На днях Google представил три ИИ-эксперимента в области языкового обучения — Tiny Lesson, Slang Hang и Word Cam. Эти инструменты персонализируют обучение: помогут вспомнить фразы в экстренных случаях за границей, освоить местный сленг или узнать, как называется предмет в кадре.
Поддерживаются 20 языков, включая русский. Несмотря на отдельные оговорки Google о «погрешностях в употреблении», за экспериментами угадывается более широкая траектория: ИИ-педагогика из стадии поддержки переходит в стадию соавторства.
Образование давно входит в число отраслей, наиболее чувствительных к ИИ:
- Согласно исследованию Anthropic, студенты используют большие языковые модели не только для генерации и улучшения текстов, но и для планирования, объяснений, создания образовательного контента.
- Как отмечает международное агентство HolonIQ, искусственный интеллект становится неотъемлемой частью образовательных технологий, переходя от экспериментов к системной интеграции.
ИИ меняет не формат, а саму архитектуру обучения — делает ее более гибкой, персональной и рефлексивной. Это не автоматизация, а интеллектуальное сотрудничество.
Как ИИ внедряется в СКОЛКОВО
Истинная трансформация начинается не с появления нового инструмента, а с пересборки образовательной модели. Школа управления СКОЛКОВО рассматривает ИИ не как интерфейс, а как часть архитектуры обучения.
Цель — усилить компетенции преподавателя, а не заменить его «бездушной машиной». Ниже — конкретные примеры того, как эта философия реализуется в Школе.
1. Роберт: ИИ-преподаватель в бакалавриате
Осенью прошлого года мы запустили Роберта — ИИ-персону, которая полностью ведет курс «Биология поведения человека» для студентов бакалавриата.
ИИ-персона умеет говорить из различных дисциплинарных рамок и связывать их между собой. Отвечая на заданный слушателя вопрос про агрессию в поведении, профессор от поведенческой рамки плавно перейдет в нейроэндокринологию, а потом расскажет о генетике и об эволюционной ценности агрессии.
Языковые модели устроены так, чтобы быть комфортными для своих пользователей. Поэтому обычный бот старается опуститься до уровня слушателя, а Роберт пытается поднять его до своего уровня.
Слушателю может быть от этого некомфортно (как и от требовательного профессора-человека), но образовательные результаты в итоге выше – подтверждено нашими замерами.
2. «ИИнна» и ИИ-партнер в симуляциях
На флагманских дипломных программах Executive MBA и MBA «ИИнна» и безымянный пока ИИ-анализатор взаимодействуют со студентами в рамках командных симуляций на модуле по коммуникациям.
Они отслеживают характер коммуникаций, тональность, принятие решений и дают развернутую обратную связь — не просто «что было не так», а «почему это не сработало» и «как можно было иначе».
Это практическое применение принципов обучения через опыт (experiential learning).
3. Ассистенты на Открытых программах
На Открытых программах Школы управления СКОЛКОВО – по OKR, устойчивому развитию, поведенческой экономике – а также на модуле MBA по финансам ИИ-ассистенты решают широкий спектр задач:
- Разъясняют сложные термины,
- Комментируют артефакты, создаваемые слушателями,
- Отвечают на организационные вопросы,
- Помогают в расчетах и интерпретации финансовых показателей.
Один из новых ИИ-персонажей — «Грета», ассистент в области оценки ESG-инициатив, — уже прошел внутреннее тестирование и скоро начнет работу на модулях. Остальные внедрены в образовательный процесс еще в прошлом году.
4. Следующий этап: ИИ-система нового поколения
В Центре коммуникаций и цифровых решений СКОЛКОВО сейчас разрабатывается ИИ-система нового поколения, которая будет полезна при отработке различных деловых ситуаций (публичных выступлений, переговоров, презентаций и т.п.):
- Интегрировать аудио, видео, текст в единую картину,
- Анализировать вербальную и невербальную коммуникацию,
- Адаптироваться к слушателю не только по содержанию, но и по формату взаимодействия.
Например, участник бизнес-симуляции сможет получить обратную связь не только по принятым решениям, но и по тому, как он аргументировал, убеждал, какой был эмоциональный фон команды. Подход основан на исследованиях коммуникационной эффективности и когнитивной психологии.
Одновременно Школа работает над усилением автономности ИИ-ассистентов. В частности, «Грету» планируется научить по запросу пользователя уходить в 30-40-минутные «заплывы» в «озера» ESG-кейсов, из которых она будет в режиме реального времени, рассуждая и вычисляя, доставать лучшие практики организации проектов и измерения их импакта.
Роль преподавателя меняется, но не исчезает
Парадокс в том, что чем совершеннее ИИ, тем важнее становится человек – по крайней мере в образовании и других сферах, особо требовательным к эмпатии.
Согласно исследованиям коллег из Центра образовательных разработок на основе технологий ИИ ТюмГУ, преподаватель будущего — это:
- куратор интеллектуальной траектории,
- фасилитатор взаимодействия человека и машины,
- критический соавтор, способный поставить под сомнение ИИ-ответ и расширить рамку.
Вместо вывода
ИИ-инструменты от Google — маркер большого тренда: ИИ интегрируется в каждый этап образовательного цикла, от проектирования курсов до оценки результатов и рефлексии. Именно так работает модель Школы СКОЛКОВО.
Согласно отчёту HolonIQ, ключевые векторы трансформации образования сегодня:
- массовое внедрение персонализирующих LLM-ассистентов,
- рост ИИ-средств поддержки навыков гибких навыков (в том числе коммуникаций и критического мышления),
- переход от технологий как инструмента к ИИ как инфраструктуре обучения.
Для бизнеса это означает следующее.
Первое. Кейс «Роберта» свидетельствует, что, если бизнесу нужен преподаватель с уникальной компетенцией, а на рынке его нет или он слишком дорог, то можно вполне его «протезировать» сложным ботом.
В более широком смысле это означает, что, если компании требуются точные высокопрофессиональные ответы на узкую тему – весьма реалистично предполагать, что этого можно добиться, сочетая LLM со сложными архитектурами Retrieval Augmented Generation (RAG).
Ламентации заказчиков или разработчиков по поводу «галлюцинаций» – не более чем свидетельство недостатка компетенций в построении RAG-систем.
Второе. И это важнейшая вещь и для образования, и для ботов вообще – попытку встроить бота в существующий процесс, не меняя его целиком, можно сравнить с намерением поставить двигатель внутреннего сгорания внутрь телеги.
Нужно волевое решение убрать лошадь – в данном случае преподавателя – разбить его функциональные обязанности на задачи, после чего подумать о том, какие из них можно передать ИИ, а какие – другому персоналу. Это изменит весь процесс, условно – придется переписывать должностные инструкции всего отдела, но и повысит общую эффективность.
Третье. Считать, что ИИ просто заменит людей, «лишит работы» – большое заблуждение. На деле все тоньше: вместо того, чтобы делить компанию на должности, правильнее смотреть на задачи. Часть рутинных задач может перейти к ИИ, освобождая сотрудников для более сложной работы — при этом появятся и совершенно новые направления деятельности.
