ИТ-технологии в образовании: 5 трендов, которые меняют учебный процесс

Образовательная система сегодня меняется быстрее, чем когда-либо. Одним из основных драйверов такой трансформации выступают информационные технологии. Школы и университеты постепенно превращаются в цифровые лаборатории, где внедряются инновационные подходы к обучению. Мы отобрали пять перспективных IT-трендов, которые меняют образование уже сегодня.

Генеративный ИИ как персональный тьютор

Классическая схема «преподаватель объясняет — студент слушает» уже не столь эффективна. Информации слишком много, а времени, наоборот, слишком мало. Плюс традиционная модель физически не поспевает за тем, с какой скоростью меняются сведения. Да и запрос на индивидуальный подход постоянно усиливается. В таких условиях эффективным помощником может стать генеративный искусственный интеллект.

Современные ИИ-модели умеют делать то, что раньше было доступно только личному наставнику:

• разбирать сложные задания по шагам;

• подбирать примеры на языке студента;

• давать быструю обратную связь по черновику работы.

С преподавателя же ИИ может снять значительную часть рутины:

• составлять тесты;

• генерировать дополнительные задания;

• адаптировать материалы под разный уровень сложности.

Это экономит часы подготовки, позволяет больше внимания уделять работе со студентами.

Главное — воспринимать ИИ не как замену учителя, а как его ассистента в аудитории. Он не решает за студента, а подталкивает к решению. Лучше всего такие системы работают, когда встроены в учебный процесс: в тренажеры, онлайн-курсы, цифровые платформы, где студент работает с материалом шаг за шагом.

Итог простой: генеративный ИИ превращается в тьютора, доступного каждому, а не только тем, кто может позволить себе личные занятия.

Виртуальные практикумы: VR и AR в обучении

Практика всегда была самым дорогим и сложным элементом образования. Как показать студенту-медику, что будет, если ошибиться при операции? Или как дать школьнику провести химический эксперимент без риска и расходов на реактивы? Все это становится возможным в виртуальных практикумах.

Технологии виртуальной (VR) и дополненной (AR) реальности превращают обучение в безопасный тренажер. Будущий хирург может десятки раз потренироваться на виртуальном пациенте, инженер — собрать сложный узел в трехмерной модели, талантливый юный химик — запустить реакцию, которая в реальности обошлась бы в целый бюджет кабинета химии.

Еще один важный плюс: масштабируемость. Если в обычной лаборатории ресурс ограничен количеством оборудования и расходных материалов, то в виртуальной аудитории практикум доступен сразу сотне студентов. Это снимает проблему «доступа к оборудованию» и дает равные условия всем.

Конечно, VR-очки и AR-приложения пока не заменят реальную практику, но уже сегодня они позволяют подготовиться к ней гораздо лучше. Это полноценный рабочий инструмент, который снижает барьеры входа в сложные профессии и делает обучение прикладным с первых шагов.

Логика здесь тоже простая: чем раньше студент попробует будущую профессию руками, пусть и виртуальными, тем увереннее он будет действовать в реальности.

Учебная аналитика и единые модели данных

Университеты и школы сегодня генерируют огромный объем цифровых следов: кто открыл лекцию, сколько времени провел на задаче, где застрял, а где пролетел тему за пять минут. Проблема в том, что эти данные обычно разрознены:

• в системе управления обучением (LMS) хранится одно;

• в системе экзаменационного контроля другое;

• в тренажерах и тестах третье.

В итоге преподаватель видит отдельные кусочки картины, а не процесс обучения целиком.

Единые модели данных решают эту задачу: они собирают события из разных источников в общую структуру. На выходе получается связная история обучения каждого студента и целой группы.

Простой пример: если студент систематически задерживается с заданиями или тратит аномально много времени на одну тему, система сигнализирует об этом заранее. Преподаватель видит риск отсева и может вмешаться до того, как человек окончательно выпадает из процесса.

Для образовательной программы это еще и способ доказать эффективность. Единая модель данных покажет не только количество прошедших курс, но и долю успешно закрепивших полученные навыки на практике. В корпоративном обучении это особенно ценно, поскольку аналитика важна как аргумент для бизнеса.

Главное преимущество: когда события сведены к единой логике, данные перестают быть архивом и начинают работать. Помогают прогнозировать, персонализировать, улучшать качество курсов в реальном времени.

Гибридные модели как залог гибкости

При всем развитии дистанционных технологий потребность в личном взаимодействии преподавателя и обучающегося никуда не исчезла. Более того, она сейчас становится даже более насущной. И здесь на сцену выходят гибридные образовательные модели, которые позволяют не выбирать между онлайном и офлайном, а сочетать их сильные стороны.

Такой подход решает сразу несколько задач:

• Персонализация: учащиеся могут осваивать теорию асинхронно в своем темпе, а для практики и дискуссий подключаться очно.

• Доступность: стираются географические и физические барьеры для учащихся из регионов и людей с ОВЗ.

• Ресурсная эффективность: аудитории и преподавательское время используются более продуктивно.

В конце концов, к такому подходу нужно будет привыкнуть. Эти аспекты однозначно потребуют внимания и выработки правильного подхода. Но в целом за гибридной моделью если не будущее, то как минимум значительный потенциал.

Общая мысль: гибридное обучение — это уже устойчивая модель, которая ставит в центр комфорт и потребности учащегося, делая качественное образование по-настоящему гибким и инклюзивным.

Взятие образовательных ИИ-технологий под контроль

Внедрение искусственного интеллекта в образование — это еще и вопрос формирующегося правового поля. Пока разработчики создают умных ассистентов, а преподаватели осваивают их в работе, государство определяет правила, по которым эти технологии можно использовать.

В России уже начала формироваться многоуровневая система регулирования ИИ, включающая:

• экспериментальные правовые режимы;

• отраслевые стандарты;

• этические кодексы.

Это создает уникальный полигон для апробации будущих нормативов.

Ориентиром становятся Национальные стандарты ИИ и Этический кодекс, разработанный при участии РАН. В них закреплены принципы недискриминации, прозрачности алгоритмов и информированного согласия пользователей. Для сферы образования это означает, что системы, влияющие на образовательные траектории или оценивающие студентов, не могут быть «черным ящиком».

Особое внимание уделяется защите прав учащихся. Как подчеркивается в заявлениях Минобрнауки, технологии должны способствовать совершенствованию личности, а не подменять самостоятельное мышление. В ближайшей перспективе ожидается появление единого реестра одобренных образовательных ИИ-продуктов, что станет для учебных заведений понятным критерием выбора EdTech-вендоров.

Что это значит: доверие к ИИ в российском образовании теперь нужно не только заслужить у пользователей, но и документально подтвердить регуляторам. Безопасность, этика и развитие человеческого потенциала, а не его подмена, — это уже стандарт, вшитый в код.