К 2030 году в России собираются запустить национальную ИИ-систему для школ. Инициативу обсуждают Минпросвещения и Минцифры. Ожидается, что система будет помогать учителям и ученикам: от административных задач до персональных учебных маршрутов.
Эксперты уверены, что технических преград уже нет: языковые модели могут работать в браузерах, запускаться на любых устройствах и легко внедряться в школьные сети. Главная задача — правильно построить методики, обучить учителей и создать логичную архитектуру внедрения.
Даниил Бредихин, основатель проекта «Умный стикер», отмечает: «Большая часть технологий уже готова к применению. Например, языковые модели, которые работают в браузере. Достаточно смартфонов, планшетов и стабильного интернета».
Сейчас важно определить, как интегрировать ИИ в учебный процесс: какие функции он должен выполнять, как данные будут защищаться, и какую роль при этом сохранит педагог.
По словам Даниила Бредихина, массовое появление ИИ-инструментов в школах возможно в течение 3–5 лет, если будет чёткий регламент и поддержка министерств.
Евгений Шеленков, руководитель проекта «Битрикс24 // Университет», говорит: большинство школ не справятся без технологических партнёров. Им нужны компании, которые обеспечат сопровождение, развитие и поддержку решений. «Идеальный вариант — создание Национальной ИИ-платформы с общими стандартами и ограничениями», — подчёркивает он.
В России уже есть успешные примеры цифровизации лицеев и учебных платформ от Яндекса, Сбера и других компаний. Этот опыт можно расширять.
Эксперты считают: ИИ не заменит педагога, а снизит нагрузку и даст больше времени для творчества и индивидуального подхода. «ИИ способен взять на себя ведение журналов, подготовку отчётности, формирование документации, напоминания о праздниках и важных событиях. Представьте систему, которая “знает всё” про класс», — добавляет Бредихин.
Административная автоматизация уменьшает выгорание учителей и информационную нагрузку. Ещё одна сильная сторона — персонализация: алгоритмы могут подбирать задания под темп и уровень каждого ученика, объяснять иначе, если что-то не понятно с первого раза.
Бредихин поясняет: «ИИ может стать “помощником-наставником” для ребёнка, который отвечает на вопросы, помогает разобраться в теме или показывает, где применить знания в игровой форме».
Шеленков добавляет, что нейросети пригодятся в случаях, когда педагогу сложно обновить подход: «Сложно придумать уникальную подачу для каждого класса. ИИ сгенерирует материал, который будет понятен детям».
Он подчёркивает: ИИ не заменяет методиста, а делает качественные методики более доступными — особенно там, где не хватает учителей.
Главный риск — дети могут начать использовать ИИ как “ответчик” и перестать размышлять. «Если ребёнок привыкает получать готовый ответ, у него снижается мотивация к самостоятельному поиску информации и критическому мышлению», — подчёркивает Бредихин.
Шеленков предлагает ввести “режим наставника”, когда ИИ не даёт готовый ответ, а задаёт вопросы, подталкивает к рассуждению. «Яркий пример — “режим наставника” в последних версиях ChatGPT, где ИИ не говорит ответ, а задает наводящие вопросы, заставляет мыслить, то есть действует как виртуальный двойник учителя».
Критически важно, чтобы педагоги участвовали в настройке моделей — они знают, как дети воспринимают материал. В младших классах ИИ можно использовать только очень дозированно, чтобы не подменить формирование базовых навыков.
Эксперты считают ошибочным утверждение, что учителя боятся ИИ. Настоящая проблема — нехватка времени на обучение новым технологиям. «Учителя загружены бумажной работой, из-за чего им не хватает времени на креатив и освоение новых технологий. Поэтому необходимо рутинные процессы начать передавать нейросетями», — отмечает Шеленков.
ИИ уже может помогать с отчётностью, проверять типовые задания, готовить визуальные материалы к урокам.
В школы приходят новые педагоги, открытые цифровым решениям. По словам Бредихина, через 5–7 лет таких специалистов станет больше, а вместе с курсами цифровой грамотности и развитием EdTech-экосистемы они подтянут остальных.
Для масштабного внедрения нужны не только технологии, но методические рекомендации, которые объяснят, где ИИ помогает без вреда для образования.
Бредихин приводит зарубежные примеры: в Кентукки система анализирует успеваемость и предсказывает риск отставания, в Лос-Анджелесе чат-бот помогает с меню и ездой на автобусе и собирает данные по учебе. Пока ИИ в школах чаще тестируют точечно, но цель — сделать технологию полезной для всех и научить учителей с ней работать.
ИИ в образовании уже используется на практике, а не только обсуждается. Для широкого внедрения нужны общие методики и стандарты.
