Трансформация вузов: как ИИ меняет высшее образование

Университеты будущего будут выглядеть совершенно иначе — это факт. И дело не в ремонте корпусов или новых кафедрах, а во влиянии технологий — главным образом, искусственного интеллекта.

О том, какие перемены и в каких сферах ждать в ближайшие годы, рассказал Юрий Чехович, кандидат физико-математических наук, эксперт в области академической этики, машинного обучения и ИИ, заведующий лабораторией в ИПУ РАН и основатель сервиса интеллектуальной проверки академических работ Domate.

✔ Подписывайтесь на канал Юрия Чеховича, чтобы следить за трансформацией науки и образования под влиянием ИИ.

За последние пару лет искусственный интеллект из абстрактной «технологии будущего» превратился в рабочий инструмент, которым пользуются не только студенты. Преподаватели повсеместно используют его в работе, а в некоторых отдельно взятых вузах эксперименты ведутся на более масштабном уровне.

Сегодня влияние ИИ ощущается скорее как предвкушение больших перемен. Понятно, что система высшего образования будет меняться, но как именно, пока не знает никто. Даже прогнозы на 3–5 лет можно давать с огромной осторожностью: слишком много неизвестных и слишком быстро развивается сама технология.

Тем не менее первые шаги уже сделаны. На фоне развития алгоритмов университеты экспериментируют: подключают ИИ-ассистентов, пробуют менять формат заданий, учат студентов работать с нейросетями. Пока это больше похоже на «локальные пилоты», чем на системную реформу, так как никто не знает, как встроить ИИ так, чтобы он реально улучшал качество обучения, а не просто экономил время преподавателя.

Неспешно появляются конкретные кейсы. Например, Московский городской педагогический университет официально разрешил студентам использовать ИИ в учёбе, а также начал разрабатывать собственные сервисы на базе открытых моделей. Технически это сделать несложно, поэтому подобные эксперименты запускают и другие вузы. Но пока рано говорить о результатах: не завершился ни один полный цикл обучения, серьёзных исследований практически нет — первые выводы можно будет сделать только спустя несколько лет.

Зато уже сейчас видно другое: ИИ стал фактором привлекательности при выборе учебного заведения. Абитуриенты и их родители охотнее выбирают университеты, которые не борются с новыми инструментами, а открыто учат ими пользоваться. Для вуза это — плюс к имиджу и конкурентное преимущество на рынке образования.

Онлайн-образование пережило фазу бурного роста во время пандемии и вышло на стадию стабильности. Формат занял свою нишу, стал привычным и удобным, тем не менее он не вытеснил очные занятия. Аудитория по-прежнему ценит живое общение, университетскую среду и ритм. Поэтому искусственный интеллект вряд ли станет революционным драйвером именно для дистанционных форматов — рынок здесь вполне стабилен.

Зато ИИ может изменить другое — персонализацию обучения. От него ждут адаптивных программ под каждого отдельно взятого студента, которые будут учитывать сложность заданий и индивидуальный темп обучения. Пока это скорее обещание, чем реальность, но эксперименты ведутся: университеты осторожно тестируют системы, которые «подстраивают» учебный план под человека, а не под усреднённую группу.

Как обычно, образование будет следовать за рынком труда. Когда профессии теряют востребованность, абитуриенты сами уходят с этих направлений, и вузы вынуждены перестраивать программы. Сейчас больше всего обсуждают риски для творческих и технических сфер: нейросети уже умеют генерировать картинки, музыку и видео, поэтому кажется, что дизайнеры, композиторы и монтажёры окажутся «под ударом».

Но может сработать противоположный сценарий — мы уже видели его на примере разработчиков. Несколько лет назад программистам предсказывали скорое исчезновение из-за ИИ, а получилось наоборот: инструменты сделали разработку быстрее и дешевле — и спрос на специалистов вырос. Стало больше команд, больше стартапов, больше задач. Параллельно сформировался отдельный рынок — инженеры ИИ, специалисты по данным, математики, которые не просто пишут код, а проектируют сами алгоритмы.

Поэтому главный эффект ИИ для образования — не ликвидация профессий, а появление новых специализаций и актуализация старых. Университетам придётся обновлять содержание учебных программ, внедрять междисциплинарные курсы и учить работать вместе с нейросетями, но не вместо них.

Если говорить коротко, профессия преподавателя не исчезнет. Искусственный интеллект не вытеснит человека из аудитории, но поменяет процессы, за который он отвечает.

ИИ уже неплохо закрывает рутинные задачи, такие как проверка работ, подготовка шаблонных заданий, генерация вариантов тестов. Из-за этого растет контраст между педагогами: те, кто умеет зажигать студентов своим предметом, выстраивать контакт и помогать расти, становятся ещё более востребованными. А вот формальный подход «отчитал лекцию — поставил зачёт» теряет смысл: алгоритмы с такими задачами уже неплохо справляются.

При этом отдать процессы целиком на откуп алгоритмам не получится — это подтверждают другие отрасли. Любая перегрузка ИИ обычно заканчивается откатом. Поэтому даже если часть преподавательских функций перейдёт алгоритмам, люди в образовании останутся ключевыми фигурами, ведь они исследуют, учат и сопровождают студентов.

Поэтому главная трансформация будет подразумевать под собой смену роли. Система долго концентрировалась на hard skills, а последние лет 10–15 все стали развивать soft skills. Сейчас акцент смещается дальше: ИИ помогает тренировать коммуникацию и решать кейсы в симуляторах, но личную мотивацию, ценности и профессиональную идентичность он не сформирует. Это возможно только при живом взаимодействии.

Преподаватель будущего — это наставник, тьютор, ментор. Он не просто читает лекции, а помогает студенту начертить свою образовательную траекторию, научиться пользоваться ИИ осмысленно и не теряться в избытке информации.

ИИ не обязательно принесёт в расписание новые предметы, что гораздо вероятнее, он перетряхнёт уже существующие дисциплины. Акценты в образовательных процессах будут расставлены иначе: меньше зубрёжки, больше практики.

Так было всегда: преимущество получал тот, у кого был доступ к знаниям. Сначала достаточно было просто уметь читать, потом — раньше остальных узнавать новости. Сейчас всё наоборот: информации слишком много, и выигрывает тот, кто умеет фильтровать факты, проверять и применять их.

Поэтому базовой компетенцией становится фактчекинг. И преподавателю, и студенту при работе с ИИ важно проводить дополнительную проверку результатов и выбирать надёжные источники. Отсутствие этих навыков напрямую бьёт по конкурентоспособности вне зависимости от профессии. По сути, это новый обязательный «учебный минимум», который должен стать частью базовой подготовки специалистов.

Что касается готовности российской системы образования к ИИ, то сегодня она примерно на уровне остального мира. Никто не понимает до конца, какие навыки будут нужны через 5–10 лет, — технологии развиваются слишком быстро. Поэтому метод внедрения технологии ради галочки не сработает. Нужно учиться предвидеть, каких специалистов с какими навыками вузы хотят подготовить к моменту выпуска. В противном случае есть риск, что усилия окажутся малоэффективными.

Через десять лет вузы, вероятно, будут мало похожи на сегодняшние. Сейчас EdTech в основном копирует старые практики: электронные учебники выглядят как бумажные в формате PDF, а система оценок повторяет привычные зачёты и экзамены. При этом технологии уже позволяют куда больше, чем просто оцифровать старый опыт.

Следующий этап трансформации — уход от текстоцентричности, причем не только в отношении сочинений и курсовых, а на уровне самих форм заданий и проверки знаний.

Часть экспериментов уже идёт: появляются безоценочные системы, проекты вместо экзаменов, альтернативные модели аттестации.

Сейчас перед профессиональным образованием стоят две разные задачи. С одной стороны — дать большинству обучающихся базовые компетенции. С другой — подготовить тех, кто будет двигать науку и технологии вперёд. Для второй группы недостаточно «среднего» подхода к обучению: нужны конкуренция, сложный отбор, доступ к лучшим лабораториям и глобальным академическим сетям. Поэтому возможен сценарий разделения: появится массовое образование как базовая платформа для всех, а параллельно с ним — отдельные направления для подготовки научной и технологической элиты.

Форма университета будущего уже начала вырисовываться, просто пока она существует не как готовая модель, а в виде множества вариантов. И какой именно победит, станет понятно позже. Но одно ясно уже сейчас: игнорировать ИИ система образования не сможет.👉 Подписывайтесь на канал Юрия Чеховича, чтобы следить за трансформацией науки и образования под влиянием ИИ.