Искусственный интеллект в обучении: новый учитель XXI века

Искусственный интеллект уже прочно вошёл в сферу образования и обучения. Вопрос в том — будете ли вы бороться с этой реальностью или научитесь использовать её в своих интересах?

Что такое искусственный интеллект

Когда мы говорим об «искусственном интеллекте», то имеем в виду технологии, которые имитируют человеческое мышление: понимают текст и речь, делают выводы, учатся на опыте и могут предлагать осознанные решения.

В контексте образования это совокупность умных помощников, которые интегрируются в процесс обучения — от разработки курсов до сопровождения ученика. Сюда входят диалоговые модели — например, ChatGPT или отечественный GigaChat, генераторы изображений, видео и аудио, а также адаптивные системы, подстраивающиеся под пользователя.

В отличие от старых программ с фиксированными сценариями, современные ИИ-инструменты работают гибко: реагируют на запросы в реальном времени и выдают уникальные ответы разным пользователям.

Искусственный интеллект помогает не только в обучении, а еще и в других бизнес задачах. В отдельной статье мы рассмотрели как использовать ИИ в подборе персонала.

Возможность искусственного интеллекта в обучении

Использование искусственного интеллекта в образовании помогает автоматизировать повторяющиеся интеллектуальные действия и масштабировать обучение. Выделим ключевые возможности, которые нейросети предоставляют уже сегодня.

Создание и адаптация контента

Нейросети мгновенно обрабатывают огромные массивы данных и генерируют на их основе учебные материалы. Тексты, презентации, чек-листы, тестовые вопросы, сценарии для видео – нейросеть способна подготовить черновик практически любого контента за считанные минуты. Это особо ценно, когда курс нужно запустить ещё вчера. 

Роль человека — экспертиза и фактчекинг. Методист проверяет достоверность и корректность материалов, редактирует сгенерированный текст, добавляет уникальные инсайты и примеры из реального опыта.

Проверка заданий и обратная связь

Ручная проверка заданий отнимает много времени и может быть субъективна. ИИ автоматизирует этот процесс. Он умеет проверять как простые тесты, так и более сложные эссе или кейсы. И не просто ставит «зачёт» или «незачёт», а объясняет, что не так и как улучшить ответ. Некоторые обучающиеся отмечают, что нейросети дают более качественную и мотивирующую обратную связь, чем живой наставник.

Например, сотрудник выполнил задание по клиентскому сервису. Искусственный интеллект анализирует ответ и отмечает: «В ответе нет фразы, которая помогла бы сохранить лояльность клиента. Добавь её, чтобы смягчить отказ».

Роль человека — установка критериев и экспертная оценка. Методист устанавливает критерии оценки и пороги для тестов и открытых ответов. Также он способен увидеть нестандартные подходы ученика, оценить креативность и оригинальность в открытых заданиях. 

Поддержка в процессе обучения

В процессе учебы почти всегда появляются вопросы: что-то непонятно или где-то запутался. Часто такие паузы выбивают из колеи — человек откладывает курс «на потом» или вовсе бросает. ИИ-чатбот решает эту проблему, выступая в роли ассистента 24/7: дает подсказки и объясняет сложные моменты. Такая поддержка помогает проходить курс без остановок и не терять мотивацию.

Например, студент спрашивает у встроенного в курс чат-бота, что такое SLA. ИИ тут же объясняет: «SLA — это соглашение об уровне обслуживания. Проще говоря, это обещание, за сколько времени мы должны решить проблему клиента».

Наставничество и эмоциональная поддержка остаются за человеком. Именно тренер или руководитель вдохновляет обучающихся, ведет живую дискуссию. 

Персонализация траекторий

ИИ помогает выйти за рамки стандартных учебных программ, когда всем сотрудникам предлагаются одинаковые курсы. Он подстраивает программу обучения под конкретного человека: анализирует предыдущие результаты, темп обучения, стиль восприятия. Подобно тому как Netflix рекомендует фильмы, ИИ предлагает студенту контент, который подходит именно ему.

Например, сотрудник проходит курс по работе с клиентами. ИИ видит, что у него пробел в навыке работы с возражениями, и перестраивает программу: добавляет блок с разбором частых возражений и диалоговый тренажёр. 

Роль человека — определение целей и приоритетов развития. Методист или руководитель решает, какие компетенции развивать в первую очередь и контролирует, чтобы адаптированный маршрут соответствовал бизнес-целям.

ИИ умеет подстраивать обучение под конкретные пробелы в знаниях. Покажем как это работает, обсудим что можно реализовать для вас и сделаем это:

Аналитика и улучшение курсов

Алгоритмы отслеживают, какие модули пользователи проходят легко, а на каких теряют мотивацию: где чаще всего делают ошибки или бросают обучение. Помимо этого ИИ собирает данные по завершению курса: время прохождения, количество попыток, клики, даже паузы между уроками – и на их основе предлагает, как улучшить программу. 

Например, ИИ показывает, что 40% студентов бросают обучение на втором модуле. Причина – длинный теоретический текст без единого примера. Нейросеть рекомендует сократить текст на 30%, добавить пару наглядных кейсов и интерактивную карточку с вопросами. После правок вовлечённость растёт.

Роль человека — стратегическая настройка и творческая доработка. Методист решает, какие рекомендации ИИ действительно стоит внедрять, адаптирует предложения под специфику компании и следит, чтобы изменения соответствовали целям обучения, а не только статистике.

Иммерсивное обучение и симуляции

С появлением генеративных моделей создавать виртуальные симуляции и тренажёры стало гораздо проще. Нейросети умеют генерировать видео с виртуальными персонажами, придумывать реалистичные диалоги и сценарии, близкие к рабочим ситуациям. К примеру, продавец ведёт переговоры с виртуальным клиентом, а ИИ в роли симулятора сразу даёт обратную связь на его действия:

Роль человека — постановка задачи и контроль. Тренер проверяет, что диалоги соответствуют корпоративным стандартам и реальным ситуациям.

Управление знаниями и обновление материалов

В любой компании со временем накапливаются десятки, а то и сотни документов: инструкции, презентации, регламенты и заметки. ИИ помогает навести порядок: группирует документы по темам, создаёт справочники и FAQ по наиболее частым вопросам, обновляет устаревшие блоки. Если подключить умного чат-бота к корпоративной базе знаний, сотрудники смогут задавать ему вопросы и мгновенно получать нужную информацию вместо долгих поисков по папкам. 

Например, в компании ввели новые правила возврата товара. ИИ находит все документы, где этот процесс описан, подсвечивает устаревшие пункты и предлагает исправленный вариант текста. 

Роль человека — верификация и контекстуальная адаптация. Специалист проверяет предложенные ИИ изменения, а также решает, какие материалы должны быть приоритетно обновлены.

ИИ-ученик: как современные студенты используют нейросети

ИИ помогает нам создавать курсы быстрее, но он же меняет и привычки тех, кто учится. По опросам 7 из 10 студентов регулярно применяют нейросети для поиска информации и помощи с заданиями. Другими словами для них ChatGPT и аналоги — это новый «Google» или карманная шпаргалка.

С одной стороны, это помогает быстрее находить ответы и решать задачи. С другой – есть риск, что студенты перестанут учиться мыслить самостоятельно. Например, вместо того чтобы самому проанализировать кейс, сотрудник может просто скормить задание ChatGPT и получить готовое решение. 

Что делать специалисту по обучению? Запрещать бесполезно: пытаться отключить людей от ИИ – всё равно что бороться с ветряными мельницами. Вместо этого лучше изменить подход к проектированию курсов:

• Давайте прикладные задания, которые нельзя просто «загнать» в  ChatGPT: предложите формат, где нужен личный опыт, анализ или творчество. Например, вместо теоретического вопроса – кейс из жизни компании. ChatGPT не выдаст уникальный опыт, а сотруднику придётся подумать самому.
• Используйте ИИ как часть обучения. Раз уж ученики всё равно пользуются ИИ, можно направить это в полезное русло. Например, включить задание: «Сгенерируйте с помощью ChatGPT черновик ответа на вопрос, а затем улучшите его». Так студент увидит возможности и ограничения ИИ, научится критически оценивать подсказки алгоритма.
• Делайте упор на развитие навыков. Факты легко найти. А вот критическое мышление, коммуникация и креативность требуют практики: обсуждения, проекты, обратная связь. Живое общение с наставником или коллегами даёт то, чего не даст ни один бот – эмоциональный интеллект, умение работать в команде, лидерство.

ИИ уже прочно встроился в повседневное обучение, и пытаться его запретить — всё равно что закрывать глаза на интернет. Вопрос не в том, использовать или нет, а в том, как использовать. При правильном проектировании заданий и курсов нейросети становятся не заменой мышления, а катализатором развития — помогают глубже анализировать, искать нестандартные решения, видеть новые перспективы.

Генерация курса с помощью AI: как это работает

Курсы можно создавать за считанные минуты — это уже реальность современного образовательного рынка. Но качество такого курса зависит от качества запросов и исходного контента. За первую часть отвечают генераторы курсов — это программы, под «капотом» которых вшито огромное количество проверенных запросов для нейросети, которые выдают качественный результат.

Вот как быстро создать курс на генераторе Unicraft:

1. Загружаем материалы.  На первом этапе методист собирает имеющиеся материалы  и загружает их ИИ. Это может быть что угодно: внутренние документы компании (инструкции, регламенты), статьи, интервью с экспертами, ссылки на полезные источники. Так формируется база знаний, на основе которой ИИ будет генерировать контент.
2. Задаем тему и цель курса, генерируем структуру. Далее специалист задаёт цели курса: чему в итоге должны научиться сотрудники. На основании этой цели нейросеть предлагает структуру – разбивает курс на модули и уроки, выстраивая темы в логической последовательности. 
3. Наполняем уроки контентом. Когда структура готова, ИИ переходит к написанию содержимого уроков. Используя загруженные материалы, он генерирует понятные объяснения, добавляет примеры, оформляет всё связным текстом. Помимо текста, можно сразу попросить нейросеть создать привлекательное оформление и интерактивные блоки:  карточки, видео, аудиоподкасты.
4. Добавляем тесты и открытые задания. Наконец, ИИ поможет подготовить блок проверки знаний. Генератор сформирует тестовые вопросы по материалам урока и предложит открытые задания для практики. В итоге курс получает и стандартизированные тесты, и продуманные практические кейсы – причём оба вида созданы ИИ.

После этих шагов у методиста на руках черновик полноценного курса. Остаётся просмотреть детали, подкорректировать нюансы – и можно запускать обучение. Весь процесс создания значительно упрощается: AI берёт на себя рутинную черновую работу, позволяя эксперту сосредоточиться на качестве контента. Сгенерированный курс можно в пару кликов сохранить в SCORM-формате, перенести в LMS  и сразу назначить нужным сотрудникам. 

Интересно протестировать ИИ-генератор и за 10 минут создать первый курс?

Ограничения и подводные камни нейросетей в обучении

Даже самые продвинутые нейросети не заменяют экспертного контроля. Искусственный интеллект способен ускорить подготовку материалов и автоматизировать рутинные задачи, но он работает в рамках тех данных, которые получает, и алгоритмов, на которых обучен. При неправильной настройке процесса можно столкнуться с системными ошибками, потерей качества и даже правовыми рисками.Ниже — ключевые ограничения, с которыми чаще всего сталкиваются компании, и практические меры их предотвращения.

Анти-паттерн «волшебная кнопка»

Организатор обучения ждёт, что искусственный интеллект выдаст идеальный и выверенный контент за пару минут. И получается вроде бы симпатичный результат, но при детальном рассмотрении оказывается, что определения расплывчатые, примеры не бьют в точку, а половина формулировок подходит для любой отрасли.

Что делать: относиться к ИИ как к помощнику, а не автору. Его задача — сгенерировать основу, черновой вариант. Дальше — обязательная верификация: методист проверяет каждое утверждение, дополняет конкретикой, избавляется от штампов.

Галлюцинации и устаревшие данные

Алгоритм ИИ настолько хорош, насколько хороши данные, на которых он обучен. Если исходная информация устарела или необъективна, контент получится таким же. ИИ может написать неправду — и сделать это так убедительно, что даже опытный специалист в моменте поверит. Например, в курсе по технике безопасности он может упомянуть норматив, который отменили два года назад.

Что делать:

• Ограничивать модели источниками — подключать качественную корпоративную базу знаний или свежие документы
• Указывать временные рамки («данные не старше 2023 года»)
• Встроить этап факт-чекинга в процесс: проверка фактов должна быть не «по желанию», а обязательным пунктом чек-листа перед публикацией

Авторское право и конфиденциальность

Здесь есть две основные проблемы:

1. Генеративные модели могут непреднамеренно воспроизводить фрагменты, защищённые авторским правом
2. При загрузке конфиденциальных данных в облачные сервисы существует риск их утечки или нарушения NDA

Что делать:

• Работать через корпоративные версии ИИ или локальные модели, которые не передают данные наружу
• Перед загрузкой заменять конфиденциальные сведения на шаблоны («ФИО клиента» вместо реального имени)
• Утвердить внутренний регламент: что можно, а что категорически нельзя отправлять в ИИ

Компетенции команды

Эффективность ИИ в обучении напрямую зависит от компетенций команды, которая с ним работает. Генеративная модель не «понимает» задачу интуитивно — она опирается на входные данные и формулировки, которые получает. Если запрос неконкретен («сделай красиво» или «напиши курс про продажи»), система выдаст либо обобщённые, шаблонные материалы, либо контент с нерелевантными примерами.

Что делать:

• Обучить команду приёмам работы с ИИ: как формулировать запросы (prompt engineering), как оценивать качество ответов, как корректировать и дополнять результат
• Создать внутренние инструкции с удачными и неудачными примерами запросов
• Назначить внутри команды «ИИ-наставника» — человека, который будет помогать коллегам осваивать инструмент

Массовые курсы, а не премиум-обучение

ИИ особенно эффективен в массовом сегменте обучения: он быстро генерирует учебный контент, автоматизирует проверку заданий и позволяет запускать сотни и тысячи курсов без перегрузки команды. За счет этого снижается себестоимость и ускоряется масштабирование — и именно поэтому в типовых, повторяющихся программах ИИ уже становится стандартом.

Но есть обратная сторона: чем больше автоматизируются массовые форматы, тем выше ценится живое время наставника. Участники премиум-курсов — руководители, ключевые специалисты, будущие лидеры — приходят за тем, что нельзя сгенерировать алгоритмом: эмоциональным включением и доверием к эксперту. Финальная ценность премиум-обучения создаётся в моменты личного взаимодействия, и эту роль заменять нельзя.

Куда идти с задачей обучения: к ИИ или к методистам

Представьте утро понедельника. Вам нужно создать курс, чтобы обучить сотрудников. На столе два пути: запустить генератор на базе ИИ или отдать задачу команде методистов. Формально оба дадут курс, но это два разных продукта: один про скорость и тираж, другой — про поведение и устойчивые изменения. Разница не в том, «кто напишет текст», а в том, какого эффекта вы хотите и какую цену ошибки готовы принять.

Что вы на самом деле покупаете?

Нейросети помогают передать знания

С ИИ вы покупаете передачу знаний — скорость и тираж этого процесса. Это аккуратный конвейер: понятная структура, связные тексты, тесты и простые визуалы появляются за минуты. Такое обучение оптимально для типового, повторяемого контента и быстрых обновлений. Курс легко размножается под роли и регионы, а вы тратите силы только на финальную вычитку. Но ИИ не берёт на себя ответственность за точность, тон и контекст. Он не построит поведенческую драматургию и не уловит «ДНК» вашей коммуникации. Поэтому любая критичная тема требует человеческой верификации.

Используйте возможности ИИ, если:

• Ограничены сроки или ресурсы. Нужно запустить курс «еще вчера», команда разработчиков маленькая или бюджет на обучение скромный. В этих условиях, например, ИИ-генератор позволит быстро получить рабочую версию курса.
• Типовая или массовая тема. Вводный инструктаж, переговоры или продажи – для таких тем достаточно общепринятых данных, и нейросети выдадут качественный контент без глубокого погружения.
• Много персонализации. Материал нужно адаптировать под разные роли и уровни подготовки? ИИ легко перегенерирует контент под разные сегменты аудитории, экономя усилия команды

Методисты помогают изменить поведение

С командой методистов вы покупаете изменение поведения. Например, когда нужно добиться другой интонации, другого выбора в сложной ситуации, другой реакции на конфликт. ИИ может накидать приличные заготовки, но не почувствует «голоса» вашей компании и не построит опыт, который человек проживёт и присвоит. В таких проектах методисты начинают не с текста, а с замысла: зачем курс, какие ситуации решаем, как участник будет тренироваться и получать обратную связь. Они берут реальные диалоги, превращают их в развилки «что скажешь — что получишь». Здесь ценится глубина, точность и попадание в контекст.

Заказывайте курсы у профессионалов, если:

• Стратегическая цель — изменить поведение. Нужно не просто «дать знать», а добиться другого способа действий: лидерство, культура сервиса, сложные переговоры. Методист спроектирует опыт обучения: сценарии с развилками, тренировки на ваших кейсах, понятные метрики переноса в работу.
• Высокая цена ошибки или узкая специфика. Комплаенс, охрана труда, финансы, медицина, производство. Здесь важны точные формулировки, единый «источник правды» и финальная валидация с экспертами и юристами — это зона ответственности методической команды.
• Нужен фирменный голос и премиальный уровень. Программы для топ-менеджеров, ключевых партнёров и клиентов. Требуются storytelling, тон бренда, уникальные примеры из вашей практики, а не «универсальный» контент.

В большинстве реальных задач оптимален гибрид: ИИ даёт темп и ширину, методисты — глубину и контроль качества. Так обучение становится и быстрым, и рабочим. Однако в любом случае полезно ответить себе на эти вопросы:

• Что важнее: скорость или точность и глубина?
• Цель курса — передать знания или изменить мышление и поведение?
• Важно ли вовлечь в обучение?
• Насколько тема типовая? Общепринятые подходы или узкая специфика, где решают тонкости?
• Есть ли готовая и структурированная база материалов? Или источники разрознены и противоречивы?