Культура работы с ИИ
Отечественный сегмент технологий в образовании (EdTech) выглядит несколько противоречиво. С одной стороны, выручка растет: согласно данным агентства Smart Rankings, по итогам 2025 года у топ-100 компаний из этой сферы она на 12% превзошла показатель 2024-го и достигла 154 млрд руб. С другой – динамика незначительная, почти самая низкая за последние пять лет (ниже была только в третьем квартале 2022-го).
Авторы исследования обращают внимание на снижение внимания к ИТ-навыкам в образовании как общем, так и специальном. Это, впрочем, ожидалось: в период пандемии и после нее ИТ-рынок активно насыщался на фоне стратегического курса в сторону технологического развития, роста зарплат в ИТ-сегменте и дефицита кадров. Сейчас ситуация отчасти стабилизировалась, причем менее болезненно, чем можно было ожидать.
Интеллект искусственный и искусный: как ИИ вторгается в сферу образования и что с этим делать
Актуальность освоения цифровых навыков между тем никуда не девается и даже растет. Руководитель направления стратегического развития высшего образования «Яндекс Образование» Кирилл Баранников отмечает, что термин «цифровая грамотность» теперь кажется неподходящим, поскольку говорит о владении минимумом знаний. Тогда как сегодня, чтобы быть продуктивным в учебе и работе, этого уже недостаточно: нужны продвинутые компетенции и культура работы с ИИ.
Понимать логику взаимодействия с технологиями важно как ученикам школ и вузов, так и преподавателям, ведь и те и другие почти ежедневно применяют ИИ для решения своих задач. «Образование стало одной из сфер, в которых по всему миру, в России в том числе, активно идут эксперименты, исследования и попытки внедрить искусственный интеллект. Им начинают регулярно пользоваться, но скорость распространения технологии не совпадает со скоростью появления проверенных методических и дидактических моделей. Проще говоря, ИИ уже используют и студенты, и преподаватели, но пока никто точно не знает, какие практики дают наибольший образовательный эффект», – говорит Кирилл Баранников.
В помощь школьникам и учителям
Прежде чем обсуждать конкретные навыки и практики, напомним, что эксперименты с ИИ в отечественном образовании являются предметом регуляторных доработок. Год назад Минпросвещения анонсировало появление национальной ИИ-системы для помощи школьникам и учителям. Что она будет собой представлять, пока неясно, зато понятна цель: собрать в контролируемом контуре разрозненные и местами хаотичные подходы к процессам изучения и применения ИИ. Работы в этом направлении ведет, в частности, Агентство стратегических инициатив.
Среди поставленных задач: формирование рабочей группы для составления общих рекомендаций по применению технологий в образовании, создание регуляторной среды для защиты детей и подростков от негативного влияния ИИ, переподготовка учителей. Например, планируется, что в 2026 году базовые знания по работе с технологией получат 15 тыс. педагогов, что, в общем, не так уж много с учетом общего числа учителей в стране – более миллиона.
Что касается изучения ИИ, то оно уже системно интегрируется в образовательную программу. В начале августа Минпросвещения сообщило, что на уроках информатики начиная с 2026/27 учебного года будут преподавать как базовые понятия и общие навыки использования ИИ-технологии, так и углубленные: принципы алгоритмов, анализ данных. Со второй четверти отдельно в программу войдут основы информационной безопасности в контексте ИИ. Анонсированы изменения и на следующий учебный год, когда ИИ-интеграция будет расширена и затронет естественно-научные дисциплины в старших классах: биологию, химию, физику, а также математику.
Стоит добавить, что ориентированность на ИИ характерна не только для государственного, но и для частного, в том числе дополнительного профессионального образования. На фоне общего снижения интереса к ИТ-навыкам аналитики Smart Ranking отмечают (на основе наблюдений образовательных компаний), что ИИ остается ключевым – фактически единственным – драйвером этого сегмента.
Три уровня навыков
Но что в действительности представляют собой навыки работы с ИИ? Кирилл Баранников называет три их уровня: «Первый – продвинутый промптинг, то есть умение не просто сформулировать запросы, а выстраивать контекст, в котором ИИ сможет решить задачу, и управлять его работой: вести продуктивный диалог, корректировать и принимать результат. Второй – построение учебного процесса с помощью ИИ. Например, проектирование и генерация проверочных материалов, создание персонализированного контента, анализ работы и результатов студентов. Третий – создание учебных агентов, которые становятся помощниками и партнерами преподавателя. Такие агенты могут, допустим, помогать студентам осваивать материал в диалоге с ИИ-аватаром или участвовать в групповой работе в роли модератора или эксперта».
С первым уровнем все в целом ясно: ИИ-инструменты за несколько лет стали привычными и широко распространенными. Примеры того, как они используются для преобразования большого объема данных в краткий список, составления черновика плана учебного занятия и прочего, встречаются сплошь и рядом. Именно этот аспект позволяет аналитикам утверждать, что ИИ в учебных заведениях в целом уже не воспринимается как экспериментальная технология. Как водится, подчеркнем: результат работы алгоритмов никогда не может быть конечным результатом, он всегда требует как минимум проверки информации, особенно в контексте образования.
ИИ, войдите в класс: как новые технологии применяются в российской системе образования
Куда интереснее генерация учебного контента. Гипотетически ИИ-алгоритмы могут корректировать и перестраивать материалы, адаптируя их под конкретную группу учеников (или даже каждого ученика) в зависимости от пройденного материала, уровня подготовки и так далее. Понятно, что в большинстве стран, включая Россию, такое пока возможно в лучшем случае в рамках контролируемых экспериментов. Измениться это может в будущем, когда все суверенные и национальные ИИ-модели, согласно новому закону, будут проверены на предмет соответствия традиционным духовно-нравственным ценностям, но случится это не ранее 2027 года.
То же актуально для агентов – сложных инструментов, позволяющих автоматизировать заметную часть учебного процесса. Будучи правильно настроенными, они могут помогать с ответами на вопросы, с автоматической проверкой знаний (например, генерация тестов в зависимости от контекста), созданием учебных материалов, основных и дополнительных, и прочим. Но это уже, скорее, про отдаленное будущее, когда и технология дорастет до сложных сценариев без сбоев, и следом подтянется регуляторика, предварительно убедившись, что алгоритмы безопасны и не сгенерируют контент, который может навредить детям.
Как отделить знания от обмана
Как и любой инструмент, ИИ – палка о двух концах. Там, где его можно применять для совершенствования процесса обучения, доступны также и способы этот самый процесс упростить или обхитрить. Кто из нас не слышал о дипломных работах, написанных с помощью ChatGPT или аналогичных сервисов, иногда даже с рекомендациями алгоритма, которые нерадивый студент забыл удалить при копировании? В связи с этим возникает вопрос: как в условиях развития нейросетей измерять «полезный» эффект, то есть отслеживать реальные положительные изменения в изучении того или иного материала?
Кирилл Баранников полагает, что важно оценивать технологию не отдельно, а в контексте ее внедрения в учебный процесс. «В серьезных, доказательных исследованиях смотрят на четыре группы метрик: образовательные результаты (средний балл, динамика успеваемости), вовлеченность и мотивация (насколько студент включен и хочет учиться), изменение когнитивных способностей (критическое мышление, саморегуляция, умение самостоятельно решать задачи) и качество учебного опыта (насколько учиться комфортно или тяжело)», – перечисляет эксперт.
Именно третья и четвертая группы, подчеркивает собеседник «Профиля», являются ответом на заданный нами вопрос: растет не только итоговый балл, но и способность мыслить самостоятельно, а сам процесс обучения становится осмысленным, не превращаясь в натаскивание на экзамен.
Один из способов проконтролировать, что учащийся действительно усваивает знания, а не нашел новый способ обхитрить учителя, – изменить способ проверки знаний. Если письменные работы (курсовые, дипломы и прочее) легко подделать с помощью ИИ, то логично обратить более пристальное внимание на концепцию устных экзаменов. Все просто: если ты не пропустил материал через себя, то не сможешь о нем рассказать.
О том, что устные экзамены могут стать приоритетными в будущем, в мае заявлял глава Минобрнауки Валерий Фальков. «Образование ищет новые форматы оценки, например сократический диалог, где важен ход рассуждения, или кейсовые задания, где нужно применить знания к конкретной ситуации», – добавляет Кирилл Баранников.
Грань распределения задач
Все, о чем мы говорили выше, так или иначе будет развиваться. Что-то после успешного тестирования постепенно внедрят в образовательный мейнстрим. Другое исключат по разным причинам: из-за отсутствия эффектов, недостаточной надежности технологии, избыточной регуляторики.
Сами по себе ИИ-инструменты, конечно, никуда не денутся. Заменят ли они живых специалистов? Однозначно нет, но тут стоит упомянуть любопытный совместный эксперимент Школы управления «Сколково» и Тюменского государственного университета. Для преподавания одного из курсов педагога-человека полностью заменили ИИ-алгоритмом, который самостоятельно вел студентов и отвечал в строго заданных учебным планом рамках. Выводы кажутся немного странными. Это якобы позволило выявить слабые места классической образовательной системы, где личность преподавателя может играть слишком большую роль, а также определить, что студенты часто не умеют задавать точные вопросы и критически осмыслять ответы.
И тем не менее роль учителей в будущем с масштабированием ИИ чуть поменяется. Кирилл Баранников отмечает, что это уже постепенно происходит: «Вместо лекции или текста появляется постоянный диалог, персональный, доступный в любой момент, где нестрашно задать "глупый" вопрос. Одновременно меняется роль преподавателя, смещаясь от передачи информации к наставничеству, руководству проектами и сопровождению образовательного прогресса студента».
Иными словами, высока вероятность, что основной задачей учителей будет выстраивание общих процессов, всей учебной архитектуры, а также обучение навыкам правильно формулировать вопросы и анализировать ответы. А глубокий разбор темы перейдет в ведение ИИ-алгоритмов, которые смогут погружать студента в материал глубже, более интерактивно и персонализировано. Именно такой – синергетический – подход и станет главным трендом инновационного образования в перспективе. Осталось только понять, где именно пройдет грань между задачами человека и машины.
Тактика ИИ-охвата
Существует целый ряд поддерживаемых государством программ, направленных на освоение преподавателями и учащимися навыков работы с ИИ. Для учителей запускаются очные и заочные курсы на базе крупных вузов, выходят учебные и методические материалы. Для студентов в 2022-м стартовала программа дополнительной ИТ-квалификации «Цифровые кафедры». Начиная с 2025 учебного года кафедры принимают исключительно тех, кто получает основное образование не по ИТ-специальностям (экономика, образование, медицина и другие)
Оба направления являются частью Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года, которая диктует необходимость системно увеличивать число специалистов (как работающего, так и пока еще учащегося населения), профессионально владеющих навыками работы с информационными технологиями, и в частности с ИИ.
Примеры интерактива
В мире есть немало примеров встраивания ИИ-контента в образовательный процесс. Один из популярных, с которым могли сталкиваться многие россияне, – диалоги в сервисе обучения иностранным языкам Duolingo. Там заданы очень жесткие рамки, но все же это генерация в зависимости от ответов пользователя, которая делает процесс увлекательным.
Запрос на интеллект: как изменится российское образование с развитием технологий
Для американских учебных заведений в 2023 году был запущен сервис Khanmigo – «сократовский» ИИ-репетитор, который, в отличие от традиционных сервисов, принципиально не дает ответов. Вместо этого он ведет ученика: задает наводящие вопросы, позволяет «пообщаться» с историческими личностями (ИИ-слепки на базе информации о правителях, деятелях культуры прошлого).
В этом году Google представил Generative UI – функцию, позволяющую создавать интерактивные учебные материалы. Если надо объяснить физику Солнечной системы, ИИ рисует (по сути, разрабатывает) цифровую модель, в которой можно менять визуализацию, различные параметры и так далее.
Ящик Пандоры и неравный старт
Несмотря на перспективность и значимость технологии ИИ для образования, ее практическое внедрение будет неизбежно оттягиваться из-за сохраняющихся барьеров. Ключевой – безопасность данных. Как и любое инновационное решение, ИИ представляет собой ящик Пандоры: не всегда понятно, насколько он действительно безопасен. Это первый вопрос, который разработчикам предстоит решить, чтобы их инструменты внедрялись в вузы и тем более в школы.
Стоит отметить и так называемое цифровое неравенство, или цифровой разрыв: доступ к передовым ИИ-инструментам распределяется неравномерно, особенно в такой большой стране, как Россия. Многие регионы, даже будучи подключенными к Сети, не могут полноценно пользоваться продвинутыми сервисами искусственного интеллекта, а значит, и понимание, и навык их применения будет вырабатываться заметно медленнее. Что, в свою очередь, отсрочит и все положительные эффекты.
