Главная → Выпуски → 2 (62) →

ПОТЕНЦИАЛ ИИ-АГЕНТОВ: АНАЛИЗ ЗАРУБЕЖНОГО ОПЫТА И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ РОССИЙСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ

Языковое образование. Методика преподавания филологических дисциплин , УДК: [37.016:811].091.64:004 DOI: 10.24412/2076-913X-2026-262-184-205

Авторы

  • Тарева Елена Генриховна Доктор педагогических наук, профессор Российская Федерация Москва
  • Вишневецкая Наталья Владимировна кандидат педагогических наук Российская Федерация Москва
  • Коробко Дарья Андреевна Российская Федерация Москва

Аннотация

В условиях повсеместной цифровизации, охватывающей все уровни функционирования общества, укрепляется потребность в поиске новых путей оптимизации образовательных систем. Традиционно восприимчивая к интеграции инноваций, сфера образования начинает активно адаптировать возникшие в бизнес-сфере решения по внедрению ИИ-агентов, на данный момент считающихся качественно новым этапом развития нейросетевых технологий. Цель данной статьи — проведение компаративного анализа зарубежных подходов к применению ИИ-агентов на основе изучения опыта Китайской Народной Республики (КНР), Республики Корея и Соединенных Штатов Америки (США) в целях выявления основных направлений разработок в этой области, а также для определения возможных векторов развития данной проблематики в образовательной системе Российской Федерации. Особый вектор рассуждений о потенциале ИИ-агентов относится к сфере обучения иностранным языкам — области, традиционно стоящей впереди любых образовательных инноваций и трансформаций. Анализируя опыт применения ИИ-инструментов на уровне среднего и высшего образования, авторы выявляют наиболее успешные инициативы, приводят эффективные практики применения ИИ-ассистентов. На основе полученных результатов выделяются функции и ключевые задачи применения агентных ИИ-технологий в образовании, сгруппированные по нескольким направлениям: коммуникация и сопровождение обучающихся, повышение качества учебного процесса и создание индивидуализированных образовательных траекторий на занятиях, а также вне их. Делается акцент на особых специализированных функциях применения ИИ-агентов: психологическая поддержка преподавателей, помощь в написании научных работ преподавателей-исследователей и др. Применительно к обучению иностранному языку анализируется потенциал ИИ-агентов в развитии различных речевых умений обучающихся в целенаправленном процессе школьного и университетского образования. В статье затрагивается также вопрос этических норм применения ИИ-ассистентов в образовательной сфере. По итогам исследования сформулированы два блока рекомендаций: рекомендации по проектированию агентных систем на основе продвинутых технологических механизмов, продуманного педагогического дизайна и нормативно этических аспектов, которые учитываются в странах, уже прошедших путь первичного внедрения агентных технологий в образование; рекомендации о возможных направлениях применения ИИ-агентов в сфере образования Российской Федерации в целом и языковом образовании в частности.
Ключевые слова
ИИ-агенты , ИИ-персоны , интеграция искусственного интеллекта в образование , искусственный интеллект (ИИ) , цифровая трансформация образования

Как ссылаться

Тарева, Е. Г., Вишневецкая, Н. В. & Коробко, Д. А. (2026). ПОТЕНЦИАЛ ИИ-АГЕНТОВ: АНАЛИЗ ЗАРУБЕЖНОГО ОПЫТА И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ РОССИЙСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ MCU Journal of Philology. Theory of Linguistics. Linguistic Education, 2 (62), 184. https://doi.org/10.24412/2076-913X-2026-262-184-205
Список литературы
1. 1. Тивьяева, И. В., & Михайлова, С. В. (2025). Искусственный интеллект — дань моде или реальная помощь учителю? Русская словесность, (1), 3–10.
2. 2. Qu, X., Damoah, A., Sherwood, J., Liu, P., Shun Jin, Ch., Chen, L., Shen, M., Aleisa, N., Hou, Z., Zhang, Ch., Gao, L., Li, Y., Yang, Q., Wang, Q., & De Souza, Ch. (2025). A comprehensive review of AI Agents: transforming possibilities in technology and beyond. arXiv. 92508.11957 (2025). (2026, 1 марта). https://arxiv.org/abs/2508.11957
3. 3. MIT Technology Review. Are we ready to hand AI agents the keys? (2025). (2026, 1 марта). https://www.technologyreview.com/2025/06/12/1118189/ai-agents-manus-control-autonomy-operator-openai/
4. 4. Берман, Н. Д. (2025). Преодоление вызовов внедрения ИИ-агентов в образовательной среде: фокус на этические аспекты и риски. ЦИТИСЭ, 3(45), 166–177.
5. 5. Effective context engineering for AI agents. (2025). (2026, 1 марта). https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents?clckid=7012eb82
6. 6. Allmendinger, S., Bonenberger, L., Endres, K., Fetzer, D., Gimpel, H., & Kühl, N. (2026). Multi-agent AI. Electron Markets, (36), 18. https://link.springer.com/article/10.1007/s12525-025-00862-z
7. 7. Uchoa, A. P., Oliveira, C. E. T., Motta, C. L. R., & Schneider, D. (2026). Multi-stakeholder Alignment in LLM-Powered collaborative AI Systems: a multi-agent framework for intelligent tutoring. In J. F. Krems, H. P. da Silva, P. Cipresso (Eds.). Computer-Human Interaction Research and Applications. CHIRA. Communications in Computer and Information Science. Springer, Cham, 2835, 360–379.
8. 8. Иероглифы. (05), 63–75. = У, Ю., Цзян, Ю., Чэнь, Ю., & Чжан, В. (2024). Мультиагентные системы на основе больших языковых моделей: технологические пути, применение в образовании и перспективы на будущее. Исследования в области открытого образования, (5), 63–75.
9. 9. Иероглифы. (2017). = Уведомление Государственного совета о выпуске плана развития искусственного интеллекта нового поколения: принят Государственным советом КНР. (2026, 1 марта). https://www.gov.cn/gongbao/content/2017/content_5216427.htm.
10. 10. Иероглифы. (2021). = Закон Китайской Народной Республики о защите личной информации: принят на 13-м съезде ПК ВСНП 13-го созыва. (2026, 1 марта). http://www.npc. gov.cn/npc/c2/c30834/202108/t20210820_313088.html.
11. 11. Иероглифы. (2023). = Временные меры по управлению службами генеративного искусственного интеллекта: принят Управлением по вопросам киберпространства Китая, Государственным комитетом по развитию и реформам КНР, Министерством образования КНР, Министерством науки и технологий КНР, Министерством промышленности и информатизации КНР, Министерством общественной безопасности КНР, Государственным управлением радио и телевидения. (2026, 1 марта). https://www.cac.gov.cn/2023-07/13/c_1690898327029107.html.
12. 12. Иероглифы. (2025). = Объявление о сборе заявок для создания «Каталога интеллектуальных агентов для преподавания в вузах страны» и «Базы примеров применения интеллектуальных агентов для преподавания в вузах страны». Китайская ассоциация высшего образования. (2026, 1 марта). https://heec.cahe.edu.cn/news/yaowen/19315.html.
13. 13. Инициативы по развитию ИИ в Республике Корея. Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». (2025). (2026, 1 марта). https://issek.hse.ru/news/1079272634.html
14. 14. Asim, S., Kim, H., & Aedo, C. (2024). Teachers are leading an AI revolution in Korean classrooms. WorldBank. (2026, 1 марта). https://blogs.worldbank.org/en/education/teachers-are-leading-an-ai-revolution-in-korean-classrooms
15. 15. America’s AI Action plan. (2025). (2026, 1 марта). https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2025/07/Americas-AI-Action-Plan.pdf
16. 16. Vijayvargiya, A., Huang, S., Saharia, C., Yeh, C., Chen, M., Zhao, Z., & Lee, H. (2025). OpenAgentSafety: A comprehensive framework for evaluating real-world AI agent safety. arXiv. (2026, 1 марта). https://arxiv.org/html/2507.06134v1
17. 17. Riedl, M. O., & Desai, D. R. (2025). AI Agents and the Law, 8(3). 2189–2198. Proceedings of the AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society
18. 18. The AI Agent Index. (2025). (2026, March 1). https://aiagentindex.mit.edu/
19. 19. Tamascelli, M. O., Bunch, J., Fowler, R., Taeb, F., & Cohen, R. (2025). Academic advising chatbot powered with AI agent. Proceedings of the 2025 ACM Southeast Conference (ACM SE ’25) (p. 212–217).
20. 20. Dieker, L., Hines, R., Wilkins, I., Hughes, C., Hawkins Scott, K., Smith, S., & Shah, S. (2024). Using an Artificial Intelligence (AI) Agent to support teacher instruction and student learning. Journal of Special Education Preparation, 4(2), 78–88.
21. 21. Yao, H., Xu, W., Turnau, J., Kellam, N., & Wei, H. (2025). Instructional Agents: Reducing Teaching Faculty Workload through Multi-Agent Instructional Design. arXiv. (2026, 1 марта). https://arxiv.org/abs/2508.19611
22. 22. The challenges of governing AI Agents. AI Frontiers. (2025). (2026, 1 марта). https://ai-frontiers.org/articles/the-challenges-of-governing-ai-agents?clckid=955942c1
23. 23. Correia, A. P., Hickey, S., & Xu, F. (2025). Realizing the possibilities of the large language models: Strategies for prompt engineering in educational inquiries. Theory Into Practice, 64(4), 434–447.
24. 24. Yu, J., Zhang, Z., Zhang-li, D., Tu, S., Hao, Z., Miao Li, R., Li, H., Wang, Y., Li, H., Gong, L., Cao, J., Lin, J., Zhou, J., Qin, F., Wang, H., Jiang, J., Deng, L., Zhan, Y., Xiao, C., Dai, X., et al. (2024). From MOOC to MAIC: Reshaping Online Teaching and Learning through LLM-driven Agents. Preprint: arXiv: 2409.03512. (2026, 1 марта). https://arxiv.org/abs/2409.03512
25. 25. AI Agents Are Set to Transform Higher Education — Here’s How. (2025). (2026, 1 марта). https://www.forbes.com/sites/avivalegatt/2025/06/16/ai-agents-are-set-to-transform-higher-education-heres-how/?clckid=948f8654
Скачать файл .pdf 792.53 кб