The impact of artificial intelligence on students' academic independence at the university: digital environments and digital resources in professional education

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

the modern system of professional education is undergoing fundamental transformations driven by the integration of artificial intelligence technologies into the educational process. Under these conditions, the question of the impact of AI technologies on the development of students' learning independence as a key competency of future specialists becomes particularly relevant. The purpose of the research is to identify the features of artificial intelligence impact on various components of students' learning independence and to determine optimal strategies for integrating AI technologies into the university educational process. The methodological framework consists of systemic, competency-based, and activity-based approaches, with methods of theoretical analysis, comparative research, and modeling applied. The research results show that artificial intelligence has a dual impact on learning independence: on one hand, AI technologies contribute to personalized learning, increased motivation, and development of self-regulation; on the other hand, there is a risk of forming technological dependence and reducing critical thinking. The most effective areas of AI application have been identified: adaptive learning systems, personalized recommendation services, intelligent support systems, and automated assessment systems. The practical significance is determined by the possibility of using the results to develop strategies for integrating AI technologies into professional education.

About the authors

G. P Veshnyakov

Bryansk State University named after Academician I.G. Petrovsky

Email: c3233@mail.ru

References

  1. Авраменко А.П. Перспективы развития самостоятельной работы студентов в контексте интеграции технологий искусственного интеллекта в иноязычное образование // Вестник Московского государственного лингвистического университета. Образование и педагогические науки. 2024. № 3 (856). С. 45 – 58.
  2. Борщева В.В. Роль учебной автономии студентов в процессе освоения иностранного языка в вузе в условиях онлайн-обучения: проблемы и перспективы // Педагогика и психология образования. 2022. № 3. С. 93 – 102.
  3. Воротилкина И.М. Самостоятельность студентов в учебном процессе // Известия ПГПУ им. В.Г. Белинского. 2012. № 28. С. 1549 – 1553.
  4. Казанцева О.Г. Персонализированное обучение студентов: результаты эмпирического исследования // Цифровая гуманитаристика и технологии в образовании (DHTE 2024): сб. статей V международной научно-практической конференции. М.: ФГБОУ ВО МГППУ, 2024. С. 116 – 126.
  5. Копылов А.С. Искусственный интеллект (ИИ) в профессиональном образовании // Научные исследования и разработки. Современная коммуникативистика. 2025. Т. 14. № 1. С. 28 – 35.
  6. Курбанова К. Применение искусственного интеллекта в организации самостоятельного обучения на примере предмета «Основы программирования» // Актуальные проблемы науки и инноваций. 2025. № 2. С. 185 – 192.
  7. Лазарева Л.В. Как цифровые технологии мотивируют студентов к обучению // Ярославский педагогический вестник. 2023. № 2 (131). С. 78 – 86.
  8. Поддубная Я.Н., Котов К.С. Повышение осознанности студентов в обучении посредством использования технологии учебной автономии в образовательном пространстве педагогического вуза // Международный научно-исследовательский журнал. 2022. № 6 (120). С. 41 – 45.
  9. Стяжкова Н.М., Лазарева Л.В. Влияние цифровых технологий на формирование мотивации студентов к обучению в образовательном процессе вуза // Ярославский педагогический вестник. 2024. № 5 (140). С. 138 – 147.
  10. Сысоев П.В. Персонализированное обучение на основе технологий искусственного интеллекта: насколько готовы современные студенты к новым возможностям получения образования // Вопросы образования. 2025. № 1. С. 102 – 125.
  11. Таджиходжаева Э.Р., Бакланов К., Зокиров Н., Маликов У. Искусственный интеллект: спасение для студентов или препятствие на пути к знаниям? // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2024. № 7-2 (94). С. 138 – 142.
  12. Aflalo E. Digital technologies in active and self-directed learning: A study of educators' techno-pedagogical competencies // Education and New Developments. 2024. Vol. 2. P. 251 – 256.
  13. Berman N.D. Комплексный подход к формированию навыков самообразования в цифровом обществе // Russian Journal of Education and Psychology. 2025. Т. 16. № 4. С. 89 – 103.
  14. Crawford J., Butler-Henderson K., Rudolph J. AI and the university student experience: A systematic literature review // Computers & Education. 2024. Vol. 193. P. 104682 – 104695.
  15. Freeman J. Student Generative AI Survey 2025. London: Higher Education Policy Institute, 2025. 64 p.
  16. Haleem A., Javaid M., Qadri M.A., Suman R. Understanding the role of digital technologies in education: A review // Sustainable Operations and Computers. 2022. Vol. 3. P. 1245 – 1285.
  17. Ingkavara T., Panjaburee P., Srisawasdi N. The use of a personalized learning approach to implementing self-regulated online learning // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2022. Vol. 3. P. 275 – 285.
  18. Klimova B., Pikhart M. Exploring the effects of artificial intelligence on student and academic well-being in higher education: a mini-review // Frontiers in Psychology. 2025. Vol. 16. P. 1 – 15.
  19. Ocen S., Nasser I.M., Al-Ali A.K. Artificial intelligence in higher education institutions: Review of innovations, opportunities and challenges // Frontiers in Education. 2025. Vol. 10. P. 1530247 – 1530260.
  20. Schmidt D.A., Hew K.F., Jandric P. Integrating artificial intelligence in higher education: A systematic review of student and faculty perceptions // Education and Information Technologies. 2025. Vol. 30. № 3. P. 1245 – 1278.
  21. Wang S., Christensen C., Cui W. Artificial intelligence in education: A systematic literature review and bibliometric analysis // Expert Systems with Applications. 2024. Vol. 238. P. 122030 – 122045.
  22. Zhang L., Xu J. The paradox of self-efficacy and technological dependence: How generative AI use affects university students' learning outcomes // The Internet and Higher Education. 2025. Vol. 65. P. 1 – 8.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


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

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).