филатов Е.М. ChatGPT в исследовательской работе студентов: запрещать или обучать? // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28. № 2. С. 276-301. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-2-276-301, https://elibrary.ru/sphxkz

11. Сысоев П.В., Евстигнеев М.Н. Использование технологий искусственного интеллекта в исследовательской работе студентов // Вестник Московского университета. Серия 19: Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2025. Т. 28. № 1. С. 85-101. https://doi.org/10.55959/MSU-2074-1588-19-28-1-6, https://elibrary.ru/aynwsu

12. Михалева О.В. Искусственный интеллект в системе современного образования: перспективы и риски // Педагогическая информатика. 2024. № 2. С. 193-199. https://elibrary.ru/diegma

13. Hendrycks D., Mazeika M., Woodside T. An Overview of Catastrophic AI Risks. 2023. 54 p. https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.12001

14. Итинсон К.С. Информатизация медицинского образования: системы искусственного интеллекта в обучении студентов и врачей // Балтийский гуманитарный журнал. 2020. Т. 9. № 3 (32). С. 91-93. https://doi.org/10.26140/bgz3-2020-0903-0021, https://elibrary.ru/jfcjma

15. Chan K., Zary N. Applications and challenges of implementing artificial intelligence in medical education: integrative review // JMIR Medical Education. 2019. Vol. 5. № 1. Art. 13930. https://doi.org/10.2196/13930

16. Zhang W., Cai M., Lee H., Evans R., Zhu C., Ming C. AI in medical education: global situation, effects and challenges // Education and Information Technologies. 2024. Vol. 29. P. 4611-4633. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12009-8, https://elibrary.ru/rdfanm

17. Waisberg N., Hudek A. AI for Lawyers: How Artificial Intelligence is Adding Value, Amplifying Expertise, and Transforming Careers. Hoboken: Wiley, 2021. 208 p.

18. Сысоев П.В., Харин В.В., Гаврилов М.В. Методика обучения студентов-юристов составлению международных правовых документов на основе инструментов искусственного интеллекта в рамках интегрированного курса // Язык и культура. 2024. № 67. С. 272-289. https://doi.org/10.17223/19996195/67/15, https://elibrary.ru/rfqxpk

19. Алейникова Д.В. Особенности обучения студентов-юристов аргументативному дискурсу в условиях цифровизации // Вестник Московского государственного лингвистического университета. Образование и педагогические науки. 2022. № 2 (843). С. 14-19. https://doi.org/10.52070/2500-3488_2022_2_843_14, https://elibrary.ru/lzbest

20. Левин 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. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2022-31-7-79-95, https://elibrary.ru/kcnapj

21. Паршина К.В., Салтыкова Г.М. Современные технологии в обучении студентов направления подготовки «Дизайн» // Педагогический журнал. 2021. Т. 11. № 1-1. С. 263-270. https://doi.org/10.34670/AR.2021.47.77.032, https://elibrary.ru/scqdmg

22. Харламенко И.В. Дополненная реальность в обучении лексике на иностранном языке // Иностранные языки в школе. 2025. № 2. С. 27-32. https://elibrary.ru/xlqhly

23. Клочихин В.В. Этапы формирования коллокационной компетенции студентов на основе лингвистического корпуса // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2020. Т. 25. № 186. С. 14-24. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2020-25-186-14-24, https://elibrary.ru/mqddog

24. Клочихин В.В., Поляков О.Г. Технологии искусственного интеллекта: инструменты корпусного анализа в обучении иностранному языку // Иностранные языки в школе. 2023. № 3. С. 24-30. https://elibrary.ru/bdttfe

25. Сысоев П.В., Ивченко М.И. Формирование иноязычных фонетических навыков речи обучающихся на основе инструментов искусственного интеллекта // Перспективы науки и образования. 2025. № 2. С. 600-614. https://doi.org/10.32744/pse.2025.2.38, https://elibrary.ru/jrddjj

26. Ивченко М.И., Поляков О.Г. Использование инструмента искусственного интеллекта ELSA Speak в обучении произношению // Иностранные языки в школе. 2025. № 2. С. 54-58. https://elibrary.ru/zrvafq

27. Сысоев П.В., Филатов Е.М. Методика обучения студентов написанию иноязычных творческих работ на основе оценочной обратной связи от искусственного интеллекта // Перспективы науки и образования. 2024. № 1 (67). С. 115-135. https://doi.org/10.32744/pse.2024.1.6, https://elibrary.ru/tmstly

28. Сысоев П.В., Филатов Е.М., Хмаренко Н.И., Мурунов С.С. Преподаватель vs искусственный интеллект: сравнение качества предоставляемой преподавателем и генеративным искусственным интеллектом обратной связи при оценке письменных творческих работ студентов // Перспективы науки и образования. 2024. № 5 (71). С. 694-712. https://doi.org/10.32744/pse.2024.5.41, https://elibrary.ru/xzgvgm

29. Коренев А.А. Стратегии использования искусственного интеллекта для предоставления письменной обратной связи в обучении иностранному языку // Вестник Московского университета. Серия 19: Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2024. Т. 27. № 2. С. 68-77. https://doi.org/10.55959/MSU-2074-1588-19-27-2-5, https://elibrary.ru/hizddu

30. Сысоев П.В., Филатов Е.М. Методика развития иноязычных речевых умений студентов на основе практики с чат-ботом // Перспективы науки и образования. 2023. № 3 (63). С. 201-218. https://doi.org/10.32744/pse.2023.3.13, https://elibrary.ru/fjyhew

31. Сорокин Д.О. Использование голосовых помощников для развития устных иноязычных речевых умений обучающихся // Иностранные языки в школе. 2024. № 3. С. 73-77. https://elibrary.ru/rfmsmk

32. Сорокин Д.О. Использование веб-приложения Character.AI для развития умений иноязычного речевого взаимодействия обучающихся // Иностранные языки в школе. 2025. № 2. С. 59-65. https://elibrary.ru/kpckof

33. Филатов Е.М. Развитие у студентов умений иноязычной коммуникативной деятельности на основе веб-приложения character. ai // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 5. С. 1248-1260. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-5-1248-1260, https://elibrary.ru/ncusck

34. Сысоев П.В., Филатов Е.М., Евстигнеев М.Н., Поляков О.Г., Евстигнеева И.А., Сорокин Д.О. Матрица инструментов искусственного интеллекта в лингвометодической подготовке будущих учителей иностранного языка // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 3. С. 559-588. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-3-559-588, https://elibrary.ru/jazkme

35. Сысоев П.В., Филатов Е.М., Сорокин Д.О. Обратная связь в обучении иностранному языку: от информационных технологий к искусственному интеллекту // Язык и культура. 2024. № 65. С. 242-261. https://doi.org/10.17223/19996195/65/11, https://elibrary.ru/plzyov

36. Сысоев П.В., Евстигнеев М.Н. Интеграция технологий искусственного интеллекта в лингвометодическую подготовку будущих учителей иностранного языка // Язык и культура. 2025. № 69. С. 204- 219. https://doi.org/10.17223/19996195/69/10, https://elibrary.ru/guzvbi.