***

От решебников к индивидуальным помощникам: Как встроить ИИ-ботов в школьное образование

Школьники уже активно используют искусственный интеллект, в том числе для решения домашних заданий или контрольных работ. 

Как уже свершившийся факт эту активность нужно упорядочить и организовать, заявил на дискуссии в «Городских лабораториях» ВЭБ.РФ глава Минцифры Максут Шадаев. Но ИИ можно использовать и более эффективно, обеспечивая индивидуальный подход к школьникам в обучении. Подобный сервис уже разработали в «Просвещении», есть наработки в этой области и у Яндекса. В целом, в профильных министерствах уже понимают, что учебные программы не могут игнорировать возможности ИИ.

Упорядочить и использовать

Образование наравне со здравоохранением — та отрасль, в которой уже есть большая практика использования искусственного интеллекта. Об этом заявил, выступая на этой неделе в «Городских лабораториях», министр цифрового развития Максут Шадаев. «Школьники используют инструменты, никого не спрашивают. У меня две дочки: обе активно применяют разные приложения. С одной стороны, понятно, что нам нужно упорядочить эту активность, а с другой стороны, нужно выработать критерии, как правильно и неправильно использовать ИИ», — считает министр.

По его словам, образование — чувствительный процесс, в котором каждое неправильное движение порождает целую волну сопротивления. Важно, чтобы новые технологии использовались, но в разумных пределах. Но прогресс не остановить — и с ним нужно работать, резюмировал министр. С осторожной позицией относительно внедрения ИИ в школы выступил и министр образования Сергей Кравцов. Он обозначил вопросы: с какого возраста следует применять ИИ? Для чего именно? Можно ли и как обучать работе с ИИ? Как нейросети могут улучшить систему образования? Какую из двух российских языковых моделей — от Яндекса или от Сбера — использовать?

«Главное понимать, для чего мы используем ИИ. Какую задачу решаем. [...] Важно, чтобы принцип „не навреди“ стоял во главе угла вместе с интересами ребенка», — обозначил он приоритеты.

От готовых ответов к решениям

Одна из проблем использования ИИ школьниками сейчас — это решение домашних заданий с их помощью. Дети вместо того, чтобы тренировать собственные навыки, применяют нейросети, что снижает качество обучения. Разработчики уже делают из нейросетей не просто помощника, который выдаст правильный ответ, а настоящего карманного учителя, который поможет пошагово с справиться с заданием. «Мы видим медиапотребление детей, молодежи, и неоднозначное влияние на результаты таких сервисов, как „готовое домашнее задание“ либо решебники. И не отреагировать, конечно, не можем», — говорит замгендиректора по стратегии и маркетингу АО «Просвещение» Ольга Пономарева.

***

Что происходит на планете и в каждом конкретном городе

прямо сейчас и в любой грядущий день, можно узнать тут:

https://ixyt.info/ru/USA/Lower-West-Side

Вставляйте в эту ссылку нужный город!

***

Компания разработала ИИ-помощника по русскому языку и по подготовке к сочинениям для учащихся 5–11-х классов. Сервис, используя текст, фото или аудиосообщение, помогает ребенку разобраться с темами и заданиями, которые вызывают затруднения, не давая готовых ответов. Система устроена так, что в какой-то момент направляет ученика обратиться к учебнику и прочитать теорию. Ольга Пономарева отметила, что 72% пользователей этой системы видят прогресс в обучении русскому языку и в написании итогового сочинения.

«Мы начали с внедрения технологии в обучение русскому языку, поскольку это самый сложный предмет для нейросетей. [...] Наши следующие помощники будут связаны с математикой, физикой и химией», — рассказала Ольга Пономарева. Подобные решения — где нейросети не просто дают правильный ответ, а помогают разобраться в теме, есть и у других игроков рынка. О сервисе Яндекса, встроеном в Алиса AI, рассказала руководитель GR-проектов в сфере образования компании Марина Козак.

«Ребенок задает вопросы и получает ответ. Если вдруг он не помнит какую-то теорему, теорию, помощник направляет вспомнить правило. У нас есть помощник по математике с 1 по 11 класс, по подготовке к ЕГЭ по информатике, а с этого года — и к ЕГЭ по математике», — считает Марина Козак. По ее мнению, такой чат-бот может быть подспорьем и для родителей, которые помогают детям с домашним заданием. Так как часто взрослые могут предлагать, например, слишком длинное решение или объяснять его слишком сложно.

ИИ неизбежен

В докладе ОЭСР «Перспективы цифрового образования 2026» описаны основные сценарии использования ИИ для учащихся: получение информации и объяснение терминов и концепций, генерация идей и текстов, получение готовых решений задач. То есть довольно распространенная ситуация, когда ИИ делает привычные недобросовестные школьные практики более доступными, считает руководитель направления образовательных программ Центра трансформации образования «Сколоково», директор программы «Шаг развития школы» Ольга Немирович.

«Доклад фиксирует важный парадокс: генеративный ИИ может помогать ученикам справляться с заданиями, но не гарантирует глубокого усвоения знаний. Когда учащиеся перекладывают решение когнитивных задач на чат-боты, возникает риск „когнитивной лени“. Он заключается в росте производительности (выполнении большего количества заданий за более короткое время) без реального прогресса в обучении», — рассуждает она.

По словам эксперта, ИИ перестраивает структуру образования и распределение ролей. Процесс больше не строится по линейной схеме «учитель объяснил — ученик сделал домашнее задание — учитель проверил». Ключевой сдвиг — в сторону заданий, требующих аргументации, рефлексии, связи с личным опытом. Это «переворачивает» класс: основное время уходит не на передачу и проверку знаний, а на совместную работу, обсуждение и проекты.

Такая работа требует другого профиля педагога. Учитель перестает быть транслятором знаний и становится наставником, который проектирует образовательную среду и сопровождает индивидуальную траекторию развития ученика, резюмировала Ольга Немирович. ИИ — это неизбежное будущее, и процесс образования нужно перестраивать таким образом, чтобы наиболее эффективно использовать новые инструмент и научить детей работать с ними, потому что эти навыки им точно пригодятся.

Автор: Надежда Иванова, журнал «Эксперт»

Источник - https://expert.ru/obshchestvo/ot-reshebnikov-k-individualnym-pomoshchnikam/

***

Время готовых решений: Как ИИ меняет подход к высшему образованию

Есть вещь, которую нейросеть делает лучше преподавателя: она никогда не устает объяснять одно и то же. Есть вещь, которую она не умеет совсем: оценить, что конкретно студент так и не понял. 

Массовое внедрение генеративного ИИ в учебный процесс произошло за один академический год и дало повод пересмотреть подход к форматам учебы. Ученые обсуждают, что меняется в голове студента, когда мышление делегируется алгоритму, и можно ли сделать этот процесс управляемым.

Максим учится на третьем курсе технического вуза в Новосибирске. В прошлом семестре сдавал курсовую по системам автоматического управления — преподаватель похвалил структуру и язык. Когда на защите спросили, чем метод Рунге—Кутты отличается от метода Эйлера, парень замолчал секунд на десять. Потом произнес: «Ну, точностью...» На вопрос, в чем именно, — пожал плечами. Курсовую писал ChatGPT. По итогам опросов 2024–2025 годов большинство российских студентов технических направлений регулярно используют нейросети в учебе. Согласно данным платформы Coursera, 90% студентов и преподавателей по всему миру так или иначе работают с ИИ. Вопрос, который статистика обходит стороной: чему научится Максим?

Эволюция без манифеста

Университеты, позже других объявившие о «цифровой трансформации», зачастую справляются с ней лучше тех, кто поспешил. Они успели понять, зачем она вообще нужна. Студент, делегирующий мышление машине, нередко получает более высокие оценки. Тьюторские системы на основе ИИ дают измеримый результат. В Томском государственном университете е-тьютор по физике заметно поднял успеваемость слабых студентов уже за первый семестр — без дополнительных занятий с преподавателем. Адаптивные платформы — российский Stepik с ИИ-наставником, «Яндекс Учебник», американские аналоги — улучшают результаты тестирования за счет персонализированного темпа, мгновенной обратной связи, возможности повторять объяснение столько раз, сколько нужно.

При этом бесконтрольное использование ИИ может размывать различие между проверенной информацией и убедительной имитацией знания, что потенциально приводит к снижению глубины анализа. «Формально успеваемость студентов растет, потому что сокращается время на подготовку заданий, — отмечает заместитель директора ИВНД и НФ РАН и академический руководитель бакалавриата „Когнитивная нейробиология“ НИУ ВШЭ Ольга Мартынова. — А по факту качество усвоения материала снижается. Риск там, где студенты слишком сильно доверяют ИИ, не применяют критическое мышление, не перепроверяют ответы и передают часть когнитивных функций мозга в ведение машины».

Директор ИВНД и НФ РАН Алексей Малышев более прямолинеен: «Домашнее задание, выполненное при помощи ИИ, имеет гораздо меньшую образовательную роль, чем сделанное самостоятельно. В плане контроля знаний теперь применимы только очные экзаменовки».

По мнению Ольги Мартыновой, дело не в инструменте, а в том, есть ли у пользователя необходимые компетенции. «Я тоже использую ИИ: пишу с его помощью структуру лекций, ищу литературу, — признается наша собеседница. — Но читаю лекцию всегда сама. Если бы я не была экспертом в нейробиологии, я бы не смогла ее прочитать, даже если бы мне написал текст прекрасный платный ИИ».

Что происходит с мозгом

Первые экспериментальные данные о влиянии ИИ на память уже публикуются. В 2024 году исследователи сравнили при помощи ЭЭГ активность мозга в трех группах: студенты писали эссе без инструментов, с поисковиком Google и с ChatGPT. 

«Участники третьей группы показали наиболее низкую нейронную активность в областях, отвечающих за внимание, рабочую память и сознательный контроль, — поясняет ведущий научный сотрудник НИЦ человекознания им. Б. Г. Ананьева факультета психологии СПбГУ Ирина Шошина. — Зафиксировано снижение корковой активности в альфа- и бета-диапазонах, уменьшение связности между лобными и теменными регионами. Только 28% из них смогли воспроизвести хотя бы одно предложение из собственного эссе». Интеллектуальная леность — побочный продукт нейросетей. Ольга Мартынова приводит аналогию: «Появление GPS-навигаторов ухудшило наши навыки ориентировки. Это неизбежно, это надо принять». 

Вопрос в том, что мы приобретаем взамен. При грамотном педагогическом встраивании ИИ картина меняется, убеждена Ирина Шошина. По ее словам, активный мозговой штурм перед обращением к нейросети усиливает запоминание. Спецкурсы по критическому анализу ответов ИИ развивают метакогниции — способность контролировать собственное мышление. Генеративный ИИ обладает реальным потенциалом для развития критического мышления — но только при педагогической интеграции, стимулирующей активное рассуждение и критическую автономию студента.

Преподаватель: режиссер или статист

Сергей Григорьев, член-корреспондент РАО, профессор Института цифрового образования МГПУ, убежден: прежде чем говорить о нейросетях в образовании, нужно разобраться, что вообще такое ИИ. «Сведение ИИ к нейросетям принципиально неправильно, — рассуждает ученый. — Существует два подхода: нисходящий, основанный на математической логике, и восходящий — нейросеть. Увлечение нейросетями — вредная позиция, если заставлять их разрабатывать и задания для студентов, и ответы к ним. Тут не студент, не преподаватель, а Рособрнадзор будет доволен. Вспомним фразу академика Моисеева: искусственным интеллектом занимается тот, у кого не хватает естественного». 

Наш собеседник не луддит. Он применял нейросети для двух конкретных задач: построения системы академической генеалогии (кто у кого учился вплоть до «праправнуков» в научном смысле) и анализа терминологических несоответствий в школьных учебниках. Обнаружилось, например, что понятие координат вводится в географии в шестом классе, а в математике — только в восьмом.«Здесь человеческий интеллект не справится — слишком много информации, — говорит Сергей Григорьев. — Задача компьютера — сжать ее, выделить только то, что требуется. Но для этого нужно понимать предмет самому». 

Ректор ДВФУ Борис Коробец видит ту же логику в масштабе всего университета: «ИИ — это усилитель системы, мультипликатор. Но усилитель усиливает и сильное, и слабое. В сильной образовательной логике он снимает рутину, повышает скорость, дает новые возможности для персонализации. В слабой — масштабирует имитацию, пустые задания, формальную отчетность и иллюзию качества». По мнению Бориса Коробца, выиграют не те университеты, которые быстрее всех объявят о внедрении ИИ, а те, которые сумеют встроить его в логику развития мышления, ответственности и реальной профессиональной подготовки.

Плагиат нового типа

В большинстве российских университетов сегодня нет ни официального запрета на ИИ, ни разрешения на его применение. «На данном этапе важно зафиксировать в локальных актах вуза отношение к использованию ИИ, — убежден заведующий лабораторией Института проблем управления РАН и основатель компании „Думейт“ Юрий Чехович. — Если даже будет наложен запрет, ситуация окажется лучше, чем сейчас, когда практически во всех учебных организациях царит нормативная неопределенность. Лишь пара десятков российских вузов включили в свои локальные акты упоминания ИИ».

Новые технологии принесли и новые вызовы академической этике. «Генеративный ИИ серьезно упростил совершение некоторых типов нарушений, — говорит Чехович. — Намного проще стало скрывать заимствования путем машинной перефразировки. Есть примеры, когда авторы с помощью нейросетей фабрикуют несуществующие результаты или фальсифицируют данные. Большую проблему представляют галлюцинации — в работах появляются выдуманные факты, ссылки на несуществующие публикации».

Детекторы ИИ-текста наш собеседник оценивает без иллюзий. «Идеальный детектор должен не просто выделить текст с признаками ИИ, но и предоставить информацию о том, как именно использовался ИИ: перевел ли пользователь текст с иностранного языка, поправил стилистику или перефразировал чужую работу и сфабриковал результаты, — перечисляет Чехович. — Существующие детекторы этого не умеют».

Что работает в аудитории

Под влиянием ИИ в вузах так или иначе происходит «естественный отбор» форматов преподавания. Нейросеть плохо справляется именно с теми заданиями, которые требуют живого мышления, отмечает Борис Коробец. По его словам, проектные задачи с реальными стейкхолдерами, разборы кейсов с нестандартным финалом, командные форматы с распределенными ролями — здесь машина помогает, но не заменяет. В ДВФУ весь сквозной проектно-практический трек выстроен на таких заданиях: их невозможно «сдать» через генерацию текста, потому что они измеряют не текст, а решение.

«Университет не пытается бороться с ИИ как с калькулятором нового времени, а совершенствует образование с учетом возможностей технологии, — поясняет ректор. — Ценность смещается: надо не „сдать текст“, а „показать ход мысли, решение, позицию“. Использование нейросетей плохо переживают задания, которые и до ИИ были слабыми: реферативные тексты, компиляции на тему, пересказ теории. ИИ сделал их слабость очевидной для всех».

Машина не способна сдать устный экзамен вместо студента. Публичная защита, рефлексивный отчет о ходе мышления, ответы на вопросы из зала — все это возвращает оценивание туда, где человек незаменим Ирина Шошина добавляет: когда студент вынужден говорить, а не читать с листа, мозг активируется иначе. «Реально работают против цифровой амнезии образовательные интервенции, включающие рефлексивные задания, устные презентации в стиле мини-конференций с вопросами и ответами, создание концептуальных схем, задания на рассуждение и интерпретацию», — говорят в СПбГУ.

Некоторые вузы уже применяют так называемый Сократовский протокол. Khan Academy (Khanmigo), OpenAI Study Mode, российский Stepik с ИИ-наставником, диалоговые тренажеры РАНХиГС — все работают по одному принципу: ИИ задает вопросы, а не дает ответы. Это технически реализуемо. Университеты должны требовать именно такого режима от EdTech-партнеров по умолчанию — как условие договора, а не как опцию.

Эффективен и светофор использования ИИ. Система маркирует режим работы для каждого задания: красный — запрещено, желтый — ограниченное использование с обязательной рефлексией, зеленый — разрешено. Например, в НИУ ВШЭ студенты обязаны декларировать факт использования ИИ с указанием разделов и целей — и такая практика уже стала рабочей нормой.

В 2024 году МГПУ официально разрешил использование ИИ при написании выпускных квалификационных работ при условии прозрачности и рефлексии. Университет разработал диалоговых агентов «Аспирант Ушинского» и «Аспирант Выготского», встроенных в логику отечественной педагогической традиции. В октябре 2025 года конференция «Современная цифровая дидактика» собрала более 1,1 тыс. участников из 57 регионов — рекорд для отраслевых педагогических форумов. Вуз не запретил ИИ и не объявил о тотальном внедрении. Он попытался выстроить регулирование.

Карьерные траектории выпускников тоже корректируются по мере «взросления» нейросетей. «Работу программистом без опыта сейчас тяжелее найти, потому что джунов отчасти заменил ИИ — простейшие коды он пишет, — отмечает Ольга Мартынова. — Гуманитарии, философы — они как-то пока держатся. В биологии лабораторные работы тоже пока на цифровых двойниках не проведешь — там нужен реальный эксперимент на живых организмах».

Логику распределения задач между человеком и машиной формулирует Борис Коробец: «ИИ должен брать на себя все, что связано с ускорением рутинной интеллектуальной работы: поиск и первичную агрегацию информации, черновое структурирование, генерацию вариантов, первичную классификацию, выделение типовых ошибок, подготовку аналитических сводок, адаптацию материала под разные уровни сложности. В образовательной среде это огромный резерв. При этом замысел, цели, педагогическое решение, этическая рамка и живое взаимодействие остаются за человеком».

Разрыв засчитан

В профессиональном сообществе убеждены: спустя несколько лет уникальность сохранят вузы, которые смогут четко объяснить, что они дают студенту такого, чего не даст подписка на нейросеть за $20 в месяц. Доступ к продвинутым ИИ-инструментам стоит денег. Для студента из крупного города — допустимые расходы. Для студента из малого города в регионе с невысокими доходами — существенные. Экономическое неравенство конвертируется в академическое преимущество.

Еще один вызов — это инфраструктурный разрыв между самими вузами. Университет, располагающий собственной языковой моделью, обученной на специализированных данных, отличается от вуза, где студенты пользуются бесплатным чат-ботом. Первый накапливает данные, улучшает модель, выстраивает персонализированные траектории. Второй потребляет чужой продукт с чужими приоритетами.

По оценкам аналитиков, потенциал ИИ для российской экономики исчисляется триллионами рублей к 2030 году. Но этот потенциал реализуется при условии, что образовательная система готовит людей, умеющих с ИИ работать, а не только пользоваться им. Незаменима не информация, а семинар, где два человека по-настоящему не соглашаются. Лабораторный эксперимент, который пошел не так. Научный руководитель, который говорит «вы неправы, и вот почему» и терпеливо ждет ответа, а не генерирует следующий токен.

Максим из Новосибирска на следующей сессии все же защитил свою курсовую. Готовился неделю. Жаловался в чате, что учеба достала. Получил четверку. «Ну хоть знаю теперь, как работает мозг», — написал он торжественно в том же чате.

Автор: Елена Иванова, журнал «Эксперт»

Источник - https://expert.ru/obshchestvo/vremya-gotovykh-resheniy/