Внедрить ИИ в обучение: кто теперь учит

РАЗДЕЛ 01 Грузовик, который готовит ужин

L&D-команды оказались под давлением с двух сторон: бизнес спускает задачу «внедрить ИИ в обучение», а рынок стремительно наполняется продуктами, и каждый обещает революцию. Но что означает «внедрить ИИ в обучение» на практике? 

Внедрить можно по-разному: отдать ИИ аналитику, посадить помощником к методисту, строить на нём персональные траектории. Меня же интересует ИИ как часть образовательного опыта, там, где он встречается с человеком, который учится. Эта статья — попытка разобраться, какое место ИИ на самом деле занимает в процессе обучения»

Первая догадка

Когда ChatGPT стал доступен всем, я поймала себя на знакомом рефлексе. Появился новый инструмент, значит, надо разобраться, где ему место в обучении: какие задачи он решает лучше других, кому подходит, куда в программе его поставить. Так методист подходит к любому методу: к разбору кейсов, к деловой игре, к методу проектов.

Основания считать ИИ методом были. ИИ делает то, чего не умеет ни один привычный формат: сам формулирует ответ, а не выбирает его из заранее написанных. Записанный ролик одинаков для всех, диалоговый тренажёр ведёт по готовому сценарию, а ИИ отвечает конкретному человеку на конкретный вопрос, и каждому по-разному. Похоже на новую форму взаимодействия. А форма взаимодействия — это и есть метод.

Так появился вопрос, с которого всё началось: ИИ — это новый метод обучения?

Сомнение

Засомневалась я, когда попробовала ответить на первый же вопрос методиста: на каком принципе это работает?

Смотрите, в чём дело. У любого метода есть принцип, который диктует, как устроено взаимодействие. У проблемного обучения — начинать с задачи, а не с теории. У интервального повторения — возвращаться к материалу в рассчитанный момент. Назовите метод, и вы сразу скажете, как он устроен и почему именно так.

С ИИ так не получается. На одной и той же ИИ-модели, том же ChatGPT, собирается что угодно: зубрёжка по карточкам, сократический диалог, разбор кейса, обычная лекция с картинками. ИИ подходит методам, которые спорят друг с другом, и ни одному не мешает.

Значит, ИИ — это способ доставки обучения, а не метод? А как было с e-learning в 2000-х и мобильным обучением в 2010-х? Появились ли с ними новые методы или те же лекции, тесты и кейсы просто переехали на экран? И если с ИИ та же история, то стоит ли ждать от него чего-то нового?

Тут я упёрлась в развилку. Если то, чему научится человек, зависит только от метода, а способ доставки его лишь довозит, то от ИИ нечего ждать сверх того, что в него заложили, и обещания революции пусты. А если способ доставки сам что-то добавляет, то с ИИ обучение может измениться, даже если методы остались прежними. Какая из двух картин верна, из своего опыта не решить: я пошла в исследования.

Вопрос старше ИИ

Оказалось, что этот выбор обсуждали задолго до ИИ, только спорили про учебное кино, телевидение и компьютер. В исследованиях всё это, то есть способ доставки обучения, называют медиа; я дальше буду говорить короче — «носитель».

К восьмидесятым накопились десятки исследований, где обучение с новым носителем давало результат выше, чем без него. Ричард Кларк, профессор образовательной психологии и технологий из Университета Южной Калифорнии, изучил обзоры этих исследований и сказал: вы сравниваете не то.[1] Спорить с ним взялся Роберт Козма, исследователь образовательных технологий. Вот две стороны этого спора.

Ричард Кларк · 1983

«Медиа — всего лишь средства доставки обучения. На успеваемость они влияют не больше, чем грузовик с продуктами — на наше питание»

Reconsidering Research on Learning from Media, 1983[1]

Роберт Козма · 1994

«Чтобы медиа влияли на обучение, метод должен быть переплетён с ними»

Will Media Influence Learning? Reframing the Debate, 1994[3]

Откуда тогда в исследованиях выигрыш от нового носителя? Кларк нашёл две причины. Первая: вместе с носителем менялось и само обучение. Компьютерный курс и лекцию, с которой его сравнивали, часто готовили разные люди, с разным содержанием и разными методами. Когда оба варианта делал один преподаватель, преимущество компьютера почти исчезало: в исследованиях со студентами размер эффекта падал с 0,51 до 0,13, то есть от заметного выигрыша до едва заметного.[1]

Вторая причина — новизна: пока носитель в новинку, учащиеся внимательнее и усерднее, а когда привыкают, эффект слабеет. Это видно по цифрам: в школьных исследованиях, которые длились не дольше месяца, компьютер помогал ощутимо, а в тех, что шли дольше двух месяцев, эффект был почти втрое слабее.[1] Вывод Кларка: результат даёт метод, а носитель только доставляет метод до учащихся.

Этот вывод Кларк пояснил образом с карточки выше, и он запомнился лучше всех цифр. Грузовик развозит еду по городу, но питательнее она от поездки не становится. Хотите накормить людей лучше — меняйте не грузовик, а то, что в кузове.

Козма возражает: развести метод и носитель, как предлагает Кларк, удаётся не всегда.[2] Некоторые методы нельзя перенести на другой носитель: они существуют только на своём. Его пример — физика. В компьютерной симуляции учащиеся сами двигают объект на экране, смотрят, как меняется его движение, и так осваивают законы Ньютона. Бумага так не умеет: учебник может описать движение, но не даст сдвинуть объект самому. Носитель не просто везёт метод: от него зависит, какие методы вообще возможны.[3]

Тот же спор, но теперь про ИИ

Кларк и Козма спорили больше десяти лет и остались каждый при своём. А спор с тех пор повторяется с каждым новым носителем, и теперь очередь ИИ. В 2025 году Элизабет Бауэр из Аугсбургского университета и её соавторы примерили обе позиции к ИИ в статье для Educational Psychology Review. В логике Кларка: если ИИ просто занимает место старого носителя, а метод остаётся прежним, революции ждать не стоит. В логике Козмы: у нового носителя есть свои возможности, и они влияют на обучение; у ИИ это, например, обратная связь в реальном времени.[4]

А есть ли данные по ИИ? Таких, чтобы рассудить спор, пока нет, но кое-что есть. Эджехан Казанджи-Ябанова, турецкий специалист по обучению персонала, собрала в систематический обзор 39 статей 2020–2025 годов об ИИ в обучении сотрудников и посмотрела, какие изменения их авторы связывают с ИИ.[5] Изменения она делит на четыре группы:

• Когнитивные: критическое мышление и решение задач, цифровая грамотность, метапознание.
• Поведенческие: более быстрое освоение навыков, самостоятельность, меньше ошибок.
• Аффективные: мотивация и вовлечённость, уверенность в себе, атмосфера в коллективе.
• Технико-организационные: персональные траектории, командная работа, отслеживание обучения по данным.

Авторы этих статей сообщают об изменениях неравномерно: чаще всего о когнитивных изменениях, реже всего об аффективных. При этом в выборке не только эксперименты, но и описания систем и теоретические работы, так что «сообщают» ещё не значит «измерили».

Выходит, прав Козма, и у носителя есть собственный вклад в обучение? По этому обзору так сказать нельзя, да такой задачи в нём и не было. Обучение с ИИ и без него в нём не сравнивают, поэтому не видно, что стоит за этими изменениями: сам носитель или то, как построили обучение. А именно это Кларк и предлагал разделять. Попробую зайти с другой стороны.

Кто учит?

Кларк и Козма спорили о том, влияет ли на результат только метод или носитель тоже. Но оба исходили из одного и того же: учит человек. Метод придумывает человек, а носитель этому методу служит: по Кларку, только доставляет его, по Козме, ещё и расширяет его возможности. Обучающие программы, которые сами задавали вопросы и давали подсказки, существовали и тогда, но шли по сценарию, который написал человек, поэтому вопрос «кто учит» в споре не вставал.

В метафоре с грузовиком спор шёл о грузовике и о грузе. Грузовик в ней — носитель, способ доставки обучения, а в кузове едет метод. Кларк говорил, что важен груз, Козма — что от грузовика зависит, что вообще можно везти. Продолжу метафору: готовить из привезённого у обоих должен был человек, то есть педагог. Педагогом я здесь называю любого, кто учит: преподавателя, тренера, наставника, партнёра по тренировке.

С ИИ в этой картине появляется новый участник. Часть того, что раньше мог делать только педагог, потому что не укладывалось в готовый сценарий, теперь может делать сам ИИ: объяснять, задавать вопросы, разбирать черновики, давать обратную связь.

Получается грузовик, который по-прежнему возит продукты, но теперь ещё заходит в квартиру и готовит ужин.

Значит, и спрашивать надо иначе: не что такое ИИ в обучении, а какую работу он берёт на себя вместо человека.

То, что ИИ начинает выполнять часть работы педагога, фиксируют и исследователи. Две работы описывают это с разных сторон. Первую написала команда Александра Каррана из бизнес-школы HEC Montréal в Канаде, вторую — Инге Моленаар, профессор в области образования и искусственного интеллекта из Университета Радбауда (Нидерланды).

Обе работы сходятся в одном: важны не только метод и носитель, но и то, кто за какую часть работы отвечает.

Ближайшее имя для таких систем в исследованиях — педагогический агент: так с конца 1990-х называют экранного персонажа обучающей программы, который ведёт учащегося по материалу.[8][9] Я беру термин, но понимаю его шире: мне важен не персонаж на экране, а то, чью работу он делает.

Педагогический агент здесь — система на основе ИИ-модели вроде ChatGPT, которая делает часть работы педагога и говорит с учащимся напрямую, без человека между ними. Рабочая рамка статьи

Правда, если в кузове есть плита, это ещё не делает грузовик поваром. Шашанк Сонкар и его коллеги из Университета Райса учат ИИ-модели вести себя как педагоги. Отправная точка их работы — простое наблюдение: обычная модель часто сразу выдаёт готовый ответ, вместо того чтобы подвести учащегося к решению шаг за шагом. Педагогом модель сама не становится, её нужно под это настраивать.[10]

Вопрос в том, под какую работу её настраивать: какие роли педагога может взять на себя ИИ?

РАЗДЕЛ 02 Какие роли может взять ИИ

Типологий ролей ИИ в обучении несколько. Я беру одну, удобную для моей задачи. Её предложили Итан и Лилах Моллик из Уортонской школы бизнеса в практическом руководстве для преподавателей.[11] Роли беру у них, но на каждую смотрю с двух сторон: что делает человек и что в это время делает ИИ. Авторы писали про школу и вуз, но их роли переносятся на корпоративное обучение почти без потерь.

Ещё одну роль, AI-tool, авторы тоже называют, но дальше я её не беру. Там ИИ помогает что-то сделать: найти, посчитать, оформить. Работы педагога у него нет: им пользуются, но он никого не учит.

Роли различаются тем, какую часть работы педагога берёт на себя ИИ. Тьютору и ментору достаётся самое привычное: объяснять и давать обратную связь. Коуч и ученик почти ничего не объясняют — они задают вопросы, а думает и говорит сам сотрудник. Напарник и симулятор берут работу партнёра по тренировке: коллеги, который спорит, или актёра, который играет трудного клиента. Для L&D это разные задачи и, скорее всего, разные продукты.

Что в итоге

Исследователи ещё не сошлись на том, что такое ИИ в обучении, а бизнес уже просит его внедрить. У меня после всего прочитанного есть рабочий ответ на три вопроса из начала статьи.