Искусственный интеллект в психологической практике: от методологии к профессиональным инструментам

Бакалавриат 2026/2027

Статус: Курс по выбору (Психология)

Кто читает: Департамент психологии

Где читается: Факультет социальных наук

Когда читается: 4-й курс, 3 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 20

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс направлен на интеграцию современных технологий искусственного интеллекта в профессиональную деятельность психолога. Программа охватывает полный цикл внедрения ИИ: от изучения методологических основ и этических норм до освоения конкретных цифровых инструментов для диагностики, консультирования и администрирования практики. Особое внимание уделяется критической оценке возможностей и ограничений нейросетей в контексте психического здоровья. Трудоемкость и формат: Общая трудоемкость: 3 зачетные единицы (114 часов). Контактная работа: 20 часов (лекции, семинары, разбор кейсов). Самостоятельная работа: 94 часа (практическое освоение ПО, анализ литературы, проектные задания). Результат обучения: По итогам курса слушатели смогут безопасно и эффективно применять инструменты ИИ для оптимизации рабочей нагрузки, улучшения качества диагностики и поддержки клиентов, соблюдая при этом профессиональные этические стандарты.

Цель освоения дисциплины

Сформировать у студентов системное понимание методологических основ применения ИИ в психологии, развивая критическую AI-грамотность и способность сохранять эпистемическую агентность и метакогнитивный контроль при делегировании алгоритмам аналитических и когнитивных функций (преодоление рисков «цифрового фармакона» и эрозии профессиональных навыков).
Развить навыки критического аудита психодиагностических и организационных ИИ-инструментов на предмет алгоритмической предвзятости (bias), прозрачности (Explainable AI) и рисков «алгоритмической деференции», гарантируя справедливость, валидность и инклюзивность профессиональных решений в отношении уязвимых групп населения.
Обеспечить глубокое понимание концептуальных пределов использования ИИ в психологическом консультировании и ментальном здоровье, основанное на принципах «этики заботы», распознавании рисков дегуманизации терапии и осознании невозможности замены подлинного терапевтического альянса алгоритмической симуляцией эмпатии.
Освоить прикладные навыки ответственного использования профессиональных ИИ-инструментов (продвинутый промпт-инжиниринг, no-code NLP-анализ текстов) с неукоснительным соблюдением протоколов цифровой гигиены, строгой анонимизации персональных данных (PII) и защиты конфиденциальности клиентов.
Сформировать устойчивую профессиональную идентичность, основанную на принципе нераздельной человеческой ответственности («человек в контуре» / Human-in-the-loop), осознании проблемы диффузии ответственности в экосистемах ИИ и способности разрабатывать локальные этические хартии, защищающие гуманистические основания психологической профессии.

Планируемые результаты обучения

Студент знает: фундаментальные отличия предиктивных моделей машинного обучения от традиционных объяснительных статистических подходов; концепцию «расширенного разума» и влияние делегирования когнитивных функций на эпистемическую агентность специалиста; природу ИИ как «цифрового фармакона» и риски когнитивной нетерпеливости, эрозии процедурных навыков и формирования зависимости от алгоритмических подсказок.
Студент умеет: критически оценивать архитектурные ограничения больших языковых моделей (LLM), различая статистическое предсказание и истинное понимание контекста; применять стратегии сохранения метакогнитивного контроля и эпистемической бдительности при интеграции ИИ в исследовательскую и прикладную деятельность, не допуская подмены собственного профессионального суждения.
Студент знает: проблему диффузии ответственности в экосистеме ИИ и правовые рамки использования конфиденциальных данных (защита PII, GDPR/локальные нормы); 8 незаменимых аспектов человеческого разума (глубина эмоций, подлинная креативность, моральное суждение, саморефлексия, эмпатия, свобода и ответственность, интуиция, живые отношения), которые не могут быть воспроизведены алгоритмами.
Студент умеет: аргументированно отстаивать нераздельную человеческую ответственность за любое профессиональное решение, принятое с опорой на ИИ; создавать локальные этические хартии и регламенты ответственного внедрения технологий, гарантирующие справедливость, подотчетность и защиту гуманистических оснований психологической профессии.
Студент знает: психологические механизмы антропоморфизации и устойчивый «эффект ЭЛИЗЫ»; особенности формирования парасоциальных привязанностей к виртуальным агентам и феномен алгоритмической деференции (слепого доверия выводам системы); причины коммуникативных сбоев при взаимодействии с ИИ, включая нарушение максим кооперации и игнорирование культурного бэкграунда.
Студент умеет: выявлять маркеры алгоритмической деференции у себя и коллег; проводить критический дискурс-анализ текстов, сгенерированных ИИ, систематизируя признаки иллюзии интерсубъективности и отличая риторическую симуляцию эмпатии от подлинной коммуникации.
Студент знает: механизмы возникновения алгоритмической предвзятости (bias) и ее влияние на уязвимые группы (нейроразнообразие, культурные меньшинства, люди с инвалидностью); принципы объяснимого искусственного интеллекта (XAI) и право клиента на объяснение алгоритмического решения; феномен моральной дивергенции, когда статистически оптимальное решение ИИ вступает в конфликт с человеческими ценностями.
Студент умеет: проводить этический аудит ИИ-инструментов скрининга и оценки на предмет скрытых смещений и прозрачности; проектировать процессы принятия решений по принципу «человек в контуре» (Human-in-the-loop), предотвращая парадокс аугментации и сохраняя человеческий контроль над финальными кадровыми или диагностическими выводами.
Студент знает: концептуальную несовместимость алгоритмической симуляции эмпатии и подлинной «этики заботы» (Ethics of Care); риски дегуманизации терапии при делегировании регуляции эмоций машинам; специфику работы с клиентами, демонстрирующими признаки суррогатной привязанности к ИИ-компаньонам или чат-ботам.
Студент умеет: разрабатывать протоколы информированного согласия, четко обозначающие онтологические и функциональные ограничения ИИ для клиента; применять стратегии мягкой интервенции для возвращения клиента к реальным межличностным контактам, учитывая и сохраняя нарративную целостность и уникальный смысл истории клиента.