The role of AI and digital technologies in higher education

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background. In the context of digitalization of all spheres of life, the issue of using digital technologies and artificial intelligence in education is becoming especially relevant. The effectiveness of using technologies in a university largely depends on how much the opinions of students and teachers coincide when choosing them.

Purpose. Comparison of the opinions of university students and teachers on the effectiveness of digital technologies in professional education.

Materials and methods. The main research method is the rank correlation method for investigating the preferences of digital technologies by students and teachers. In addition, an analysis of scientific literature was applied to compile a list of technologies, a comparative analysis was used to compare the answers of the subjects, and the method of interview was applied to determine the reasons for the technology ratings compiled by the participants in the educational process.

Results. The preferences of students and teachers generally coincide, which is an indicator of good contact between the participants in the educational process. Differences in the preferences of humanities and IT students concern the assessment of educational platforms and electronic textbooks. IT students believe that with the advent of artificial intelligence, the role of electronic textbooks is declining. Teachers of English and computer science choose the same technologies as effective ones: educational platforms, electronic textbooks, mobile applications. Differences were found in the assessment of the least effective technologies: for foreign language teachers these are simulators, for computer science teachers - artificial intelligence.

About the authors

Alla F. Matuszak

South Ural State Humanitarian Pedagogical University

Author for correspondence.
Email: lilac0@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-0514-0443
SPIN-code: 6201-7970
Scopus Author ID: 57202213894
ResearcherId: AAA-7013-2020

Doctor of Pedagogy, Associate Professor, Professor of Foreign Languages Department

Russian Federation, 69, Lenin Ave., Chelyabinsk, 454080, Russian Federation

Olga Yu. Pavlova

South Ural State Humanitarian Pedagogical University

Email: pavlovaou@cspu.ru
ORCID iD: 0000-0002-5334-9084
SPIN-code: 5359-4214
Scopus Author ID: 57215724435

PhD, Associate Professor, Head of Foreign Languages Department

Russian Federation, 69, Lenin Ave., Chelyabinsk, 454080, Russian Federation

Ludmila S. Nosova

South Ural State Humanitarian Pedagogical University

Email: nosovals@cspu.ru
ORCID iD: 0000-0002-4229-3572
SPIN-code: 4259-6890
Scopus Author ID: 57203552573

PhD, Associate Professor, Associate Professor of Mathematics and Informatics Department

Russian Federation, 69, Lenin Ave, Chelyabinsk, 454080, Russian Federation

Leyla F. Velieva

South Ural State Humanitarian Pedagogical University

Email: velievalf@cspu.ru
ORCID iD: 0000-0002-6857-3222
SPIN-code: 2757-3147

Senior Lecturer of Foreign Languages Department

Russian Federation, 69, Lenin Ave., Chelyabinsk, 454080, Russian Federation

Irina M. Salimova

South Ural State Humanitarian Pedagogical University

Email: salimovaim@cspu.ru
ORCID iD: 0000-0003-2152-0809
SPIN-code: 9712-7580

Senior Lecturer of Foreign Languages Department

Russian Federation, 69, Lenin Ave., Chelyabinsk, 454080, Russian Federation

References

  1. Andreeva, A. A. (2017). Use of the virtual classroom on the Vimbox platform in English language teaching. Kant, (3), 10–12. EDN: https://elibrary.ru/ZHCRZX
  2. Balmagambetova, M. A., Seylova, R. D., & Kubieva, V. A. (2023). Use of online platforms and digital technologies in the higher education system of the Republic of Kazakhstan. 3i: Intellect, Idea, Innovation - Intellect, Idea, Innovation, (3), 157–168. https://doi.org/10.52269/22266070_2023_3_157 EDN: https://elibrary.ru/IUHSKJ
  3. Gryaznova, E. V., Lanskaya, I. A., Zaitseva, S. S., & Egorova, L. V. (2021). Students' readiness to use digital technologies in education: analysis of problem situations. Prospects of Science, (3), 115–117. EDN: https://elibrary.ru/LFZZAA
  4. Diyarova, L. B., Baigubenova, S. K., Kubegonova, A. D., & Krivorotko, O. I. (2022). Digitalization and digital technologies in education. University Proceedings, (2), 235–239. https://doi.org/10.52209/1609-1825_2022_2_235 EDN: https://elibrary.ru/TKKUWE
  5. Zhorabekova, M. K., & Amandyk, A. A. (2024). Features of using digital technologies in education. Science and Reality, (1), 25–30. EDN: https://elibrary.ru/BYPNTX
  6. Kiseleva, I. A., Borisova, Yu. V., & Maevskaya, A. Yu. (2025). Analysis of the possibility of using neural networks to generate English language assignments. Prospects of Science and Education, (1), 319–335. https://doi.org/10.32744/pse.2025.1.21 EDN: https://elibrary.ru/RDRFIL
  7. Naydenko, I. S., & Velichko, O. A. (2020). Problems and prospects of digital technology implementation in higher education. Humanitarian Scientific Bulletin, (5), 209–214. https://doi.org/10.5281/zenodo.3894404 EDN: https://elibrary.ru/YZKHBR
  8. Petrova, N. E. (2024). New digital technologies in education: opportunities and problems. Information and Communication Technologies in Pedagogical Education, (4), 30–34. EDN: https://elibrary.ru/XHAAPP
  9. Silakova, L. V., & Sosnilo, A. I. (2023). Study of the readiness of educational process participants to use digital technologies in education. Psychological Science and Education, 28(4), 112–133. https://doi.org/10.17759/pse.2023280407 EDN: https://elibrary.ru/QCXCMK
  10. Starikov, E. N., & Tyutyunnick, A. I. (2024). Strong artificial intelligence as an integrator of individual artificial intelligence technologies into a system of technologies. Trends in the Development of Science and Education, (112-7), 31–36. https://doi.org/10.18411/trnio-08-2024-330 EDN: https://elibrary.ru/GQFWBA
  11. Khabibova, L. D. (2023). Theoretical and methodological aspects of using digital technologies in the education system. Agrarian and Land Law, (3), 132–133. https://doi.org/10.47643/1815-1329_2023_3_132 EDN: https://elibrary.ru/PNCWFX
  12. Mahasneh, O. M. (2022). The relationship between the self-learning skills and attitude of Shoubak University College students towards using the e-learning system (Moodle). International Journal of Learning and Change, 14(5/6). https://doi.org/10.1504/IJLC.2021.10035535 EDN: https://elibrary.ru/EHAGBN
  13. Patarakin, E. D., Burov, V. V., Salimullin, K. D., & Soshnikov, D. V. (2024). Experimental use of educational materials developed using artificial intelligence in natural science education. MCU Journal of Pedagogy and Psychology, (18(1-1)), 78–90. https://doi.org/10.25688/2076-9121.2024.18.1-1.04 EDN: https://elibrary.ru/NWIUMX
  14. Robillos, R. (2024). Synergizing generative pre-trained transformer (GPT) Chatbots in a process-based writing paradigm to enhance university students' writing skills. Journal of Language and Education, (10(3)), 79–94. https://doi.org/10.17323/jle.2024.18708 EDN: https://elibrary.ru/FRDIVT
  15. Sbaih, A. D., Al-Otaibi, M. M. I., Smadi, M. M. F., & Ababneh, S. M. O. (2024). The level of self-learning ability among university students in the light of dealing with innovative technologies. Perspektivy nauki i obrazovania - Perspectives of Science and Education, (68 (2)), 216–229. https://doi.org/10.32744/pse.2024.2.13 EDN: https://elibrary.ru/PSOPZK
  16. Şahin, Z., Akbaş, K. A., & Şahin, U. C. (2024). Adapting to Digital Education: Insights into Teaching Russian as a Foreign Language Online in Turkey. European Journal of Contemporary Education, (13(4)), 702–717. https://doi.org/10.13187/ejced.2024.4.702 EDN: https://elibrary.ru/MOLERI
  17. Yusupova, G. (2024). AI in education: transforming learning experiences. Symbol of Science, 1(10-2), 99–100. EDN: https://elibrary.ru/BJVAIE
  18. Záhorec, J., & Kuruc, M. (2023). Testing of Digital Skills of Students and Teachers in Slovakia. European Journal of Contemporary Education, 12(4), 1472–1487. https://doi.org/10.13187/ejced.2023.4.1472 EDN: https://elibrary.ru/JRAJGA

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».