УДК 004:37.09:378::61
DOI 10.20339/AM.05-26.062
В.Я. Гельман,
д-р техн. наук, профессор
кафедра медицинской информатики и физики
Северо-Западный государственный медицинский университет
им. И.И. Мечникова, г. Санкт-Петербург
e-mail: Viktor.Gelman@szgmu.ru
Д.Ф. Курбанбаева,
канд. экон. наук, доцент
кафедра медицинской информатики и физики
Северо-Западный государственный медицинский университет
им. И.И. Мечникова, г. Санкт-Петербург
e-mail: dinara.kurbanbaeva@szgmu.ru
В статье проводится анализ трансформации обучения студентов медицинских вузов использованию информационных технологий на современном этапе их развития. Исследование ведется на примере обучения на кафедре медицинской информатики и физики. Методической основой работы являлись обобщенный практический опыт и анализ научных публикаций. В работе отмечается, что в настоящий момент происходит смещение акцентов при обучении информационным технологиям с изучения базовых основ к обучению студентов использованию информационных технологий для решения профессиональных задач и работе в цифровой среде. Рассмотрен комплексный подход, включающий обновление учебных программ, развитие практических навыков работы с новыми инструментами, такими как нейронные сети. Выделены основные направления коррекции содержания обучения информационным технологиям. К ним относятся: критическая оценка информации из открытого интернета; профессиональный поиск в научных базах данных; использование агрегаторов доказательной медицины; взаимодействие с новыми инструментами на основе компьютерных нейронных сетей. Показано, что в условиях активной цифровизации медицины ключевой задачей становится формирование у будущего врача не только прочной фундаментальной базы по информационным технологиям, но и устойчивых навыков информационной гигиены, критической оценки источников, эффективной навигации в цифровом пространстве и академической этики.
Ключевые слова: информационные технологии, коррекция обучения, искусственный интеллект, медицинский вуз, обучение студентов
Литература
1. Лазаренко В.А. и др. Адаптация высшего медицинского образования к условиям цифровизации здравоохранения // Высшее образование в России. 2020. № 1. С. 105–115.
2. Wong G., Greenhalgh T., Westhorp G. and Pawson R. Realist Methods in Medical Education Research: What Are They and What Can They Contribute? Medical Education. 2012. Vol. 46. Pр. 89–96. https://doi.org/10.1111/j.1365-2923.2011.04045.x
3. Гельман В.Я., Белов Д.Ю., Ланько С.В., Сердюков Ю.П., Тихомирова А.А. Проблемы преподавания информационных-коммуникационных технологий в медицинском последипломном образовании // Профилактическая и клиническая медицина. 2014. № 1 (50). С. 18–25.
4. Гельман В.Я. Изменение направленности обучения в вузах в связи с развитием технологий искусственного интеллекта // Alma Mater (Вестник высшей школы). 2025. № 7. С. 43–46. https://doi.org/10.20339/AM.07-25.043.
5. Kasneci E. et al. ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education // Learning and Individual Differences. 2023. Vol. 103. P. 102274.
6. Chaimani A. et al. Cochrane handbook for systematic reviews of interventions Version 6.5. 2024. Cochrane. https://www.training.cochrane.org/handbook
7. Экосистема цифровых продуктов на базе искусственного интеллекта, меняющая представление о науке и технологиях. Сайт: https://inventorus.ru. (дата обращения: 31.01.2026).
8. Kung T.H. et al. Performance of ChatGPT on USMLE: potential for AI-assisted medical education using large language models // PLoS digital health. 2023. Vol. 2. № 2. Р. e0000198.
9. Кларин М.В. Развитие критического и творческого мышления // Школьные технологии. 2004. № 2. С. 3–9.
10. Zhang D., Wu J.G., Fu Z. From shy to fly: Facilitating EFL learners’ willingness to communicate with an AI chatbot and an intelligent tutoring system // System. 2024. Vol. 127. P. 103501.
.png)
