ИИ в образовании в 2026 году: возможности, риски и патент на диагностику ИИ-компетенций педагога

20 мая 2026 года министр просвещения Сергей Кравцов объявил: с 1 сентября 2026 года в школьную программу войдёт профиль «Искусственный интеллект» в рамках углублённой информатики. Линейка учебников «Просвещения» для 5–11 классов уже готова — первая очередь покрывает 5–6, 7–8 и 9 классы ^[1].

Это конец долгой дискуссии о том, нужны ли школьникам нейросети. Теперь вопрос другой — как педагогам и руководителям образовательных организаций готовиться к этому переходу.

В статье — что такое ИИ в образовании, где его уже применяют в России, какие риски накапливаются, что показывают свежие исследования ВЦИОМ, НИУ ВШЭ и Антиплагиата, и почему модель ИИ-компетенций педагога становится точкой опоры. В конце — материалы из нашей практики: патент Роспатента № 2026660026 на программу диагностики ИИ-компетенций и тезисы доклада на форуме РЦТО-2025 в Псковской области.

Содержание

1. Что такое ИИ в образовании и где его уже применяют
2. Возможности ИИ в образовании: что он умеет и где помогает
3. Риски и минусы ИИ в образовании: галлюцинации, этика и плагиат
4. Сравнение форматов: традиционное обучение, онлайн, ИИ
5. ИИ-компетенции педагога: шестикомпонентная модель
6. Программа диагностики ИИ-компетенций — наш патент
7. Конференция «ИИ в образовании»: тезисы с форума РЦТО-2025
8. Как внедрять ИИ в образование: рекомендации и взгляд в будущее

1. Что такое ИИ в образовании и где его уже применяют

ИИ в образовании — это набор алгоритмов и сервисов на основе машинного обучения, которые встраивают в учебный процесс: от чат-ботов и адаптивных тренажёров до систем автоматической проверки работ и аналитики успеваемости. В литературе эту тему называют по-разному — «ИИ в сфере образования», «ИИ и нейросети в образовании», «технологии ИИ в образовании». Речь об одном и том же поле.

В обиходе под ИИ обычно понимают три класса инструментов:

• Генеративный ИИ — большие языковые модели (LLM). Пишут тексты, переводят, объясняют темы, генерируют задания. К этому классу относятся GigaChat, YandexGPT, ChatGPT.
• Адаптивный ИИ — алгоритмы, которые подбирают следующее задание под уровень и пробелы ученика. На этом принципе работают Учи.ру и Яндекс Учебник.
• Аналитический ИИ — модели, которые обрабатывают данные об успеваемости, выделяют группы риска и подсказывают, на что обратить внимание учителю.

Что уже работает в российских школах и вузах

GigaChat от Сбера интегрирован в проект «Цифровая школа». На его базе запущены три курса: «GigaChat в учёбе и карьере», «GigaChat в высшем образовании», «GigaChat для школьного обучения» ^[2]. НИУ ВШЭ открыл собственный курс «Работа с LLM GigaChat» ^[3].

Яндекс Учебник работает, по данным самой компании, в 75% российских школ ^[4]. На платформе более 100 000 заданий, ML-алгоритмы подбирают индивидуальные траектории.

Сферум — школьная коммуникационная платформа Минпросвещения и VK. По итогам учебного года 2024–2025 на ней зарегистрированы 35 миллионов пользователей и 90,1 тысячи образовательных организаций. На платформе уже все 2,5 миллиона педагогов России. Сферум интегрирован с ФГИС «Моя школа» ^[5].

Учи.ру — старая ML-платформа с собственными исследовательскими публикациями. По их данным за июнь 2025 года, около 80% учителей утверждают, что ИИ-инструменты сокращают подготовку к уроку.

К этому списку добавляются вертикальные продукты — образовательные боты-помощники в Telegram, которые на основе фото, аудио или текста распознают учебную задачу и объясняют её решение. Один из таких ассистентов мы делали в «Год Код» — он работает по запросам школьников и студентов подробности в кейсе.

Спрос на тему высок и в высшем образовании. Запрос «ии в высшем образовании» в Яндекс Wordstat — 1 364 показа в месяц ^[6]. Это самый ёмкий хвостовой запрос внутри кластера «ии в образовании» (14 818 показов/мес).

2. Возможности ИИ в образовании: что он умеет и где помогает

Возможности ИИ в образовании сегодня сводятся к четырём направлениям. Все четыре подтверждены свежими исследованиями. Роль ИИ в образовании здесь — снять с педагога рутину и освободить время для содержательной работы. Цель ИИ в образовании на этом уровне — не заменить учителя, а ускорить подготовку и расширить охват.

Автоматизация рутины

Учитель тратит больше половины рабочего дня не на детей. По данным Учи.ру (июнь 2025), половина педагогов тратит больше двух часов в день на подготовку к урокам, каждый пятый — больше трёх. ИИ закрывает большую часть этой подготовки: генерирует идеи уроков, делает черновики заданий, готовит сценарии разборов.

Исследование Лаборатории инноваций в образовании НИУ ВШЭ за 2025 год (выборка — 758 учителей из 45 регионов России) показывает, какие задачи учителя уже отдают ИИ ^[7]:

• генерация идей для уроков — 37,1%;
• планирование уроков — 26,9%;
• создание заданий — 26,7%;
• подготовка мультимедиа — 26,4%.

При этом 75,5% учителей в выборке уже пробовали ИИ в работе (против 33% в начале 2023 года). Регулярно используют — только 18%. Ещё 24,4% попробовали и забросили.

Персонализация

Адаптивные платформы — Учи.ру, Яндекс Учебник — собирают данные об ошибках и темпе ученика, подбирают следующее задание под зону ближайшего развития. Раньше это умел только опытный репетитор. Сейчас — алгоритм, который работает с тысячами детей одновременно.

Доступность 24/7

Ученик может задать вопрос боту в любое время. Это снимает узкое место «учителя не дозвониться вечером перед контрольной» и закрывает разрыв между классами.

Новые форматы

LLM позволяют делать диалоговые тренажёры: ребёнок не читает параграф, а ведёт диалог с моделью, которая играет роль исторического персонажа или собеседника-эксперта. На уровне корпоративного обучения это снимает скуку от слайдов и видеолекций.

Барьеры тоже понятны. По данным ВШЭ за 2025 год, главное, что мешает учителям применять ИИ — нехватка времени (54,7%), этические вопросы (46,6%) и технический доступ (43,8%) ^[7]. Это не страх и не саботаж. Это вопросы организации.

3. Риски и минусы ИИ в образовании: галлюцинации, этика и плагиат

Возможности ИИ — половина картины. Вторая половина — риски и минусы ИИ в образовании, и они не теоретические. Плюсы и минусы ИИ в образовании имеет смысл взвешивать не абстрактно, а на конкретных цифрах.

Галлюцинации

Современные нейросети уверенно выдают ложь. Эксперимент Колумбийского университета показал: в 153 из 200 запросов (76,5%) ChatGPT давал частично или полностью неверные ответы. Хуже того, новые reasoning-модели — DeepSeek R1, OpenAI o3 — галлюцинируют чаще предыдущих поколений ^[8].

Для образования это критично. Если ученик не отличает уверенный неправильный ответ от правильного, ИИ не помогает учиться, а закрепляет ошибки.

Падение остаточных знаний

Когда задание выполняет нейросеть, у ученика не формируется навык. По данным Антиплагиата за 2025 год (выборка — 7 миллионов проверок и 2,07 миллиона студенческих работ), 24% работ содержат следы ИИ. Год назад было 17,8%, два года назад — 5,3% ^[9]. В гуманитарных дисциплинах доля выше — 26,5%, в технических — 13,4%, в естественных — 10,4%. В дипломах — 22,7%.

Доля ИИ-работ зависит и от уровня вуза: в топ-10 — около 16%, во второй когорте — 25%. Чем слабее академический контроль, тем активнее студенты делегируют учёбу нейросети.

Снижение концентрации

Клиповое мышление — известная проблема. Средняя концентрация внимания школьника снижается, в крайних оценках доходит до 3 секунд на новый стимул. На фоне постоянного доступа к коротким видео и быстрым ответам бота длинная учебная работа становится тяжелее. По наблюдениям из практики корпоративных тренингов — только 1 из 30 учащихся реально применяет полученные знания в работе.

Этика и академическая честность

Когда студент сдаёт сгенерированный диплом, страдает не только он. Сертификация теряет смысл. Это разрушает доверие к диплому работодателей и подрывает мотивацию тех, кто пишет сам.

Лаборатория инноваций в образовании НИУ ВШЭ выделяет пять групп рисков ИИ в обучении: галлюцинации, невозможность эмоционального контакта на уровне живого преподавателя, угрозы конфиденциальности при работе с генеративными моделями, риск падения вовлечённости и мотивации, этические проблемы преподавания гуманитарных дисциплин ^[10].

Учёные РУДН в 2025 году отдельно проверили, как ведут себя LLM при диагностике ментальных расстройств. Вывод — модели делают «необоснованные обобщения и ложные выводы» ^[11]. Это прямо релевантно подготовке педагогов и психологов: ИИ — плохая опора там, где нужна профессиональная ответственность.

4. Сравнение форматов: традиционное обучение, онлайн, ИИ

Три формата сосуществуют. У каждого свой профиль по двум осям — вовлечённость и масштабируемость.

Эта матрица — рабочий инструмент для выбора. Если нужно дать сложный навык 30 людям с глубоким разбором кейсов — традиционный формат с тренером. Если нужно дать общее представление 3 000 сотрудников за месяц — онлайн-курс. Если нужно дать ответ на стандартный вопрос 30 000 раз — ИИ-помощник.

Главное — не перепутать ось. ИИ масштабируется. Люди учатся у людей. Если за счёт ИИ убрать живого наставника там, где он нужен, экономия превращается в потерю качества.

В корпоративных тренингах работающая комбинация — гибрид: ИИ берёт на себя информационную часть (что прочитать, как работает инструмент), а живой ведущий — формирование привычки, разбор реальных задач сотрудников, мотивацию.

5. ИИ-компетенции педагога: шестикомпонентная модель

Запросы «нейросеть педагога» (7 334 показа/мес) и «нейросеть для учителей» (5 460) — крупный кластер сами по себе ^[6]. Это про другое: не «какую модель скачать», а «какими навыками педагог должен владеть, чтобы работать с ИИ».

Компетентностный подход — короткая справка

Понятие «компетенция» как самостоятельной единицы образовательного результата вошло в российскую педагогику с начала 2000-х. Один из ключевых исследователей — Виктор Иванович Байденко, доктор педагогических наук, профессор, ведущий специалист Исследовательского центра проблем качества подготовки специалистов при МИСиС ^[12]. Под его научным руководством компетентностный подход адаптировали к российским ФГОС высшего образования.

Базовая логика подхода Байденко: компетенция — это не операция и не знание, а способность действовать. Её можно описать через несколько связанных компонентов — обычно когнитивный (что человек знает), операционно-деятельностный (что умеет делать), мотивационно-ценностный (зачем ему это) и поведенческий (как он действует в реальной ситуации).

Шестикомпонентная модель Минакова

В 2024–2025 годах А.И. Минаков, преподаватель кафедры теории и методики образовательной деятельности Университета «Синергия», предложил расширить эту структуру применительно к ИИ-компетенциям педагога. Базовое описание модели — в его учебнике «Искусственный интеллект и нейросети в образовании» (Директ-Медиа, 2024, ISBN 978-5-4499-4638-6) ^[13] и в статье «Компетентность современного педагога в области искусственного интеллекта: структура и содержание» в журнале «Высшее образование в России» (ВАК, 2025, № 6) ^[14].

Модель состоит из шести компонентов:

1. Когнитивный — что педагог знает об ИИ как явлении: как устроены нейросети, какие задачи им поручают, в чём ограничения.
2. Операционно-технологический — умеет ли педагог запустить инструмент, сформулировать запрос, оценить результат, встроить нейросеть в урок.
3. Мотивационный — зачем педагогу это нужно: видит ли он смысл применять ИИ, есть ли внутренний интерес и установка на освоение.
4. Этический — как педагог решает спорные ситуации: где ИИ допустим, где запрещён, как объяснять ученикам границы использования.
5. Социальный — как педагог взаимодействует с коллегами и родителями вокруг темы ИИ, как меняет коммуникацию в классе.
6. Поведенческий — что педагог реально делает на практике, проявляются ли знания и установки в его рабочих действиях.

Эта модель — рабочая рамка для аттестации и для построения программ повышения квалификации. Без неё разговор «педагог должен знать ИИ» остаётся лозунгом.

Не только в России

В апреле 2026 года «Коммерсантъ» опубликовал материал Марии Грибовой «ИИ-компетенции преподавателей и студентов: новые роли в образовании». В нём приведена цифра — 66% преподавателей регулярно используют ИИ в профессиональной деятельности. Эксперт «Яндекс Образования» Кирилл Баранников формулирует три направления развития ИИ-грамотности: культура работы с ИИ, новая дидактика, новые методы оценивания ^[15]. Это совпадает с логикой шестикомпонентной модели: компетенции — это не только «нажал кнопку», но и культура, и оценивание, и педагогический дизайн.

6. Программа диагностики ИИ-компетенций — наш патент

В рамках работы над темой ИИ-компетенций педагога мы вместе с А.И. Минаковым подготовили программную реализацию модели — диагностический инструмент. Это диагностика ИИ-компетенций в виде регулярной автоматизированной процедуры.

Что зарегистрировано

Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2026660026 «Система диагностики ИИ-компетенций пользователей на основе адаптивных вопросов с использованием ИИ (AI Competency Diagnostic Bot)» ^[16].

• Правообладатели: Минаков А.И., Холостяков В.Д.
• Заявка: 2026619055
• Дата регистрации: 01.04.2026
• Дата публикации: 08.04.2026
• Стек: Python 3.11
• Формат: Telegram-бот и веб-приложение
• Операционные системы: Linux, Windows
• Карточка в eLIBRARY: ID 89290760, EDN UJQBPY

Назначение

Программа предназначена для автоматизированной диагностики уровня владения технологиями искусственного интеллекта. В основе — шестикомпонентная структура ИИ-компетенций будущих педагогов из исследования А.И. Минакова. Эта структура опирается на компетентностный подход В.И. Байденко.

Адаптивность означает, что следующий вопрос подбирается под предыдущие ответы пользователя — это даёт более точный профиль за меньшее время.

Где применяется

Из аннотации патента — пять областей:

• образовательные организации (входной срез, аттестация педагогов, оценка программ повышения квалификации);
• EdTech-проекты (диагностика на входе курса, мониторинг прогресса);
• HR-оценка (входная оценка сотрудников при найме и при ротации);
• корпоративное обучение (профиль команды до и после программы);
• цифровая аттестация (формальная процедура подтверждения уровня).

Контекст исследования

Диссертационное исследование А.И. Минакова, в рамках которого обоснована модель, на стадии подготовки. Программа — прикладное продолжение этой работы. Её довели до зарегистрированного продукта.

7. Конференция «ИИ в образовании»: тезисы с форума РЦТО-2025

Конференция «ИИ в образовании» в апреле 2025 года прошла в Пскове в рамках форума «Российские цифровые технологии в образовании» (РЦТО-2025). Я выступил на круглом столе по ИИ. Ниже — что происходило и что я говорил.

Контекст форума

Форум прошёл 21–23 апреля 2025 года в Пскове, в очно-онлайн формате. Организаторы: Правительство Псковской области, Комитет по образованию Псковской области и ГБУ «Региональный центр информационных технологий» ^[17].

Состав участников — Минпросвещения России, Минобрнауки, Рособрнадзор, ведущие российские вузы, Фонд гуманитарных инициатив, Федеральный центр тестирования (ФЦТ), Федеральный институт цифровой трансформации образования (ФИЦТО), Федеральный институт развития профессионального образования (ФИРПО), Федеральный институт оценки качества образования (ФИОКО), Сбертех, ПАО «Ростелеком», ФКУ «Гостех», руководители региональных ИТ-ведомств.

Миссия форума — содействие развитию российских цифровых технологий в образовании, интеграция в проект ФГИС «Моя школа», подготовка Стратегии развития системы образования Российской Федерации.

Круглый стол по ИИ

22 апреля 2025 года, 14:00–18:00, лекционный зал ПОИПКРО, ул. Кузнецкая, 13. Тема: «ИИ в образовании — цифровые помощники и ассистенты». Среди спикеров и модераторов — Елена Казакова (академик РАО, профессор СПбГУ, директор Института педагогики СПбГУ) и Павел Сергоманов (эксперт по образовательной политике, экс-замдиректора ФИРО).

Моё выступление: «Искусственный интеллект в образовании: баланс между инновациями и человеческим фактором».

Ключевые тезисы доклада

1. Главный конфликт. ИИ масштабируется лучше любого формата, но образование — это не только передача знаний. Это формирование личности. Человеческие качества не алгоритмизируются. Социализация остаётся ключевой функцией обучения.

2. Проблемы современного образования. Клиповое мышление снижает концентрацию. По наблюдениям из корпоративных тренингов — только 1 из 30 учащихся реально применяет знания в работе. Молодые специалисты быстро теряют мотивацию. Барьер сложности — главная причина, по которой учебный процесс срывается.

3. Возможности ИИ. Автоматизация рутины, персонализация, доступность 24/7, новые интерактивные форматы.

4. Риски ИИ. Галлюцинации и недостоверная информация. Отсутствие критической оценки у пользователей. Снижение процента остаточных знаний. Низкий коэффициент вовлечённости.

5. Критерии для решения о внедрении. Тип задачи (рутинная или творческая). Необходимость эмоционального интеллекта. Требуемый уровень персонализации. Масштабируемость решения.

6. Рекомендации. Определять цели до выбора инструментов. Обучать критическому мышлению в первую очередь. Сохранять человеческий контакт. Автоматизировать только рутинные задачи. Регулярно оценивать эффективность.

7. Видение будущего. Преподаватель — наставник, а не транслятор информации. ИИ — помощник, а не замена. Критическое мышление — основная компетенция. Образование — процесс формирования личности.

Финальная формула: технологии могут показать, ЧТО делать, но только человек научит, КАК быть.

Полный пост с тезисами и фото — в Telegram-канале.

8. Как внедрять ИИ в образование: рекомендации и взгляд в будущее

Из практики корпоративных тренингов и работы с образовательными организациями — четыре критерия для решения и пять рекомендаций по внедрению.

Критерии: где ИИ уместен, где нет

• Тип задачи. Рутина — да. Творчество и формирование личности — нет.
• Эмоциональный интеллект. Если требуется работа с эмоцией ученика — задача для живого преподавателя.
• Уровень персонализации. Адаптивные тренажёры справляются с подбором задач по уровню. Подбор смыслов и мотивации — пока за человеком.
• Масштабируемость. Если нужен охват тысяч пользователей по стандартизированной задаче — ИИ оправдан. Если процесс уникален — нет.

Пять рекомендаций

1. Цели — до инструментов. Сначала формулируем, какой результат хотим получить. Потом подбираем технологию. Обратный порядок даёт «купили GPT, теперь думаем, что с ним делать».
2. Критическое мышление — первой строкой. Без него любой инструмент превращается в источник новых ошибок. Учим студентов задавать вопрос «откуда модель это взяла?» раньше, чем учим формулировать промпт.
3. Человеческий контакт — сохраняем. Не убираем живого наставника там, где он работает. ИИ закрывает информационную часть, наставник — отношения и ответственность.
4. Автоматизируем рутину, не суть. Проверка тестов, генерация черновиков заданий, оформление отчётов — да. Объяснение сложной темы первоклассникам — нет.
5. Оцениваем эффективность регулярно. Один раз внедрили — это не конец. Через 3–6 месяцев смотрим, что изменилось: время подготовки, качество работ, доля учеников, которые применяют материал.

Что показывают данные о будущем

ВЦИОМ в опросе 19 сентября 2025 года (выборка — 1 600 россиян 18+) зафиксировал: 59% россиян уверены, что ИИ никогда не заменит учителя ^[18]. «Индекс уязвимости к ИИ» в профессии педагога — −38 пунктов. Это самая защищённая от ИИ профессия в опросе.

Это совпадает с моими наблюдениями. Чем сильнее ИИ берёт на себя информационную функцию, тем выше требования к учителю как к человеку — наставнику, образцу, источнику смысла. Школа без учителей не работает не потому, что некому проверять тесты. А потому, что учиться у машины ребёнок не хочет.

Линия движения понятна. Школы и вузы переходят от вопроса «применять ли ИИ» к вопросу «как оценить готовность педагога с ним работать». Здесь и появляется тема ИИ-компетенций, и здесь работают инструменты их диагностики.

Подробнее о наших программах корпоративного обучения и мастер-классов →

Что делать

Два варианта.

Вариант 1. Подписаться на канал.

В Telegram-канале разбираю кейсы внедрения ИИ в обучение и в бизнес-процессы, выкладываю тезисы выступлений и материалы новых программ.

Вариант 2. Записаться на консультацию.

Помогаю компаниям и школам внедрять ИИ без потери человеческого фактора: разбираю задачи, отделяю рутину от смысловой работы, подсказываю где живой преподаватель не заменим, а где нейросеть закроет процесс.

Записаться на консультацию →

Об авторе

Виктор Дмитриевич Холостяков — основатель и руководитель компании «Год Код», эксперт по внедрению искусственного интеллекта в образовательные и бизнес-процессы.

Преподавательский опыт: офицер-преподаватель Военного университета Министерства обороны РФ (2017–2018), соавтор публикации о мультимедийных технологиях в образовании в журнале «Юридическая психология» (2015) ^[19]. Соавтор патента РФ № 2026660026 на программу диагностики ИИ-компетенций (2026, совместно с А.И. Минаковым).

Образовательная практика: преподавание в школах NiceSkills и «Антинорма» (Никита Куракин), курс «ИИ Хаб», мастер-классы в бизнес-клубах ProБизнес (Калининград), X10 Движение, Академия TOP. Доклад на форуме «Российские цифровые технологии в образовании» (РЦТО-2025) в Псковской области, апрель 2025.

Источники

1. Ведомости. «В российских школах с 1 сентября появится профиль „Искусственный интеллект“», 25.05.2026. https://www.vedomosti.ru/analytics/ideas/articles/2026/05/25/1199614-v-rossiiskih-shkolah-s-1-sentyabrya-poyavitsya-profil-iskusstvennii-intellekt
2. Газета.ru. «Сбер запустил курсы по GigaChat для школ и вузов», 24.10.2025. https://www.gazeta.ru/social/news/2025/10/24/27024848.shtml
3. НИУ ВШЭ. Карточка курса «Работа с LLM GigaChat». https://www.hse.ru/edu/courses/988237379
4. Яндекс Учебник. Главная страница платформы. https://education.yandex.ru/uchebnik/main
5. TAdviser. Карточка проекта «Сферум», итоги 2024–2025 учебного года.
6. Яндекс Wordstat. Сбор данных по кластеру «ии в образовании», регион Россия, 2026-05-21. Сырые выгрузки — artifacts/obuchenie-razdel/wordstat/.
7. Skillbox Media. «Как российские учителя и преподаватели вузов используют ИИ» (исследование Лаборатории инноваций в образовании НИУ ВШЭ, 2025). https://skillbox.ru/media/education/kak-rossiyskie-uchitelya-i-prepodavateli-vuzov-ispolzuyut-ii/
8. Коммерсантъ. К. Крецу, А. Табернакулов. «Галлюцинации нейросетей», 23.05.2025. https://www.kommersant.ru/doc/7737738
9. Антиплагиат. «Студенты и ИИ: данные 2025 года», 13.10.2025. https://antiplagiat.ru/news/ai-2025/
10. НИУ ВШЭ, Институт образования. «Мировые тренды образования в российском контексте — 2025». https://ioe.hse.ru/edu_global_trends/2025/
11. РУДН. «Необоснованные обобщения и ложные выводы: учёные РУДН выявили галлюцинации ИИ при диагностике ментальных расстройств», 2025. https://www.rudn.ru/media/news/nauka/neobosnovannye-obobshcheniya-i-lojnye-vyvody-uchenye-rudn-vyyavili-gallyucinacii-ii-pri-diagnostike-mentalnyh-rasstroystv
12. Байденко В.И. «Выявление состава компетенций выпускников вузов». ИЦ ПКПС при МИСиС, 2006. https://www.inpro.msu.ru/PDF/gos_vpo.pdf
13. Минаков А.И. «Искусственный интеллект и нейросети в образовании». Директ-Медиа, 2024, ISBN 978-5-4499-4638-6. https://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=715303
14. Минаков А.И. «Компетентность современного педагога в области искусственного интеллекта: структура и содержание». Журнал «Высшее образование в России», 2025, Т. 34, № 6. https://vovr.elpub.ru/jour
15. Коммерсантъ. М. Грибова. «ИИ-компетенции преподавателей и студентов: новые роли в образовании», 22.04.2026. https://www.kommersant.ru/doc/8605325
16. Свидетельство Роспатента о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2026660026 «Система диагностики ИИ-компетенций пользователей на основе адаптивных вопросов с использованием ИИ (AI Competency Diagnostic Bot)». Правообладатели: Минаков А.И., Холостяков В.Д. Дата регистрации: 01.04.2026. Карточка в eLIBRARY: ID 89290760, EDN UJQBPY.
17. Сайт форума РЦТО-2025. https://conference.pskovedu.ru
18. ВЦИОМ. «День учителя — 2025», 19.09.2025. https://wciom.ru/analytical-reviews/analiticheskii-obzor/den-uchitelja-2025
19. Журнал «Юридическая психология», 2015, № 1. https://old.lawinfo.ru/catalog/contents-2015/juridicheskaja-psihologija/1/