# Новые миры образования: Трансформация обучения в эпоху искусственного интеллекта

Салман Хан

Сложно представить себе мир, где каждый ребенок, независимо от места жительства и уровня дохода родителей, получает персонализированное образование высочайшего качества. Мир, где учителя получают «суперспособности» и сосредоточены на творчестве и поддержке своих учеников, в то время как искусственный интеллект (ИИ) берет на себя рутинные задачи.

Салман Хан, основатель Академии Хана, в своей книге «Новые миры образования», исследуя революционный потенциал ИИ в сфере образования, утверждает, что ИИ способен решить давние проблемы образования, такие как разрыв в успеваемости и отсутствие персонализированного обучения. Он убежден, что в условиях, где один преподаватель обучает 30 учеников одновременно, невозможно обеспечить индивидуальный подход без помощи ассистентов или технологий.

Хан считает, что идеальный путь к эффективному обучению – это индивидуальный учитель, который не только понимает ваши сильные и слабые стороны, но и знает, как именно вы учитесь. Он подстраивается под вас, повторяет, объясняет и ведет к успеху, не критикуя и не ставя ограничений. Именно такой революционный ИИ-репетитор Ханмиго описан в книге Салмана Хана, и он, по мнению автора, перевернет подход к обучению, позволяя каждому ребенку учиться в своем темпе и с учетом своих интересов. Вместо готовых ответов он задает наводящие вопросы, провоцируя глубокое понимание и критическое мышление.

Цель состоит не в том, чтобы заменить учителей, а в том, чтобы дать им суперспособности.


Зачем читать

• Получить мотивацию на активные действия по внедрению современных технологий в образование.

• Узнать, как ИИ может трансформировать систему образования.

• Книга рассматривает вызовы и возможности, связанные с использованием ИИ в обучении, предлагая читателю быть в курсе последних инноваций и их потенциального воздействия на будущее образования.

Представьте себе мир, в котором каждый ребенок имеет доступ к безграничному количеству знаний и персональному наставнику, который всегда готов помочь. Это мир, который мы можем создать с помощью ИИ.


Особенности

Книга не ограничивается описанием уже существующих решений. Автор заглядывает в будущее, представляя захватывающее видение персонализированного, доступного и увлекательного образования для каждого ребенка. При этом он не уходит от обсуждения этических аспектов и возможных рисков, связанных с использованием ИИ.


Для кого

Эта книга будет полезна всем, кто интересуется будущим образования и технологий; для учителей и преподавателей, которые хотят интегрировать ИИ в учебный процесс и повысить его эффективность; для родителей и учеников, стремящихся к доступному и качественному образованию; для специалистов по технологиям и ИИ.

# Салман Хан. Новые миры образования: Трансформация обучения в эпоху искусственного интеллекта

Знак информационной продукции (Федеральный закон № 436-ФЗ от 29.12.2010 г.)


Переводчик: Камилл Ахметов

Руководитель проекта: Екатерина Васильцова

Дизайн обложки: Алина Лоскутова

Арт-директор: Татевик Саркисян

Корректоры: Елена Сербина, Наташа Казакова

Верстка: Белла Руссо


В книге упоминаются социальные сети Instagram и/или Facebook – продукты компании Meta Platforms Inc., деятельность которой по реализации соответствующих продуктов на территории Российской Федерации запрещена как экстремистская.


Все права защищены. Данная электронная книга предназначена исключительно для частного использования в личных (некоммерческих) целях. Электронная книга, ее части, фрагменты и элементы, включая текст, изображения и иное, не подлежат копированию и любому другому использованию без разрешения правообладателя. В частности, запрещено такое использование, в результате которого электронная книга, ее часть, фрагмент или элемент станут доступными ограниченному или неопределенному кругу лиц, в том числе посредством сети интернет, независимо от того, будет предоставляться доступ за плату или безвозмездно.

Копирование, воспроизведение и иное использование электронной книги, ее частей, фрагментов и элементов, выходящее за пределы частного использования в личных (некоммерческих) целях, без согласия правообладателя является незаконным и влечет уголовную, административную и гражданскую ответственность.


© VIKING An imprint of Penguin Random House LLC

© 2024 by Salman Khan

© Издание на русском языке, перевод, оформление. ООО «Альпина ПРО», 2025

⁂


## Введение

> Андрей Комиссаров, системный методолог сферы образования,

> архитектор ИИ-решений,

> автор Telegram-канала «Дизайн образования»

> @lxd_education

Мы живем в уникальное время – время новой технологической революции, в эпоху искусственного интеллекта. Сами по себе алгоритмы ИИ известны достаточно давно, но с появлением больших языковых моделей эта технология стало широкодоступной, пришла в нашу повседневную жизнь, нашу работу и наше образование.

Словосочетание ChatGPT сегодня известно практически всем, но далеко не все понимают, какие возможности появляются с приходом в образование больших языковых моделей.

Образование, особенно в средней школе, крайне инерционно, и изменения приживаются здесь довольно трудно. Первая эмоция, испытываемая нами с приходом ИИ, – это страх. В школах – страх, что учителей заменят роботы, в вузах – что все работы за студентов напишет ИИ, а профессора ничего не смогут с этим поделать, в крупных компаниях – что на волне модного веяния придется переделывать всю систему корпоративного обучения, а как – непонятно.

Что же нам принес ИИ? С одной стороны, применение больших языковых моделей, таких как GigaChat и ChatGPT, делает нас немножко супергероями – существенно уплотняя наше время, снимая с нас множество рутинных задач и делая нас более эффективными. С другой стороны, ИИ обнажил целый ряд существенных недостатков современных образовательных систем.

В школах ИИ подсветил то, что учащиеся далеко не всегда понимают учителя и учебник, накапливая эффект педагогической запущенности.

В вузах ИИ выявил, что проверка достижения образовательного результата с помощью текста (курсовые и рефераты) и теста вовсе не показывает «способность к деятельности», предполагаемую компетентностным подходом.

В корпоративном обучении ИИ указал на то, что данные «участия» и «одобрения», собираемые в процессе прохождения курсов, также ничего не говорят о «готовности к деятельности».

При этом и сам ИИ оказался не без греха – большие языковые модели типа ChatGPT, применяемые «из коробки», в чистом виде часто выдают «галлюцинации» – сочетания верных знаний и полнейшего бреда рандомной генерации, на первый взгляд не вызывающие вопросов и поданные так органично, что неспециалист часто не замечает подвоха.

Как же применять ИИ в образовании грамотно? Как сделать его не пугалом, а удобным и крайне полезным инструментом? Как избежать галлюцинаций, но при этом не превратить образование в поиск и применение готовых домашних заданий (ГДЗ) на основе ИИ?

Эта книга – своеобразный портал в новые миры, миры датацентричного образования, где ИИ-технологии, применяемые разумно и ответственно, дают невиданные доселе возможности.

Салман Хан создал крупнейшую в мире платформу онлайн-обучения и стал первопроходцем, разработавшим ИИ-тьютор на основе большой языковой модели ChatGPT. Но и в России, во многом благодаря серьезному математическому и гуманитарному образованию, нашлись умельцы, создающие образовательные системы на ИИ.

В книгу Хана «Новые миры образования» мы добавили главу, в которой решили рассказать о разработках, созданных совместно с ИИ-лабораторией «Море данных» – уникальным коллективом талантливых специалистов из сферы образования и науки о данных. Из этой главы вы узнаете, как избегать галлюцинаций, используя мультиагентные системы на основе ансамбля алгоритмов, как создавать знаниевые графы и зачем они нужны, как собирать цифровой след образовательного опыта и на основе «петли обратной связи» предоставлять формирующее оценивание.

Мы приглашаем вас отправиться вместе с нами в «новые миры образования», и, поверьте, это только начало.

> Андрей Комиссаров

## Вступительное слово от соавторов книги. ООО «Море данных»

Что происходит, когда несколько умных, талантливых людей с уникальным опытом и общими интересами сходятся вместе? Рождается что-то прекрасное. Так началась и история нашего пути, нашего плавания в безбрежном море данных.

Наша команда – это специалисты сферы образования, педагоги и педагогические дизайнеры, дата-сайентисты, дата-инженеры и специалисты в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения, ведомые общей мечтой. Этой мечтой стало создание инструментов нового, персонализированного и адаптивного, прозрачного и человекоцентричного образования, построенного на данных.

С появлением ИИ мы поняли, что нашей мечте вот-вот суждено осуществиться. ИИ-лаборатория «Море данных» выпускает уникальные образовательные решения на основе алгоритмов ИИ и работы с данными цифрового следа. Сочетание экспертности в разных сферах позволяет нам создавать инновационные образовательные сервисы как для частных и общеобразовательных школ, так и для вузов, корпоративных университетов, организаций, министерств и ведомств и даже для самообучения.

Для наших заказчиков мы разработали:

● первый полноценный проактивный ИИ-тьютор, сопровождающий студента по образовательному материалу и работающий на «петле обратной связи»;

● инструмент взаимного и формирующего оценивания на основе ИИ;

● ИИ-конвертер устаревших курсов в современные интерактивные образовательные форматы;

● нейросетевой анализатор речи, дающий детальные рекомендации по ее развитию;

● цифровой фантом преподавателя, способный отвечать на вопросы студентов в реальном времени.

Если вы хотите воплотить свои мечты в реальность, если готовы приблизить будущее и не боитесь нового, приглашаем вас отправиться вместе с нами в новые миры образования. Откройте для себя море данных!

Наш веб-сайт: datasea.me

(скачайте нашу брошюру в формате. pdf по ссылке: datasea.me)

> Искренне ваши,

> ООО «Море данных»

## Ии-тьютор как базовый элемент образовательной системы

Учебный дизайн (Instructional Design) состоит из четырех составляющих: методология, процесс, научная дисциплина и практика. Далее мы рассмотрим организацию процесса обучения и внедрение в этот процесс ИИ-ассистента на основе нейросетей.

В современном образовательном процессе обучающиеся часто взаимодействуют с видео- и текстовыми материалами. Можно предположить, что просмотр образовательных видеороликов требует навыков, сходных с теми, которые необходимы для эффективного чтения.

Компетенция чтения представляет собой фундаментальную, часто бессознательную составляющую обучения, на основе которой формируются знания в различных областях – гуманитарные, точные и естественные науки. Кроме того, компетенция чтения лежит в основе формирования алгоритмов профессионального и социального поведения, обогащения культурными ценностями, создания личной картины мира, а также развития критического и творческого мышления. Она позволяет осмысливать и интерпретировать информацию, полученную из различных источников, включая тексты и видеоматериалы.

В этом контексте компетенцию чтения можно рассматривать как ключевой фактор, влияющий на эффективность обучения. При этом необходимо учитывать, что обучение – процесс индивидуальный и внутренний. Поэтому важно четко понимать смысл разработки стратегии обучения не только в общем (на всю компанию), но и в частности (для каждого обучаемого).

При разработке стратегии организации процесса обучения необходимо планировать, как и посредством каких обучающих активностей можно инициировать внутреннюю интеллектуальную работу слушателей. Это необходимо, чтобы слушатель не только запоминал учебную информацию, но и формировал понимание о разнообразном применении обучающих материалов и способов поведения в том числе в своей профессиональной деятельности.

Концепция учебной стратегии берет начало в теории обучения, разработанной Робертом Ганье. В частности, она основана на идее о том, что процесс обучения можно рассматривать как последовательность учебных событий, которые инициируются преподавателем и/или учебным контентом. Эти события определяют деятельность слушателя, которая, в свою очередь, влияет на внутренние психические процессы.

Последовательная реализация учебных событий обеспечивает полноценный процесс обучения, который можно рассматривать как совокупность двух параллельных, но взаимодополняющих процессов: преподавания и учения. Преподавание представляет собой процесс передачи знаний и навыков от преподавателя к ученику, тогда как учение – это процесс усвоения и интерпретации информации обучаемым. Эта концепция имеет важное значение для разработки эффективных учебных стратегий. Она подчеркивает необходимость учитывать не только содержание обучения как таковое, но и индивидуализировать процесс обучения для каждого обучаемого.

В современном образовании есть две ключевые фигуры: преподаватель и тьютор. Хотя эти термины часто используются взаимозаменяемо, между ними есть существенные различия.

Преподаватель отвечает за передачу новых знаний слушателям. В его задачи входит планирование и разработка курса, проведение лекций и семинаров, а также оценка и обратная связь.

Тьютор занимается индивидуальным обучением и поддержкой обучаемых.

Одно из принципиальных различий между преподавателем и тьютором – подход к обучению. Преподаватель обычно работает с группой слушателей и передает (транслирует) знания в рамках определенного курса или программы. Тьютор работает с каждым обучаемым индивидуально и адаптирует учебные материалы к конкретным потребностям и способностям обучаемого.

Эти различия могут иметь важные последствия для проектирования процесса обучения взрослых.

Преподаватель может передать знания, но его функции ограничены рамками курса, программы, лекционными часами. Тьютор может адаптировать программу к конкретным потребностям студента и обеспечить индивидуальное обучение, что приведет к более высоким результатам обучения. Но бизнес не может нести большие финансовые траты на корпоративное обучение и обеспечивать тьюторами всех обучаемых в компании.

В современной образовательной среде искусственный интеллект (ИИ) играет все более значимую роль в поддержке процесса обучения и подменяет собой живого тьютора. Одним из примеров и является ИИ-тьютор – комплексная система, основанная на нейросетях, предобученных на массиве корпоративных учебных материалов и дополнительном образовательном контенте.

ИИ-тьютор предназначен для взаимодействия с обучаемыми в режиме текстового или речевого общения, что позволяет ему предоставлять индивидуализированную поддержку и руководство процессом обучения. Основная цель ИИ-тьютора – помочь обучаемым не только освоить новые знания и запомнить новую информацию, но и выработать понимание того, как эти знания могут применяться в повседневной профессиональной деятельности.

Кроме того, ИИ-тьютор направлен на развитие не только профессиональных знаний и умений, но и критического мышления и навыков решения проблем. Это достигается путем организации обучающего диалога, в ходе которого ИИ-тьютор задает вопросы и получает ответы от обучаемых, что позволяет ему оценить их уровень понимания и предоставить соответствующую поддержку.

Наиболее простым и доступным методическим приемом для реализации обучающих диалогов с ИИ-тьютором могут быть специальные учебные вопросы для каждого уровня таксономии уровней знаний (по Б. Блуму).

Вопросы для уровня таксономии «оценка/оценить»:

● Что является наилучшим для …?

● В чем плюсы (минусы), побочные эффекты …?

● Как можно ранжировать важность (ценность, эффективность) …?

Вопросы для уровня таксономии «синтез/создавать»:

● Какую альтернативу вы предложите для …?

● Как вы составите план …?

● Как можно составить схему (модель) …?

Опираясь на подобные вопросы, обучающийся сможет:

● найти и получить информацию;

● обобщить ее;

● «примерить» информацию на актуальный для себя контекст;

● сравнить ее с другой;

● синтезировать информацию, сделав самостоятельные выводы.

Подобные вопросы могут объединяться в рационально организованные группы – учебные эвристики (эвристические топики). Последовательно отвечая на вопросы ИИ-тьютора, учащийся не только изучает новое, но и самостоятельно порождает новые для себя идеи и обобщения. В результате такого обучения умственная деятельность обучаемых перейдет на уровень знаний высшего порядка.

Но возникает резонный вопрос – откуда взяться знаниевым графам, необходимым для того, чтобы система не галлюцинировала? Ведь именно они отражают специфику образовательного материала, выстраивая «Строительные леса по Выготскому», то есть собирая необходимую последовательность терминов, тезисов и вопросов, необходимых для развития понимания и перехода к следующей теме.


QR-код: https://t.me/LXD_education/969


Мы создали систему-конвертер – ансамбль из семантических нейросетей, больших языковых моделей (Large Language Model, LLM) и алгоритмов на основе даталингвистики. Благодаря такому технологическому стеку создается основа для знаниевого графа, выделяемого из текста, а его отладкой и доведением уже занимаются методисты, и промт-инженеры, включающие знаниевый граф в основные руководящие директивы.

Итогом становится системный промт, добавляемый в основной рабочий пайплайн LLM. Благодаря человеко-машинному взаимодействию удается не только быстро преобразовывать тексты курсов в интерактивный формат взаимодействия учащегося с ИИ, но и практически полностью избегать галлюцинаций и «выдумок» с его стороны, сохраняя при этом гибкость, адаптивность и живость диалога в процессе взаимодействия LLM с учащимся.


Крайне важным аспектом обучения являются также и элементы медиа – изображения, сопровождающие текст. Для грамотной работы с ними необходимо добавлять в рамках VLM (Visual Language Model) алгоритм перевода изображения в текст.

Подобные алгоритмы от лидеров рынка работают на достаточно высоком уровне, позволяющем ИИ-тьютору видеть, понимать и комментировать любое изображение.

На рисунке выше изображен процесс распознавания фото детали с повреждениями, где VLM предлагает заодно и варианты ее ремонта. Этот сетап мы тестировали в рамках обучения автомехаников в рамках СПО.

### ИИ-тьютор: искусственный интеллект в роли виртуального ассистента учителя

Как показывает наш опыт, технологии ИИ на основе LLM способны сделать школьное образование индивидуальным и адаптивным, обеспечивая каждому учащемуся возможность учиться в своем темпе и на своем уровне возможностей, используя естественный язык и среду общения.

Сегодня во многих школах более 30 детей в одном классе, и учитель не может за 40–45 минут уделить внимание каждому. Именно эту проблему решает ИИ-тьютор, разработанный компанией «Море данных». От обычных обучающих компьютерных систем его отличает то, что он ведет с учащимся живой диалог, предлагая вопросы, выслушивая и анализируя свободную речь ученика. Таким образом, ИИ-тьютор выполняет роль индивидуального виртуального репетитора. В его алгоритм заложены испытанные временем методы индивидуальной репетиторской работы.

Наша диалоговая обучающая система применима в первую очередь для домашней и самостоятельной работы, так как на школьном уроке важно непосредственное социальное взаимодействие учеников друг с другом и учителем. Благодаря диалоговому режиму и свободной форме ответов ученика система также способствует развитию мышления и речи.

ИИ-тьютор – это ансамбль алгоритмов, включающих в себя построение знаниевых деревьев, базирующихся на массиве образовательных программ и авторских методик обучения. В системе реализована возможность общаться с учеником не только письменно, но и с помощью устной речи. Работа с ИИ-тьютором по пройденной теме может быть предложена учащемуся в качестве домашнего задания.

В этом случае система ведет диалог от лица эксперта и оказывает тьюторскую поддержку. При необходимости она может переключаться в режим экзаменатора и только оценивать ответы ученика, не комментируя их правильность или полноту.

Практика показала, что ИИ-тьютор облегчает освоение учащимися сложных тем и позволяет преподавателям автоматически получать данные о выполнении домашних работ, принимая на себя функцию мониторинга.


В 2023/2024 учебном году ИИ-тьютор применялся в двух пилотных школах образовательной экосистемы «Самолетум» в Московской области: непосредственно в школе «Самолетум» в Строгино и в Инженерно-технологическом лицее в Люберцах. В системе были доступны обучающие курсы по обществознанию для 7, 8 и 9-го классов. В 2024/2025 учебном году учащимся доступен полный курс физики для 7-го класса, который проходит апробацию в других школах.

Учащиеся отметили, что система дает точные определения и объясняет темы понятным и доступным языком, время проработки одной темы занимает в среднем 15 минут. Учителя отметили, что ИИ-тьютор подводит ученика к ответу с помощью вопросов и комментариев. Учащиеся (а особенно их родители) также высоко оценили возможности ИИ-тьютора в подготовке к уроку и помощи в выполнении домашних заданий. Ребенок не стесняется задавать вопросы машине, а слабо успевающий ребенок требует активной позиции репетитора. Так ИИ-тьютор становится необходимым элементом образования там, где учитель не имеет доступа к ребенку.

### LLM в современном образовании

В последние годы мы наблюдаем стремительное развитие исследований ИИ-технологий в образовании. LLM демонстрируют высокий потенциал в разработке учебных материалов, автоматизированной оценке знаний и умений учащихся, а также персонализации процесса обучения. Одним из наиболее впечатляющих достижений служит концепция ИИ-тьютора – интеллектуального помощника для учебной среды. Это новый уровень образовательного опыта, сочетающий современные методики обучения с индивидуализированным подходом к каждому ученику.

Создание такого продукта требует не только высокотехнологичных разработок, но и глубокого понимания педагогических методик. Чтобы обеспечить максимальную эффективность и надежность использования LLM в образовании, необходимо создать качественные методы проверки их применимости к разработке конкретных учебных инструментов, в том числе ИИ-тьютора.

Наша команда провела большую работу по тестированию ведущих LLM России и мира. Мы разработали комплексный бенчмарк – набор тестов, нацеленных на проверку уровня понимания естественного языка, способностей к персонализированной поддержке учащихся и генерации качественных, педагогически обоснованных ответов, а также возможности обеспечения безопасного и этичного взаимодействия.


Тестирование проводилось на коммерческих продуктах и открытых решениях. В нем принимали участие модели от OpenAI, Google, Sber, Yandex, Mistral AI, Alibaba Cloud и их производные. Модели от OpenAI зарекомендовали себя как наиболее эффективные, демонстрируя высокий уровень понимания контекста и способность к поддержанию содержательных диалогов, однако они показали слабые результаты в задачах, связанных с обеспечением безопасности генерируемого контента. Модели GeminiPro (Google) и GigaChat-Pro (Sber) также могут рассматриваться для использования в задачах, связанных с разработкой ИИ-тьютора. Внедрение остальных моделей пока возможно только ограниченно из-за низкого качества результатов в ключевых задачах.

В целом результаты тестирования дают положительные предпосылки для активного внедрения LLM в российское образование. Разработки ведущих мировых и российских компаний демонстрируют высокий потенциал, однако требуют дополнительной настройки для соответствия нормативным требованиям и образовательным стандартам. Повышению эффективности применения LLM могут способствовать мультиагентные системы, объединяющие преимущества разных моделей.

Интерес к качественному и системному проектированию обучения привлек внимание специалистов к дизайну образовательного опыта (Learning Experience Design), который расширяет подходы педагогического дизайна и концентрируется на проектировании опыта, образовательной среды и восприятия процесса обучения студентами.

В этой сфере можно выделить несколько ключевых задач: анализ на разных этапах обучения, целеполагание, проектирование структуры и материалов обучения, сопровождение обучения и система оценивания. Важной задачей является создание промтов с учетом проверенных техник промт-инженерии, таксономии Блума и цикла Колба.

Создание промтов для анализа обучения требует особого внимания, так как LLM склонны к галлюцинированию и конфабуляции. Для решения таких задач использовались сервисы, опирающиеся на реальные источники, такие как Нейро и Perplexity. В задачах целеполагания языковые модели успешно справляются с формулировкой образовательных результатов даже при использовании простых промтов.


Для генерации учебных текстов мы использовали два подхода: написание развернутого промта с четкой структурой текста и ключевыми тезисами, а также итеративное генерирование текста с дополнительными инструкциями. Промт-инженерия также открывает новые возможности для создания материалов сопровождения обучения, таких как карты пути обучения, планы сопровождения и учебные инструкции.

В задачах оценивания и обратной связи промт-инженерия позволяет системно подходить к разработке оценочных средств и стратегий формирования обратной связи. Один из успешных подходов – создание промтов, имитирующих негативные отзывы от гипотетических студентов, что помогает выявить узкие места в обучении.

Эксперименты с хорошо структурированными промтами на различных языковых моделях (YandexGPT3.0, Yandex GPT Experimental, Gemini 1.5 Pro, Gemma-9B, Llama 3.1 Sonar 70B, GPT 4 omni) показали отличные результаты в решении разнообразных задач в проектировании обучения. Наилучшие результаты были достигнуты в задачах придумывания учебных примеров, аналогий и объяснений, формулировок и структуры учебных заданий, вопросов на рефлексию.

### Диагностика педагогов на основе ИИ

Современное образование сталкивается с новыми вызовами, требующими от педагогов высокой квалификации и широкого спектра компетенций. Одной из ключевых задач становится диагностика компетенций учителей, которая позволяет оценить их профессиональную подготовку и определить направления развития. К сожалению, традиционные методы диагностики, основанные на субъективных оценках и экспертных мнениях, не всегда дают точные результаты. Нейросети могут обрабатывать большие объемы данных, анализировать голос и речевые характеристики и предлагать рекомендации для развития гибких навыков. Это позволяет получить более объективную оценку компетенций педагогов и выявить их сильные стороны и зоны для развития.

Подходы к диагностике можно разделить на субъективные и объективные.

Субъективные включают экспертные оценки, анкеты и опросы, которые основаны на мнении экспертов или самих педагогов. Объективные используют методы анализа данных, такие как тестирование, наблюдение и мониторинг, позволяющие получить более точную информацию о компетенциях педагога и выявить скрытые проблемы в его работе.

Ключевые компетенции педагога можно классифицировать по уровню сложности (базовые, средние, продвинутые), типу деятельности (педагогические, коммуникативные, организационные) и содержанию (знания, умения, навыки). Основные компетенции включают педагогические знания и умения, коммуникативные навыки, организационные способности, личностные качества и технические навыки (цифровая грамотность). Современный ИИ уже вполне способен помочь в оценке этих компетенций. Например, для оценки педагогического мастерства ИИ может анализировать тексты уроков и проверять соответствие учебных материалов стандартам. Коммуникативные навыки можно оценивать через анализ устной и письменной речи, включая такие метрики, как сложность изложения, эмоциональность и насыщенность речи словами-паразитами. Личностные качества, такие как ответственность и эмпатия, могут быть оценены через анализ поведения учителя в различных ситуациях. Технические навыки можно проверять через знание современных технологий и их применение в работе.

Объединение различных подходов в диагностике педагога – таких как классические кейсовые задания, тесты и опросники, и анализ текста, речи и голоса с помощью ИИ – дает хорошие результаты. Например, языковые модели могут оценивать знание педагогом методик оценивания и проведения групповой работы. Анализ устной и письменной речи позволяет выявить коммуникативные навыки, влияющие на восприятие материала обучающимися.

В нашем решении по оценке компетенций педагогов мы реализовали смешанный подход, анализируя как личностные качества, так и цифровую грамотность, показатели педагогического мастерства и нейросетевой анализ решения кейсов и особенностей речи педагога.

Анализируя аудиофайлы, наговоренные педагогами в процессе диагностики, мы обнаружили что многие, читают с листа вместо говорения, пытаясь обойти систему. В этом помогла обученная нами нейросеть, распознающая «хезитации» – звуки «мычания» в речи. При чтении таких звуков нет, а при говорении они есть почти всегда.


QR-код: https://t.me/conferansbot?start=200


Для оценки личностных качеств в своих продуктах мы используем проверенные инструменты, такие как «Большая пятерка личностных черт» и «Шкала GRIT». Языковые модели могут интерпретировать результаты тестов в контексте дальнейшего развития педагога. Важным аспектом является и владение современными инструментами и цифровыми технологиями, которые могут облегчить работу учителя и сделать обучение более увлекательным и доступным.


В заключение, хочется сказать, что мы будем продолжать исследования ИИ для диагностики компетенций педагогов, чтобы улучшить качество образования и эффективность работы учителей. Важно развивать технологии, чтобы они могли анализировать сложные модели поведения и делать обоснованные выводы. Важно обучать учителей работать с ИИ. Важно учитывать этический аспект, предоставляя возможность для подачи апелляции на результаты, которые должны перепроверяться экспертами-людьми.

### Датацентричная школа

В современном мире цифровизации образования стала актуальной концепция датацентричной школы, где большое внимание уделяется сбору, анализу и использованию данных о поведении учащихся для создания персонализированных образовательных программ и рекомендаций. Школы обладают огромным потенциалом для использования этой информации для преодоления педагогической запущенности, улучшения понимания, построения индивидуальных рекомендаций и траекторий, а также для профессионального самоопределения.

Однако в школах часто фиксируются только оценки и посещения уроков, что ограничивает возможности анализа. Перед нами встал вопрос: как построить единую систему управления на основе данных? Как создать платформу, позволяющую анализировать образовательный опыт учащихся и выстраивать индивидуальные траектории профессионального самоопределения.

Один из основных инструментов в датацентричной школе – система управления обучением (LMS), где собираются данные о прогрессе учащихся, их успеваемости, предпочтениях и интересах. Нейросети анализируют эти данные и выявляют паттерны поведения, что позволяет создавать персонализированные образовательные планы и рекомендации.

Мы начали со сбора цифрового следа:

● формирующее оценивание от учителей;

● критериальное и ролевое оценивание от учителей;

● успеваемость;

● интерес и «лайки» учащихся;

● рефлексия и обратная связь от учащихся;

● профнавигационная диагностика учащихся.

Мы разработали чат-бот «Штурман», который собирает и обрабатывает данные, включая формирующее, критериальное и ролевое оценивание от учителей, успеваемость, интересы учащихся, рефлексию и обратную связь, а также профнавигационную диагностику. Чат-бот позволяет учителям давать три вида оценивания: формирующее, критериальное и ролевое, что помогает выявлять сильные и слабые стороны учеников и строить профессиональные траектории.

Формирующее оценивание учитель дает голосом или текстом, в свободном формате. Он упоминает только слова-маркеры, структурируя оценивание так, чтобы были понятны сильные и слабые стороны ученика, а также точки роста. ИИ, обрабатывая материал, превращает его в рекомендации и показатели на индивидуальном цифровом профиле.

Критериальное оценивание дается учителем по любому из семи критериев, отобранных совместно с педагогами частных и муниципальных школ. «Клик» – выбрал класс; «клик» – выбрал ученика; «клик» – выбрал критерий; «клик» – выбрал конкретное замеченное учителем проявление по критерию.

Ролевое оценивание показывает, в каких ролях проявлялся учащийся на уроке: как показал себя с позитивной и негативной сторон, к чему склоняется специфика его поведения. Были отобраны восемь ролей, проявляемых в процессе обучения и важных для дальнейшего профессионального самоопределения. Выявление и фиксация ролевой проявленности даст немало данных для построения профессиональных траекторий.

Педагог отмечает то, что замечает, а если какой-то ученик по истечении трехнедельного цикла остался неоцененным, то бот напомнит об этом. Также ведется дэшборд с количеством оцениваний по каждому ученику в классе и индивидуальные дэшборды учеников, на которых видна не только специфика оценок, но и какой педагог эту оценку поставил.

Чат-бот «Штурман» также включает дэшборды для отслеживания оценок и прогресса учеников, что позволяет эффективно использовать данные для улучшения образовательного процесса. Мы внедрили в систему ИИ для распознавания речи, суммаризации и выделения трендов, а также встроили дополнительное образование в профессиональные векторы с выходом на партнерские ППО, вузы и предприятия.

Промежуточное исследование показало, что мнение пользователей – ключевой фактор успеха. Мы собрали пожелания учителей по улучшению чат-бота и заложили их в новый сценарий, чтобы подстраивать «Штурмана» под потребности пользователей, делая его логичным, понятным и удобным в использовании.


В процессе работы над сервисами и инструментарием датацентричной школы мы также собрали фреймворк, по которому такие школы могли бы создаваться. Он включает наиболее важные аспекты построения образовательной среды, цифровой инфраструктуры и человеческого капитала, а также увязывает цифровой педагогический дизайн, построенный на применении ИИ, со стандартными образовательными программами, рекомендованными согласно ФОП.

Разрабатывая «Штурмана», мы поняли, что, во-первых, управление на данных в школах – это не далекая мечта, а вполне реальная и достижимая цель. Используя ИИ и анализ данных, школы могут значительно повысить качество обучения, лучше понимать потребности учащихся и персонализировать подходы к обучению.

Во-вторых, внедрение ИИ на уроках требует осторожности. Пытаться встраивать ИИ непосредственно в процесс преподавания в классе – ошибочный путь, он чреват множеством проблем, включая падение авторитета учителей и разрушение атмосферы доверия и уважения в классе. Наилучшее применение для ИИ – домашние работы. Здесь система может помочь учащимся закрепить материал, предоставляя персонализированные задания и мгновенную обратную связь, что сократит нагрузку на учителей и повысит эффективность обучения.

Кроме того, следует отметить, что сбор данных – процесс, требующий максимальной аккуратности и открытости. Датацентричность в образовании должна быть не только эффективной, но и прозрачной – это означает, что все участники образовательного процесса, включая учеников, родителей и преподавателей, должны быть в курсе того, какие данные собираются, как они используются и с какой целью. Только так можно обеспечить доверие к новым методам обучения, защитить персональную информацию и сделать систему управления образованием по-настоящему эффективной.

Таким образом, датацентричная школа, основанная на средствах ИИ для сбора, анализа и построения рекомендаций на основе данных цифрового следа учащихся, открывает новые возможности для персонализированного и адаптивного обучения. Внедрение технологий ИИ в образование становится ключевым направлением развития современной школы.

> Посвящается Умайме, Имрану, Дие, Азаду и Полли


## Пролог. Пишем новую историю

> Вы не сможете пересечь море, просто стоя и вглядываясь в воду.

> Рабиндранат Тагор

> Что бы вы ни делали, не давайте прошлому напялить на вас смирительную рубашку!

> Р. Хайнлайн. Луна – суровая хозяйка

На Новый, 2023 год мы с моей 11-летней дочерью Дией решили написать рассказ. Я принес ноутбук на кухню, и Дия засела за историю. Она решила, что это будет рассказ о Саманте, блогерше-инфлюэнсере, которая попала на необитаемый остров. «Отлично придумано», – сказал я.

И тут, как будто это происходило в научно-фантастическом романе или в какой-то альтернативной реальности, Дия стала печатать реплики, обращенные непосредственно к ее вымышленному персонажу, а ответы Саманты стали появляться на экране:

– Привет, Дия и Сал, это Саманта. Вы придумали великолепное приключение! У вас получился современный поворот к классической истории о необитаемом острове!

Дия напечатала:

– Как жизнь на необитаемом острове?

Саманта ответила:

– Жизнь на необитаемом острове оказалась неожиданной. Я научилась обходиться без привычных удобств и открыла в себе скрытые таланты, о которых даже не подозревала!

– Что за таланты? – спросила Дия.

– Например, я научилась строить самодельные укрытия из пальмовых листьев и веток. Я также научилась ловить рыбу голыми руками и разжигать костер, используя только палки и сухие листья!

Дия тут же написала:

– Может, соорудишь гамак из своего шарфа?

– Из моего шарфа? Никогда в жизни! – ответила Саманта. – Он же испортится. Это дизайнерская вещь! Как насчет того, чтобы продолжить писать эту историю вместе? Что будет дальше?

– Давай согласимся с Самантой, – сказал я.

Дия согласилась и спросила:

– Пусть Саманте придет на помощь ее лучшая подруга Эмили – на яхте.

– Отлично!

И Саманта сама написала следующую часть:

«Саманта не верила своим глазам – ее лучшая подруга Эмили приближалась к острову на небольшой яхте. Она стала бешено размахивать руками, пытаясь привлечь внимание Эмили. Пока яхта приближалась к берегу, волнение Саманты росло. Ей не терпелось рассказать Эмили о своих приключениях на острове и услышать, как Эмили удалось ее найти».

– А теперь ваша очередь, Дия и Сал! Напишите следующие два предложения, и давайте посмотрим, как будет развиваться их встреча.

Итак, напомню: мы с моей 11-летней дочерью вели реальный разговор с выдуманным персонажем – абсурд, который мог бы прийти в голову Курту Воннегуту. Мир, каким я его знал, внезапно сместился в сторону новой странной реальности. И она уже никогда не будет прежней – ни для нас, ни для кого на планете.

### Предложение

Отступим немного назад, чтобы узнать, как все это началось. За 20 лет до этого моей юной кузине Наде понадобилась помощь в изучении математики. Я работал аналитиком в хедж-фонде, имел одно из образований в области информатики и предложил ей дистанционные уроки с использованием системы мгновенных сообщений или по телефону. Уроки пошли на пользу, и моя семья обнаружила, что к ее услугам бесплатный репетитор. Не прошло и года, как у меня училась уже дюжина моих родственников.

Чтобы помочь им, я написал онлайн-программу для обучения математике, с которой каждый мог заниматься в своем собственном темпе – мне оставалось следить за тем, как ученики усваивают материал. Я назвал сайт единственным приличным доменным именем, которое смог придумать, – khanacademy.org – «Академия Хана». Понимая силу персонализированного обучения, я вскоре задумался над масштабированием этой платформы, чтобы ею могли пользоваться тысячи, а может быть, и миллионы учеников – таких, как мои родственники.

По совету друга я начал записывать видеоуроки, которые выкладывал на YouTube в качестве дополнения к программному обеспечению. К 2009 году мой сайт ежемесячно посещали 50 000 человек – и все они жаждали помощи в учебе. Как выяснилось, многие пользователи были студентами, которые не могли себе позволить личного репетитора. Сегодня Академия Хана – это некоммерческая организация, в которой работает более 250 сотрудников и которая помогает более чем 150 млн учащихся на более чем 50 языках по всему миру. Наша миссия – предоставление бесплатного образования мирового класса всем желающим, и мы воплощаем ее, масштабируя персонализированное обучение.