Генеративный ИИ уже применяют 86% студентов и более 60% преподавателей высшей школы. По мнению автора, инвазия ИИ в образовательный процесс выявляет избыточные бюрократические и методические практики, являясь сама по себе мощным фактором для трансформации процессов создания, накопления и распространения знания. В качестве конструктивного решения предлагается использовать уникальные возможности чат-ботов на базе ИИ в учебном процессе при подготовке журналистов и PR-специалистов: учебные симуляции «Трудные собеседники» и «Редактор».

Ключевые слова: генеративный ИИ; чат-боты; медиаобразование; гейм-дизайн

Генеративный ИИ прочно вошел в жизнь высшей школы, пока еще только в качестве инструмента механизации. Согласно отчету Digital Education Council, в 2024 году 86% студентов и более 60% преподавателей вузов использовали ИИ-сервисы для решения профессиональных задач [1].

Процесс внедрения ИИ в учебную работу оказался стремительным стихийным и интуитивным. Сотрудники вузов и студенты не ждут инструкций от министерств, корпоративных IT-решений, а решают свои проблемы общедоступными инструментами. Так, глобальный опрос KPMG демонстрирует, что почти 90% студентов пользуются универсальными чат-ботами – ChatGPT, Claude, Copilot и др. [2]. Аналогичная картина и для преподавателей.

Достаточно беглого анализа ситуации, чтобы сделать вывод: ИИ-механизация серьезно трансформирует не сам процесс создания, трансляции и усвоения знания, а выстроенные вокруг него неэффективные социальные практики. Говоря проще, процедуры использования ИИ наглядно отражают проблемы системы образования. Если 58% опрошенных преподавателей применяют ИИ для решения административных вопросов [1], то эта практика, скорей всего, сигнализирует о колоссальной бюрократической нагрузке, которую они хотят упростить; если 24% оценивают с помощью нейросетей домашние работы – возможно, чтодонельзя формализованный методический подход с обилием письменных заданий себя исчерпал.

Любая технология порождает волну социальных и культурных изменений, подобно тому, как брошенный в пруд камень порождает круги на воде. Тот факт, что 45% студентов часто выдают контент, созданный ИИ, за свой собственный совершенно не удивляет. Но ситуации, когдастуденты генерируют с помощью ИИ ответ на вопрос: «Ваши ожидания от учебного курса?» [3] уже вызывают беспокойство. Возникают новые точки академической напряженности – газета New York Times приводит примеры того, что студенты в США раздражены тем, что некоторые преподаватели делают «синтетические» ИИ-лекции и презентации [4].

Для журналистского образования проблема также актуальна: большие языковые модели размывают его краеугольный камень – написание творческих сочинений и эссе.

В данной работе мне хотелось бы сосредоточиться на одном из решений, которое, с одной стороны, не отрицает ключевую роль ИИ в современном образовании (это и так сделают мыслители консервативного толка), с другой стороны – не демонизирует ИИ и не стремится его обезоружить удушающей регуляторикой (это и так сделают «охранители» и апологеты теории безопасности).

Я предлагаю сделать акцент на творческом применении технологии ИИ в рамках парадигмы AI-assisted learning и посмотреть на этот инструмент вне привычного образовательного фрейма «лекция – практикум».

В контексте рассматриваемой темы стандартный чат-бот типа ChatGPT, Gemini, Perplexity, Grok и др. имеет ряд преимуществ, так как его архитектура предполагает:

– быстрое генерирование нарратива (в литературоведческом понимании) на основе заданных правил;

– интерактивность, непредсказуемость реакции на действия собеседника;

– взаимодействие, а также постановка задач в формате вербального диалога, а не в виде обмена формализованными командами.

Это позволяет внести в задания элементы игры и трактовать процесс обучения как иммерсивный опыт переживания профессиональных ситуаций, заданных сценарием. Игровые практики самоценны: цель игрока, по меткому замечанию геймдизайнера Д. Шелла [5] – получение «фана» (удовольствия, удовлетворенного любопытства) в процессе игры, а не победа над конкурентами и место в рейтинговой таблице.

При этом игрок усваивает учебную информацию, заложенную в дизайне игровой ситуации и логике ее развертывания.

Рассмотрим несколько упражнений, в которых заложена идея при менения ИИ-бота для создания игровых ситуаций.

«Трудные собеседники». Студент отрабатывает навыки общения с различными персонажами в ходе интервью.

Цель игры: получить несколько значимых цитат для материала за ограниченное количество ходой (10–20 реплик).

Техническая реализация: в качестве платформы выступает ChatGPT, где создается отдельный проект, куда загружаются файлы с информацией о персонажах, а в разделе «Инструкции» прописывается базовый алгоритм поведения системы.

На первом этапе создаются файлы персонажей. Они представляют собой типажи «сложных собеседников», хорошо описанные в классических пособиях по проведению интервью (М. Лукина, Д. Барди). В нашем случае это могут быть: «Молчаливый эксперт», «Махровый бюрократ», «Восторженный менеджер», «Ранимый зумер» и т. д.

В файле персонажа прописываем ключевые аспекты:

– Общая характеристика (имя, область экспертизы, ценностные установки).

– Поведенческие паттерны (типичные реакции и ответы);

– Триггеры (фразы или действия собеседника, которые «закрывают» собеседника).

– Рабочие стратегии (действия, которые открывают доступ к информации).

– Сюжетные повороты (реакции собеседника, которые не зависят от действий игрока, а формируются случайно. Они обеспечивают реиграбельность – игроку может либо повезти, если персонаж, например,настроен благодушно-ностальгически, или не повезти, если он торопится).

Стоит отметить, что черновик такого файла хорошо формируется рассуждающими моделями типа GPT-o3. Также для каждого персонажа загружается файл с областью экспертизы – информацией, которой владеет собеседник. Например, мы делаем «Молчаливого эксперта» специалистом по цифровой журналистике, загрузив одноименное пособие А. А. Градюшко.

В разделе «Инструкции» укажем последовательность действий. Например: «После первой реплики игрока ты пишешь: «Привет, давай потренируем твои навыки интервьюера? Выбери персонажа и попробуйразговорить его. Итак, с кем мы общаемся сегодня? 1. Молчаливый эксперт, 2. «Махровый бюрократ…». Затем изложим условия: «Для успеш-
ного завершения игры игрок должен получить минимум 10 ярких цитат, активация 3. триггеров подряд означает немедленный проигрыш…».

Наконец, уточняем: «После завершения игры разбери реплики игрока, проанализируй его ошибки и объясни, каким образом их можно было избежать…».

Представляется, что такой тренажер можно создавать совместно со студентами – они прописывают карточки персонажей и формируют их область экспертизы на основе изученной литературы.

«Редактор». В этой симуляции студент осваивает сразу несколько навыков: пробует ролевую модель редактора (в значении линейного медиаменеджера), который должен ставить подчиненным задачи; учится управлять нейросетью при помощи команд-промптов.

Цель игры: получить качественный текст с необходимой фактурой за минимальное количество ходов.

Техническая реализация: как и в случае с «Трудными собеседниками» применяется ChatGPT, где в рамках проекта конструируем персонажей-журналистов, каждый из которых обладает своими достоинствами и недостатками. Факты для материалов подгружаются из открытых интернет-источников. Для усложнения задачи в «Инструкции» мы закладываем определенную долю обязательных искажений (например, 20%), чтобы игрок-редактор учился верифицировать текст.

Файл персонажа содержит следующие разделы: общая характеристика; профессиональные качества (скорость работы, внимание к фактам, способность рассуждать, литературные способности, стилистика – склонность к многословию или использованию иноязычной лексики и т. д.); личностные качества (реакции на действия игрока); доля ошибок и неточностей в текстах; сюжетные повороты (генерируемые игрой события, упрощающие или усложняющие прохождение – «журналисту» может повезти собрать ключевые факты или не повезти, упустив источник).

В «Инструкцию» закладывается выбор конкретного персонажа-стажера и его варианты тем, которые ему предстоит раскрыть.

Эти симуляции еще предстоит апробировать. Но уже сейчас очевидно, что генеративный ИИ позволит трансформировать линейный нарратив, лежащий в основе образовательных процедур, в аналог interactive fiction.

Библиографические ссылки

1. Digital Education Council Global AI Faculty Survey. URL: https://www.digitaleducationcouncil.com/post/digital-education-council-global-ai-faculty-survey (date of access: 20.06.2025).

2. Trust, attitudes and use of Artificial Intelligence: A global study 2025. URL: https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmgsites/xx/pdf/2025/05/trust-attitudes-and-use-of-ai-global-report.pdf (date of access: 20.06.2025).

3. James D. Walsh, Everyone Is Cheating Their Way Through College // New York Magazine. URL: https://nymag.com/intelligencer/article/openai-chatgpt-ai-cheating-education-college-students-school.html (date of access: 20.06.2025).

4. Kashmir Hill. The Professors Are Using ChatGPT, and Some Students Aren’t Happy About It // New York Times. URL: https://www.nytimes.com/2025/05/14/technology/chatgpt-college-professors.html (date of access: 20.06.2025).

5. Шелл Д. Геймдзайн / М. : Альпина Паблишер, 2022. 640 с.