29 сентября 2025

Искусственный интеллект и образование: взгляд преподавателя БГПУ

Искусственный интеллект всё чаще становится темой для дискуссий не только в профессиональной среде, но и в повседневной жизни. От алгоритмов, которые подбирают нам фильмы, до генеративных нейросетей, способных создавать стихи, коды и даже полноценные картины. Но за громкими заголовками и технологическим шумом — глубокие вопросы: куда движется ИИ? Какую роль он сыграет в образовании? И кто станет архитектором этого будущего?

О том, с чего начать студенту работу с ИИ и какие технологии действительно применимы в университете, рассказал старшим преподавателем кафедры информатики и методики преподавания информатики БГПУ Андреем Александровичем Ягелло, который недавно представил университет на крупной научной площадке.

Как вы пришли к работе с искусственным интеллектом и почему выбрали эту область?
- Ещё в школьные годы я занимался в научных обществах учащихся при БГПУ — по психологии и программированию. Позже жизнь сложилась удачно так, как под мой интерес открылась специальность «Психология-Информатика», объединившая мои интересы. Психология, в том числе, изучает когнитивные способности, мышление, интеллект человека. А поскольку многие модели искусственного интеллекта были вдохновлены именно биологией и психологией, мой интерес к ИИ оказался органичным и логичным продолжением предыдущего опыта.

Какие направления ИИ, на ваш взгляд, наиболее перспективны для развития в России и в мире?
- Наиболее перспективными, как правило, становятся направления на стыке уже существующих парадигм и теорий. Сегодня на пике популярности — нейросети. Но важно помнить, что в 70–80-х годах XX века они уже переживали волны скепсиса, известные как «Зимы искусственного интеллекта». Такое может повториться: чрезмерный ажиотаж вокруг генеративных моделей сменится разочарованием, и только тогда технологии войдут в зрелую, понятную и деловую фазу развития. Уже сейчас видно, что активно развиваются персональные интеллектуальные агенты — системы, способные не только генерировать контент, но и управлять приложениями и устройствами. Да, пока себестоимость таких решений для бизнеса выше, чем оплата труда живого человека, но это временно.

Исходя из вашего ответа напрашивается вопрос будут ли массовые сокращения?

- Возможно, на первом этапе. Но впоследствии рынок научится рациональнее использовать человеческий потенциал — человек остаётся мощной, универсальной, гибкой «вычислительной машиной», с которой пока сложно конкурировать. Также интересны идеи трансгуманизма, в которых ИИ становится усилителем человеческих возможностей. Возможно, ИИ приведёт нас к внедрению безусловного базового дохода — как инструмента социальной справедливости и упрощения бюрократии. Что касается технологий — мы можем ожидать переход к более высоким уровням моделирования когнитивных процессов, не на уровне отдельных нейронов, а на более абстрактных когнитивных структурах, как это произошло, например, с развитием языков программирования. Ограничения тоже есть. Например, текстовый корпус, доступный для обучения, уже практически исчерпан. А значит, следующий шаг — создание автохтонных самогенерирующихся данных, независимых от медленных человеческих агентов.

Какие современные технологии ИИ наиболее применимы в образовании?
- Сфера образования достаточно консервативна. Это не упрёк, а факт. Но и здесь ИИ находит применение, особенно если речь идёт о повышении эффективности труда преподавателя. Сегодня важнее не передавать информацию она доступна всем, а организовывать деятельность, в которой студент сам приобретает навыки. А значит, наиболее эффективной становится проектная форма обучения. Проекты могут быть учебными, научными, игровыми, развлекательными, бизнес-ориентированными — главное, чтобы они развивали компетенции. В этой модели эффективно проявляют себя разные подходы в зависимости от характера задач. Эволюционные алгоритмы и методы поиска оказываются особенно полезными там, где перебор возможных решений слишком дорог и ресурсоёмок. Классическое машинное обучение хорошо работает при необходимости статистического анализа, проведения исследований или бизнес-прогнозирования. Нейросети показывают высокую эффективность в генеративных задачах, особенно в тех случаях, когда традиционные методы оказываются неэффективны. Большие языковые модели, в свою очередь, оптимизируют выполнение рутинных задач, помогают при составлении текстов, планов и рефератов.

Как меняется роль преподавателя в эпоху ИИ?
- Даже без ИИ преподаватель должен менять подход: уходить от роли лектора к роли тьютора, тренера, наставника. Лекции можно записать один раз и использовать многократно — зачем повторять их каждый семестр? Преподаватель должен быть «играющим тренером» — вести собственные проекты и вовлекать в них студентов. ИИ при этом помогает снять множество ограничений, ускорить реализацию и освободить время для подлинного образования.

С чего начать студенту, который хочет заниматься ИИ?
- Если вас интересует техническая часть — начните с основ программирования и развивайте алгоритмическое мышление. Но важно понимать: ИИ нужен не только в IT. Сегодня художники, дизайнеры, юристы, биологи — все могут применять технологии ИИ в своей профессиональной практике. Главное — не бояться пробовать и быть открытым к экспериментам. Крайне важно развивать межфакультетское сотрудничество: самые интересные проекты рождаются на стыке дисциплин. Университет должен поддерживать любые инициативы и поощрять новые виды активности. Ведь сегодня диплом всё чаще уступает место реальным компетенциям и опыту работы в проектах. Я открыт для всех студентов, которые хотят развивать ИИ-проекты. Пишите — вместе можно многое.

Какой навык сегодня наиболее важен для специалиста в сфере ИИ?
- Сейчас особенно востребованы Т-образные специалисты: с широкой базой знаний и глубокой экспертизой в одной области. Меня удивляет, что при доступе к любой информации, люди всё меньше читают — отсюда трудности и с письмом, и с критическим мышлением. Но хорошие новости в том, что ИИ может частично закрыть эти дефициты. Главное — характер. Гибкость, открытость к новым идеям, умение проигрывать и снова вставать, желание сотрудничать, а не тянуть одеяло на себя. И, конечно, математика: она полезна, но не обязательна как основная специализация.

Как вы относитесь к использованию ChatGPT и аналогичных систем в учёбе?
- Положительно. Запрещать ChatGPT — всё равно что пытаться запретить калькуляторы или интернет. Это неэффективно и бессмысленно. Важно лишь давать студентам нетривиальные, творческие задания, которые требуют самостоятельного анализа и решения. Проектная работа — идеальный формат для этого. Кроме того, генеративные модели учат нас формулировать вопросы, что само по себе — важнейшее когнитивное умение. Как говорил Эйнштейн: "Хорошо поставленный вопрос — это уже 80% решения задачи." ИИ — не угроза, а инструмент. Важно научиться использовать его грамотно и осознанно, в том числе — в образовании. Тогда он станет не заменой, а союзником в развитии человеческого потенциала.