На горизонте трех-пяти лет сфера образования трансформируется. Это мировой тренд, драйвер которого - стремительное внедрение технологий и цифровизация процессов в учебных заведениях.
По прогнозам ВЭФ, уже к 2030 году развитие искусственного интеллекта приведет к революционным изменениям в сфере образования. Университетам потребуются преподаватели, способные встроить технологии в процесс обучения. Изменится и роль человека. Например, венчурный инвестор Мэри Микерс считает, что университеты приблизятся к bigtech-корпорациям. По ее мнению, обучение будет строиться вокруг потребностей студента: так же как в корпорациях, главная цель - отвечать запросам клиента. Об актуальных трендах в образовании и том, как они отразятся на российских вузах, рассказала Екатерина Позднякова, шеф-редактор EdTech-компании "Лань".
Генеративный ИИ: возможности и риски
В мировой практике использование ИИ-моделей позволяет достигать разных целей: адаптация обучения под индивидуальные потребности, повышение доступности образования в престижных университетах, работа над вовлеченностью студентов. Персонализировать обучение помогают ИИ-ассистенты. Они сопровождают весь процесс: следят за расписанием, помогают подобрать материалы и нужную информацию. Некоторые из них еще и контролируют повседневные привычки: например, напоминают о физической нагрузке.
Внедрение ИИ - глобальный тренд, который характерен и для российского образования. Например, технологии используют для предотвращения списывания. Подобный проект запустили в ЛЭТИ. Также во время прохождения онлайн-экзаменов и тестов применяют сервис "Экзамус", который верифицирует и контролирует студента. В школах во время ЕГЭ ИИ следит за поведением учеников и сообщает о возможных случаях списывания. На сегодняшний день такие технологии внедрены в 84 регионах. Большинство вузов официально разрешают нейросети для подготовки домашних заданий и курсовых, а первой ласточкой стал МГПУ.
Есть примеры использования искусственного интеллекта и для преподавания отдельных курсов. Например, в Московской школе управления "Сколково" курс "Биология поведения человека" ведут "ИИ-профессор" и преподаватель-медиатор. Модель создана в Центре образовательных разработок ТюмГУ. Пара "ИИ-персона и профессор-медиатор" может использоваться в тех случаях, когда у вуза нет преподавателя, способного провести курс. Как видим, тренд на использование ИИ уже меняет российское образование и со временем будет только нарастать.
Стремительное проникновение искусственного интеллекта открывает новые возможности, но существуют и риски:
Значительная разница в навыках работы с ИИ между студентами и преподавательским составом. Нейросети применяет почти половина учащихся (49%) и только 16% преподавателей. Ухудшение когнитивных способностей, критического мышления. Активные пользователи нейросетей слепо доверяют ответам ИИ, не стремятся разбираться в вопросе самостоятельно. Высокая стоимость внедрения, поддержки и развития ИИ-решений. С нехваткой средств сталкивается 47% университетов, опытных IT-кадров - 38%. Изменение роли человека. Уже стали реальностью ситуации, в которых нейросеть используется на всех этапах. С ее помощью преподаватель разрабатывает программу, студенты выполняют задания, а затем преподаватель их проверяет. Возникает риск вымывания человека из процесса обучения. Польза такого образования остается под вопросом.
Вектор на персонализацию оценок
Искусственный интеллект активно внедряется в системы управления обучением (LMS). Уже в ближайшей перспективе на базе ИИ будет построена половина таких платформ. Это усилит тренд на индивидуализацию. Интеграция ИИ в LMS-платформы позволит отойти от концепции "один контент для всех". ИИ-модели учитывают сильные и слабые стороны человека, его способности, потребности, предпочтения. На основе этих данных они адаптируют обучение: подбирают дисциплины, учебники, информационные ресурсы и их сложность, составляют гибкое расписание. В России также разрабатываются проекты, направленные на использование ИИ в подготовке специалистов. Например, в РАНХиГС применяют рекомендательную систему на базе ИИ для подбора релевантных учебных и методических материалов.
Персонализация неизбежно потребует перехода к иной форме оценки результатов. Традиционная балльная система трансформируется: она будет учитывать прогресс обучающегося, качество усвоения предмета, темы, а также гибкие навыки: уверенность, самосознание, постановка целей и т.п. Можно ожидать и разнообразия форматов оценивания, например, в виде голосовых сообщений, где учитель дает развернутую обратную связь. Сейчас подобные инструменты используются в ИИ-сервисах от Coursera. Искусственный интеллект используется для оценки тестовых материалов, письменных работ в свободной форме. Преподаватели получают возможность объективнее оценивать выполнение заданий, а студенты получают рекомендации для самостоятельной работы, качественную обратную связь. По результатам исследования, персонализация обучения с помощью нейросетей повышает его качество. Однако только 20% молодых людей готовы полностью доверить свое образование ИИ-профессору.
Миграция в облака и аналитика данных
Нарастает тренд на перенос процессов в облака, где можно создать единую образовательную среду, хранить и обрабатывать данные без дополнительных расходов на IT-инфраструктуру.
Оцифровка и аналитика данных помогают создавать эффективные образовательные треки, адаптировать методику к новым реалиям. Например, в США применяют облачные сервисы Amazon, Microsoft и Google. Тренд на миграцию в облака характерен и для российских вузов. В ИТМО запустили собственный облачный сервис SMILE, который позволяет автоматизировать, ускорить и упростить процесс обработки данных. МИСИС применяет платформу машинного обучения ML Space от Claude. В МГУ - "Новые облачные технологии: МойОфис", куда перенесены учебные процессы, библиотека.
Big Data и облачные вычисления используются и для предиктивной (предсказательной) аналитики. Анализ позволяет получать данные об успеваемости, вовлеченности, моделях поведения студентов, прогнозировать результаты и вносить изменения в программу. Понимая, как люди проходят курс, взаимодействуют с учебным контентом, можно устранять пробелы, адаптировать сложность задач в зависимости от способностей человека, его текущего уровня подготовки. Например, Google Classroom или Microsoft Teams помогают проводить мониторинг успеваемости, видеть изменения в интересах, поведении и т.д.
В российском образовании также реализуются проекты персонализации обучения, аналитика текущих результатов студента и прогноз его успеваемости с помощью ИИ. Например, подобные технологии используются в ВШЭ, ИТМО, СФУ и других вузах.
Тенденция к все большему внедрению data-driven-подхода стимулирует переход к образовательным экосистемам. Главное отличие экосистемы от отдельных приложений или edtech-платформ - возможность отслеживать прогресс обучающегося на протяжении всей жизни: от дошкольного образования до профессионального обучения и повышения квалификации.
Иммерсивные технологии в образовании
Иммерсивные технологии пока применяются ограниченно, но их проникновение будет нарастать. Они позволяют максимально вовлечь студентов, сделать обучение интересным, улучшают усвоение и запоминание материала, способность успешно применять его на практике.
AR- и VR-тренажеры используют для создания виртуальных двойников. Например, в Томском политехническом университете на VR-тренажерах студенты отрабатывают геологическую практику, учатся работать на газоперекачивающем оборудовании, цехе рудоподготовки и т.д. В МГИМО - изучают иностранные языки. В СамГМУ будущие врачи отрабатывают навыки в офтальмологии, хирургии, акушерстве, экстренной помощи и т.д. Серию тренажеров, разработанных самарскими специалистами, применяют и в других медвузах. Курс по разработке AR- и VR-решений для медицины запущен в Сеченовском университете.
Расширяется применение XR (Extended Reality, расширенная реальность). Эта технология создает новые среды взаимодействия и повышает эффективность обучения.
Эти технологии нашли применение и в бизнесе. С их помощью специалисты могут в безопасных условиях отработать разные сценарии, возникающие во время работы на опасных объектах, повысить навыки эксплуатации сложного оборудования. Такое обучение снижает количество производственных ошибок на 20%. Например, в "Газпромнефти" на VR-тренажерах готовят персонал, работающий на разработке месторождений. В РЖД обучают машинистов "Ласточки". С их помощью тренируют и мягкие навыки - например, публичные выступления, стрессоустойчивость, эмпатию, учат справляться с тревожностью.
Однако внедрение иммерсивных технологий в образование пока неравномерно. Широкому проникновению препятствуют высокая стоимость оборудования, недостаточная подготовка преподавателей, а также высокие требования к скорости и стабильности интернета.
Нанообучение
Яркий, динамичный контент становится все более популярным. Молодые люди привыкают к коротким роликам, мемам, и классическое академическое обучение дается им сложно. Это породило тренд на нанообучение. Его основное отличие - подача информации "небольшими порциями": например, в формате двухминутных видео или инфографики. Впервые такой формат ввел сервис изучения иностранных языков Duolingo. Одновременно с этим зумеры все активнее потребляют образовательный контент в социальных сетях - например, TikTok, YouTube или Instagram (принадлежит Meta, компания признана в РФ экстремистской и запрещена).
Преимущество нанообучения - в его адаптивности и доступности: видео можно открыть на любом устройстве, в любое время. Нередко по эффективности этот способ превосходит классические форматы почти в два раза (до 91%). Наноформат нашел свое применение в бизнесе, так как позволяет быстро обучить персонал регламентам, работе с сервисами, провести онбординг. Его поддерживают многие образовательные платформы: Skyeng, Stepik, GeekBrains, Skillbox, "Учи.ру", "Яндекс Практикум". В университетских программах нанообучение пока не нашло широкого распространения, так как есть сомнения, что оно способно обеспечить глубокое понимание темы. Такой формат применяется только как дополнительный, например, для подготовки к экзамену.
Обучение как подготовка к жизни в цифровом мире
ИИ-технологии уже стали частью жизни, их проникновение продолжает нарастать. Для качественного образования уже недостаточно дать молодежи знания по предмету - нужно научить их жить в цифровом мире. Для этого необходимо развивать когнитивные навыки, учить работать с технологиями, информацией. Это требует изменения содержания учебных программ, методики.
В США уже внедряются новые форматы, курсы программирования, создания творческих работ с помощью ИИ. Российские университеты вводят программы, на которых студенты и преподаватели могут научиться работать с нейросетями. Меняется и корпоративное обучение. Для того чтобы удерживать ценных сотрудников, бизнес подготавливает их к работе с ИИ-инструментами.
Какие изменения системы образования ждут Россию
По данным исследования АНО "Цифровая экономика", проникновение адаптивного обучения будет нарастать. Университеты обновляют программы, вводят новые форматы курсов, практик, стажировок. Это особенно важно в условиях дефицита инженерных кадров, который сейчас частично закрывают за счет госпрограмм, реализуемых совместно с техническими вузами.
В целом для российского образования характерны все глобальные тренды, но их проникновение неравномерно. Среди причин - отсутствие коробочных решений для вузов, адаптированных под их специфику. Это связано с непониманием разработчиков и вендоров потребностей учебных заведений, преподавателей, студентов. Влияет и нехватка кадровых и материальных ресурсов. Еще одна проблема - необходимость обеспечивать защиту персональных данных. Кроме того, изменение сферы образования под влиянием технологий требует популяризации, так как многие родители не доверяют ИИ, испытывают страх.
Для того чтобы отвечать тенденциям времени и конкурировать друг с другом, университетам необходимо развивать цифровую образовательную среду, внедрять LMS, облачные сервисы, аналитику. Не менее важно продвижение на рынке и вуза, и работающих в нем преподавателей. Например, с помощью коллабораций с другими образовательными организациями, EdTech-платформами.