VII Международная конференция
Информация в данном разделе будет обновляться
Елена Труфанова окончила философский факультет Государственного университета гуманитарных наук (2004 г.) и аспирантуру того же факультета (2007 г.). Кандидат философских наук (тема диссертации: «Единство и множественность Я как проблема эпистемологии» (2007 г.)), доктор философских наук (тема диссертации: «Субъект и познание в мире социальных конструкций» (2018 г.)). С 2007 г. по настоящее время работает в Институте философии РАН, с 2016 г. в должности ведущего научного сотрудника и руководителя сектора теории познания. С 2012 г. преподает на философском факультете Государственного академического университета гуманитарных наук. С 2025 г. осуществляет исследовательскую деятельность в МФТИ. Специалист по теории познания, философии сознания, философским проблемам когнитивных наук, автор двух индивидуальных и двух коллективных монографий и более 130 иных публикаций.
Доклад
Искусственные интеллектуальные системы в контексте концепции "расширенного разума"
Современные ИИ-системы будут проанализированы с точки зрения концепции "расширенного разума". Будет продемонстрировано отличие ИИ систем от других способов «расширения» нашей познавательной деятельности, и через эту призму рассмотрен современный опыт использования ИИ в образовательном процессе. Будет обоснована необходимость того, чтобы ИИ в образовании играл инструментальную роль, а не замещающую человека — будь то ученик, выполняющий задание, или учитель, разъясняющий тему урока.
Доклад
Искусственные интеллектуальные системы в контексте концепции "расширенного разума"
Современные ИИ-системы будут проанализированы с точки зрения концепции "расширенного разума". Будет продемонстрировано отличие ИИ систем от других способов «расширения» нашей познавательной деятельности, и через эту призму рассмотрен современный опыт использования ИИ в образовательном процессе. Будет обоснована необходимость того, чтобы ИИ в образовании играл инструментальную роль, а не замещающую человека — будь то ученик, выполняющий задание, или учитель, разъясняющий тему урока.
Елена Труфанова
Доктор философских наук, доцент по кафедре философии, Институт философии РАН
Ольга Ульянина окончила Волгоградский государственный педагогический университет по специальности «Психология» в 2004 г., в 2014 г. — Волгоградский государственный университет по специальности «Юриспруденция». В 2009 г. защитила кандидатскую диссертацию на тему: «Реклама как фактор формирования ценностных ориентаций российской студенческой молодежи: на примере студентов вузов Волгограда», в 2019 г. — докторскую диссертацию на тему: «Психологическое сопровождение формирования личностной компетентности сотрудников органов внутренних дел в образовательных организациях МВД России». В 2014—2016 гг. — заместитель начальника отдела морально-психологического обеспечения — начальник отделения психологического обеспечения, руководитель психологической службы Волгоградской академии МВД России. С 2016 г. работала в Академии управления МВД России: доцент кафедры психологии, педагогики и организации работы с кадрами (2016—2019), ведущий научный сотрудник отдела по исследованию проблем отраслевого управления научно-исследовательского центра (2019—2020), заместитель начальника кафедры психологии, педагогики и организации работы с кадрами, член диссертационного совета на базе МГППУ и Академии управления МВД России (2020), главный научный сотрудник. В 2020—2021 гг. — руководитель Федерального ресурсного центра психологической службы в системе образования РАО; преподает в НИУ ВШЭ. С 2021 г. — руководитель Федерального координационного центра по обеспечению развития психолого-педагогической помощи в системе образования Российской Федерации, профессор департамента психологии факультета социальных наук НИУ ВШЭ. В 2021 г. избрана членом-корреспондентом Российской академии образования. С 2025 г. – главный научный сотрудник Центра прикладных лингвистических исследований и тестирования «ИСТОК», ФГАОУ ВО «Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)»
Доклад
Человеческий фактор в эпоху ИИ: как формат лекции (очной, онлайн, с ИИ-аватаром) влияет на вовлеченность, психологический климат и понимание материала
Доклад опирается на эмпирическое исследование МФТИ (N=106) и систематический обзор по использованию ИИ в высшем образовании. Сравниваются три формата лекций – очная, онлайн и с ИИ аватаром по вовлеченности, комфортности, удобству восприятия, пониманию и психологическому климату. Показано, что очный формат сохраняет наибольший социально-эмоциональный эффект; онлайн занимает промежуточную позицию; аватар пока уступает главным образом по «социальному присутствию», при сопоставимой передаче содержания. Обсуждаются практические рекомендации: дизайн эмоционально «теплых» аватаров, усиление эффекта социального присутствия и гибридные модели.
Доклад
Человеческий фактор в эпоху ИИ: как формат лекции (очной, онлайн, с ИИ-аватаром) влияет на вовлеченность, психологический климат и понимание материала
Доклад опирается на эмпирическое исследование МФТИ (N=106) и систематический обзор по использованию ИИ в высшем образовании. Сравниваются три формата лекций – очная, онлайн и с ИИ аватаром по вовлеченности, комфортности, удобству восприятия, пониманию и психологическому климату. Показано, что очный формат сохраняет наибольший социально-эмоциональный эффект; онлайн занимает промежуточную позицию; аватар пока уступает главным образом по «социальному присутствию», при сопоставимой передаче содержания. Обсуждаются практические рекомендации: дизайн эмоционально «теплых» аватаров, усиление эффекта социального присутствия и гибридные модели.
Ольга Ульянина
Доктор психологических наук, доцент, член-корреспондент РАО
Андрей Алексеев - инженер-математик (1987 г., факультет АСУВ, Ленинградское высшее военное училище связи имени Ленсовета), преподаватель философии (1999 г., с отличием, философский факультет МГУ). С 2005 г. организатор и ученый секретарь Научного совета РАН по методологии искусственного интеллекта и когнитивных исследований (2005 – 2019 гг. при Отделении общественных наук РАН, с 2019 по н.вр. – при Президиуме РАН). Кандидатская диссертация (2004 г.) посвящена компьютерному моделированию смысла. Докторская диссертация (2016 г., философский факультет МГУ): «Философия искусственного интеллекта: концептуальный статус комплексного теста Тьюринга».
Доклад
Комплексный тест Тьюринга против комплексной цифровизации образования
Доклад посвящен 75-ой годовщине исследований искусственного интеллекта и 25-летнему юбилею комплексного теста Тьюринга. Тест Тьюринга – это концептуальный инструментарий компьютерной имитации когнитивных феноменов весьма широкого спектра. Основан на систематизации, формализации, операционализации и функционализации элементов дискуссий оригинального теста Тьюринга по вопросу: «может ли цифровая машина мыслить?» (1950 г.); частных тьюринговых тестов (их более сотни) по вопросам: «может ли компьютер понимать, жить, творить, дружить, любить, осознавать, быть личностью, обществом, обладать субъектностью, убеждением, свободой, правом и пр.?» (1950 – н.вр.); комплексный тест Тьюринга (с 2000 г.): «может ли компьютер ВСЁ?», т.е. реализовать всё то, что специфицировано частными тестами. Комплексный тест отчетливо проявляет и полезные и вредные характеристики цифровизации образования как когнитивной сферы общественной жизни. Например, вредно то, что комплексная имитация образования принципиально препятствует усилению творческих компетенций и учащихся и преподавателей; реальный образовательный процесс подменяется формальной отчетностью (ЕГЭ, ФЭПО); искажается сама идея искусственного интеллекта т.н. «машинным обучением» т.н. «нейронных сетей»; заменяются люди-преподаватели и люди-студенты цифровыми двойниками и др. В целом, риторические фигуры типа оксюморона «искусственный интеллект», не могут выступать целями широких социогуманитарных проектов. Значение термина «цифровизация» образования, как показывают результаты комплексного тьюрингового тестирования, функционально инвариантно терминам «информатизация», «компьютеризация», «автоматизация», «кибернетизация» и пр. Педагогической новизны нет, но многие сущностные параметры нивелируются.
Доклад
Комплексный тест Тьюринга против комплексной цифровизации образования
Доклад посвящен 75-ой годовщине исследований искусственного интеллекта и 25-летнему юбилею комплексного теста Тьюринга. Тест Тьюринга – это концептуальный инструментарий компьютерной имитации когнитивных феноменов весьма широкого спектра. Основан на систематизации, формализации, операционализации и функционализации элементов дискуссий оригинального теста Тьюринга по вопросу: «может ли цифровая машина мыслить?» (1950 г.); частных тьюринговых тестов (их более сотни) по вопросам: «может ли компьютер понимать, жить, творить, дружить, любить, осознавать, быть личностью, обществом, обладать субъектностью, убеждением, свободой, правом и пр.?» (1950 – н.вр.); комплексный тест Тьюринга (с 2000 г.): «может ли компьютер ВСЁ?», т.е. реализовать всё то, что специфицировано частными тестами. Комплексный тест отчетливо проявляет и полезные и вредные характеристики цифровизации образования как когнитивной сферы общественной жизни. Например, вредно то, что комплексная имитация образования принципиально препятствует усилению творческих компетенций и учащихся и преподавателей; реальный образовательный процесс подменяется формальной отчетностью (ЕГЭ, ФЭПО); искажается сама идея искусственного интеллекта т.н. «машинным обучением» т.н. «нейронных сетей»; заменяются люди-преподаватели и люди-студенты цифровыми двойниками и др. В целом, риторические фигуры типа оксюморона «искусственный интеллект», не могут выступать целями широких социогуманитарных проектов. Значение термина «цифровизация» образования, как показывают результаты комплексного тьюрингового тестирования, функционально инвариантно терминам «информатизация», «компьютеризация», «автоматизация», «кибернетизация» и пр. Педагогической новизны нет, но многие сущностные параметры нивелируются.
Андрей Алексеев
Доктор филос. наук, Государственный академический университет гуманитарных наук (профессор кафедры Философского университета), РУДН (Инженерная академия, проф.)
Владимир Никольский
Доктор философских наук, профессор, специалист в области социальной философии, философии и методологии образования и науки
Валерий Шульгинов - выпускник дальневосточной филологической школы (2008), кандидат филологических наук (Российский государственный гуманитарный университет, 2014). С 2019 года работает в НИУ ВШЭ, где является ведущим научным сотрудником научно-учебной лаборатории лингвистической конфликтологии и современных коммуникативных практик. Ранее преподавал русский язык как иностранный в ДВФУ и партнерских вузах, включая Шаньдунский гидротехнический институт и ДВГАИ. Основные направления – лингвистическая конфликтология, речевая агрессия и вежливость, интернет-коммуникация и цифровая гуманитаристика. Выступал с докладами по новым подходам к лингвистической конфликтологии на конференциях Института языкознания РАН. Создатель телеграм-канала «Лингвоед», эксперт «Грамоты.ру».
Доклад
Языковая игра в аспекте преподавания РКИ: потенциал LLM в подготовке методического материала
Одним из ключевых признаков владения языком является способность к пониманию эксплицитных и имплицитных смыслов – умение выражать одну и ту же мысль различными языковыми средствами. Настоящее исследование посвящено анализу потенциала внедрения больших языковых моделей (БЯМ) в преподавание русского языка как иностранного, с акцентом на формирование лингвокреативных навыков и разработку стратегий подготовки методических материалов для обучения языковой игре. Особое внимание уделяется каламбуру как сложному для изучающих явлению, обусловленному скрытой многозначностью и культурными аллюзиями; целевые задания предлагаются как инструмент преодоления этих барьеров. Для эмпирической работы подготовлен датасет примеров языковой игры, который используется: (1) для классификации типов языковой игры с помощью БЯМ; (2) для составления объяснительных материалов, применимых в студенческой аудитории. Внедрение бенчмарка обеспечивает готовые кейсы для аудиторной практики, автоматизированной обратной связи и развития чувствительности к языковой игре.
Доклад
Языковая игра в аспекте преподавания РКИ: потенциал LLM в подготовке методического материала
Одним из ключевых признаков владения языком является способность к пониманию эксплицитных и имплицитных смыслов – умение выражать одну и ту же мысль различными языковыми средствами. Настоящее исследование посвящено анализу потенциала внедрения больших языковых моделей (БЯМ) в преподавание русского языка как иностранного, с акцентом на формирование лингвокреативных навыков и разработку стратегий подготовки методических материалов для обучения языковой игре. Особое внимание уделяется каламбуру как сложному для изучающих явлению, обусловленному скрытой многозначностью и культурными аллюзиями; целевые задания предлагаются как инструмент преодоления этих барьеров. Для эмпирической работы подготовлен датасет примеров языковой игры, который используется: (1) для классификации типов языковой игры с помощью БЯМ; (2) для составления объяснительных материалов, применимых в студенческой аудитории. Внедрение бенчмарка обеспечивает готовые кейсы для аудиторной практики, автоматизированной обратной связи и развития чувствительности к языковой игре.
Валерий Шульгинов
К. филол. н., ведущий научный сотрудник Центра прикладных лингвистических исследований и тестирования “ИСТОК”, Центра междисциплинарных исследований, доцент учебно-научного центра гуманитарных и социальных наук МФТИ
Максим Кронгауз окончил отделение структурной и прикладной лингвистики МГУ, кандидат (1989) и доктор (2000) филологических наук. В РГГУ был заведующим кафедрой русского языка (1996–2018) и директором Института лингвистики (2000–2013). Руководитель лаборатории социолингвистики РАНХиГС (2013-2015) и лабораторией конфликтологии ВШЭ (с 2015). Лауреат премии «Просветитель» (спецприз, 2013), «Почётный работник ВПО РФ» (2011), автор монографий, словарей, учебников и популярных книг о русском языке. Популяризатор лингвистики, изучает динамику современного русского языка и социолингвистику.
Доклад
Языковая игра в аспекте преподавания РКИ: потенциал LLM в подготовке методического материала
Одним из ключевых признаков владения языком является способность к пониманию эксплицитных и имплицитных смыслов – умение выражать одну и ту же мысль различными языковыми средствами. Настоящее исследование посвящено анализу потенциала внедрения больших языковых моделей (БЯМ) в преподавание русского языка как иностранного, с акцентом на формирование лингвокреативных навыков и разработку стратегий подготовки методических материалов для обучения языковой игре. Особое внимание уделяется каламбуру как сложному для изучающих явлению, обусловленному скрытой многозначностью и культурными аллюзиями; целевые задания предлагаются как инструмент преодоления этих барьеров. Для эмпирической работы подготовлен датасет примеров языковой игры, который используется: (1) для классификации типов языковой игры с помощью БЯМ; (2) для составления объяснительных материалов, применимых в студенческой аудитории. Внедрение бенчмарка обеспечивает готовые кейсы для аудиторной практики, автоматизированной обратной связи и развития чувствительности к языковой игре.
Максим Кронгауз
Лингвист, д. филол. н., профессор РГГУ и НИУ ВШЭ, руководитель исследовательской группы Центра междисциплинарных исследований, главный научный сотрудник Центра прикладных лингвистических исследований и тестирования “ИСТОК”, профессор учебно-научного центра гуманитарных и социальных наук МФТИ
Андрей Соболевский
Доктор физ.-мат. наук, профессор РАН
Артем Сигаев ведёт курсы английского языка для академических и профессиональных целей для бакалавров и магистрантов. Его профессиональные интересы включают преподавание академического письма, использование фильмов и сериалов в обучении языку, а также интеграцию искусственного интеллекта в образовательную практику. В настоящее время он является аспирантом и исследует стилистические и когнитивно-дискурсивные особенности прозы Рэя Брэдбери, регулярно выступая на международных конференциях.
Доклад
AI as a Feedback Partner in Student Writing
This presentation explores the use of ChatGPT as a feedback partner in student writing assignments in English courses at the Bachelor’s and Master’s levels. Drawing on classroom practice, I will discuss how AI can provide structured, immediate feedback while raising important ethical and pedagogical questions. The talk highlights strategies for integrating AI into writing pedagogy, ensuring transparency, fostering academic integrity, and preserving a human-centered approach in communication between students, teachers, and emerging technologies.
Доклад
AI as a Feedback Partner in Student Writing
This presentation explores the use of ChatGPT as a feedback partner in student writing assignments in English courses at the Bachelor’s and Master’s levels. Drawing on classroom practice, I will discuss how AI can provide structured, immediate feedback while raising important ethical and pedagogical questions. The talk highlights strategies for integrating AI into writing pedagogy, ensuring transparency, fostering academic integrity, and preserving a human-centered approach in communication between students, teachers, and emerging technologies.
Артем Сигаев
Преподаватель Центра Изучения Иностранных Языков (ЦИИЯ) университета ИТМО
Алёна Лепилина с отличием окончила бакалавриат факультета международных отношений МГИМО в 2025 г. С 2023 г. работает на Цифровой кафедре, специализируется на практическом применении больших языковых моделей в образовании и гуманитарных науках. Владеет английским (С1), французским (B2) и португальским (А2). С 2023 г. разрабатывает и проводит семинары для преподавателей МГИМО по использованию генеративного ИИ в образовательном процессе. Разработала методологию для автоматизации дискурс-анализа крупных корпусов текстов СМИ (6500+ статей) с помощью LLM. В данный момент Алёна является частью команды разработки «LOGOS»: системы диагностики качества образовательных материалов с помощью генеративного ИИ. В центре профессиональных интересов — проектирование человеко-ориентированных ИИ-систем, которые усиливают, а не заменяют человеческий интеллект, помогая решать актуальные задачи в образовании и аналитике.
Доклад
Платформа PRISM и педагогика «аскезы»: защита фундаментальных когнитивных навыков и гарантия академической честности в эпоху ИИ
Стремительное развитие искусственного интеллекта ставит перед системой образования экзистенциальный вопрос: как мы можем гарантировать развитие у студентов фундаментальных когнитивных навыков и компетенций, если процесс мышления теперь можно делегировать нейросети?
Разрабатываемый нами продукт предлагает новый подход к решению этой проблемы, смещая фокус с результата письма на процесс. Мы представляем PRISM – цифровую образовательную среду для написания академических работ, разработанную c целью развития фундаментальных мыслительных навыков и критического мышления в эпоху генеративного ИИ.
Доклад
Платформа PRISM и педагогика «аскезы»: защита фундаментальных когнитивных навыков и гарантия академической честности в эпоху ИИ
Стремительное развитие искусственного интеллекта ставит перед системой образования экзистенциальный вопрос: как мы можем гарантировать развитие у студентов фундаментальных когнитивных навыков и компетенций, если процесс мышления теперь можно делегировать нейросети?
Разрабатываемый нами продукт предлагает новый подход к решению этой проблемы, смещая фокус с результата письма на процесс. Мы представляем PRISM – цифровую образовательную среду для написания академических работ, разработанную c целью развития фундаментальных мыслительных навыков и критического мышления в эпоху генеративного ИИ.
Алёна Лепилина
Эксперт Цифровой кафедры МГИМО МИД России
Анна Мокроусова в 2024 году с отличием закончила специалитет МГУ им. М. В. Ломоносова по профилю «Перевод и переводоведение». Получила сертификат синхронного переводчика в парах языков английский-русский, французский-русский. Проходила переводческую практику в отделении ООН в Вене. С 2024 года работаю в СПбГУПТД на кафедре иностранных языков в профессиональной деятельности, являюсь специалистом отдела по работе с иностранными абитуриентами департамента внебюджетного приема. С 2025 года обучаюсь в аспирантуре по направлению 2.3.1 Системный анализ, управление и обработка информации, статистика.
Доклад
AI-Supported Statistical Methods for Evidence-Based Placement Test Analysis
This study investigates the integration of artificial intelligence into English as a Foreign Language (EFL) instruction by identifying statistical methods that can be effectively used by instructors without advanced statistical training to analyze placement test results. The research addresses two primary questions: (1) which statistical methods are most effective for interpreting placement test data, and (2) which methods are accessible to instructors depending on their statistical expertise. The study aims to enhance evidence-based pedagogical decision-making and explore the potential of AI tools to humanize and support teaching practices.
Доклад
AI-Supported Statistical Methods for Evidence-Based Placement Test Analysis
This study investigates the integration of artificial intelligence into English as a Foreign Language (EFL) instruction by identifying statistical methods that can be effectively used by instructors without advanced statistical training to analyze placement test results. The research addresses two primary questions: (1) which statistical methods are most effective for interpreting placement test data, and (2) which methods are accessible to instructors depending on their statistical expertise. The study aims to enhance evidence-based pedagogical decision-making and explore the potential of AI tools to humanize and support teaching practices.
Анна Мокроусова
Ассистент кафедры иностранных языков в профессиональной деятельности, Санкт - Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна, Россия
Дмитрий Балашов окончил магистратуру в Российском государственном педагогическом университете имени А. И. Герцена в 2023 году по направлению «Современная лингвистика и межкультурная коммуникация». После окончания обучения работал в языковой гимназии и в РГПУ им. Герцена. С 2025 года и по настоящее время Дмитрий работает преподавателем в Санкт-Петербургском государственном университете промышленных технологий и дизайна. Кроме того, Дмитрий регулярно проходит курсы повышения квалификации и совершенствует навыки владения английским и немецким языками.
Доклад
Application of Artificial Intelligence for Automatic Detection of Semantic Shifts in Political Discourse
This study focuses on the development and validation of artificial intelligence methods for automated diachronic analysis of semantic transformations in political discourse. The study uses news texts and transcripts of public speeches, as well as neural network architectures for dynamic embeddings and transformer models. The key objective is to quantify the trajectories of semantic evolution of political thesaurus concepts and their representation in vector spaces. The results obtained allow for the objectification of the processes of ideological narrative transformation and have practical significance for political linguistics and media discourse monitoring.
Доклад
Application of Artificial Intelligence for Automatic Detection of Semantic Shifts in Political Discourse
This study focuses on the development and validation of artificial intelligence methods for automated diachronic analysis of semantic transformations in political discourse. The study uses news texts and transcripts of public speeches, as well as neural network architectures for dynamic embeddings and transformer models. The key objective is to quantify the trajectories of semantic evolution of political thesaurus concepts and their representation in vector spaces. The results obtained allow for the objectification of the processes of ideological narrative transformation and have practical significance for political linguistics and media discourse monitoring.
Дмитрий Балашов
Ассистент кафедры иностранных языков в профессиональной деятельности, Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна, Россия
Ольга Акимова
Доклад
Designing AI-Resistant Assignments: Pedagogical Strategies for Fostering Authentic Learning in the Age of Generative AI
The design and implementation of AI-resistant assignments has become a critical pedagogical response to the proliferation of generative artificial intelligence. Teachers are challenged to develop assignment types that emphasize skills inherently difficult to automate. The report demonstrates the tools for AI-resistant assignments design and the factors contributing to the effectiveness of such tasks such as personal reflection, real-world primary source analysis, multi-stage scaffolded projects, and process-oriented evaluation. The results emphasize the necessity for educators to shift from product-focused to process-focused assessment models. The report raises questions of academic integrity and pedagogical innovation, arguing that well-designed assignments can leverage AI as a tool while safeguarding the core values of critical thinking and original student work.
Доклад
Designing AI-Resistant Assignments: Pedagogical Strategies for Fostering Authentic Learning in the Age of Generative AI
The design and implementation of AI-resistant assignments has become a critical pedagogical response to the proliferation of generative artificial intelligence. Teachers are challenged to develop assignment types that emphasize skills inherently difficult to automate. The report demonstrates the tools for AI-resistant assignments design and the factors contributing to the effectiveness of such tasks such as personal reflection, real-world primary source analysis, multi-stage scaffolded projects, and process-oriented evaluation. The results emphasize the necessity for educators to shift from product-focused to process-focused assessment models. The report raises questions of academic integrity and pedagogical innovation, arguing that well-designed assignments can leverage AI as a tool while safeguarding the core values of critical thinking and original student work.
Ольга Акимова
К. филол. н., зам. заведующей кафедрой английского языка Высшей школы бизнеса МГУ имени М.В. Ломоносова
Инга Зашихина доцент Северного (Арктического) федерального университета (САФУ), Россия, имеет степень кандидата философских наук. Её научные и преподавательские интересы сосредоточены на пересечении философии, научной методологии и английского языка как лингва франка. В качестве координатора Междисциплинарного центра академической коммуникации САФУ она активно поддерживает и организует широкий спектр междисциплинарных взаимодействий в рамках академического сообщества. Инга Зашихина также преподает английский язык и исследовательскую методологию для сотрудников, апсирантов и студентов университета. Ее последние публикации затрагивают такие важные области, как научно-исследовательское и академическое письмо, научные публикации и методология научных исследований.
Доклад
Ethics and AI in Scientific Writing: A Cosmotechnical Perspective
This report delves into Yuk Hui's influential philosophy on artificial intelligence, equipping participants with a crucial framework for understanding AI's ethical dimensions. Participants will critically analyze the potential pitfalls of universalizing AI models and algorithmic logic, identifying risks to cultural specificity and diverse forms of knowledge. The report aims to foster algorithmic literacy, enabling participants to advocate for AI development that prioritizes cultural sensitivity and responsibly navigates the changing landscape of the AI age. Ultimately, this empowers them to foster ethical AI solutions that respect and safeguard the rich tapestry of global cultures.
Доклад
Ethics and AI in Scientific Writing: A Cosmotechnical Perspective
This report delves into Yuk Hui's influential philosophy on artificial intelligence, equipping participants with a crucial framework for understanding AI's ethical dimensions. Participants will critically analyze the potential pitfalls of universalizing AI models and algorithmic logic, identifying risks to cultural specificity and diverse forms of knowledge. The report aims to foster algorithmic literacy, enabling participants to advocate for AI development that prioritizes cultural sensitivity and responsibly navigates the changing landscape of the AI age. Ultimately, this empowers them to foster ethical AI solutions that respect and safeguard the rich tapestry of global cultures.
Инга Зашихина
К. филос. наук, доцент к-ры философии и социологии, рук. Междисциплинарного центра академической коммуникации, Северный (Арктический) федеральный университет
Олеся Шадрина - старший преподаватель кафедры иностранных языков Московского физико-технического института (МФТИ). Имеет 15-летний опыт работы в сфере высшего образования; преподаёт деловой английский студентам бакалавриата и курс English for Advanced Combinatorics в магистратуре. Окончила аспирантуру Тульского государственного педагогического университета; в настоящее время завершает диссертацию, посвящённую терминологии искусственного интеллекта. Научные интересы — корпусная лингвистика и терминоведение; в недавних публикациях основное внимание уделяется семантическим процессам в терминообразовании.
Доклад
Ethical Norms for the Use of Generative Models in Academic Work by University Students and Faculty
Universities increasingly integrate generative AI into teaching and research, raising legal, integrity, and pedagogical questions. This article develops an actionable model for ethical use in higher education, synthesizing scholarship on academic ethics with close readings of user agreements from OpenAI (ChatGPT/DALL·E), Google Gemini, Microsoft Copilot, Anthropic Claude, and Meta Llama. The analysis addresses law (ownership, non-exclusivity, licensing, data governance, privacy), integrity (plagiarism, authorship, mandatory disclosure/attribution), and practice (course and lab policies, assessment design). The model provides criteria for permissible use, a policy rubric (prohibited/conditional/encouraged), and assignment designs that integrate AI through critique, annotation, and prompt logging.
Доклад
Ethical Norms for the Use of Generative Models in Academic Work by University Students and Faculty
Universities increasingly integrate generative AI into teaching and research, raising legal, integrity, and pedagogical questions. This article develops an actionable model for ethical use in higher education, synthesizing scholarship on academic ethics with close readings of user agreements from OpenAI (ChatGPT/DALL·E), Google Gemini, Microsoft Copilot, Anthropic Claude, and Meta Llama. The analysis addresses law (ownership, non-exclusivity, licensing, data governance, privacy), integrity (plagiarism, authorship, mandatory disclosure/attribution), and practice (course and lab policies, assessment design). The model provides criteria for permissible use, a policy rubric (prohibited/conditional/encouraged), and assignment designs that integrate AI through critique, annotation, and prompt logging.
Олеся Шадрина
Старший преподаватель, МФТИ
Екатерина Артамонова - ведёт курсы испанского языка для бакалавров разного уровня, интегрируя в них современные методы обучения, среди которых и искуственный интеллект. Является создателем «Разговорного клуба» (Habla club), где студентам предоставляется возможность развивать и совершенствованию навыков устной речи в интерактивной форме. В сферу профессиональных интересов входит изучение культурных традиций испаноговорящих стран, включая работу над переводом документов по истории испанского театра Золотого века. Екатерина Артамонова публикует научные статьи и принимает участие в научных конференциях.
Доклад
Филодем, Шекспир, Лопе де Вега… Новые возможности и открытия в эпоху искусственного интеллекта
Современные технологии искусственного интеллекта открывают новые горизонты в изучении литературного наследия таких великих авторов, как Филодем, Шекспир и Лопе де Вега. Используя методы компьютерного анализа и машинного обучения, исследователи успешно определяют авторство текстов и выявляют ранее неизвестные произведения. Междисциплинарный подход, объединяющий филологию, информатику и историю, способствует глубокому пониманию культурного контекста и расширяет возможности традиционных гуманитарных наук. Этот доклад раскрывает перспективы и результаты применения искусственного интеллекта в атрибуции литературных произведений.
Доклад
Филодем, Шекспир, Лопе де Вега… Новые возможности и открытия в эпоху искусственного интеллекта
Современные технологии искусственного интеллекта открывают новые горизонты в изучении литературного наследия таких великих авторов, как Филодем, Шекспир и Лопе де Вега. Используя методы компьютерного анализа и машинного обучения, исследователи успешно определяют авторство текстов и выявляют ранее неизвестные произведения. Междисциплинарный подход, объединяющий филологию, информатику и историю, способствует глубокому пониманию культурного контекста и расширяет возможности традиционных гуманитарных наук. Этот доклад раскрывает перспективы и результаты применения искусственного интеллекта в атрибуции литературных произведений.
Екатерина Артамонова
к. н., доцент Департамента иностранных языков МФТИ
Наталья Саввина - ведёт курсы английского языка для бакалавров разного уровня, интегрируя в них современные методы обучения, включая когнитивно-дискурсивную технологию и искуственный интеллект. В сферу профессиональных интересов входит изучение новых технологий преподавания, адаптация и внедрение новых учебных материлов курсов. Наталья Леонидовна публикует научные статьи и принимает активное участие в научных конференциях.
Доклад
Филодем, Шекспир, Лопе де Вега… Новые возможности и открытия в эпоху искусственного интеллекта
Современные технологии искусственного интеллекта открывают новые горизонты в изучении литературного наследия таких великих авторов, как Филодем, Шекспир и Лопе де Вега. Используя методы компьютерного анализа и машинного обучения, исследователи успешно определяют авторство текстов и выявляют ранее неизвестные произведения. Междисциплинарный подход, объединяющий филологию, информатику и историю, способствует глубокому пониманию культурного контекста и расширяет возможности традиционных гуманитарных наук. Этот доклад раскрывает перспективы и результаты применения искусственного интеллекта в атрибуции литературных произведений.
Доклад
Филодем, Шекспир, Лопе де Вега… Новые возможности и открытия в эпоху искусственного интеллекта
Современные технологии искусственного интеллекта открывают новые горизонты в изучении литературного наследия таких великих авторов, как Филодем, Шекспир и Лопе де Вега. Используя методы компьютерного анализа и машинного обучения, исследователи успешно определяют авторство текстов и выявляют ранее неизвестные произведения. Междисциплинарный подход, объединяющий филологию, информатику и историю, способствует глубокому пониманию культурного контекста и расширяет возможности традиционных гуманитарных наук. Этот доклад раскрывает перспективы и результаты применения искусственного интеллекта в атрибуции литературных произведений.
Наталья Саввина
Старший преподаватель Департамента иностранных языков МФТИ
Самира Муссауи - преподаватель с учёной степенью доктора философии в области преподавания английского языка и педагогической психологии. Она обладает обширным опытом в преподавании английского языка для академических целей (EAP), английского для специальных целей (ESP), исследовательских навыков, академического письма и других академических дисциплин. Сфера её научных интересов включает, но не ограничивается следующими направлениями: приобретение второго/иностранного языка, академическое письмо, влияние эмоциональной сферы на обучение, оценка/обратная связь и образовательные технологии.
Доклад
Доклад
Investigating the Impact of Language Variation on Cognitive and Metacognitive Strategies while Brainstorming with ChatGPT
This study investigated the impact of language variation on students’ cognitive and metacognitive strategies while brainstorming with ChatGPT. Paired sample t-test indicates a significant difference between essay scores written using Arabic (L1) vs. English (L2) brainstormed ideas. Students wrote better essays when they interacted with ChatGPT using English. Additionally, each essay was analyzed in parallel with its related ChatGPT conversation log to see how the students transferred ideas into their essays. Students tended to copy English brainstorming more than Arabic ideas, but they improved Arabic brainstormed ideas more often. No significant differences were found for inspiration and conceptual combination.
Самира Муссауи
Ph.D., член Отдела учебных программ, Центральный научно-исследовательский комитет, Центр подготовительных исследований Университета Султана Кабуса, Оман
Виктория Тевс преподает курсы General English и English for Research. Ее профессиональные интересы включают преподавание академического письма, риторики, а также интеграцию активных методов обучения в образовательную практику. В настоящее время она является аспирантом Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова.
Доклад
Доклад
“Digital Aristotle”: A Case Study in Using AI Tools to Design an Educational Game
What if Aristotle had ChatGPT? With AI stepping onto the academic stage, educators can venture beyond the familiar curriculum and explore the territory of creating new materials from scratch. This presentation sheds light on a case study in which AI tools acted as an ally in designing a board game to teach rhetorical principles. Drawing on the hands-on experience, I will argue for a model of AI as a powerful, yet problematic, co-pilot and share practical ideas for educators looking to embark on similar teaching projects.
Виктория Тевс
Преподаватель Департамента иностранных языков МФТИ
Дмитрий Туляков является автором многочисленных публикаций в области прикладной и корпусной лингвистики, академического дискурса и английского для специальных целей. Он имеет большой опыт преподавания академического письма студентам, изучающим английский как иностранный язык, и особенно интересуется современными подходами к преподаванию и исследованию академического и профессионального письма.
Доклад
Доклад
Inflated by AI: Importance Markers in Human Written and AI-generated Research Abstracts
Generative AI has begun to reshape academic writing, influencing how research is presented. This study examines how AI-generated research abstracts differ from human-written ones in expressing importance. Comparing over 200 authentic abstracts with AI-generated versions of the same texts, we found that while both used similar numbers of importance-related nouns and verbs, AI abstracts contained far more adjectives and adverbs emphasizing significance. These findings suggest that AI not only mirrors but amplifies the promotional tone typical of research writing. Writers should be cautious, as AI tools may inflate the perceived importance of research when summarizing content.
Дмитрий Туляков
К. филол. н., доцент департамента иностранных языков НИУ ВШЭ (Пермь)
Михаил Матвеев - психолингвист, переводчик и преподаватель английского языка. Научные интересы: нейропедагогика, мультимодальный текст, использование ИИ в образовании. Участвует в прикладных исследованиях по внедрению ИИ в высшее образование. Преподаёт академический/профессиональный английский.
Доклад
Доклад
Neuroeducation in the AI era: designing multimodal texts that match learners’ cognitive schemas
This presentation gives practical principles for AI-assisted multimodal learning texts. It blends Mayer’s Cognitive Theory of Multimedia Learning with Sweller’s Cognitive Load Theory. It adds Russian activity theory — Vygotsky, A.N. Leontiev, and P.Ya. Galperin. We show how motive, task object, and staged action formation shape adaptive text design. Attendees receive clear design rules, an ethical checklist for adaptive algorithms, and a short validation protocol.
Михаил Матвеев
К.филол.н., доцент Департамента иностранных языков МФТИ
Елена Шипова окончила МГЛУ по специальности «Перевод и переводоведение» в 2024 году. Иностранные языки: персидский, английский. В ходе обучения участвовала в различных переводческих проектах и работала устным переводчиком на конференциях. В 2023 году прошла стажировку в Международном университете Алламе Табатабаи в Тегеране. В настоящее время Елена специализируется на преподавании переводоведения и перевода, в том числе военно-политического перевода английского языка. Занимается разработкой нового пособия по военному переводу. Также старается активно развиваться в качестве молодого ученого: участвует в исследованиях, пишет статьи, посещает научные конференции и круглые столы.
Доклад
Доклад
Neuroeducation in the AI era: designing multimodal texts that match learners’ cognitive schemas
This presentation gives practical principles for AI-assisted multimodal learning texts. It blends Mayer’s Cognitive Theory of Multimedia Learning with Sweller’s Cognitive Load Theory. It adds Russian activity theory — Vygotsky, A.N. Leontiev, and P.Ya. Galperin. We show how motive, task object, and staged action formation shape adaptive text design. Attendees receive clear design rules, an ethical checklist for adaptive algorithms, and a short validation protocol.
Елена Шипова
Преподаватель кафедры переводоведения и практики перевода ангилийского языка, Московский государственный лингвистический университет (МГЛУ)
Анна Горизонтова окончила исторический факультет МГУ и аспирантуру РАН. В 1995-2022 гг. работала в различных международных образовательных компаниях, в том числе в Департаменте экзаменов по английскому языку Кембриджского университета. C 2022 г. работает в МФТИ, где, помимо преподавания занимается разработкой заданий для системы тестирования ИСТОК.
Доклад
Доклад
Разработка системы тестирования ИСТОК: этапы, проблемы и решения
Анна Горизонтова
К. истор. н., доцент Департамента иностранных языков МФТИ
Келли Мэтц-Мэтьюс
Over a decade of experience designing training programs for post-secondary ESL/EFL/EIL educators with a particular focus on educational leadership development, faculty mentorship, participatory and collaborative pedagogies, and critical intercultural communication. Academic Senate Vice President for a faculty body of 400. Supervision of 35-40 ESL faculty and 10-15 ESL project assistants per semester, including both in person and online faculty. Coordination of a campus-wide faculty mentorship program and multiple publications/conference presentations in the area of faculty mentorship. Experience coordinating, implementing, and leading district and campus-wide faculty professional development and educational leadership programming. Completed coursework in educational leadership, language program management, and teacher assessment, evaluation, and supervision.
Keynote
The Future is Relational: Building AI-Literate and Human-Centered Writing Centers
Artificial intelligence (AI) is increasingly embedded in writing practices worldwide. While AI offers opportunities for efficiency, idea generation, and linguistic scaffolding, writing centers now face the urgent task of ensuring its use does not erode the collaborative and relational spirit at the heart of writing instruction, assessment, feedback, and publication. Rather than positioning AI as either a threat or a panacea, this keynote argues that writing centers are uniquely suited to help writers critically evaluate AI tools, align them with rhetorical and scholarly purposes, and consider the ethical implications of their adoption. The speaker will highlight practical strategies for: 1) integrating AI literacies into writing center praxis, 2) preparing staff to engage thoughtfully with AI, and 3) fostering a relational culture where human collaboration and innovation remain central to learning, whether AI is present or not.
Workshop
SPARKing Better Prompts: Human-Centered AI Strategies for Writers and Writing Centers
Globally, artificial intelligence (AI) is reshaping writing practices across classrooms, writing centers, and publication contexts. Unfortunately, uncritical use of AI risks privileging efficiency and productivity over authentic learning and meaningful linguistic and research output. In light of these concerns and with an eye toward enhancing AI literacy, this workshop introduces a slightly revised version of the original SPARK Method, a framework for AI prompt design that foregrounds metacognition in the writing process, rhetorical awareness, and ethical responsibility. Participants will move beyond simple prompts and quick fixes to explore AI as a partner rather than a substitute for thinking and writing. At its core, the session emphasizes strategies that writers and writing center employees might use to foster reflective and authentic engagement with AI.
Over a decade of experience designing training programs for post-secondary ESL/EFL/EIL educators with a particular focus on educational leadership development, faculty mentorship, participatory and collaborative pedagogies, and critical intercultural communication. Academic Senate Vice President for a faculty body of 400. Supervision of 35-40 ESL faculty and 10-15 ESL project assistants per semester, including both in person and online faculty. Coordination of a campus-wide faculty mentorship program and multiple publications/conference presentations in the area of faculty mentorship. Experience coordinating, implementing, and leading district and campus-wide faculty professional development and educational leadership programming. Completed coursework in educational leadership, language program management, and teacher assessment, evaluation, and supervision.
Keynote
The Future is Relational: Building AI-Literate and Human-Centered Writing Centers
Artificial intelligence (AI) is increasingly embedded in writing practices worldwide. While AI offers opportunities for efficiency, idea generation, and linguistic scaffolding, writing centers now face the urgent task of ensuring its use does not erode the collaborative and relational spirit at the heart of writing instruction, assessment, feedback, and publication. Rather than positioning AI as either a threat or a panacea, this keynote argues that writing centers are uniquely suited to help writers critically evaluate AI tools, align them with rhetorical and scholarly purposes, and consider the ethical implications of their adoption. The speaker will highlight practical strategies for: 1) integrating AI literacies into writing center praxis, 2) preparing staff to engage thoughtfully with AI, and 3) fostering a relational culture where human collaboration and innovation remain central to learning, whether AI is present or not.
Workshop
SPARKing Better Prompts: Human-Centered AI Strategies for Writers and Writing Centers
Globally, artificial intelligence (AI) is reshaping writing practices across classrooms, writing centers, and publication contexts. Unfortunately, uncritical use of AI risks privileging efficiency and productivity over authentic learning and meaningful linguistic and research output. In light of these concerns and with an eye toward enhancing AI literacy, this workshop introduces a slightly revised version of the original SPARK Method, a framework for AI prompt design that foregrounds metacognition in the writing process, rhetorical awareness, and ethical responsibility. Participants will move beyond simple prompts and quick fixes to explore AI as a partner rather than a substitute for thinking and writing. At its core, the session emphasizes strategies that writers and writing center employees might use to foster reflective and authentic engagement with AI.
Келли Метц-Мэтьюс
Доктор философии (Ph.D.) по направлению «Лидерство в образовании: инновации и социальная справедливость», Школа лидерства и педагогических наук, Университет Сан-Диего
Тюменский государственный университет (ТюмГУ)
ИИ в высшем образовании: от исследований к практической реализации (опыт ТюмГУ)
- Ася ФилатоваК. филос. н., научный сотрудник Центра образовательных разработок на основе технологий искусственного интеллекта Школы перспективных исследований ТюмГУ
- Александр ДиденкоК. экон. н., руководитель отдела разработки Центра образовательных разработок на основе технологий искусственного интеллекта Школы перспективных исследований ТюмГУ
- Ульяна РаведовскаяДиректор Школы образования и Центра образовательных разработок на основе технологий искусственного интеллекта Школы перспективных исследований ТюмГУ
- Алексей ВасильевК. физ.-мат. н., научный сотрудник Центра образовательных разработок на основе технологий искусственного интеллекта Школы перспективных исследований ТюмГУ
- Валерия ЕвдашДиректор, Центр иностранных языков и коммуникативных технологий ТюмГУ, Центр академического письма «Импульс» Тюменского государственного университета
- Анастасия ГафнерСтарший преподаватель Школы образования ТюмГУ
- Любовь ГладковаК. пед. н., доцент департамента педагогики Школы образования ТюмГУ