Применение генеративного искусственного интеллекта в преподавании дисциплины «бизнес-анализ» студентам бакалавриата

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.

1. Miao F., Holmes W. Guidance for generative AI in education and research. UNESCO, 2023. URL: https://www.unesco.org/ (accessed: 19.08.2026)

2. OECD digital education outlook 2026: Exploring effective uses of generative AI in education. OECD Publishing. URL: https://www.oecd.org/ (accessed: 19.08.2026)

3. Schleicher A. How to effectively use generative AI in education. OECD Education and Skills Today. URL: https://oecdedutoday.com/ (accessed: 19.08.2026)

4. OECD. Designing safe AI systems for education. OECD Education and Skills Today. URL: https:// oecdedutoday.com/designing-safe-ai-systems-for-education/ (accessed: 19.08.2026)

5. Об искусственном интеллекте: Закон Республики Казахстан от 17 ноября 2025 года № 230-VIII. URL: https://adilet.zan.kz/ (дата обращения: 19.08.2026)

6. International Institute of Business Analysis.A guide to the Business Analysis Body of Knowledge (BABOK® Guide) (Version 3.0). URL: https://www.iiba.org/ (accessed: 01.08.2024)

7. International Institute of Business Analysis. (n.d.). BABOK® Guide Appendix A: Glossary. URL: https://www.iiba.org/ (accessed: 19.08.2026)

8. European Commission, Directorate-General for Education, Youth, Sport and Culture. Guidelines on the ethical use of artificial intelligence and data in teaching and learning for educators. Publications Office of the European Union. URL: https://op.europa.eu/ (accessed: 19.08.2026)

9. European Commission. New guidelines to help teachers lead Europe’s digital education. European Education Area, 2026. URL: https://education.ec.europa.eu/ (accessed: 19.08.2026)

10. Prilop C.N., Mah D.K., Jacobsen L.J., Hansen R.R., Weber K.E., Hoya F. Generative AI in teacher education: Educators’ perceptions of transformative potentials and the triadic nature of AI literacy explored through AI-enhanced methods // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2025. No. 9. P. 1–15.

11. Li S., Gu X. A risk framework for human-centered artificial intelligence in education: Based on literature review and Delphi–AHP method // Educational Technology & Society. 2023. Vol. 26. No. 1. P. 187–202.

12. Жуков А.Д. Генеративный искусственный интеллект в образовательном процессе: вызовы и перспективы // Вестник Московского государственного университета культуры и искусств. – 2023. – № 5(115). – С. 66–75.

13. Руденко Е.С., Турянская С.А. Генеративный искусственный интеллект для преподавателя: стратегии, инструменты, этика // Педагогическая перспектива. – 2025. – № 3(19). – С. 20–32.

14. Абдрашова Э., Кобеева З., Кемельбекова Ж. Искусственный интеллект: влияние на профессионально-методическую компетентность будущих учителей информатики // Вестник НАН РК. – 2025. – № 3(415). – С. 33–47.

15. Каптерев А.И. Вызовы генеративного искусственного интеллекта для системы высшего образования // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Информатизация образования. – 2023. – Т. 20. № 3. – С. 255–264.