Тренды образования

В Scientific Reports вышло исследование про прогнозирование отсева в онлайн-обучении. Авторы взяли данные Open University: 32 593 регистрации на 22 запусках семи учебных модулей и более 10 млн записей о взаимодействиях с VLE (Virtual Learning Environment). Затем попробовали предсказывать отсев в разные моменты обучения — до старта и через 30, 60, 90 и 120 дней.

⭐️К 90-му дню одним из главных предикторов становится engagement persistence ratio — грубо говоря, отношение интенсивности активности во второй части наблюдаемого периода к активности в первой. То есть модель особенно интересует не абсолютное количество кликов, а изменение собственного паттерна поведения человека.

Если раньше студент регулярно что-то делал, а затем активность резко схлопнулась, вероятность отсева возрастает. Если активность сохраняется или растет — сигнал работает в противоположную сторону. Причем шесть признаков, описывающих именно динамику поведения, составляют только 11% всех признаков модели, но дают 25,4% совокупного SHAP-вклада (SHapley Additive exPlanations — оценка того, насколько конкретный признак повлиял на прогноз модели).
Мне кажется, здесь начинается гораздо более интересный разговор про learning analytics.

Мы довольно часто строим образовательную аналитику вокруг уровней:
— сколько уроков пройдено;
— сколько времени проведено на платформе;
— сколько заданий сдано;
— сколько было входов;
— какой средний балл.
Но уровень плохо отвечает на вопрос: что сейчас происходит с конкретным человеком?

⭐️У одного учащегося два входа в неделю — его нормальный устойчивый режим. У другого те же два входа означают падение с ежедневной активности. Значение одинаковое, образовательные ситуации совершенно разные.

И исследование хорошо показывает переход от state-based analytics к trajectory-based analytics: объектом анализа становится не состояние учащегося, а его траектория.

Авторы обнаруживают еще одну важную вещь. До начала курса модель в основном опирается на входные характеристики: учебную нагрузку, социально-экономические признаки, историю регистрации и т. п. Но по мере накопления данных их вытесняет реальное поведение учащегося. К 90–120-му дню структура наиболее значимых признаков уже довольно стабильна. Стартовые характеристики задают вероятность, но затем появляется новая информация: то, что человек делает внутри образовательной среды, постепенно становится информативнее того, кем он был на входе.

⭐️Авторы связывают признаки с Self-Regulated Learning, Community of Inquiry и моделью интеграции Tinto. Например, снижение устойчивости активности можно интерпретировать как возможный сбой саморегуляции. Человек мог перестать заходить на платформу из-за потери мотивации. А мог заболеть, получить новый проект на работе, ухаживать за ребенком или просто перейти в период курса, где ему не требуется активно пользоваться платформой. Авторы, к их чести, сами это признают: behavioral traces — лишь поведенческие маркеры, совместимые с определенной теоретической интерпретацией, но не измерения самой саморегуляции. Исследования, на которые они ссылаются, показывают довольно скромное совпадение trace-based индикаторов с процессами, зафиксированными через think-aloud.

❗️В учебной аналитике легко построить великолепную модель события, которое фактически уже произошло в поведении человека, но еще не появилось в административной базе. Это будет хорошая классификация прошлого, замаскированная под прогноз будущего.

*️⃣prediction ≠ diagnosis ≠ intervention ≠ impact*️⃣

Между этими четырьмя вещами нам постоянно хочется поставить знак равенства. Но каждая стрелка между ними требует отдельного доказательства.

Некоторые выводы, которые я могу сделать из исследования:
1️⃣Проектировать стоит не только события обучения, но и ожидаемые траектории поведения.
Если значимым сигналом оказывается изменение активности, методисту нужно понимать, как вообще выглядит нормальная динамика прохождения его курса. Где естественно возникает спад? Где возрастает нагрузка? Где человек может на неделю исчезнуть без всякой проблемы? Без модели «нормальной траектории» алгоритм легко начнет принимать особенности проектирования за проблемы учащегося.

2️⃣Хорошая учебная аналитика должна быть относительной, а не только абсолютной.
«Не заходил пять дней» — слабый сигнал. «Раньше учился четыре раза в неделю, а последние две недели почти исчез» — гораздо более содержательный. Возможно, следующим поколением образовательных дашбордов должны стать не панели KPI учащегося, а панели изменения его собственного поведения относительно предыдущего состояния.

3️⃣Отсев — скорее процесс, чем событие.
В административной системе человек «ушел» в конкретную дату. В образовательной реальности уход может происходить неделями: сокращается активность, исчезает разнообразие действий, растут периоды отсутствия, перестают сдаваться задания.

⚪️ 30 сентября в 14:00 по МСК Академия iSpring проведёт бесплатный вебинар «Барьеры в карьерном росте до директора по персоналу».

В прямом эфире вместе с экспертом Амелией Айман вы разберётесь, как изменились требования к специалисту по управлению персоналом и почему опыт больше не гарантирует рост.

Вы узнаете, где именно происходит остановка в карьере и что мешает вам перейти на уровень выше.

После вебинара вы поймëте:
🟢 какие компетенции критически важны для линейного сотрудника, а какие для топ-менеджера;
🟢 как организовать подбор сотрудников в условиях нехватки специалистов;
🟢 как за 5 шагов снизить текучесть;
🟢 как определить и «починить» метрики подбора.

Запись вебинара, презентация эксперта и чек-лист «Ваша карьера в управлении персоналом» каждому участнику. Автору самого интересного вопроса — книга Джули Дирксен «Искусство обучать».

📆 30 сентября в 14:00 по МСК
Записаться на вебинар

Реклама. ООО "Академия Айспринг". ИНН 1215226458
Erid: 2SDnjeeNk2F

Студент откладывает задание. Что, если дело не в тайм-менеджменте?

В исследовании с участием 1006 студентов китайского университета авторы сопоставили вовлечённость в онлайн-обучение с тремя факторами: социальной тревожностью, страхом пропустить что-то важное (FoMO) и академической прокрастинацией. Затем они поговорили с 16 студентами, чтобы понять, как эти связи проявляются в учебе.

Все три фактора были связаны с более низкой вовлечённостью. В интервью студенты описывали два разных пути к одному результату. Одни боялись, что преподаватель неожиданно попросит их высказаться, и тратили внимание на ожидание этого момента вместо занятия. Другие проверяли сообщения и соцсети, после чего всё труднее возвращались к учебной задаче. В обоих случаях откладывание работы могло быть продолжением уже возникшей тревоги или отвлечения.

Исследование не доказывает, что тревожность или FoMO вызывают прокрастинацию: данные опроса собраны в один момент, в одном университете и основаны на ответах самих студентов. Модель объясняет 10,1% различий во вовлечённости и лишь 1,6% различий в прокрастинации. Значит, качество курса, поддержка преподавателя и жизненные обстоятельства студентов остаются важной частью картины.

Для проектирования онлайн-курсов здесь есть полезный ракурс: что именно студенту приходится преодолеть, прежде чем он сможет начать задание? Если участие в обсуждении кажется рискованным, ещё одно напоминание о дедлайне вряд ли устранит этот барьер. Помочь могут понятные правила участия, возможность подготовить ответ заранее и обратная связь без публичного давления. Если внимание постоянно уходит к уведомлениям, стоит посмотреть на ритм занятия и то, насколько легко вернуться к задаче после перерыва.

Подросток обращается к ИИ каждый день. Вопрос — учится он или просто списывает? 

Нейросеть для подростка — это часть повседневности: домашка, рефераты, переписки, идеи для проектов. Вопрос в том, понимает ли он, где нейросеть реально помогает, а где выдает правдоподобную ерунду, которую он не заметит. 

Компьютерная академия ТОП запустила курс «Нейросети для подростков» — для тех, кто хочет, чтобы ребенок не просил ИИ писать за него сочинения по русскому, а учился работать с ним: проверять факты, замечать галлюцинации, защищать данные и создавать продукты. Так подросток научится работать с информацией и критически оценивать ответы ИИ 

Курс доступен по двум тарифам: 
1. База — программа дает стартовый набор навыков работы с ИИ. 
2. Про — подойдет тем, кто прошел базовый курс и готов изучать ИИ углубленно. 
 
Узнать подробности и записать подростка на курс можно очно в кампусах Академии ТОП или онлайн — по ссылке

Реклама. АНО ДПО Академия ТОП ИНН  7730257499 erid:2VtzqwDyAiQ

Самообразование оказалось одним из ключевых факторов входа в диджитал


37% специалистов называют самообразование главным фактором, который помог получить первую работу в цифровой сфере. Для сравнения: 25% пришли через стажировку или обучение на рабочем месте, а 15% — через профильную программу в вузе, колледже или техникуме.
Это данные исследования «Школы 21» и карьерной платформы «Эйч», в котором приняли участие 1 340 российских специалистов цифровой сферы.

48% опрошенных перед началом цифровой карьеры учились в вузе, а 36% работали в другой профессиональной области.
Самые распространенные стартовые направления — интернет-маркетинг, реклама и PR (28%), контент, SMM, копирайтинг и медиапроизводство (19%). С разработки сайтов, приложений и ПО начинали 11%, с дизайна — 8%, с кибербезопасности, ИТ-поддержки и инфраструктуры — 7%, с управления продуктами и проектами — 6%.

Ожадаемо, 25% столкнулись с требованиями работодателей к опыту, 16% — с нехваткой уверенности в себе, 10% не могли найти подходящие вакансии для начинающих. При этом недостаток профессиональных навыков назвали проблемой только 8%.

⚡️Как методисту выйти из бесконечного потока однотипных задач?

Пока сядешь писать конспект, оформлять чек-лист и переносить всё в презентацию, уже не остаётся времени на сам образовательный продукт. Другое дело, если подключить к процессу нейросети.

Начните с гайда «От статьи к уроку за 15 минут с ИИ». Он подскажет, как из любой понравившейся единицы контента (даже книги!) быстро собирать понятную структуру занятия.

А на курсе «Нейросети в образовании» от Академии Эдюсон сможете выстроить полноценную ИИ-систему: научитесь адаптировать лекции под разных учеников, ускорять подготовку лекционных материалов, в том числе визуальных, и улучшать обучение с помощью новых технологий.

👉 Оставьте заявку с промокодом ТРЕНДЫ, чтобы забрать гайд бесплатно и активировать повышенную скидку 65% на программу.

30 сентября пройдет YaC/e-2026 — ежегодная онлайн-конференция Яндекса о людях и технологиях в образовании.

Я слежу за YaC/e уже несколько лет и неоднократно делилась здесь выступлениями с конференции. Интересно наблюдать и за тем, как меняется повестка: несколько лет назад много говорили о цифровизации образования, образовательных сервисах и трансформации университетов. Теперь вопрос уже не столько в том, нужны ли технологии в обучении, сколько в том, как вообще учиться в среде, где технологии меняются быстрее образовательных программ.

В этом году программа как раз посвящена этой теме.

Будут обсуждать, как использовать ИИ в обучении так, чтобы он усиливал мышление, а не подменял его; чему имеет смысл учиться, если конкретные инструменты и технологические стеки быстро устаревают; чего преподаватели ждут от студентов и какую роль в образовательной траектории играет окружение.

YaC/e-2026 пройдет 30 сентября, онлайн и бесплатно.

👉 Регистрация

Самый неинтересный способ учить детей искусственному интеллекту — показывать им, как написать промпт и на какую кнопку нажать. Дело в том, что инструменты будут меняться быстрее школьных программ. А вот вопросы «почему я получил именно такой результат?», «как эта технология работает изнутри?» и «как проверить результаты?» останутся с нами надолго.

Мне нравится, когда школьные программы уходят от обучения конкретным сервисам в сторону понимания самой технологии. Например, фонд “Сколково” совместно с Авито расширили сквозную программу обучения искусственному интеллекту “Урок ИИ” до 9 класса. Действующие эксперты компании помогают переводить реальные технологические кейсы на язык школьных занятий.

В 5–6 классах дети учатся использовать ИИ для учебы, поиска и работы с информацией, разбираются с генерацией изображений и другими прикладными инструментами. Практика вполне осязаемая: с помощью ИИ можно, например, собрать простой сайт или игру.

В 7–9 классах уровень постепенно усложняется: появляются генеративные модели, машинное обучение, данные. Но важная часть программы — не просто получить ответ нейросети, а научиться замечать ошибки и проверять информацию.

В занятия вошли и технологические кейсы Авито. На примере рекомендательных систем можно разбираться, почему платформа показывает одному человеку одно, а другому — другое. На примере ИИ-ассистента Ави — ученики смотрят, как устроено взаимодействие человека с такой технологией. Отдельный блок посвящен безопасности цифровых платформ: кто вообще их создает, как они защищают пользователей и почему собственная цифровая грамотность остается частью этой защиты. ИИ-грамотность здесь оказывается продолжением информационной грамотности: мало уметь получить информацию — нужно понимать происхождение результата, его ограничения и собственную ответственность за то, что ты с ним сделаешь.

Кстати, масштаб у «Урок ИИ» заметный: с момента запуска программу прошли 4 894 ученика и 280 учителей из 47 регионов России. Материалы бесплатны и доступны школам по всей стране.

Мы привыкли рассуждать о разрыве между академическим образованием и рынком труда так, будто ещё существует последовательная цепочка: сначала человек несколько лет учится, затем выходит в профессиональную среду и обнаруживает, что часть знаний теперь нужно переводить на язык реальных задач. Партнерские программы вузов и компаний размывают эту последовательность: профессиональная среда появляется внутри образовательной еще до выпуска.

Как пример, YADRO и СПбПУ расширили лабораторию «Технологии программирования YADRO-Политех». В Высшей школе программной инженерии появились новые пространства: исследовательская аудитория и новый учебный класс на 45 мест. Залы оборудованы отечественной техникой KVADRA, а работать здесь будут с вполне индустриальными направлениями — от разработки и тестирования ПО до исследования архитектур на базе RISC-V.

В лаборатории YADRO студенты работают над прикладными и исследовательскими задачами вместе с преподавателями ВШПИ и кураторами компании, а сами проекты встроены в университетскую жизнь довольно глубоко: по их тематике можно готовить выпускные работы, при этом на время сессии работа ставится на паузу. Получается интересная конструкция, в которой производственная логика не просто соседствует с учебной программой, а становится одним из способов учиться.

За несколько лет работы лаборатории ее курсы прошли более 200 студентов, больше 20 выпускников впоследствии стали сотрудниками YADRO. Для компании это, безусловно, кадровый контур. Но для университета потенциально важнее другое: сотрудничество с индустриальными лидерами создает возможность быстрее внедрять в образовательные программы изменения, происходящие в самой профессии.

География всё меньше определяет образовательные возможности школьников

Ещё 20–30 лет назад образовательная траектория ребёнка во многом зависела от места проживания: какие школы и кружки есть поблизости, к каким преподавателям можно попасть, насколько доступны библиотеки, университеты и профессиональная среда. Цифровизация постепенно ослабляет эту зависимость — и одновременно создаёт новую проблему.

Сегодня школьник может учиться у экспертов из других городов, участвовать в онлайн-проектах, знакомиться с разными профессиями и пробовать образовательные форматы, которых физически нет в его регионе. Поэтому вопрос всё чаще не в том, есть ли у ребёнка доступ к возможностям, а в том, как среди них выбирать. Об этом на Международном фестивале молодёжи говорила Ольга Антонова, директор по развитию бизнеса «Академии „Просвещение“».

По её словам, место проживания всё меньше задаёт границы образовательной траектории. Гораздо важнее становится способность увидеть интерес самого ребёнка и помочь ему превратить этот интерес в последовательное движение — от знакомства с темой к реальному опыту. Но важно помнить, что изобилие образовательного контента ещё не означает изобилия образовательного опыта. Посмотреть лекцию о профессии и попробовать решить настоящую задачу из этой сферы — принципиально разные вещи. Проектная работа, взаимодействие с другими людьми, обратная связь и возможность проверить собственный интерес на практике становятся не менее значимыми, чем доступ к знаниям.

В такой среде меняется и функция школы. Когда источников информации мало, образовательная система прежде всего обеспечивает к ним доступ. Когда их слишком много, всё важнее становится навигация: помочь ребёнку понять, куда двигаться, какие возможности использовать и как связать отдельные образовательные эпизоды в собственную траекторию.

Похожую логику Ольга Антонова распространяет и на искусственный интеллект. ИИ радикально сокращает путь от вопроса к ответу, но не отменяет необходимость оценивать качество этого ответа, сопоставлять его с другими данными и понимать, зачем полученная информация вообще нужна. Чем проще становится доступ к информации, тем заметнее ценность навыков, которые нельзя свести к самому поиску: критической оценке, постановке вопросов, выбору и ответственности за результат.
Получается интересный парадокс цифрового образования: технологии снимают часть внешних ограничений, но тем самым повышают требования к самостоятельности самого человека. География постепенно перестаёт быть главным барьером. На её место приходит другой — способность ориентироваться в почти неограниченном пространстве возможностей.

Иногда путь к будущей карьере лежит через решение реального кейса, общение с предпринимателями и джип-тур по Архызу. Так прошёл финал студенческого кейс-чемпионата Альфа-Будущее. Команды решали реальные задачи Альфа-Банка, а лучших из них пригласили на стажировку.

Кроме решения кейсов, участники общались с основателем Mozi J Дмитрием Кузнецовым и гендиректором Surf Coffee Леонидом Мотычко — они рассказали, как строить бренд без ставки на хайп. Вечером ребята пели песни под гитару и фоткались на плёнку.

Тест: насколько ваши онлайн-курсы вовлекают сотрудников?

Посмотрите варианты ниже и ответьте "да" или "нет". 

✅ Сотрудники проходят обучение с неподдельным интересом и до конца, дают позитивную обратную связь. 
✅ Большая часть регламентов и лекций переведены в современные форматы с лёгкой подачей. 
✅ Вы отказались от привычных инструкций и перешли на вовлекающие сценарии. 
✅ Учебные материалы оформлены по правилам стиля и композиции, нет презентаций со сплошным текстом и т.д.
✅ Вы умеете собирать и настраивать интерактивные тренажёры.
✅ Вы умеете анализировать результаты обучения и вносить коррективы. 

Не на всё ответили утвердительно? Отличный повод прокачать навыки и превратить точки роста в свои сильные стороны! 

Для этого в Академии iSpring создали программу "Разработчик электронных курсов". Это 3 месяца практики, поэтапная работа над собственным курсом и постоянная поддержка кураторов и наставников.  

⚪️ Вы научитесь: 

🟢Работать с заказчиками, общаться с экспертами и анализировать целевую аудиторию. 
🟢Превращать текстовые инструкции и сложный материал в увлекательные курсы с эффектной подачей. 
🟢Выстраивать драматургию, писать сценарии и применять современные приёмы удержания внимания. 
🟢Оформлять курсы, подбирать выразительный визуал и продумывать композицию. 
🟢Добавлять интерактивности, настраивать анимации и готовить курс к публикации. 

💡Вас ждёт живое взаимодействие с экспертами и продуктивные вебинары, которые можно пересматривать в записи. Вы будете разбирать реальные кейсы, анализировать решения коллег, развивать насмотренность и получать подробную обратную связь. 

Старт курса — 3 октября. 

👉🏻 По ссылке вы можете узнать подробности и записаться на обучение.

Реклама. ООО "Академия Айспринг". ИНН 1215226458
Erid: 2SDnjdPHU9H

Девелоперская компания MR совместно с фестивалем «Открытый город» публично представили итоги проекта «Школа для меня» — годовой программы, в рамках которой подростки вместе с профессиональными архитекторами спроектировали и построили реальные объекты в пяти московских школах. В проекте приняли участие 750 школьников, 20 педагогов и 15 архитекторов.

«Школа для детей» — проект, не имеющий аналогов по степени вовлеченности детей в городское развитие. Подростки выступили в роли не пассивных получателей, а полноправных соавторов и заказчиков. Они не просто рисовали эскизы, а вместе с архитекторами защищали концепции, согласовывали бюджеты и несли ответственность за результат.

Проект решал две ключевые задачи. Первая — формирование субъектности, когда идея ребенка превращается в реальное пространство, возникает опыт успешности и понимание «я могу», «меня слышат», «мои действия меняют среду вокруг». Вторая — профориентация через действие: ребята погрузились в профессиональное поле архитекторов, девелоперов и градостроителей без навязывания «взрослых» шаблонов и получили не абстрактные советы, а реальный опыт проектирования и строительства.

Механика: от урока до стройки
Технология проекта, разработанная АНО «Город для меня», исключала формальный подход. Четыре этапа превратили школьников из наблюдателей в деятелей:
1. Уроки устойчивого развития: погружение в то, как устроен город и как жители могут влиять на его развитие.
2. Архитектурный воркшоп: исследование пространства школы, формулировка запроса, создание проекта и макета вместе с архитекторами.
3. Совместное строительство: с шуруповертами и пилами — реальное воплощение идей.
4. Открытие и присвоение: торжественная церемония, фиксация нового качества среды и появление деятельного сообщества внутри школы.
Что создано: пять живых пространств в пяти школах
За три месяца плотной работы появились востребованные и живые места для общения, отдыха и учебы:
- открытая библиотека в Курчатовской школе;
- уличный театр в школе № 91;
- амфитеатры с буккроссингом и «мостом да Винчи» в школе имени маршала В. И. Чуйкова;
- сад в китайском стиле в школе № 1329;
- школьный коворкинг «Поле смыслов» в школе № 1514.
Каждый из этих объектов уникален тем, что он родился из реального запроса детей, а не навязан «сверху» взрослыми проектировщиками. Подростки сами определили, чего им не хватает в школе, и вместе с архитекторами нашли решение.

К началу учебного года мы вместе с МТС Линк и еще несколькими экспертами из образования порассуждали о том, что происходит с ролью преподавателя на фоне распространения ИИ.

Мне кажется интересным, что при довольно разных взглядах на технологию ответы сходятся в нескольких принципиальных точках. И разговор в итоге получается не столько про «заменит / не заменит», сколько про более важный вопрос: что вообще останется собственно образовательной работой, когда производство информации перейдет к «машине»?

Выделю несколько идей.

1️⃣ИИ автоматизирует не профессию преподавателя, а отдельные функции
Сгенерировать упражнения, подобрать примеры, сделать черновик презентации, классифицировать ошибки, проверить типовое задание, предложить несколько вариантов объяснения — значительная часть этой работы уже хорошо делегируется.
Поэтому интереснее говорить не о замене преподавателя, а о декомпозиции его роли. Чем дешевле становится производство учебного контента, тем меньшую ценность представляет преподаватель как «носитель и передатчик информации».
И тем большую — как человек, который проектирует условия, в которых происходит обучение.

2️⃣Главный риск ИИ — не ошибка в ответе, а незаметная подмена мышления
Галлюцинации можно обнаружить фактчекингом. Сложнее заметить другую проблему: момент, когда инструмент перестает поддерживать когнитивную работу и начинает выполнять её вместо ученика.
Если нейросети делегированы постановка проблемы, поиск аргументов, формулирование выводов и рефлексия, человек может получить прекрасный результат — практически не проходя через процесс, который этот результат должен был сформировать.
Отсюда довольно неприятный парадокс: качество выполненного задания все меньше говорит о том, чему научился человек.
И это, пожалуй, гораздо более серьезный вызов для образования, чем проблема списывания.

3️⃣Придется пересобирать и оценивание
Задание формата «напишите эссе / подготовьте презентацию / ответьте на вопросы» всё хуже позволяет понять, что умеет студент.
Поэтому ценность постепенно смещается с оценки артефакта на оценку процесса мышления: почему человек выбрал такое решение, какие альтернативы рассматривал, где ошибся, как проверял гипотезы, может ли защитить выводы и перенести способ действия в другую ситуацию.
Отсюда возвращение интереса к кейсам, проектам, устной защите, наблюдению за процессом решения задачи.
Не потому, что нужно придумать задания, которые «невозможно сделать с ChatGPT». Скорее потому, что нужно снова сделать видимым само обучение.

4️⃣Умение пользоваться ИИ ≠ умение писать промпты
Промптинг довольно быстро перестает выглядеть самостоятельной компетенцией.
Гораздо сложнее метанавык: понимать, какую часть интеллектуальной работы можно делегировать, а какую нельзя делегировать именно потому, что в ней и заключается обучение.
Для опытного специалиста ИИ может быть способом снять когнитивную рутину. Для новичка та же самая помощь иногда убирает необходимую тренировку.
То есть один и тот же инструмент в зависимости от уровня человека может либо усиливать экспертизу, либо мешать ее появлению.

5️⃣На этом фоне роль преподавателя становится, как ни странно, более человеческой
Практически все эксперты так или иначе говорят о наставничестве, обратной связи, способности увидеть растерянность, фрустрацию, потерю интереса, задать вопрос, который сам ученик еще не способен сформулировать.
ИИ хорошо масштабирует информационную часть обучения. Но образование никогда не состояло только из информации.
Это еще и социальная ситуация, в которой человек учится выдерживать сложность, ошибаться, получать обратную связь, спорить, менять собственную позицию и постепенно становиться автономнее.
Поэтому мне кажется, что главный эффект ИИ для профессии преподавателя может оказаться довольно парадоксальным.
Чем лучше машины будут объяснять, генерировать и проверять, тем меньше ценность преподавателя будет определяться тем, сколько он знает и рассказывает, — и тем больше тем, насколько хорошо он умеет создавать условия, в которых думает и развивается другой человек.

Обновления Teachbase: от создания курсов до анализа результатов

Новый личный кабинет ученика. Teachbase обновили ЛК — сразу видно, что обязательно, какие дедлайны, приоритеты, расписание и сколько уже пройдено (прогресс на виду).

И разработали экосистему ИИ-инструментов:

▪️ ИИ-аналитик — продвинутая аналитика в дашбордах, выявляет тренды и закономерности, находит инсайты.
▪️ ИИ-помощник берет на себя проверку заданий с открытым ответом. В раннем доступе по запросу.
▪️ ИИ-методист — собирает курсы и тренажеры по брифу, начиная с образа результата. Cобирает структуру от практики к теории. Итог — курс, нацеленный на изменение поведения, а не нейрослоп по одному промту. 

Какие форматы поддерживаются: интерактивный лонгрид, диалоговый тренажер, кейс-тренажер, тренажер работы в ПО, интерактивное видео, деловая переписка, квест-игра.

Оставьте заявку для бесплатного доступа к ИИ-функционалу

Реклама. OOO «Интернет Школа». ИНН 7724715856, erid: 2VSb5ybNpcJ

Хороший пример, как ИИ можно встраивать в школьное образование без попытки заменить им учителя.

«Просвещение» и СИБУР сделали видеокурс по химии для 8 класса, где технологии ИИ используют прежде всего для визуализации: можно показать строение веществ, химические процессы и эксперименты, а затем связать школьную формулу с тем, как она работает уже в лаборатории или на производстве.

Курс состоит из 28 коротких роликов по семи темам из школьной программы. Над курсом работают учителя, методисты, химики и инженеры, а сценарии проходят научную и методическую проверку.

Химию сложно изучать исключительно через текст, формулы и статичные картинки: значительная часть предмета требует умения представить процессы, которые невозможно увидеть непосредственно. И вот здесь генеративные технологии могут оказаться действительно полезны — не как источник знания, а как новый слой его представления.

Мне нравится такое распределение ролей. Не «давайте добавим ИИ, потому что сейчас все добавляют ИИ», а использование технологии там, где у обычного учебника действительно есть ограничения.

Первый блок курса уже появился на платформе Lecta, остальные будут выходить в течение учебного года. Интересно, как такой формат покажет себя на практике.

Студенты все реже начинают профессиональный путь после окончания университета: 60% учащихся совмещают образование и работу.

Исследование VK Education и проекта «Твой Ход» показывает следующую картину: работа, учеба, стажировки и проекты постепенно складываются в единую систему.

Но интереснее другое: работа воспринимается не только как способ получить деньги. Для 59% главная ценность — возможность развиваться и учиться новому, 27% выходят на работу ради практических навыков, 26% хотят повысить шансы на трудоустройство после выпуска, 19% — погрузиться в профессиональную среду и расширить круг контактов.

Мы видим важный сдвиг.

Университет перестаёт восприниматься студентами как этап «до первой работы». Он все чаще становится частью карьерной траектории, в которой студент начинает проактивно действовать еще до получения диплома.

На это указывает и отношение к самому высшему образованию. Только 12% считают главной ценностью вуза диплом. Для 25% важнее практические знания, для 23% — фундаментальная подготовка, а для 21% — возможность построить успешную карьеру.

Интересно и отношение к стажировкам. 48% называют совмещение учебы со стажировкой идеальным сценарием, хотя на практике такой опыт есть только у 34%.

Похоже, классическая граница «сначала образование — потом работа» постепенно стирается. Студенты стремятся не выбирать между учебой и карьерой, а строить их одновременно.

Поколение Альфа еще не поступило в университеты, но уже меняет представления о том, какими они должны быть. И дело, как ни странно, не в технологиях.

Большинство комментариев к подобным прогнозам обычно сводятся к обсуждению искусственного интеллекта, облачных платформ, гибридного обучения и новых устройств. Все это действительно важно. Но если присмотреться внимательнее, становится заметен куда более глубокий процесс. Университеты постепенно перестают конкурировать друг с другом и начинают конкурировать с лучшими цифровыми сервисами мира.

Это новая ситуация для высшего образования.

На протяжении столетий университет существовал как особое пространство со своими правилами. Чтобы получить образование, студенту нужно было принять институциональную логику: разобраться в сложных процедурах, привыкнуть к расписанию, адаптироваться к требованиям преподавателей и административных служб. Неудобство считалось естественной частью процесса.

Но поколение Альфа выросло в совершенно иной среде. Для них цифровые сервисы не являются технологией — они являются средой существования. Когда можно заказать еду или получить ответ на сложный вопрос за несколько секунд от нейросети, начинает меняться само представление о том, как должны работать любые системы.

Именно поэтому меняется не отношение к технологиям. Меняется отношение к сложности. Если раньше сложность воспринималась как неизбежность, то теперь она все чаще воспринимается как плохой дизайн. Чтобы адаптироваться к этому, университетам нужно перестать объяснять студентам свои процессы и начать проектировать процессы так, чтобы они не требовали объяснений. На первый взгляд это звучит как разговор про пользовательский опыт. Но на самом деле речь идет о гораздо более фундаментальном сдвиге.

Высшее образование постепенно переходит от логики института к логике сервиса. Это не означает превращение университета в маркетплейс или отказ от академических требований. Скорее наоборот. Чем сложнее становится мир, тем важнее институты, способные создавать качественную образовательную среду. Но сама среда начинает оцениваться по другим критериям. Студент будущего будет задаваться не только вопросом «Чему я здесь научусь?», но и вопросом «Насколько удобно мне здесь учиться?». Для многих университетов именно второй вопрос может оказаться более опасным.

На протяжении большей части истории образования ценность университета определялась доступом к информации и экспертам. Сегодня этот фундамент начинает постепенно размываться. Искусственный интеллект способен объяснить концепцию, подобрать литературу, помочь структурировать исследование или провести первичный анализ данных. И качество этих возможностей растет быстрее, чем успевают адаптироваться образовательные системы.

Поэтому главный вопрос ближайших лет: «Что останется уникальной ценностью университета в мире, где доступ к знаниям становится практически бесплатным?». Возможно, что всегда было сильной стороной хороших образовательных институтов: способность создавать среду для формирования мышления.