Pan-Art Pedagogy. Theory & Practice Philology. Theory & Practice Manuscript

Archive of Scientific Articles

ISSUE:    Pedagogy. Theory & Practice. 2026. Volume 11. Issue 10
COLLECTION:    Training of Teaching Staff

All issues

License Agreement on scientific materials use.

University faculty competence deficits in the safe application of artificial intelligence

Mikhail Vladimirovich Zamyslov
Pitirim Sorokin Syktyvkar State University

Mikhail Dmitrievich Kitaygorodskiy
Pitirim Sorokin Syktyvkar State University
Submitted: October 14, 2026
Abstract. The purpose of the study is to identify the state of university faculty competence in the field of safe application of artificial intelligence technologies (AI competence) across its various components and, on this basis, to substantiate the content of a professional development program. The article clarifies the concept of a teacher’s AI competence as a constituent part of their digital competence, identifies its general user, general pedagogical, and subject-pedagogical components, and differentiates between the technological limitations of AI systems and the ethical and legal norms governing their use. The results of a survey involving 44 university teachers are presented. The scientific novelty of the study lies in clarifying the concept and component structure of university teachers’ AI competence and in obtaining empirical data on its state, including the nature of teachers’ understanding of the ethical risks associated with the use of artificial intelligence. As a result, it was established that approximately half of the teachers have practical experience in applying AI, while their understanding of AI technologies is limited to the interface level. Ethical risks are not differentiated by almost half of the respondents; the remainder conceptualize them primarily as data transfer risks, whereas the risks of unreliability and opacity of generated results are underestimated – notably, active users rate the risk of unreliability lower than others. Based on the identified deficits and a content analysis of existing courses, a modular structure for a professional development program with a risk-oriented approach to content design is substantiated.
Key words and phrases:
компетентность преподавателя в области применения искусственного интеллекта
риски искусственного интеллекта в преподавании
цифровая компетентность педагога
генеративный искусственный интеллект
этика искусственного интеллекта
повышение квалификации преподавателей вуза
teacher competence in artificial intelligence use
teaching risks based on artificial intelligence
teacher digital competence
generative artificial intelligence
ethics of artificial intelligence use
professional development of university faculty
Reader Open the whole article in PDF format. Free PDF-files viewer can be downloaded here.
References:
  1. Бороненко Т. А., Федотова В. С. Исследование цифровой компетентности педагогов в условиях цифровизации образовательной среды школы // Вестник Самарского университета. История, педагогика, филология. 2021. Т. 27. № 1. https://doi.org/10.18287/2542-0445-2021-27-1-51-61
  2. Буякова К. И., Дмитриев Я. А., Иванова А. С., Фещенко А. В., Яковлева К. И. Отношение студентов и преподавателей к использованию инструментов с искусственным интеллектом в вузе // Образование и наука. 2024. Т. 26. № 7. https://doi.org/10.17853/1994-5639-2024-7-160-193
  3. Константинова Л. В., Ворожихин В. В., Петров А. М., Титова Е. С., Штыхно Д. А. Генеративный искусственный интеллект в образовании: дискуссии и прогнозы // Открытое образование. 2023. Т. 27. № 2. https://doi.org/10.21686/1818-4243-2023-2-36-48
  4. Кузнецов А. А., Хеннер Е. К., Имакаев В. Р., Новикова О. Н., Чернобай Е. В. Информационно-коммуникационная компетентность современного учителя // Информатика и образование. 2010. № 4.
  5. Прохорова М. П., Винникова И. С., Кузнецова Е. А. Отношение преподавателей вуза к применению искусственного интеллекта в образовательном процессе // Проблемы современного педагогического образования. 2024. № 84-2.
  6. Солдатова Г. У., Рассказова Е. И. Психологические модели цифровой компетентности российских подростков и родителей // Национальный психологический журнал. 2014. № 2 (14).
  7. Сысоев П. В. Искусственный интеллект в образовании: осведомлённость, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 10. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33
  8. Сысоев П. В. Компетенция современного педагога в области искусственного интеллекта: структура и содержание // Высшее образование в России. 2025. Т. 34. № 6. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2025-34-6-58-79
  9. Уваров А. Ю. Технологии искусственного интеллекта в образовании // Информатика и образование. 2018. № 4 (293).
  10. Хеннер Е. К., Шестаков А. П. Информационно-коммуникационная компетентность учителя: структура, требования и система измерения // Информатика и образование. 2004. № 12.
  11. Bender E. M., Gebru T., McMillan-Major A., Shmitchell S. On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? // Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT ’21). N. Y.: ACM, 2021. https://doi.org/10.1145/3442188.3445922
  12. Ji Z., Lee N., Frieske R., Yu T., Su D., Xu Y., Ishii E., Bang Y., Madotto A., Fung P. Survey of Hallucination in Natural Language Generation // ACM Computing Surveys. 2023. Vol. 55. No. 12. Art. 248. https://doi.org/10.1145/3571730
All issues


© 2006-2025 GRAMOTA Publishing