Искусственный интеллект в образовании: итоги открытого заседания Ученого совета ФКН
Открывая заседание, модераторы отметили, что первоначальная идея обсудить влияние ИИ на образование быстро переросла в более масштабную дискуссию о том, как технологии меняют суть работы исследователей и разработчиков.
Первым с докладом «Как ИИ меняет подходы к научной работе» выступил Алексей Наумов, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук, научный руководитель международной лаборатории стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных. Он привел примеры того, как ИИ-модели (например, Claude Mythos) уже пытаются доказывать сложные математические гипотезы. Языковые модели стали полноценными ассистентами для ученых, утверждает Алексей:
«Несколько лет назад все начиналось с ChatGPT — люди просили его составить список литературы. Текущие модели работают неплохо, не так часто галлюцинируют. Сегодня можно написать текст и попросить ИИ сделать его стиль более академичным или подогнать под формат конкретной конференции или журнала. Можно делать наброски разделов: загрузив свою статью, попросить написать изложение, введение или добавить дискуссию после теорем. Модели помогают ускорять и автоматизировать вычисления, писать код для экспериментов и даже генерировать доказательства».
Тему трансформации продолжил Сергей Николенко, профессор департамента анализа данных и искусственного интеллекта, рассказавший о влиянии ИИ-моделей на образование. Он вспомнил знаменитое исследование американского психолога и педагога Бенджамина Блума, который в 1984 года писал о проблеме двух сигм. Она заключается в том, что при обучении с репетитором ученики показывают результаты на два стандартных отклонения (две сигмы) выше, чем 98 % учащихся в обычном школьном классе.
«Сейчас появилась возможность воплотить эту идею в жизнь. Существующие прямо сейчас большие языковые модели — это блестящие индивидуальные преподаватели, которые гораздо лучше людей, хотя бы просто потому, что они обладают бесконечным терпением. Если ИИ нас всех не убьет, то система образования от него станет только лучше», — говорит Сергей.
Евгений Соколов, научный руководитель Центра непрерывного образования ФКН, академический руководитель бакалавриата «Прикладная математика и информатика» разобрал, как большие языковые модели меняют форматы учебных дисциплин. Он подчеркнул, что попытки запретить умные алгоритмы бессмысленны: студенты все равно ориентированы на результат и найдут способы обойти запреты (например, с помощью микронаушников или скрытых камер-булавок). «Студенты не перестанут с помощью ИИ решать свои задачи. Мы столкнемся с полной фальсификацией письменных работ, и это реальная угроза», — резюмировал Евгений, призвав адаптировать систему оценивания.
Взгляд со стороны индустрии представил Алексей Мицюк, заместитель декана ФКН по научной работе, старший научный сотрудник научно-учебной лаборатории процессно-ориентированных информационных систем. Он обратил внимание на парадокс: в своде знаний по программной инженерии SWEBOK за 2025 год ИИ почти не упоминается, хотя все профильные конференции посвящены только ему. Главная проблема индустрии сегодня — выгорание опытных программистов из-за обилия ИИ-кода, считает Алексей: «Когда молодые специалисты производят огромное количество кода с помощью ИИ, старшие разработчики перегружаются и часто уходят в другие сферы — начинают делать мебель или становятся фитнес-тренерами. За счет этого разрывается цепочка обучения внутри компании: опыт от старших не передается младшим».
Интерес вызвал доклад Михаила Густокашина, директор Центра студенческих олимпиад ФКН. Он сообщил, что автоматизация выполнения заданий уже бьет по знаниям выпускников: «Студенты, которые через ИИ решили большинство домашних заданий, знают далеко не так много, как могли бы. Я думаю, что сейчас мы будем иметь несколько потерянных выпусков. Система собеседований перестраивается, и те, кто не вникал сам, будут иметь огромные проблемы с трудоустройством».
Проблему передачи опыта с другой стороны показал Евгений Соколовский, заведующий базовой кафедрой Сбера. В докладе «Диссоциативное расстройство преподавателя» он показал, что классическая академическая цепочка «студент — аспирант — профессор» ломается, потому что опытному специалисту теперь проще сделать задачу через нейросеть, чем обучать новичка. «Мне больше не нужен студент для того, чтобы делать мою работу. Я могу задать вопрос ИИ и получить ответ достаточно быстро и не хуже по качеству. В результате у нас появилась огромная дыра в передаче опыта между младшими и старшими», — отметил Евгений.
Завершил открытое заседание Ученого совета Илья Самоненко, заместитель декана ФКН по учебно-методической работе, который продемонстрировал интерактивные визуализации, созданные с помощью нейросетей. Он показал, как ИИ в связке с педагогическим опытом преподавателя позволяет пошагово визуализировать сложные структуры — например, деревья отрезков, представленные в виде «слоистого пирога» с интерактивными ползунками. «Приложение создается не просто из одной фразы, а из промпта плюс моего педагогического опыта. Всегда можно сделать визуализацию, чтобы ползунком проходить по ней вперед и назад, откатываться и пояснять каждый шаг. Это гораздо лучше воспринимается студентами», — пояснил Илья.
Запись заседания Ученого совета доступна по ссылке.
Презентации докладчиков доступны по ссылке.