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:
Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую
Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.
ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту
В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.
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.