д.э.н., ассоциированный профессор
г. Алматы
d.e.s., associate professor
Almaty
В статье исследуются педагогические возможности применения генеративного искусственного интеллекта в преподавании дисциплины «Бизнес-анализ» студентам бакалавриата экономических направлений подготовки. Актуальность темы обусловлена цифровой трансформацией высшего образования, расширением использования генеративных моделей в обучении и возрастающими требованиями к формированию у студентов аналитических, цифровых и профессиональных компетенций. Обосновано, что генеративный искусственный интеллект может использоваться в преподавании дисциплины «Бизнес-анализа» как инструмент подготовки учебных материалов, разработки практико-ориентированных кейсов, моделирования профессиональных ситуаций, персонализации заданий и сопровождения самостоятельной работы обучающихся. Показано, что использование генеративного ИИ особенно продуктивно в дисциплинах, ориентированных на анализ проблем, процессов, требований, заинтересованных сторон и показателей эффективности. Выделены основные направления его применения в обучении студентов по экономическим специальностям. Рассмотрены преимущества и риски внедрения генеративного ИИ, включая повышение практико-ориентированности обучения, интенсификацию обратной связи, развитие аналитического мышления, а также риски поверхностного усвоения, снижения самостоятельности, нарушения академической добросовестности и использования недостоверных ответов. В статье представлен раздел, отражающий результаты учебно-методической апробации элементов генеративного ИИ в преподавании дисциплины «Бизнес-анализ». Сделан вывод о том, что методически обоснованное использование генеративного искусственного интеллекта повышает качество учебного процесса, усиливает индивидуализацию обучения и способствует формированию компетенций, востребованных в условиях цифровой экономики, при сохранении ведущей роли преподавателя как организатора, эксперта и модератора образовательного взаимодействия.
This article examines the pedagogical potential of generative artificial intelligence (GenAI) in teaching Business Analysis to undergraduate students in economics-related programs. The relevance of the study is driven by the digital transformation of higher education, the expanding use of generative models in teaching and learning, and the growing demand for students to develop analytical, digital, and professional competencies. The study demonstrates that generative artificial intelligence can be integrated into Business Analysis courses as a tool for preparing instructional materials, developing practice-oriented case studies, simulating professional scenarios, personalizing assignments, and supporting students’ independent learning. The use of GenAI is shown to be particularly effective in disciplines involving the analysis of problems, processes, requirements, stakeholders, and performance indicators. The study identifies the key areas in which GenAI can be applied in the education of students pursuing economics-related degrees. The benefits and risks associated with the integration of GenAI are examined, including enhanced practiceoriented learning, more timely and intensive feedback, and the development of analytical thinking, as well as the risks of superficial learning, reduced learner autonomy, violations of academic integrity, and reliance on inaccurate or unreliable AI-generated responses. The article also presents the results of a teaching and methodological pilot implementation of GenAI elements in the Business Analysis course. The findings indicate that the methodologically sound integration of generative artificial intelligence can improve the quality of the educational process, enhance personalized learning, and contribute to the development of competencies required in the digital economy, while preserving the leading role of the instructor as an organizer, expert, and moderator of educational interaction.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.