Подколзин Михаил Михайлович, канд. сельхоз. наук, главный операционный директор
г. Таллинн
Mikhail M. Podkolzin, Candidate of Sciences (Agriculture), Chief Operating Officer
Tallinn
Статья посвящена теоретическому анализу образовательного потенциала автономных ИИ-ассистентов — систем на основе больших языковых моделей (БЯМ), способных самостоятельно осуществлять поиск, агрегацию и синтез информации из открытых интернет-источников по запросу пользователя. В отличие от традиционных поисковых систем, такие ассистенты (Perplexity AI, Microsoft Copilot) не просто индексируют страницы, а формируют структурированный ответ с указанием источников, что меняет характер взаимодействия студента с информационной средой.
Предложена функциональная архитектура автономного ИИ-ассистента, рассматриваемого в контексте информационно-поисковой деятельности студента (декомпозиция запроса, агрегация и атрибуция источников, уточняющий диалог). Проведен сравнительный анализ трех классов систем информационного сопровождения — традиционных поисковых систем, рекомендательных платформ и автономных ИИ-ассистентов — по критериям степени автономности, уровня когнитивной поддержки и характера обратной связи. Обоснованы педагогические условия продуктивного встраивания автономных ИИ-ассистентов в учебный процесс: сформулирована трехэтапная модель интеграции (пропедевтический, инструментальный, аналитический этапы), определены ключевые риски (некритичное принятие результатов, подмена познания генерацией) и условия их минимизации. Показано, что эффективность ИИ-ассистента как средства информационного сопровождения определяется не столько техническими характеристиками системы, сколько уровнем информационной грамотности обучающегося и его навыками критической оценки, а также наличием систематического педагогического сопровождения.
The article presents a theoretical analysis of the educational potential of autonomous AI assistants — systems based on large language models (LLMs) capable of independently searching, aggregating, and synthesizing information from open Internet sources upon user request. Unlike traditional search engines, such assistants (Perplexity AI, Microsoft Copilot) do not merely index pages but generate structured responses with source references, thereby transforming the nature of student interaction with the information environment.
A functional architecture of the autonomous AI assistant is proposed, considered in the context of student information search activities (query decomposition, source aggregation and attribution, clarifying dialogue). A comparative analysis of three classes of information support systems — traditional search engines, recommendation platforms, and autonomous AI assistants — is conducted according to criteria of system autonomy, level of cognitive support, and feedback characteristics. Pedagogical conditions for productive integration of autonomous AI assistants into the educational process are substantiated: a three-stage integration model (propaedeutic, instrumental, analytical) is formulated, key risks (uncritical acceptance of results, substitution of cognition with generation) and conditions for their minimization are identified. It is shown that the effectiveness of an AI assistant as a means of information support is determined not so much by the technical characteristics of the system as by the student’s information literacy level and critical evaluation skills, as well as by the presence of systematic pedagogical support.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.