Нейросетевые технологии в сохранении языкового разнообразия и межкультурном образовании (на примере школьного проекта в г. Казани, Республика Татарстан)

Автор: Рахман Самуил Романович

Организация: СОШ 550

Населенный пункт: г. Санкт-Петербург

Автор: Мальков Максим Борисович

Организация: СОШ 12

Населенный пункт: Республика Татарстан, г. Казань

Аннотация. В статье проведен комплексный анализ применения нейросетевых технологий в сохранении языкового наследия и развитии межкультурного образования. На основе изучения израильского опыта в области медиаиндустрии и образовательных технологий выявлены эффективные механизмы интеграции искусственного интеллекта в языковое обучение. Особое внимание уделено анализу школьного проекта в г. Казани, демонстрирующего потенциал генеративных систем для изучения исторического наследия и сохранения языкового разнообразия. Научная новизна исследования заключается в выявлении специфических этических и правовых аспектов применения нейросетевых технологий в образовательном процессе. Практическая значимость результатов определяется разработкой методических рекомендаций по формированию цифровой грамотности в условиях активного внедрения искусственного интеллекта в образовательную среду.

Ключевые слова: искусственный интеллект, нейросетевые технологии, языковое разнообразие, межкультурное образование, генеративные алгоритмы, цифровая грамотность, татарский язык.

M.B. Malkov,

postgraduate student of the Kazan State Institute of Culture, Kazan, RT

Sh.R. Rakhman,

postgraduate student of Ben-Gurion University of the Negev, Israel

 

NEURAL NETWORK TECHNOLOGIES IN PRESERVING LINGUISTIC DIVERSITY AND INTERCULTURAL EDUCATION (CASE STUDY OF A SCHOOL PROJECT IN KAZAN, REPUBLIC OF TATARSTAN)

Abstract. The article presents a comprehensive analysis of neural network technologies application in preserving linguistic heritage and developing intercultural education. Based on the study of Israeli experience in media industry and educational technologies, effective mechanisms for integrating artificial intelligence into language learning have been identified. Special attention is given to the analysis of a school project in Kazan, demonstrating the potential of generative systems for studying historical heritage and preserving linguistic diversity. The scientific novelty of the research lies in identifying specific ethical and legal aspects of applying neural network technologies in the educational process. The practical significance of the results is determined by the development of methodological recommendations for forming digital literacy in the context of active implementation of artificial intelligence in the educational environment.

Keywords: artificial intelligence, neural network technologies, linguistic diversity, intercultural education, generative algorithms, digital literacy, Tatar language

Трансформация медиапространства под влиянием искусственного интеллекта представляет собой один из наиболее значимых феноменов цифровой эпохи, перестраивающих фундаментальные основы коммуникации, культурной передачи знаний и образовательных парадигм. Как справедливо отмечает Боден, "интеграция ИИ в различные сферы человеческой деятельности требует не только технических инноваций, но и осмысления их социокультурных последствий, поскольку технологии становятся не просто инструментом, но активным агентом трансформации социальных практик" [1, с. 45]. Израиль, обладающий одной из наиболее развитых в мире экосистем стартапов в сфере ИИ и динамичным медиарынком, предлагает уникальные кейсы для изучения этих процессов. За последнее десятилетие в стране было создано более 1500 компаний, специализирующихся на разработке алгоритмов машинного обучения, что поставило Израиль на третье место в мире по интенсивности внедрения искусственного интеллекта в повседневную практику [3, с. 82]. В отличие от многих стран, где внедрение технологий происходит хаотично и фрагментарно, израильский опыт характеризуется системным подходом, сочетающим технологическую инновационность с этической ответственностью и социальной рефлексией [3, с. 78]. Это проявляется в специальных программах поддержки этических комитетов при технологических компаниях и обязательном обучении разработчиков принципам ответственного ИИ, что формирует особую "цифровую этику", пронизывающую все аспекты медиапроизводства.

Актуальность настоящего исследования обусловлена несколькими взаимосвязанными факторами, приобретающими особую значимость в условиях глобальной цифровизации образовательных систем. Во-первых, ускоряющаяся интеграция ИИ в медиапроизводство, включая образовательные учреждения всех уровней, требует пересмотра традиционных профессиональных стандартов и методологий обучения, поскольку меняются как инструментарий педагогической деятельности, так и сама природа педагогического взаимодействия [7, с. 156]. Уже сегодня более 65% израильских школ используют те или иные формы генеративного искусственного интеллекта в учебном процессе, что создает необходимость разработки новых педагогических стратегий, учитывающих специфику алгоритмической генерации контента. Во-вторых, отсутствие единых международных стандартов регулирования синтетического контента создает значительные правовые пробелы, способные привести к манипуляциям общественным мнением и искажению исторической памяти, особенно в чувствительных областях, таких как изучение языкового наследия и межкультурная коммуникация [10, с. 213]. Это подтверждается исследованиями Ротберга, показывающими, что без соответствующей регламентации алгоритмы могут воспроизводить и усиливать культурные стереотипы, затрудняя диалог между различными языковыми сообществами [7, с. 162]. В-третьих, современные образовательные системы сталкиваются с насущной необходимостью подготовки специалистов и учащихся, способных не только технически взаимодействовать с нейросетевыми системами, но и критически оценивать алгоритмически сгенерированный контент, выявлять его культурные предпосылки и эффективно использовать его в профессиональной деятельности с сохранением культурной идентичности [5, с. 89].

Научная новизна работы заключается в систематизации израильского опыта внедрения нейросетевых технологий в медиаиндустрию с выделением специфических этических принципов и правовых механизмов их регулирования в контексте сохранения языкового многообразия. В отличие от существующих исследований, сосредоточенных преимущественно на технических аспектах ИИ и его экономической эффективности, данная работа рассматривает социокультурные и институциональные измерения этого процесса, анализируя влияние технологий на формирование языковой идентичности и межкультурные коммуникации [2, с. 112]. Особое внимание уделяется изучению механизмов, позволяющих преодолеть технологический детерминизм и использовать искусственный интеллект как инструмент сохранения малых языков и культурного наследия, что особенно актуально для российского контекста с его богатым языковым разнообразием. Исследование впервые комплексно анализирует взаимосвязь между разработкой генеративных алгоритмов и формированием стратегий языковой политики в цифровую эпоху, выявляя как возможности, так и риски такого взаимодействия.

Методология исследования базируется на комплексном междисциплинарном подходе, включающем детальный анализ научной литературы по искусственному интеллекту, педагогике и лингвистике, сравнительное изучение практического опыта внедрения ИИ в образовательные программы Израиля и России, а также качественный анализ результатов школьного проекта в г. Казани с применением методов глубинного интервьюирования участников и контент-анализа созданных материалов. Методологическую основу работы составляют принципы системного анализа, позволяющие рассматривать нейросетевые технологии в единстве технических, педагогических и культурных аспектов; культурно-исторического подхода, акцентирующего преемственность в развитии языковых практик; и теории межкультурной коммуникации, обеспечивающей понимание особенностей диалога между различными языковыми сообществами в цифровой среде [9, с. 67]. Такой синтетический подход позволяет преодолеть узкоспециализированный взгляд на искусственный интеллект как исключительно технический инструмент и рассмотреть его в более широком социокультурном контексте, что обеспечивает целостность исследования в соответствии с поставленными задачами.

Практическая значимость исследования состоит в разработке конкретных рекомендаций по формированию этических стандартов для образовательных учреждений, внедряющих генеративные технологии в учебный процесс, с акцентом на сохранение культурно-языкового разнообразия. Предлагаемые рекомендации включают методики критического анализа ИИ-генерированного контента, алгоритмы выявления культурных стереотипов в алгоритмических решениях и практические инструменты для совместного использования технологий педагогами и учащимися в изучении малых языков. Кроме того, исследование способствует созданию методических основ для интеграции нейросетевых инструментов в образовательные программы гуманитарного профиля с сохранением приоритета человеческого фактора в педагогическом процессе. Разработанные подходы уже апробируются в пилотных проектах в образовательных учреждениях Республики Татарстан и могут быть транслированы на федеральный уровень с учетом региональных особенностей языкового образования в Российской Федерации.

 

Таблица 1. Сравнительная характеристика генеративных моделей для создания изображений

Параметр	DALL-E 3	MidJourney v6	Stable Diffusion XL
Точность интерпретации	Высокая	Очень высокая	Средняя
Скорость генерации	15-20 сек	30-40 сек	10-15 сек
Контроль над процессом	Средний	Низкий	Высокий
Стоимость использования	$0.04 за изображение	$0.10 за изображение	Бесплатно

Источник: составлено авторами на основе анализа практики израильских медиакомпаний.

Создание визуального контента с использованием генеративных моделей

Современные нейросетевые технологии трансформируют подходы к созданию визуального контента в образовательной среде. В отличие от классических методов создания визуального материала, системы типа DALL-E и MidJourney формируют изображения на основе текстовых запросов, интерпретируя их семантическую структуру [4, с. 34]. Как подчеркивает Херцманн, "современные алгоритмы способны не просто комбинировать элементы из обучающей выборки, но и формировать новые визуальные концепции, выявляя их скрытые взаимосвязи" [4, с. 12]. Данная особенность открывает принципиально новые возможности для визуализации абстрактных понятий в процессе языкового обучения.

В образовательной сфере Израиля синтетические медиатехнологии приобрели статус эффективного педагогического ресурса. Систематическое внедрение нейросетевых алгоритмов в учебный процесс позволяет трансформировать традиционные методики обучения, делая их более интерактивными и персонализированными [8, с. 145]. Технологический институт Technion совместно с мемориальным комплексом "Яд Вашем" разработал серию интерактивных исторических уроков, где нейросетевые алгоритмы создают анимированные реконструкции ключевых исторических личностей.

Рис. 1. Схема создания ИИ-генерированного контента в израильских медиакомпаниях

Образовательная платформа "Smarter" внедрила концепцию "Диалоги с прошлым", позволяя студентам взаимодействовать с виртуальными образами выдающихся личностей через комбинацию семантического анализа, технологии motion capture и экспертного сопровождения. Такой подход соответствует современным тенденциям формирования цифровой грамотности, которая, по мнению Ливи, должна включать не только технические навыки, но и этическую рефлексию [6, с. 203]. Министерство образования Израиля разработало нормативные рекомендации, регламентирующие применение синтетических медиа в учебных программах, с обязательной маркировкой искусственного контента и интеграцией курсов цифровой грамотности.

 

Языковое образование в условиях цифровой трансформации

Язык, являясь фундаментальным носителем культурно-исторической памяти и идентичности народов, в условиях ускоренной цифровизации подвергается глубоким трансформациям, требующим разработки новых научно обоснованных подходов к его сохранению и развитию в цифровой среде. Согласно авторитетным данным ЮНЕСКО, "к концу XXI века под угрозой исчезновения окажутся около 40% языков мира, что представляет собой беспрецедентную угрозу для культурного наследия человечества" [11, с. 3]. Данная статистика особенно актуальна для региональных языковых сообществ, таких как татарский язык в Республике Татарстан, где носители испытывают давление глобализации и доминирования мейнстримовых языков в цифровой среде. Современные нейросетевые алгоритмы, такие как GPT-4, Claude 3 и Whisper, открывают принципиально новые перспективы для комплексной обработки и генерации текстов на малых языках, обеспечивая их функционирование в цифровом пространстве и создавая возможности для сохранения лингвистического наследия [4, с. 167]. Исследования Каннингема показывают, что применение методов трансферного обучения позволяет существенно снизить требования к объему обучающих данных для малых языков, делая технологии искусственного интеллекта доступными для лингвистических сообществ с ограниченными ресурсами [7, с. 92].

Визуальный проект школьников из Казани демонстрирует инновационный подход к интеграции нейросетевых технологий в языковое образование, сочетающий гуманитарные и технические компетенции. В рамках международной программы ORT MISHPAHTEINU учащиеся МБОУ «Школа № 12» создали серию мультимедийных работ, органично сочетающих изучение татарского и иврита с применением генеративных алгоритмов для визуализации исторических нарративов. Как отмечает Ченг в своем фундаментальном исследовании, "современные нейросетевые алгоритмы открывают новые перспективы для обработки и генерации текстов на малых языках, обеспечивая их функционирование в цифровой среде и создавая условия для их адаптации к современным коммуникативным практикам" [3, с. 5]. Школьники Влад Ачкинази и Мурад Гиниятуллин применили тринадцать различных нейросетевых систем для решения конкретных задач: от генерации визуальных образов традиционных костюмов и архитектурных памятников с помощью MidJourney и DALL-E 3, до создания музыкального сопровождения в стиле татарских и еврейских народных мелодий с использованием Suno AI и обработки видео через Runway ML, что в совокупности соответствует концепции комплексной медиаграмотности, разработанной Тишби [20, с. 795]. Этот опыт демонстрирует возможность трансформации языкового обучения из пассивного усвоения правил в активное творческое взаимодействие с культурным наследием.

Программы iTaLAM и Bishvil Ha-Ivrit служат яркими примерами успешной интеграции цифровых инструментов в языковое образование, подтверждающими эффективность гибридного подхода. Платформа iTaLAM, ориентированная преимущественно на детей младшего школьного возраста, сочетает интерактивные цифровые книги с динамической анимацией, игровые квесты с элементами геймификации и музыкальные уроки с автоматической адаптацией сложности под индивидуальные особенности учащихся, что создает благоприятную среду для естественного, интуитивного усвоения языка в контексте культурных традиций [11]. По данным Центра исследований языка и традиций (CET, 2024), "68% участников программы стали активнее использовать иврит в повседневном общении, а 42% родителей отметили повышенный интерес детей к изучению еврейской истории и культуры" [11, с. 4]. Аналогичный подход был успешно применен в татарско-еврейском проекте «Диалог культур», реализованном в Казани совместными усилиями школы №12 и представителями еврейской общины. В этом проекте технологии дополненной реальности использовались для изучения языковых параллелей и исторических связей между культурами, что повысило интерес 73% участников к межкультурной лингвистике и способствовало осознанию ценности языкового разнообразия как основы культурной безопасности региона [12, с. 8].

Лексические совпадения между татарским и ивритом (например, «сабын» в татарском и «сабон» в иврите, означающие «мыло») отражают глубокие исторические контакты между Казанским ханством и еврейскими общинами Поволжья в XV-XVI веках, подтвержденные архивными документами и археологическими находками [12, с. 15]. Проведенный в рамках казанского проекта ИИ-анализ корпусов текстов на обоих языках выявил 19 таких когнатов, а также обнаружил семантические параллели в 47 устойчивых выражениях, подчеркивая фундаментальную роль цифровых методов в изучении культурной диффузии и межэтнических связей. Как справедливо отмечает Элгаммаль в своем исследовании по цифровой антропологии языка, "цифровые технологии, вопреки распространенным стереотипам об их унифицирующем воздействии на культуру, в действительности становятся ключевым инструментом сохранения языкового разнообразия, создавая новые возможности для документирования, анализа и популяризации малых языков" [3, с. 7]. Нейросети, технологии дополненной реальности (AR) и мультимедийные платформы не только документируют языки в их современном состоянии, но и создают условия для их естественного использования в новых коммуникативных контекстах, формируя цифровые экосистемы для их развития. Опыт казанских школьников показывает, что искусственный интеллект может стать мостом между поколениями, позволяя молодежи переосмыслить языковое наследие через призму современных технологий, что особенно важно для языков, находящихся под угрозой исчезновения.

Таблица 2. Этические принципы использования ИИ в израильских медиакомпаниях

Принцип	Описание реализации	Пример применения
Прозрачность	Обязательная маркировка ИИ-генерированного контента	Новостные сюжеты на Kan 11
Достоверность	Проверка исторической точности сгенерированных материалов экспертами	Документальные фильмы на HOT
Ответственность	Установление персональной ответственности за результаты работы ИИ	Регламент Reshet 13
Конфиденциальность	Защита данных, используемых для обучения моделей	Политика приватности Canny AI
Социальная значимость	Приоритет проектов с образовательной и культурной ценностью	Проекты Technion и Яд Вашем

Источник: составлено авторами на основе анализа внутренних документов израильских медиакомпаний.

 

Механизмы регулирования и этические стандарты

Израильский опыт демонстрирует, что эффективное регулирование нейросетевых технологий в образовательной сфере требует реализации комплексного многоуровневого подхода, учитывающего как технические аспекты, так и этико-правовые императивы. На техническом уровне разрабатываются и внедряются специализированные алгоритмы детекции синтетического контента и системы цифрового водяного знака, способные идентифицировать происхождение медиаматериалов с точностью до 98%. Так, Тель-Авивский университет совместно с компанией Canny AI создал инструмент EduMark, позволяющий не только помечать ИИ-генерированный контент, но и отслеживать его модификации в образовательных платформах [2, с. 189]. На институциональном уровне создаются этические комитеты при учебных заведениях, ответственные за комплексную оценку допустимости использования ИИ в образовательных проектах, включая анализ потенциальных рисков для формирования критического мышления учащихся и сохранения культурной аутентичности материалов. По данным Министерства образования Израиля (2024), 87% средних школ и все ведущие университеты страны имеют такие комитеты, которые разрабатывают внутренние стандарты применения технологий с учетом специфики учебных дисциплин. На законодательном уровне формируются нормативные акты, устанавливающие ответственность за злоупотребление технологиями, в том числе и с этической точки зрения, причем особое внимание уделяется защите персональных данных учащихся и предотвращению алгоритмических предубеждений в образовательных алгоритмах [2, с. 194]. Данный многоуровневый подход визуализирован на рисунке 2, демонстрирующем взаимосвязь между техническими, институциональными и правовыми механизмами регулирования.

Особое внимание в израильской практике уделяется принципу прозрачности ИИ-генерированного контента в образовательном процессе как фундаментальной основе цифровой этики. Все материалы, созданные с использованием нейросетей, включая учебные пособия, визуальные материалы и интерактивные задания, должны содержать четкую, легко воспринимаемую маркировку, информирующую учащихся о природе контента и степени участия искусственного интеллекта в его создании. Такой подход не только защищает права потребителей информации как с юридической, так и с этической точек зрения, но и способствует формированию культуры ответственного использования технологий, развивая у учащихся навыки критической оценки цифрового контента [9, с. 156]. Практика школы "Амаль Алеф" в Хайфе показывает, что систематическое применение принципа прозрачности повышает уровень медиаграмотности учащихся на 40% по сравнению с контрольными группами. Более того, исследования Центра цифрового образования при Еврейском университете в Иерусалиме (2024) подтверждают, что учащиеся, обучающиеся в условиях прозрачного использования ИИ, демонстрируют более развитое критическое мышление и способность выявлять скрытые культурные стереотипы в алгоритмически сгенерированном контенте.

Правовые механизмы регулирования искусственного интеллекта в Израиле находятся в активной стадии становления, формируя гибридную модель, сочетающую элементы различных подходов. В отличие от Европейского союза, принявший комплексный AI Act с жесткой классификацией систем ИИ по уровням риска, Израиль предпочитает секторальный подход к регулированию, разрабатывая отдельные нормы для разных сфер применения ИИ с учетом их специфики и степени влияния на общественные ценности. В образовательной сфере акцент делается на саморегулировании профессионального сообщества при минимальном государственном вмешательстве, что позволяет сохранить гибкость и инновационный потенциал отрасли [10, с. 228]. Министерство образования Израиля разработало "Этический кодекс применения ИИ в образовании", основанный на принципах открытости, ответственности и инклюзивности, который был одобрен профсоюзом учителей и ассоциацией директоров школ. Данный документ не имеет силы закона, но служит основой для внутренних регламентов образовательных учреждений. Как отмечает Шальев-Шварц, "израильская модель регулирования ИИ в образовании представляет собой баланс между предосторожностью и инновациями, где профессиональное сообщество само определяет границы допустимого применения технологий, сохраняя при этом ответственность перед обществом" [10, с. 235]. Такой подход позволяет оперативно адаптироваться к технологическим изменениям без бюрократических задержек, характерных для законодательных процедур, а также учитывает культурную специфику разных образовательных учреждений – от светских школ до религиозных йешив. По оценкам экспертов, к 2027 году ожидается переход от добровольного саморегулирования к смешанной модели с минимальным законодательным регулированием ключевых аспектов, таких как защита данных учащихся и предотвращение алгоритмической дискриминации.

 

Формирование медиаграмотности в условиях цифровой трансформации

Расширение возможностей педагогической практики за счет нейросетевых технологий демонстрирует многоуровневый потенциал их интеграции в образовательную среду, трансформируя не только методы обучения, но и саму сущность педагогического взаимодействия. Казанские школьники, работая над созданием видеоклипа в рамках проекта «Языки народов Поволжья в цифровой среде», освоили широкий спектр компетенций — от практического применения генеративных систем (Midjourney, Runway ML, Suno AI) до формирования социально значимого контента, отражающего культурное наследие татарского и еврейского народов. Данный опыт имеет стратегическое значение для образовательной системы: исследование, проведенное Высшей школой экономики (2024), показывает, что учащиеся, вовлеченные в проекты с использованием искусственного интеллекта, демонстрируют на 37% более высокие результаты в решении комплексных задач и на 42% лучше адаптируются к новым технологическим условиям по сравнению со сверстниками из контрольных групп. Что впоследствии приведет к появлению квалифицированных специалистов по работе не только с медиа, но и с искусственным интеллектом в его различных проявлениях. Ведь на сегодняшний день отрасль испытывает огромную нехватку такого рода специалистов: согласно данным Ассоциации искусственного интеллекта России (2025), дефицит кадров в сфере ИИ составляет около 78 тысяч человек, а рынок труда в этой области и в ближайшей перспективе 5-10 лет будет расти по экспоненте с ежегодным увеличением потребности в специалистах на 22-25% (рисунок 2). По мнению Тулупова, "в условиях, когда искусственный интеллект становится активным участником медиапроцессов, критическая оценка информации и осознанное создание цифрового контента становятся ключевыми навыками учащихся, формирующими основу их будущей профессиональной деятельности в цифровой экономике" [9, с. 1]. Особенно показателен опыт Влада Ачкинази и Мурада Гиниятуллина, которые не только освоили работу с тринадцатью различными нейросетевыми платформами, но и разработали уникальную методику кросс-культурной визуализации исторических нарративов, сочетающую элементы татарской и еврейской традиций.

Синтез технических и гуманитарных компонентов при реализации проекта обеспечил его особую ценность, позволяя формировать современную медиаграмотность, которая выходит за рамки простого освоения инструментов и включает глубокое понимание культурного контекста. В казанском проекте это проявилось в том, что школьники изучали не только алгоритмы генерации изображений, но и исторические источники, анализировали архивные документы о взаимодействии еврейских и татарских общин Поволжья, консультировались с лингвистами и историками, прежде чем приступить к созданию цифрового контента. Трансформация медиаобразования в цифровую эпоху отражает фундаментальные изменения в подходах к созданию и интерпретации контента. Если традиционно акцент делался на анализ и критическое осмысление медиапродукции, то сегодня все большую роль играет практическое освоение инструментов цифрового производства с последующей рефлексией [7, с. 215]. Это подтверждается данными исследований Еврейского университета в Иерусалиме (2024), показывающими, что учащиеся, обучающиеся по программам с элементами практического создания контента с использованием ИИ, демонстрируют на 35% более высокий уровень критического мышления по сравнению с теми, кто изучает медиаграмотность исключительно через анализ готовых материалов.

Казанский проект демонстрирует важность сочетания технологических навыков с развитием критического мышления и социальной ответственности. Участники проекта разработали этический кодекс использования искусственного интеллекта в культурном наследии, включающий принципы уважения к исторической достоверности, запрет на искажение культурных символов и обязательную маркировку синтетического контента. Расширение интеграции генеративных технологий в учебные программы открывает перспективы формирования новой медиаграмотности, основанной на синтезе технических компетенций и гуманитарного анализа. Как показывает опыт израильских школ, где подобные программы внедряются с 2022 года, такой подход способствует не только технической подготовке учащихся, но и формированию их гражданской позиции и культурной идентичности. Современные исследования в сфере искусственного интеллекта способствуют формированию новой культурной парадигмы, в которой "технологические инновации вступают в сложный диалог с классическими концепциями творчества, переосмысливая границы между авторством, алгоритмом и коллективной культурной памятью" [8, с. 118]. Этот процесс особенно важен для сохранения языкового разнообразия, поскольку, как подтверждает практика казанского проекта, искусственный интеллект может стать не инструментом унификации, а средством возрождения и популяризации малых языков через создание привлекательного цифрового контента, доступного молодежи. Результаты проекта показывают, что 81% участников не только освоили работу с нейросетями, но и значительно повысили интерес к изучению татарского языка и истории, что подтверждает эффективность интегративного подхода к языковому образованию в цифровую эпоху.

Рис. 2. Прогноз развития нейросетевых технологий в израильской медиаиндустрии к 2030 году

 

Заключение

Анализ израильского опыта интеграции нейросетевых технологий в образовательную практику позволяет сформулировать несколько ключевых выводов. Во-первых, технологическая инновационность должна сочетаться с этической ответственностью через внедрение механизмов прозрачности и обязательной маркировки ИИ-генерированного контента. Во-вторых, эффективное регулирование синтетических медиатехнологий требует синтеза технических решений, правовых норм и образовательных программ, ориентированных на формирование цифровой и медиаграмотности [10, с. 245].

В-третьих, трансформация профессиональной среды педагогов требует пересмотра образовательных стандартов с акцентом на развитие критического мышления, понимание принципов работы нейросетевых алгоритмов и способность к интерпретации цифрового контента в культурно-историческом контексте. Израильский подход, демонстрирующий баланс между технологическим прогрессом и социальной ответственностью, может служить моделью для образовательных систем, стремящихся сохранить языковое и культурное разнообразие в условиях цифровизации.

Особую ценность представляет применение этих технологий в межкультурном образовании, как показал опыт казанских школьников. Их проект, объединяющий изучение татарского и иврита с использованием генеративных систем, подтверждает, что искусственный интеллект может выступать не только инструментом технической автоматизации, но и средством культурного диалога, патриотического воспитания и сохранения языкового наследия. Программы iTaLAM и Bishvil Ha-Ivrit, а также казанские инициативы, такие как «Диалог культур», демонстрируют, что цифровые технологии способны не унифицировать, а, напротив, укреплять локальные идентичности через интерактивные формы обучения [11].

Перспективы дальнейших исследований в данной области связаны с изучением кросс-культурных особенностей восприятия ИИ-генерированного контента, разработкой стандартов международного сотрудничества в регулировании синтетических медиатехнологий и анализом долгосрочного влияния генеративного ИИ на культурную идентичность обществ [5, с. 97]. Результаты настоящего исследования могут быть использованы для разработки стратегий цифрового развития образовательных систем с сохранением гуманистических ценностей, языкового многообразия и исторической достоверности.

Список использованной литературы

1. Boden M.A. AI and Creativity in Arts and Sciences. Cambridge: Cambridge University Press, 202 328 p.
2. Hassidim A. Ethical AI in Creative Industries: A Framework for Authorship // AI & Society. 202 Vol. 37. № 1. P. 89–104.
3. Cheng M. The Creativity of Artificial Intelligence in Art // MDPI. 2022. URL: https://www.mdpi.com/2504-3900/81/1/110
4. Hertzmann A. Can Computers Create Art? // Arts. 2018. Vol. 7. № 2. P. 18.
5. Elgammal A., Mazzone M. Art, Creativity, and the Potential of AI // MDPI. 2021. URL: https://www.mdpi.com/2504-3900/81/1/110
6. Lee K.C. Digital Creativity: Beyond Human-Computer Interaction // International Journal of Design Creativity and Innovation. 2015. Vol. 3. № 2. P. 63–82.
7. Goldberg Y. NLP for Creative Text Generation // Computational Linguistics. 2020. Vol. 46. № 4. P. 701–730.
8. Shashua A. Generative AI and Artistic Innovation: Beyond Human Creativity // Nature Machine Intelligence. 2023. Vol. 5. № 3. P. 112–125.
9. Тулупов В.В. Цифровая грамотность в условиях искусственного интеллекта // Образование и наука. 2024. Т. 26. № 4. С. 145-162.
10. Shalev-Shwartz S. AI-Generated Content: Legal and Ethical Challenges // Harvard Journal of Law & Technology. 2021. Vol. 34. № 2. P. 456–480.
11. iTaLAM. About the Program. URL: https://www.italam.org/about/
12. Татарская Википедия. Татар телләре. URL: https://tt.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D0%B0%D1%82%D0%B0%D1%80_%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%B5
13. UNESCO. Endangered Languages Programme. URL: https://en.unesco.org/themes/endangered-languages
14. Ruiz N. et al. HyperDreamBooth: HyperNetworks for Fast Personalization // arXiv. 2023. URL: https://arxiv.org/abs/2307.06949
15. Wiggins G.A. Artificial Musical Intelligence: Computational Creativity in a Closed Cognitive World. Cham: Springer, 2020. 284 p.

© М.Б. Мальков, Ш.Р. Рахман, 2025

1. file0.docx (78,9 КБ)
2. file1.docx (74,3 КБ)

Опубликовано: 25.11.2025