Философия, промпты, зумеры и поколение альфа

В данной статье исследуется влияние генеративного искусственного интеллекта на образовательные стратегии современных студентов (зумеров, зиллениалов и поколения альфа) через призму преподавания философии и смежных дисциплин. Инфокоммуникационная реальность и стремительно меняющаяся социокультурная действительность подразумевают постоянное обновление знаний о последних достижениях цифровых технологий. Обосновывается, что тотальный переход обучающихся на взаимодействие с большими языковыми моделями (LLM — Large Language Models) трансформирует их когнитивные привычки и речевую культуру. Автором статьи зафиксирован парадокс: на фоне снижения навыков спонтанной устной речи возникает необходимость развития новой текстовой грамотности — промпт-инжиниринга. В работе анализируется семантическое расхождение терминов AI и ИИ, их происхождение и широкое употребление. Предложены практические методические решения, диагностический рубрикатор оценивания и конкретные сценарии применения промпт-сессий для студентов гуманитарных специальностей любых вузов России с целью повышения их методологической рефлексии. Промпт-инжиниринг позиционируется не как технический навык, а как фундаментальная гуманитарная компетенция XXI века, без которой уже сейчас трудно работать, а в скором времени, возможно, будет крайне затруднительно или невозможно. Использование промптинга как необходимого элемента обучения позволит искусственно моделировать различные управляемые преподавателем интерактивные и коммуникативные ситуации, открывая новые инновационные векторы взаимодействия человека и ИИ (AI), а также компенсируя дефицит живого общения с большими группами студентов, с которым мы постоянно сталкиваемся.

В статье разработан специализированный рубрикатор с критериями, в котором оцениванию подлежит не итоговый текст, сгенерированный ИИ, а логика ведения диалога (лог-файл / история чата), демонстрирующая методологическую рефлексию студента. Также предложена шкала перевода баллов в академическую оценку «зачет», «допуск к зачету/экзамену» или итоговую оценку как дополнение к другим требованиям в учебном процессе.

Дидактический потенциал промпт-сессий позволяет превратить ИИ из инструмента академического мошенничества (плагиата) в катализатор когнитивной активности. Задача современного преподавателя высшей школы —перерасти позицию пассивного техноскептицизма и возглавить процесс трансформации стихийного, поверхностного использования ИИ зумерами и следующими за ним поколением альфа в методологически выверенную, глубокую научно-исследовательскую работу. Данная работа написана на основе преподавания философских дисциплин, но не подразумевает ограничение возможности только для них. Подобные промпты постоянно используются при преподавании иностранных языков и, соответственно, прекрасно могут быть задействованы при обучении любым гуманитарным, техническим, а также естественнонаучным предметам.

1. Давлатова, М. А., & Сперанская, М. В. (2026). Промпт-инжиниринг как ключевая компетенция в образовании: сущность, особенности и подходы к оцениванию. Высшее образование в России, 35(2), 53–73. https://elibrary.ru/hgzdxp

2. Ивахненко, Е. Н., & Ковальзон, М. М. (2024). Будет ли присуждена искусственному интеллекту Нобелевская премия в 2040 году? Информационное общество, 2, 2–10. https://elibrary.ru/qkwwly

3. Ивахненко, Е. Н., & Никольский, В. С. (2023). Chat GPT в высшем образовании и науке: угроза или ценный ресурс? Высшее образование в России, 32(4), 9–22. https://elibrary.ru/tzhihu

4. Ивахненко, Е. Н. (2009). Аутопойезис информационных объектов. Информационное общество, (1), 34–41. https://elibrary.ru/kuygib

5. Титова, С. В., & Темурян, К. Т. (2026). Формулировка промптов в языковом обучении: дидактические принципы и методические стратегии. Вестник МГПУ. Серия Филология. Теория языка. Языковое образование, 1(61), 172–191.

6. Титова, С. В., & Харламенко, И. В. (2025). Структура профессиональной компетенции педагога иностранных языков в области использования искусственного интеллекта. Язык и культура, (69), 220–246. https://elibrary.ru/eceboi

7. Титова, С. В., & Чикризова, К. В. (2025). Разработка и использование обучающих материалов на основе ИИ в вузах: правовые аспекты. Высшее образование в России, 34(6), 91–111. https://elibrary.ru/vznbea

8. Харламенко, И. В., & Воног, В. В. (2020). Обратная связь как форма контроля в техногенной образовательной среде. Информатика и образование, 5(314), 44–9. https://elibrary.ru/axtnrd

9. Federiakin, D., Molerov, D., Zlatkin-Troitschanskaia, O., & Maur, A. (2024). Prompt engineering as a new 21st century skill. Frontiers in Education, 9. https://doi.org/10.3389/feduc.2024.1366434.

10. Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2025). Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition with Language Models (Third edition draft). Stanford University2.