В статье приводится результат исследования процесса внедрения инструментов и технологий искусственного интеллекта в контексте высшего образования. В основу методологии легли ключевые методы современного маркетингового анализа, критический анализ литературы, кейс-стади. Общенаучными методами выступили анализ, синтез, обобщение, проблематизация, схематизация. Проведенное исследование охватило следующие этапы: бенчмаркинг использования инструментов искусственного интеллекта в России и за рубежом; разработка модели для определения готовности образовательной организации к внедрению технологий искусственного интеллекта и персонализации образовательных траекторий; классификация поведенческих метрик обучающихся и разработка конфигуратора пользовательских данных для составления профайла учащегося; моделирование конфигурации цифровой платформы образовательной организации, основывающейся на технологиях цифровой аналитики и искусственного интеллекта. Итогом исследования стала разработка междисциплинарной модели использования инструментов и технологий искусственного интеллекта, которая была названа «Модель трех китов внедрения ИИ». В основе модели лежат три этапа механизма адаптации инструментов искусственного интеллекта к сфере высшего образования. Работа выполнена в рамках гранта ГУУ (НИР №1011-23) «Формирование модели междисциплинарного применения технологий искусственного интеллекта для повышения персонализации высшего образования».
The article presents the result of a study of the process of introducing artificial intelligence tools and technologies in the context of higher education. The methodology is based on key methods of modern marketing analysis, critical analysis of literature, and case studies. General scientific methods were analysis, synthesis, generalization, problematization, and schematization. The study covered the following stages: benchmarking the use of artificial intelligence tools in Russia and abroad; development of a model to determine the readiness of an educational organization to implement artificial intelligence technologies and personalize educational trajectories; classification of student behavioral metrics and development of a user data configurator for creating a student profile; modeling the configuration of a digital platform of an educational organization based on digital analytics and artificial intelligence technologies. The result of the study was the development of an interdisciplinary model for the use of artificial intelligence tools and technologies, which was called the “Model of the three pillars of AI implementation.” The model is based on three stages of the mechanism for adapting artificial intelligence tools to the field of higher education. The work was carried out within the framework of the State University of Management grant (Research No. 1011-23) “Formation of a model for the interdisciplinary application of artificial intelligence technologies to increase the personalization of higher education”.