В июле 2026 года стало известно, что сочинский филиал РУДН отменил написание дипломных работ для студентов-юристов. В вузе сочли, что в эпоху искусственного интеллекта просить студентов подготовить несколько десятков страниц на заданную тему уже бессмысленно. Это первый подобный прецедент в России, однако, судя по всему, не последний. Как пишут «Ведомости», в вузах массово пересматривают форматы выпускных квалификационных работ, чтобы адаптировать их к миру побеждающего ИИ. Однако возможно нейросети меняют образование к лучшему, а о домашних работах и контрольных, уходящих в прошлое, не стоит так горевать. Во всяком случае, так полагает директор по стратегическому развитию ИТМО, директор по образованию в «Яндексе» и лауреат премии «ТОП50. Самые знаменитые люди Петербурга» Дарья Козлова. В своей колонке для Собака.ru она объясняет, каким будет образование будущего. Спойлер: намного более человечным, чем сейчас!
Примерно 90% студентов постоянно используют нейросети для учебы — это свершившийся факт, который подтвержден уже не одним исследованием. Игнорировать его совершенно бессмысленно и безыдейно. Необходимо как-то адаптироваться.
Можно, конечно, пойти по пути полного отказа от всего: домашних работ, контроля, дипломов. Однако, мне кажется, что это просто признание своего бессилия и нежелания что-то реально менять. Мы понимаем, что изменения потребуют большой работы и дополнительной нагрузки на преподавателей.
Массовизация образования привела нас к соединению функции отработки навыка с функцией проверки итогового знания. Проще говоря, сдал студент 10 решенных лабораторных, значит, разобрался в материале, все усвоил, можно ставить зачет автоматом. Но в эпоху ИИ эти функции однозначно надо разъединять. Не запрещать студентам пользоваться нейросетями — тренировать навык с использованием ИИ можно и даже нужно, — а менять способы проверки того, как этот навык усвоен.
Далее, есть два ключевых подхода в образовании: трансляционный и коммуникационный. Первый — когда преподаватель передает информацию, «вещает» без обратной связи — уже никому не нужен. Чаще всего студент может найти все сам, в удобном и структурированном виде. Второй, коммуникационный подход, работает при условии, если студент после пары не идет просто нарешивать задачи, а учится мышлению, анализу того, какой подход выбрать для получения результата. Для этого и задачи должны быть другими: это может быть проектная работа, причем междисциплинарная, где нет сиюминутного решения. И для такого формата ИИ точно будет полезен — именно как инструмент, почему нет? Главное, чтобы проверка усвоенных навыков не сводилась к отправке файла от студента преподавателю, а была организована в формате коммуникации между ними, осмысленной презентации проектной деятельности.
Что тут делать? Менять сам подход к образовательным технологиям. К примеру, год назад мы в «Яндексе» начали эксперимент, в котором участвует более 2,5 тысяч студентов (в том числе и из ИТМО). Мы предложили им писать дипломы в партнерстве с ИИ. Они получили доступ к новейшим моделям, могут их использовать, но после каждого раздела у них есть раздел, где нужно рефлексировать этот опыт. Там учащиеся пишут, что у них получилось, что не получилось, какие промпты они использовали, какую информацию таким образом нашли.
Так они тренируются в своей теме и одновременно учатся взаимодействию с моделями, перекрестному промптингу, верификации данных. Мне кажется, это очень хороший и понятный пример того, как мы можем адаптироваться к этому новому миру.
Однако тут есть большая проблема, я бы сказала, вызов. Мы видим огромный разрыв между педагогами и учениками в готовности использовать искусственный интеллект. Он виден в вузах и очевиден в школе. Школьники постоянно ходят к ИИ (когда не понимают материал в школе). То же самое, повторюсь, делают и студенты.
Учителя и преподаватели гораздо сильнее отдалены от этой технологии. Многие даже запрещают пользоваться нейросетями в надежде, очевидно, что эта мода сойдет на нет, как очередной хайп. Кто-то считает, что его-то темы (будь то фундаментальная физика, социология или литературоведение) все это не коснется.
Однако все точки над i тут расставляет индустрия. Например, большие технологические компании сейчас, запуская очередной проект, смотрят, сколько им необходимо людей, а сколько токенов для конечной реализации. Уже в ближайшем будущем выпускники, не умеющие работать с ИИ-агентами, будут просто не востребованны на рынке труда.
Конечно, есть и вопросы, адресованные к студентам. Доверяя нам четыре — шесть лет свой жизни, некоторые из них идут по пути наименьшего сопротивления, читерят, скидывают всю учебу на нейросети. Но здесь наша, опять же, работа показать им, что они пришли сюда учиться, и то, насколько важно понять фундаментальные основы.
Хочется, чтобы студенты доверяли нам в том, что восемь семестров высшей математики — это не пережиток советского образования и не дань моде. Это фундамент, необходимый для того, чтобы стать востребованным специалистом, в том числе в области искусственного интеллекта.
И тут, опять же, все определяет индустрия. Она очевидно показывает, что конкурентоспособными будут лишь те, кто умеет пользоваться ИИ, с одной стороны, и имеет хороший базис — с другой. Ведь университет учит тебя учиться, быстро брать новую задачу. Любой же навыковый курс просто дает тебе какое-то конкретное умение, которое может устареть через год.
Что имеем в сухом остатке? Мне сложно сказать, какое образование мы будем иметь через 10 лет — прогнозы по развитию ИИ сбываются быстрее, чем их дает Ли Кайфу (предприниматель в области искусственного интеллекта, известный своими прогнозами относительно развития искусственного интеллекта — прим. Собака.ru). Но одно можно сказать точно — домашние задания и дипломные работы никуда не исчезнут, просто видоизменятся. И это к лучшему — мы уже видим данный процесс. «Домашки» уйдут от формата «реши пример и запиши цифру», дипломы больше не будут кирпичом текста.
Но главное, что изменится, — вырастет спрос на все человеческое в образовании. Я жду решительного сдвига в сторону офлайна. ИИ не убьет ценность живого общения в аудитории с экспертом по твоей теме. Напротив, он сделает его еще ценнее и восстребованнее.
При этом технологии позволят сделать образовательный трек более индивидуальным, студент сможет выбрать свою траекторию, создавая себе курс из загруженных преподавателем материалов. Студенты будут делать персонализированные под их интересы лабораторные работы. Благодаря ИИ обучение станет более гибким. Но обсуждать все это молодые люди все равно придут в аудиторию к своему преподавателю. Словом, нас ждет очень интересное будущее, в которое я вовсе не боюсь смотреть, скорее наоборот.
Редактура: Константин Крылов, Вероника Михайлова
Комментарии (0)