Искусственная революция: как ИИ меняет образование
Искусственный интеллект стремительно ворвался в образовательное пространство и стал помощником и напарником студентов и преподавателей. Сегодня владение ИИ-инструментами становится универсальной компетенцией и требует от педагогов освоения новых навыков и подходов как к учебному процессу, так и к оцениванию успехов студентов.
Директор по развитию преподавательского мастерства Андрей Дементьев провел мастер-класс «Как ИИ меняет среду образования» в рамках проекта «Teach for HSE / Преподаем в Вышке».
Андрей Дементьев
В грамотно сконструированной современной среде обучения преподаватели перестали играть роль читающего лекцию или излагающего материал по книге. Это уходящий в прошлое рудимент прежней эпохи. Сейчас преподаваемые знания конкурируют с информацией из интернета и социальных сетей. «Более того, доступ к знаниям все чаще опосредуется нейронными сетями, а проверка знаний, демонстрируемых не без помощи больших языковых моделей, сталкивается с определенными трудностями», — пояснил докладчик.
Анализ результатов обучения с помощью ИИ изменил подход к планированию курсов: обработка больших массивов данных, которая была довольно трудоемкой, стала достаточно легкой. Это позволило индивидуализировать подход к обучению. Условно говоря, теперь преподаватель может одну и ту же книгу разным студентам читать по-разному и использовать ИИ для создания персонализированных образовательных траекторий. Но интересующиеся и любопытные студенты и без участия преподавателя способны формировать контент курса, для чего уже сейчас активно используются ИИ-модели. Поэтому в открытой ИИ среде обучения важно, чтобы преподаватель как эксперт служил для студентов авторитетом, мерилом достоверности и точности информации, предоставляемой ИИ.
Главный вопрос, который в этой связи встает перед преподавателями, — могут ли они доверить ИИ структурирование знаний, отметил Андрей Дементьев. Пока большинство из них отвечает на этот вопрос отрицательно.
Вместе с тем ИИ не только становится помощником преподавателя, но и конкурирует с ним за внимание учащихся. Преподаватель, который не умеет использовать ИИ как инструмент, рискует потерять авторитет. Успешное применение ИИ требует от преподавателя соответствующих навыков, а также умения оценивать взаимодействие студента с ИИ, анализируя его когнитивные стратегии. По мнению Андрея Дементьева, использование ИИ студентами меняет когнитивные процессы обучения, смещая фокус с запоминания на экспертную оценку и анализ.
Оценка результатов обучения должна учитывать как вклад искусственного интеллекта, так и «естественный интеллект» студента, включая сам процесс решения задачи, а не только конечный результат.
Формулирование и планирование результатов обучения также должно учитывать уровень ИИ-грамотности студентов. Для творческих, объемных и сложных заданий необходимо четко указывать, что использование ИИ не просто разрешено, а необходимо для достижения максимального результата.
При этом важно пересмотреть критерии оценивания таких заданий, сфокусировавшись на способности формулировать задачу для ИИ, корректировать ход ее выполнения и анализировать результаты, полученные с помощью ИИ. В такой системе оценивания становится видимым сам процесс диалога с ИИ, в котором и проявляются оцениваемые компетенции студента. К примеру, оценивая стратегию промптинга, сравнивая и анализируя ответы ИИ на разные на формулировки запроса, студенты могут демонстрировать предметное знание. В процессе поиска ответа на заданный вопрос студент выбирает оптимальный промпт, демонстрируя понимание предмета и исключая угадывание. Преподаватель таким образом получает протокол когнитивных действий студента, оценивая его мыслительный процесс, а не только доступ к информационным ресурсам.
Андрей Дементьев продемонстрировал метод оценки студенческих навыков при взаимодействии с ИИ, используя GigaChat. Многократное уточнение промпта позволяет оценить способность студента задавать уточняющие вопросы и анализировать ответы, достигая желаемого результата за минимальное количество шагов.
«В открытой среде искусственный интеллект предоставляет доступ к информации, а преподаватель выступает в роли активного фасилитатора действий, направленных на самостоятельное изучение контента, опосредованное ИИ. Преподаватель может повлиять на внешнюю и внутреннюю мотивацию студента. Эта роль в сегодняшней ситуации, может быть, даже более ответственная, чем раньше», — подчеркнул он.
Преподаватель контролирует процесс обучения и осуществляет персонализированную обратную связь, играя роль эксперта и оценивая взаимодействие студента с ИИ. Это требует от него высокой квалификации и готовности к работе в открытой среде с постоянно растущим объемом информации, резюмировал докладчик.
В ходе мастер-класса Андрей Дементьев провел мозговой штурм по угрозам ИИ для образования. С одной стороны участвовали люди, с другой — ИИ. Участники-люди среди угроз чаще называют нарушение конфиденциальности и дегуманизацию образования. Также выделялись проблемы неравного доступа к образовательным ресурсам и профессионального выгорания преподавателей. Искусственный интеллект выявил риски, которые участники-люди не назвали: зависимость от технологий, проблемы с мотивацией, утрату критического мышления и деградацию социальных навыков. При этом ИИ продемонстрировал не только генерацию идей, но и их обобщение и ранжирование по вероятности.
Вам также может быть интересно:
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»
Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.
«Защищать конкуренцию от ИИ нам придется с помощью самого искусственного интеллекта»
В НИУ ВШЭ прошел двухдневный семинар «Искусственный интеллект и конкурентная политика в странах БРИКС». Его участники обсудили две ключевые для конкурентной политики темы: трансформация конкуренции и рынков под влиянием технологий ИИ и усилени е регуляторного потенциала антимонопольных органов за счет технологий искусственного интеллекта.
В НИУ ВШЭ разработали сервис обезличивания табличных данных для безопасного использования в ИИ-системах
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал сервис обезличивания табличных данных, предназначенный для подготовки корпоративных данных к использованию в аналитических и ИИ-сервисах. Решение позволяет выявлять персональные данные в структурированных наборах, применять к ним воспроизводимые правила обезличивания и формировать артефакты, необходимые для контроля качества, аудита и последующего использования данных в защищенных контурах.
Высшая школа экономики и «Ростелеком» поддержат ИИ-стартапы для госсектора
НИУ ВШЭ и «Ростелеком» подписали на ПМЭФ-2026 соглашение о сотрудничестве в рамках реализации акселератора ИИ-решений для государственного сектора. Совместная работа позволит объединить технологическую экспертизу крупнейшего цифрового партнера государства и академический потенциал ведущего исследовательского университета страны.
Проблемы этики: как и где использовать ИИ
За последние годы этика в сфере искусственного интеллекта превратилась из философско-теоретической в прикладную дисциплину. Эксперты в НИУ ВШЭ обсудили, какие этические проблемы возникают в связи со стремительным развитием цифровизации и какие их инженерные решения могут быть предложены.
НИУ ВШЭ и МТС договорились об обмене ИИ-компетенциями при подготовке инженерных кадров для телекома
НИУ ВШЭ и ПАО «МТС» заключили соглашение о стратегическом партнерстве, которое предполагает подготовку кадров с ИИ-компетенциями для телекоммуникационной отрасли по программам высшего и дополнительного профессионального образования. Соглашение направлено на повышение качества образования, обмен экспертизой и компетенциями при подготовке инженеров, владеющих технологиями ИИ и машинного обучения.
Точка входа в ИИ: на ЦИПР обсудили влияние технологий на будущее
Участники ЦИПР-2026 обсудили, как офисные приложения могут стать точкой массового доступа к ИИ и снизить барьеры использования. Эксперты сошлись во мнении, что будущее — за адаптивными моделями и экосистемным подходом к корпоративным данным. В экспертных дискуссиях приняли участие представители НИУ ВШЭ.
ФКН ВШЭ расширяет линейку образовательных программ по ИИ для руководителей
Центр непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ЦНО ФКН ВШЭ) развивает уникальную линейку образовательных продуктов для топ-менеджмента, где передовая компьютерная наука соединяется с реальными задачами бизнеса. Цель этого направления — помогать развивать бизнес в России через внедрение технологий искусственного интеллекта.
Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).