В своем недавнем отчете Мэри Микерс – венчурный инвестор и аналитик, к которому прислушивается весь бигтех – речь идет о глобальной трансформации вузов и образования в целом. По мнению Микерс, настала пора, когда университеты превратятся в новые ИТ-корпорации, а студенты – в их клиентов.

Каким будет образование будущего и причем тут ИИ? Рассуждает Сергей Лукашкин, директор НОЦ «Цифровые технологии в образовании».

Престижный диплом – больше не привилегия

ИИ и другие цифровые технологии делают обучение доступным для всех: независимо от места жительства, статуса и уровня доходов. Этот тренд особенно заметен в западных странах, где высшее образование долгое время оставалось привилегией для избранных, а учеба в престижных вузах – крайне дорогим удовольствием.

Теперь любой может пользоваться неограниченным объемом данных: нейросети за секунды делают обзоры научных исследований, исторических и других источников, анализируют формулы и статистические отчеты.

В свою очередь, лучшие эксперты в своих областях получают доступ к международной аудитории и могут создавать и распространять контент без ограничений или за гораздо меньшую сумму, чем платят студенты престижных вузов.

Смогут ли вузы достойно ответить на эти вызовы? Например, встроив ИИ-инструменты в обучение так, чтобы создавать новую ценность и помогать студентам «прокачивать» цифровые навыки.

Образование подстраивается под вас

Еще один способ для оффлайн-вузов включиться в «цифровую гонку» – это «оседлать» тренд на персонализацию. Такие попытки уже предпринимались в школах США: когда для учеников создавали цифровые профили, где анализировали их успехи и склонности, а потом выдавали рекомендации по построению учебного процесса и профориентации.

Теперь, с распространением ChatGPT и других инструментов, мы на пороге нового этапа.

Персональные ИИ-ассистенты, вместе с VR, AR и нейроинтерфейсами, позволят собирать от учеников обратную связь в режиме онлайн и обучать их индивидуально.

Это отчасти похоже на репетиторство, но не исключает группового обучения, когда студентов объединяют не по возрасту и дисциплине, а на основе их навыков, интересов и уровня подготовки.

В итоге получается персональный образовательный трек, который органично перетекает в карьерный. Компании смогут предоставлять собственные программы и ИИ-технологии для образования в обмен на выпускников, которых отберут и подготовят для работы, минуя этап рекрутинга. Подобные проекты разрабатывали и в России – при участии «Альянса ИИ».А главное – в центре оказывается конкретный человек, «клиент» с его потребностями, вокруг которого строится весь процесс.

Учись, пока можешь

«Обучение длиною в жизнь» (lifelong learning) – прямое следствие широкой доступности онлайн-образования и ИИ-инструментов. Теперь, когда ИИ может сделать всю рутинную работу за вас, осваивать новые навыки и профессии можно даже в 60+, не переживая о памяти и когнитивных способностях.

Молодое поколение вовлекают в обучение не только с помощью передовых технологий, но и геймификации: как это происходит, к примеру, в приложении Duolingo и его аналогах. Тем, кто обладает ограниченными возможностями – в том числе в силу возраста – ИИ-сервисы помогают переводить в аудио текст и изображения, набирать текст без помощи рук и т.д.

«Пожизненные студенты» – то, к чему стоит готовиться всем нам: ведь в ускоряющейся цифровой гонке наши знания и подходы стремительно обесцениваются. И речь не только о hard skills.

Soft skills выходят на первый план

По данным Deloitte и ВЭФ, работодатели все чаще нанимают на основе «мягких» навыков. И это – еще один повод постоянно учиться новому. К примеру, у старшего поколения «проседают» такие навыки, как эмоциональный интеллект. Для этих целей уже используют VR: исследования подтверждают, что виртуальные симуляции помогают пробудить эмпатию, справляться с тревожностью и фобиями, переживать травмы.

ИИ-технологии тоже могли бы помочь: например, изменить процесс обучения так, чтобы развивать критическое мышление. Оно же пригодится и при работе с самими нейросетями, которые не всегда выдают объективные данные, а иногда проявляют агрессию или дискриминацию.

В России на первый план выходит нехватка «технарей»: от слесарей и сварщиков до инженеров. Эту проблему, отчасти, планируют решать при помощи госпрограмм, совместно с техническими вузами, которые, в свою очередь, активнее всего внедряют ИИ-технологии в обучение.

ИИ – «квантовый ускоритель» или потенциальная угроза?

С одной стороны, бенефиты от внедрения нейросетей в образовательный процесс очевидны. Вузы расширяют аудиторию, успешно конкурируют с онлайн-платформами, упрощают и оптимизируют обучение, повышают его качество.

Небывалый хайп вокруг ChatGPT и аналогичных сервисов – в том числе со стороны бизнеса и инвесторов – показывает, что ИИ-технологии могут стать мощным ускорителем роста и притока капитала.

В России, по данным АНО «Цифровая экономика», НИУ ВШЭ и Аналитического агентства РАЭК, использование ChatGPT, YandexGPT и других подобных решений стало главным трендом в образовании: с их помощью создают учебные программы и проверяют домашние задания. В ЛЭТИ обучают ИИ выявлять случаи списывания, а ИИ-сервис «Экзамус» помогает следить за студентами на онлайн-экзаменах и тестах.

Студенты, в свою очередь, получают удобные инструменты для образования, индивидуальные программы и карьерные перспективы, в том числе – благодаря «прокачиванию» soft skills. МГПУ первым из российских вузов разрешил использовать нейросети для дипломов, а первый такой диплом успешно защитил студент РГГУ.

ИИ есть – ума не надо?

Но есть и проблемы, с которыми мы можем столкнуться уже в ближайшие годы.

Во-первых, это снижение критического мышления и когнитивных навыков: когда ИИ делает за тебя всю работу, потребность в самостоятельном анализе со временем отпадает, а проводить фактчек результатов будут лишь самые дотошные.

Здесь же стоит упомянуть о «поколении Tik-Tok» с «клиповым мышлением» и дефицитом внимания. К нему придется искать особые подходы: в первую очередь, геймификация обучения, метавселенные, VR и AR для бОльшей вовлеченности в процесс.

Во-вторых – сведение к нулю самого процесса обучения. Это произойдет тогда, когда одни нейросети будут писать работы и решать задачи вместо учеников, а другие – их проверять и выставлять оценки. О том, как избежать этой рекурсии и где «расставить флажки» стоит подумать уже сейчас.