Матрица инструментов искусственного интеллекта в профессиональной сфере будущих информатиков

Актуальность. В условиях стремительной интеграции технологий искусственного интеллекта (ИИ) в различные сферы профессиональной деятельности особую актуальность приобретает их использование при подготовке будущих специалистов. Разработка матрицы инструментов ИИ, используемых в конкретной профессиональной сфере, позволит системно подойти к интеграции ИИ в подготовку специалистов для конкретного сектора экономики. Цель исследования: составить матрицу инструментов ИИ, которые используют ИТспециалисты при решении профессиональных задач. 

Материалы и методы. Исследование выполнено с использованием комплекса методов: анализ научной литературы по проблематике интеграции ИИ в образование и профессиональную деятельность ИТ-специалистов; изучение нормативных документов (ФГОС ВО по направлению подготовки 09.03.03 «Прикладная информатика»); опросы преподавателей, педагогические наблюдения. Эмпирическая база исследования включала опытноэкспериментальную работу на базе инженерно-технологического института и Державинского лицея Тамбовского государственного университета им. Г.Р. Державина. Инструментами ИИ рассматривались технологические решения, которые используют ИТ-специалисты для решения профессиональных задач. 

Результаты исследования. В ходе исследования впервые была составлена матрица инструментов ИИ, которые используют ИТ-специалисты для решения профессиональных задач. Инструменты ChatGPT, DeepSeek, YandexGPT, Perplexity AI, GigaChat и Mistral AI используются для генерации разноуровневых заданий по программированию, теории для лекций с адаптацией под возраст обучающихся, а также пошаговых инструкций для лабораторных работ, Gamma – для автоматического создания визуально привлекательных презентаций, Copilot, Cursor и Bubble – для упрощения создания продвинутых программ, ZipWP – для развертки сайтов на основе движка (CMS) WordPress, Rows и Rose AI – для создания интерактивных таблиц, MindsDB – для интеграции предиктивных моделей прямо в базы данных и формулирования прогнозных запросов, tttLRM – для преобразования фотообъектов в 3D модели, StAItial AI Echo – для генерирования 3D-миров из промптов (запросов) и изображений.

Выводы. Новизна работы состоит в разработке матрицы инструментов ИИ, которые используют ИТ-специалисты при решении профессиональных задач. Перспективность исследования заключается в разработке практических заданий по использованию технологических решений на базе ИИ в рамках профильных дисциплин или интегрированных курсов.  

1. Сысоев П.В., Гаврилов М.В., Булочников С.Ю. Матрица технических решений на базе искусственного интеллекта в профессиональной подготовке будущих юристов // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2025. Т. 30. № 2. С. 336-351. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2025-302-336-351, https://elibrary.ru/mcjcfz

2. 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. http://doi.org/10.26140/bgz3-2020-0903-0021, https://elibrary.ru/jfcjma

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

4. Zhang W., Cai M., Lee H.J., 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

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

6. 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

7. Сысоев П.В., Евстигнеев М.Н. Интеграция технологий искусственного интеллекта в лингвометодическую подготовку будущих учителей иностранного языка // Язык и культура. 2025. № 69. С. 204219. https://doi.org/10.17223/19996195/69/10, https://elibrary.ru/guzvbi

8. 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

9. Мурунов С.С. Использование педагогом нейросети Deepseek при подготовке к уроку по иностранному языку // Иностранные языки в школе. 2025. № 2. С. 91-96. https://elibrary.ru/prszaa

10. 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/10.31992/0869-36172023-32-4-9-22, https://elibrary.ru/tzhihu

11. Сысоев П.В. Использование студентами средств генеративного искусственного интеллекта при подготовке квалификационных работ // Перспективы науки и образования. 2025. № 5. С. 634-649. https://doi.org/10.32744/pse.2025.5.41, https://elibrary.ru/kmsgwd

12. Сысоев П.В., Евстигнеев М.Н. Использование методов 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

13. Тихонова Н.В., Поморцева Н.П. Выпускная квалификационная работа в вузе в условиях распространения искусственного интеллекта: взгляд студентов // Высшее образование в России. 2025. Т. 34. № 6. С. 112-135. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2025-346-112-135, https://elibrary.ru/oijjfw

14. 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

15. Авраменко А.П., Ахмедова А.С., Буланова Е.Р. Технология чат-ботов как средства формирования иноязычной грамматической компетенции при самостоятельном обучении // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28. № 2. С. 386-394. http://doi.org/10.20310/18100201-2023-28-2-386-394, https://elibrary.ru/abfjqp

16. 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

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

18. Черкасова Е.А. Эксперимент по дифференцированному обучению студентов технического вуза английской грамматике посредством учебного взаимодействия с чат-ботом с генеративным ИИ // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 5. С. 1239-1247. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-5-1239-1247, https://elibrary.ru/cqsvks

19. Çakmak F. Chatbot – human interaction and its effects on EFL students’ L2 speaking performance and speaking anxiety // Novitas-ROYAL (Research on Youth and Language). 2022. Vol. 16. № 2. P. 113-131.

20. 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

21. Сорокин Д.О. Развитие умений устного иноязычного взаимодействия на основе практики обучающихся с инструментами искусственного интеллекта // Иностранные языки в школе. 2026. № 2. С. 31-41. https://elibrary.ru/jliphy

22. Park J. An AI-based English grammar checker vs. human raters in evaluating EFL learners’ writing // Multimedia-Assisted Language Learning. 2019. Vol. 22. № 1. P. 112-131. https://doi.org/10.15702/mall.2019.22.1.112

23. Perdana I., Farida M. Online grammar checkers and their use for EFL writing // Journal of English Teaching, Applied Linguistics, and Literatures. 2019. Vol. 2. № 2. P. 67-76. https://doi.org/10.20527/jetall.v2i2.7332

24. Dembsey J.M. Closing the Grammarly® gaps: a study of claims and feedback from an online grammar program // The Writing Center Journal. 2017. Vol. 36. № 1. P. 63-100.

25. Ghufron M.A., Rosyida F. The role of Grammarly in assessing English as a foreign language (EFL) writing // Lingua Cultura. 2018. Vol. 12. № 4. P. 395-403. https://doi.org/10.21512/lc.v12i4.4582

26. Jayavalan K., Razali A.B. Effectiveness of online grammar checker to improve secondary students’ English narrative essay writing // International Research Journal of Education and Sciences. 2018. Vol. 2. № 1. P. 1-6.

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. 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

29. 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

30. Филатов Е.М. Развитие умений написания структурных компонентов эссе на основе оценочной и корректирующей обратной связи от искусственного интеллекта // Иностранные языки в школе. 2026. № 2. С. 42-52. https://elibrary.ru/jmkenc

31. Токмакова Ю.В., Саенко Е.С. Использование корректирующей обратной связи от генеративного искусственного интеллекта в обучении профессиональному иностранному языку студентов аграрного вуза // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2025. Т. 30. № 1. С. 50-66. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2025-30-1-50-66, https://elibrary.ru/jmkenc

32. 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

33. 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

34. Гаврилов М.В. Методические принципы обучения студентов-юристов составлению международных правовых документов на иностранном языке на базе технических решений искусственного интеллекта // Державинский форум. 2025. Т. 9. № 2. С. 156-161. https://elibrary.ru/njzaxk

35. Гаврилов М.В. Содержание обучения студентов-юристов составлению международных правовых документов в ходе интегрированного курса // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2024. Т. 29. № 2. С. 390-402. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2024-29-2-390-402, https://elibrary.ru/fbvfzk