This article analyzes the contradictions inherent in the implementation of AI in personalized learning. Two key challenges are considered: the digital divide, which can exacerbate educational gaps, and the dehumanization of the pedagogical process, which is associated with the risk of algorithms replacing live communication. Approaches to preserving human-centered education are proposed
artificial intelligence, personalized learning, digital divide, dehumanization of education
Технологии ИИ открывают возможности приспособления обучения под индивидуальные особенности учащихся. Однако за весьма оптимистичными прогнозами скрываются социально-педагогические проблемы: менее 10% стран имеют национальные политики в сфере ИИ-образования, а 2,6 млрд человек не имеют доступа к интернету. Цель статьи состоит в анализе цифрового неравенства и рисков дегуманизации образования при внедрении персонализированного обучения.
Персонализация обучения: возможности и вызовы. ИИ позволяет создавать адаптивные образовательные траектории, то есть конкретные механизмы реализации персонализации с помощью цифровых технологий и ИИ. Как это работает:
Сбор данных. Система ИИ собирает данные о действиях ученика: как быстро он решает задачи, какие темы вызывают затруднение, сколько времени он тратит на изучение материала, какие подсказки ему нужны.
Анализ и модель ученика. На основе этих данных ИИ строит динамическую «модель ученика» — его профиль знаний, пробелов и предпочтений.
Адаптация контента. В зависимости от модели, система в реальном времени меняет учебный материал.
Обратная связь и прогнозирование. ИИ не только реагирует на прошлые действия, но и прогнозирует возможные трудности, предлагая превентивные подсказки или меняя уровень сложности.
Систематический обзор исследований показывает, что персонализация упоминается в 60% работ, однако фиксируются и серьезные риски: нарушение конфиденциальности (56%), алгоритмическая предвзятость (52%), деперсонализация (48%) и цифровой разрыв (48%) [1].
Цифровое неравенство.
Инфраструктурное измерение. Технологии, призванные выравнивать доступ к образованию, воспроизводят неравенство. Исследование в Якутии показало: 78% сельских учителей не используют ИИ, 89% недостаточно знакомы с нейросетями. Уязвимые группы (сельские жители, люди с инвалидностью) рискуют оказаться исключенными из преимуществ ИИ-образования [2].
Разрыв в компетенциях. Появляется новый вид неравенства – ИИ-грамотность. Школы, запрещающие ИИ, усугубляют разрыв: ученики из малообеспеченных семей оказываются в двойном проигрыше: школа не учит, и дома нет возможностей для самостоятельного овладения навыками работы с ИИ, тогда как их более благополучные сверстники, имеющие такие возможности, осваивают ИИ самостоятельно.
Геополитическое неравенство. ИИ, созданные в США, Европе, Китае или Южной Корее, обучаются на историях, текстах и моральных нормах своих стран. Если использовать такие модели в нашей системе образования без должной адаптации, мы рискуем невольно привить детям чуждую им картину мира, в которой их собственная культура будет на заднем плане. То есть, для стран, не имеющих собственных технологических разработок, это прямой путь к зависимости и потере образовательного суверенитета.
Дегуманизация образовательного процесса.
Кризис педагогического присутствия. Вокруг внедрения ИИ в образование ведётся активная дискуссия, выявившая два противоположных взгляда. Одни эксперты настаивают, что учитель остается центральной фигурой, другие – прогнозируют скорое вытеснение педагога алгоритмами [2]. Однако опросы показывают, что большинство участников образовательного процесса отводят ИИ роль вспомогательного инструмента, отдавая приоритет традиционной роли педагога [3].
Парадокс деперсонализации. Технологии, призванные обеспечить персонализацию, могут приводить к утрате личностного измерения, когда взаимодействие с алгоритмом вытесняет живое общение. Алгоритмы не обладают эмпатией (лат. еmpatheia – сопереживание) и интуицией, без которых полноценное воспитание и развитие невозможны. Исследования подтверждают актуальность этой проблемы, поскольку почти половина работ, связанных с это темой (48%), фиксирует риск деперсонализации при использовании ИИ [1].
Когнитивные риски. Бездумное использование ИИ ведет к утрате самостоятельности мышления и ослабление критических способностей учащихся. Педагоги разрабатывают специализированные методики: поиск ошибок в материалах, сгенерированных нейросетями; "анти-ИИ" эссе, основанные на личном опыте; обязательные отчеты о взаимодействии с ИИ.
Пути сохранения человекоцентричного образования.
Модель симбиоза. Будущее образования – возможности выстраивания баланса между технологиями и человеческим участием. ИИ должен усиливать, а не заменять преподавание, автоматизируя рутину и высвобождая время для педагога для развития у учеников креативности, критического мышления и эмоционального интеллекта (эмпатии).
Развитие компетенций педагогов. Необходимы программы повышения квалификации, включающие основы ИИ, этические границы его применения, критическую оценку результатов.
Институциональные механизмы. Политика запретов использования технологий искусственного интеллекта в образовательных учреждения, должна уступить место политике «осмысленного сдерживания», ориентированную на контролируемое использование ИИ, защиту персональных данных и цифрового следа учащихся, разработку этических норм прозрачности, недискриминации и академической честности. На глобальном уровне необходимы управленческие механизмы, которые опираются не только на технические гарантии (конфиденциальности, безопасности, достоверности), но и на широкое участие всех сторон, без которого любые гарантии останутся формальными.
ИИ создает новые видения персонализации обучения, одновременно создавая риски углубления неравенства и дегуманизации. Позитивный сценарий реализуется лишь при соблюдении трех ключевых условий: сознательном проектировании инклюзивных политик, сохранении ведущей роли педагога и развитии его компетенций. Сама по себе технология нейтральна – значение имеют цели и ценности, с которыми она применяется в образовании.
1. Azis Mimudi. Generativnyy II dlya preodoleniya obrazovatel'nogo razryva: personalizirovannoe obuchenie i zadachi // ScienceDirect: [sayt]. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590291125008708 (data obrascheniya: 12.02.2026).
2. Alekseeva E.A., Ushnickaya S.E. Izuchenie gotovnosti sel'skih uchite-ley Respubliki Saha (Yakutiya) k primeneniyu II // Koncept. 2025. №10. S.91–104.
3. Konovalov A.A. Gotovy li pedagogi osvaivat' i primenyat' tehnologii iskusstvennogo intellekta? // Professional'noe obrazovanie i rynok truda. 2025. T. 13. № 2. S. 88–101.
