Искусственный интеллект как средство обучения и лучшие педагогические практики: противоречие между автоматизацией и обучением
Авторы: Стив Вулластон, Брендан Фланаган, Исанка Виджератне и Хироаки Огата
В нашем проекте “Перевернуто-проектное проведение лекционных занятий на курсах магистерской программы (специального высшего образования)”, поддержанным фондом Потанина, мы использовали инструменты ИИ для рецензирования модулей студентов, подготовленных ими по предлагаемым учебным материалам, при этом старались задать такие вопросы, на которые ИИ было трудно ответить, предлагали найти задачи по курсу при помощи ИИ, которые имели бы отношение к специализации студентов, критически оценить модули и презентации созданные ИИ.
В этой статье рассматривается поддержка при помощи агентов шести важнейших педагогических принципов: активацию предыдущих знаний; совместное обучение; проблемно-ориентированное обучение; формирующее оценивание; педагогическую поддержку (scaffolding); развитие метакогнитивных навыков.
Главная проблема заключается не в возможностях ИИ, а в риске замены им самого процесса мышления учащегося. Авторы утверждают, что ИИ должен усиливать обучение, а не автоматизировать его, сохраняя у студентов необходимость размышлять, бороться с трудностями и самостоятельно строить знания.
Чем лучше ИИ решает задачи за ученика, тем выше риск «когнитивной капитуляции», когда студент перестает выполнять интеллектуальную работу самостоятельно.
Для каждого инновационного педагогического принципа ИИ несет как возможности, так и риски. Например, он может персонализировать обучение и давать обратную связь в реальном времени, но одновременно снижать самостоятельность, критическое мышление и способность преодолевать трудности. Особенно опасен отказ от «продуктивной борьбы». Глубокое обучение самих студентов возникает не благодаря быстрому получению ответов, а благодаря самостоятельному поиску решений, работе с неопределенностью и исправлению ошибок. Если ИИ устраняет эти трудности, образовательная ценность процесса снижается. Поддержка ИИ должна постепенно исчезать. Подобно хорошему преподавателю, ИИ должен сначала помогать, а затем уменьшать объем подсказок по мере роста компетентности учащегося. Учитель должен оставаться центральной фигурой. Авторы предлагают модель «teacher-in-the-loop» («учитель в контуре»), где педагог контролирует цели, ограничения и степень автономности ИИ.
Основные рекомендации авторов: проектировать ИИ с намеренно встроенными учебными затруднениями; использовать динамическое уменьшение поддержки;
сохранять контроль учителя над работой агентов ИИ; применять ИИ только там, где он действительно улучшает обучение, а не просто ускоряет выполнение заданий.
Главный вывод: цель образовательного ИИ — не делать работу за ученика, а создавать условия, в которых ученик учится лучше. Поэтому при внедрении ИИ необходимо оценивать не только то, что он может сделать, но и то, что происходит с мышлением, самостоятельностью и развитием учащегося под его влиянием.
Читать 16мин
Авторы: Стив Вулластон, Брендан Фланаган, Исанка Виджератне и Хироаки Огата
В нашем проекте “Перевернуто-проектное проведение лекционных занятий на курсах магистерской программы (специального высшего образования)”, поддержанным фондом Потанина, мы использовали инструменты ИИ для рецензирования модулей студентов, подготовленных ими по предлагаемым учебным материалам, при этом старались задать такие вопросы, на которые ИИ было трудно ответить, предлагали найти задачи по курсу при помощи ИИ, которые имели бы отношение к специализации студентов, критически оценить модули и презентации созданные ИИ.
В этой статье рассматривается поддержка при помощи агентов шести важнейших педагогических принципов: активацию предыдущих знаний; совместное обучение; проблемно-ориентированное обучение; формирующее оценивание; педагогическую поддержку (scaffolding); развитие метакогнитивных навыков.
Главная проблема заключается не в возможностях ИИ, а в риске замены им самого процесса мышления учащегося. Авторы утверждают, что ИИ должен усиливать обучение, а не автоматизировать его, сохраняя у студентов необходимость размышлять, бороться с трудностями и самостоятельно строить знания.
Чем лучше ИИ решает задачи за ученика, тем выше риск «когнитивной капитуляции», когда студент перестает выполнять интеллектуальную работу самостоятельно.
Для каждого инновационного педагогического принципа ИИ несет как возможности, так и риски. Например, он может персонализировать обучение и давать обратную связь в реальном времени, но одновременно снижать самостоятельность, критическое мышление и способность преодолевать трудности. Особенно опасен отказ от «продуктивной борьбы». Глубокое обучение самих студентов возникает не благодаря быстрому получению ответов, а благодаря самостоятельному поиску решений, работе с неопределенностью и исправлению ошибок. Если ИИ устраняет эти трудности, образовательная ценность процесса снижается. Поддержка ИИ должна постепенно исчезать. Подобно хорошему преподавателю, ИИ должен сначала помогать, а затем уменьшать объем подсказок по мере роста компетентности учащегося. Учитель должен оставаться центральной фигурой. Авторы предлагают модель «teacher-in-the-loop» («учитель в контуре»), где педагог контролирует цели, ограничения и степень автономности ИИ.
Основные рекомендации авторов: проектировать ИИ с намеренно встроенными учебными затруднениями; использовать динамическое уменьшение поддержки;
сохранять контроль учителя над работой агентов ИИ; применять ИИ только там, где он действительно улучшает обучение, а не просто ускоряет выполнение заданий.
Главный вывод: цель образовательного ИИ — не делать работу за ученика, а создавать условия, в которых ученик учится лучше. Поэтому при внедрении ИИ необходимо оценивать не только то, что он может сделать, но и то, что происходит с мышлением, самостоятельностью и развитием учащегося под его влиянием.
Читать 16мин
Премия за человеческое происхождение
Автор: профессор Роуз Лакин
Экономист Алекса Имаса утверждает, что в эпоху ИИ особую ценность приобретает «человеческое происхождение» товаров и услуг. Когда ИИ удешевляет производство контента и интеллектуального труда, люди начинают больше ценить то, что невозможно массово воспроизвести: личное внимание, отношения, заботу, наставничество и человеческое присутствие.
Образование относится к так называемым реляционным благам. Его ценность определяется не столько содержанием учебных материалов, сколько отношениями между учителем и учеником, образовательным сообществом и репутацией учреждения. Поэтому школы и университеты продают не просто знания, а опыт человеческого взаимодействия и формирования личности.
Важным аргументом служит исследование Имаса и Мандель: люди были готовы платить значительно больше за эксклюзивные произведения искусства, созданные человеком, чем за аналогичные работы, созданные с участием ИИ. Сам факт использования ИИ снижал ощущение уникальности и ценность произведения.
Для образования это означает, что угроза ИИ заключается не только в возможной замене учителей. Даже если ИИ лишь помогает в оценивании, обратной связи или планировании занятий, чрезмерно заметное его присутствие может снизить воспринимаемую уникальность человеческого вклада и превратить образование из реляционного блага в стандартный товар.
Роуз Лакин делает вывод, что образовательным организациям необходимо четко определить:
какие элементы обучения составляют человеческое ядро, которое должно оставаться за людьми;
какие задачи являются рутинными и могут быть переданы ИИ без ущерба для ценности образования.
Новая тенденция: ведущие лаборатории ИИ активно привлекают экономистов для анализа влияния технологий на рынок труда и общество. По мнению Имаса, в долгосрочной перспективе спрос на профессии, основанные на человеческих отношениях (учителя, наставники, медсестры, специалисты по уходу), будет не снижаться, а расти.
Парадоксально, но по мере развития ИИ возрастает экономическая ценность того, что остается по-настоящему человеческим. Для образования ключевой задачей становится не борьба с ИИ, а сохранение и укрепление тех аспектов обучения, которые основаны на личном взаимодействии, доверии, внимании и формировании личности учащегося.
Читать 11мин
Автор: профессор Роуз Лакин
Экономист Алекса Имаса утверждает, что в эпоху ИИ особую ценность приобретает «человеческое происхождение» товаров и услуг. Когда ИИ удешевляет производство контента и интеллектуального труда, люди начинают больше ценить то, что невозможно массово воспроизвести: личное внимание, отношения, заботу, наставничество и человеческое присутствие.
Образование относится к так называемым реляционным благам. Его ценность определяется не столько содержанием учебных материалов, сколько отношениями между учителем и учеником, образовательным сообществом и репутацией учреждения. Поэтому школы и университеты продают не просто знания, а опыт человеческого взаимодействия и формирования личности.
Важным аргументом служит исследование Имаса и Мандель: люди были готовы платить значительно больше за эксклюзивные произведения искусства, созданные человеком, чем за аналогичные работы, созданные с участием ИИ. Сам факт использования ИИ снижал ощущение уникальности и ценность произведения.
Для образования это означает, что угроза ИИ заключается не только в возможной замене учителей. Даже если ИИ лишь помогает в оценивании, обратной связи или планировании занятий, чрезмерно заметное его присутствие может снизить воспринимаемую уникальность человеческого вклада и превратить образование из реляционного блага в стандартный товар.
Роуз Лакин делает вывод, что образовательным организациям необходимо четко определить:
какие элементы обучения составляют человеческое ядро, которое должно оставаться за людьми;
какие задачи являются рутинными и могут быть переданы ИИ без ущерба для ценности образования.
Новая тенденция: ведущие лаборатории ИИ активно привлекают экономистов для анализа влияния технологий на рынок труда и общество. По мнению Имаса, в долгосрочной перспективе спрос на профессии, основанные на человеческих отношениях (учителя, наставники, медсестры, специалисты по уходу), будет не снижаться, а расти.
Парадоксально, но по мере развития ИИ возрастает экономическая ценность того, что остается по-настоящему человеческим. Для образования ключевой задачей становится не борьба с ИИ, а сохранение и укрепление тех аспектов обучения, которые основаны на личном взаимодействии, доверии, внимании и формировании личности учащегося.
Читать 11мин
Микросертификаты в высшем образовании
Автор Дэвид Хопкинс
В статье Дэвид Хопкинс анализирует вебинар Стюарта Аллена из Университета Сент-Эндрюс, посвященный разработке микросертификатов в высшем образовании. Главный вывод автора: основная сложность внедрения микросертификатов связана не с технологиями, а с организационными и управленческими вопросами.
Сначала нужно определить, что такое микросертификат. Университеты вкладывают в этот термин разный смысл. В Сент-Эндрюсе микросертификаты сделали кредитными, суммируемыми, связанными с рынком труда и интегрированными в академическую систему.
Решение о присвоении академических кредитов кардинально меняет проект. Кредитные микросертификаты требуют полноценной системы обеспечения качества, оценивания, учета студентов, академических правил и механизмов продвижения.
Не стоит чрезмерно концентрироваться на суммировании сертификатов. Хотя возможность накапливать микросертификаты до более крупной квалификации считается важной, большинство обучающихся могут никогда этим не воспользоваться. Гораздо важнее создать качественный и востребованный первый продукт.
Технологии не должны определять модель обучения. Сент-Эндрюс использовал существующие университетские системы (LMS, учет студентов, процедуры качества), выбрав путь наименьшего сопротивления для быстрого старта.
Политику и правила необходимо разрабатывать до создания курсов. Вопросы приема, оценки, перевода кредитов, академических отпусков и статуса обучающихся должны быть решены заранее, иначе каждый новый микросертификат потребует отдельных согласований.
Микросертификаты требуют серьезных ресурсов. Их нельзя создавать «на энтузиазме». Нужны инвестиции в преподавателей, администраторов, методистов, маркетинг, обеспечение качества и сопровождение программ.
Особое внимание уделяется вопросу статуса участников микросертификатов: являются ли они полноценными студентами, какими правами обладают и насколько интегрированы в университетское сообщество. Даже на первый взгляд необычные вопросы (например, могут ли такие обучающиеся пользоваться университетскими привилегиями выпускников) помогают выявить важные институциональные проблемы.
Главный вывод:
Университетам обычно уже доступны необходимые технологии для запуска микросертификатов. Основные препятствия лежат в области стратегии, управления, политики качества, распределения ресурсов и согласования организационных процессов. Поэтому задача состоит не в создании идеальной системы, а в том, чтобы начать работу с понятной моделью и постепенно ее развивать.
Читать 6мин
Автор Дэвид Хопкинс
В статье Дэвид Хопкинс анализирует вебинар Стюарта Аллена из Университета Сент-Эндрюс, посвященный разработке микросертификатов в высшем образовании. Главный вывод автора: основная сложность внедрения микросертификатов связана не с технологиями, а с организационными и управленческими вопросами.
Сначала нужно определить, что такое микросертификат. Университеты вкладывают в этот термин разный смысл. В Сент-Эндрюсе микросертификаты сделали кредитными, суммируемыми, связанными с рынком труда и интегрированными в академическую систему.
Решение о присвоении академических кредитов кардинально меняет проект. Кредитные микросертификаты требуют полноценной системы обеспечения качества, оценивания, учета студентов, академических правил и механизмов продвижения.
Не стоит чрезмерно концентрироваться на суммировании сертификатов. Хотя возможность накапливать микросертификаты до более крупной квалификации считается важной, большинство обучающихся могут никогда этим не воспользоваться. Гораздо важнее создать качественный и востребованный первый продукт.
Технологии не должны определять модель обучения. Сент-Эндрюс использовал существующие университетские системы (LMS, учет студентов, процедуры качества), выбрав путь наименьшего сопротивления для быстрого старта.
Политику и правила необходимо разрабатывать до создания курсов. Вопросы приема, оценки, перевода кредитов, академических отпусков и статуса обучающихся должны быть решены заранее, иначе каждый новый микросертификат потребует отдельных согласований.
Микросертификаты требуют серьезных ресурсов. Их нельзя создавать «на энтузиазме». Нужны инвестиции в преподавателей, администраторов, методистов, маркетинг, обеспечение качества и сопровождение программ.
Особое внимание уделяется вопросу статуса участников микросертификатов: являются ли они полноценными студентами, какими правами обладают и насколько интегрированы в университетское сообщество. Даже на первый взгляд необычные вопросы (например, могут ли такие обучающиеся пользоваться университетскими привилегиями выпускников) помогают выявить важные институциональные проблемы.
Главный вывод:
Университетам обычно уже доступны необходимые технологии для запуска микросертификатов. Основные препятствия лежат в области стратегии, управления, политики качества, распределения ресурсов и согласования организационных процессов. Поэтому задача состоит не в создании идеальной системы, а в том, чтобы начать работу с понятной моделью и постепенно ее развивать.
Читать 6мин
Об участии в конференции “За горизонтом стандартов”в ВШМ СпбГУ
@gsom_spbu_official
В фонде Владимира Потанина @fondpotanin был объявлен дополнительный конкурс для преподавателей грантового конкурса на полную оплату проезда и проживания для участия в конференции «За горизонтом стандартов. Чему и как учить, когда будущее уже здесь» 1 июня 2026 года.
Как автор проекта, я @diged участвовал в конкурсе и был признан его победителем.
Организаторы конференции предоставили также возможность быть лидером-фасилитатором для сопровождения работы одной из малых групп на открытой дискуссии в рамках конференции.
Я выбрал группу методики микрообучения в треке «Цифровые и технологические компетенции». Почему я выбрал эту группу?
В этом году мы выполняли проект “Перевернуто-проектное проведение лекционных занятий на курсах магистерской программы (специального высшего образования)”, который стал победителем грантового конкурса преподавателей 2024-2025 Благотворительного фонда Владимира Потанина
В этом проекте преподаватель и студенты совместно создают контент курса на новые темы через создание самими студентами выделенных блоков (модулей) учебной программы курса при наставничестве преподавателя, который отвечает за программу, ключевые вопросы, аналитику доступных ресурсов, является наставником во время презентации модулей студентами, рекомендует, но не навязывает ресурсы для подготовки лекционного модуля. Студенты пытаются глубже разобраться в выделенных вопросах (модулях, блоках) курса - являются креативщиками, рассказывают и раскрывают модули в очном формате на лекциях в присутствии студентов и преподавателя, с одной стороны, и являются критиками и слушателями взаимо оцениваемых модулей, с другой стороны. На одной лекции рассматриваются 3-4 лекционных модуля, представляемые разными студентами. Это не исключает рассмотрения практических вопросов и задач по теме курса.
Фактически презентации студентами модулей курса являются примерами микро курсов или микро обучения. Поэтому наш проект напрямую был связан с методикой микрообучения: один микромодуль от студента = один вопрос (понятие, компетенция) курса, продолжительность презентации модуля 7-10 минут, с технологией фокуса на одну конкретная цель, с кратким объяснение теории, демонстрацией конкретного примера, практики и мгновенной обратной связью - тест или опрос по окончанию презентации модуля.
Стоит ли сертифицировать микро курсы (делать матрицу компетенций, задавать определенные стандарты) и давать за это кредиты в институциональном режиме это большой вопрос см. недавнюю публикацию по этому поводу.
В этом смысле я увидел некоторое противоречие в названии конференции “За горизонтом стандартов” (подразумевая в этом, что в будущем мы уходим от жестких образовательных стандартов) и фактической работой всей конференции над выработкой матрицы компетенций в высшем образовании (то есть фактически новым фреймворком, который, я так понимаю, собираются сделать следующим стандартом).
@gsom_spbu_official
В фонде Владимира Потанина @fondpotanin был объявлен дополнительный конкурс для преподавателей грантового конкурса на полную оплату проезда и проживания для участия в конференции «За горизонтом стандартов. Чему и как учить, когда будущее уже здесь» 1 июня 2026 года.
Как автор проекта, я @diged участвовал в конкурсе и был признан его победителем.
Организаторы конференции предоставили также возможность быть лидером-фасилитатором для сопровождения работы одной из малых групп на открытой дискуссии в рамках конференции.
Я выбрал группу методики микрообучения в треке «Цифровые и технологические компетенции». Почему я выбрал эту группу?
В этом году мы выполняли проект “Перевернуто-проектное проведение лекционных занятий на курсах магистерской программы (специального высшего образования)”, который стал победителем грантового конкурса преподавателей 2024-2025 Благотворительного фонда Владимира Потанина
В этом проекте преподаватель и студенты совместно создают контент курса на новые темы через создание самими студентами выделенных блоков (модулей) учебной программы курса при наставничестве преподавателя, который отвечает за программу, ключевые вопросы, аналитику доступных ресурсов, является наставником во время презентации модулей студентами, рекомендует, но не навязывает ресурсы для подготовки лекционного модуля. Студенты пытаются глубже разобраться в выделенных вопросах (модулях, блоках) курса - являются креативщиками, рассказывают и раскрывают модули в очном формате на лекциях в присутствии студентов и преподавателя, с одной стороны, и являются критиками и слушателями взаимо оцениваемых модулей, с другой стороны. На одной лекции рассматриваются 3-4 лекционных модуля, представляемые разными студентами. Это не исключает рассмотрения практических вопросов и задач по теме курса.
Фактически презентации студентами модулей курса являются примерами микро курсов или микро обучения. Поэтому наш проект напрямую был связан с методикой микрообучения: один микромодуль от студента = один вопрос (понятие, компетенция) курса, продолжительность презентации модуля 7-10 минут, с технологией фокуса на одну конкретная цель, с кратким объяснение теории, демонстрацией конкретного примера, практики и мгновенной обратной связью - тест или опрос по окончанию презентации модуля.
Стоит ли сертифицировать микро курсы (делать матрицу компетенций, задавать определенные стандарты) и давать за это кредиты в институциональном режиме это большой вопрос см. недавнюю публикацию по этому поводу.
В этом смысле я увидел некоторое противоречие в названии конференции “За горизонтом стандартов” (подразумевая в этом, что в будущем мы уходим от жестких образовательных стандартов) и фактической работой всей конференции над выработкой матрицы компетенций в высшем образовании (то есть фактически новым фреймворком, который, я так понимаю, собираются сделать следующим стандартом).
🦄Обзор технологических стартапов в образовании от 14.06.2026
Что стало известно об инвестировании в стартапы EdTech за прошедшую неделю
Компания Stepful (США) привлекла 55 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии C для развития программ обучения и сертификации медицинских работников с использованием искусственного интеллекта
Читать 6мин
Бренд средств по уходу за кожей, разработанный дерматологами и ориентированный на обучение Remedy привлек 19 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии А
Читать 1мин
Платформа для внедрения генеративного и агентного искусственного интеллекта, компания Mendo привлекла 12 млн евро в рамках раунда финансирования серии А
Читать 1мин
Редактор семантической математики для совместной работы, компания Corca Research привлекла 7,8 млн долларов для демократизации математики с помощью ИИ
Читать 1мин
Компания Relai, занимающаяся инфраструктурой непрерывного обучения для ИИ-агентов, привлекла 5,4 млн долларов в рамках предпосевного финансирования
Читать 1мин
Платформа B2B SaaS, разработанная для обслуживания детских спортивных и футбольных академий по всему миру
Dartle привлекла 100 000 долларов в рамках посевного раунда
Читать 1мин
Познакомьтесь с 13 стартапами, присоединившимися к 3-му потоку программы EdTech Fellowship в Египте от EdVentures и Mastercard Foundation: Wisdom Education, Hoopooh, Business Development Institute (BDI), Plan P, MedSpark, E-TripleSoft Learn, MOMKEN FOR HER, Edulga.ai, SDS Egypt, GMind, Qualiphi, Empower Hub, Farid Academy
Читать 3мин
.
Стартап Rumi Technology Solution, разработывающий веб-сайты, предоставляющий оборудование и курсы программирования для старшеклассников в Дебре-Бирхане, Эфиопия, присоединяется к EquityPilot для расширения обучения молодежи технологиям и предпринимательству
Читать 2мин
Что стало известно об инвестировании в стартапы EdTech за прошедшую неделю
Компания Stepful (США) привлекла 55 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии C для развития программ обучения и сертификации медицинских работников с использованием искусственного интеллекта
Читать 6мин
Бренд средств по уходу за кожей, разработанный дерматологами и ориентированный на обучение Remedy привлек 19 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии А
Читать 1мин
Платформа для внедрения генеративного и агентного искусственного интеллекта, компания Mendo привлекла 12 млн евро в рамках раунда финансирования серии А
Читать 1мин
Редактор семантической математики для совместной работы, компания Corca Research привлекла 7,8 млн долларов для демократизации математики с помощью ИИ
Читать 1мин
Компания Relai, занимающаяся инфраструктурой непрерывного обучения для ИИ-агентов, привлекла 5,4 млн долларов в рамках предпосевного финансирования
Читать 1мин
Платформа B2B SaaS, разработанная для обслуживания детских спортивных и футбольных академий по всему миру
Dartle привлекла 100 000 долларов в рамках посевного раунда
Читать 1мин
Познакомьтесь с 13 стартапами, присоединившимися к 3-му потоку программы EdTech Fellowship в Египте от EdVentures и Mastercard Foundation: Wisdom Education, Hoopooh, Business Development Institute (BDI), Plan P, MedSpark, E-TripleSoft Learn, MOMKEN FOR HER, Edulga.ai, SDS Egypt, GMind, Qualiphi, Empower Hub, Farid Academy
Читать 3мин
.
Стартап Rumi Technology Solution, разработывающий веб-сайты, предоставляющий оборудование и курсы программирования для старшеклассников в Дебре-Бирхане, Эфиопия, присоединяется к EquityPilot для расширения обучения молодежи технологиям и предпринимательству
Читать 2мин
Как таксономия Марцано и Кендалла переосмысливает обучение
Автор Полетт Дельгадо
Традиционная таксономия Блума уже недостаточно полно описывает процесс обучения в современном мире, где информация доступна мгновенно благодаря интернету и искусственному интеллекту. В ответ на эти изменения Роберт Марцано и Джон Кендалл предложили расширенную модель обучения, которая учитывает не только когнитивные навыки, но и метакогнитивные процессы, эмоции и мотивацию учащихся.
В этой модели выделяются три взаимосвязанные системы:
Когнитивная система — работа с информацией: запоминание, понимание, анализ и применение знаний.
Метакогнитивная система — управление собственным обучением: постановка целей, контроль понимания, выбор стратегий обучения.
Внутренняя система (самосознания) — мотивация, интерес, уверенность в себе и эмоциональное отношение к учебной деятельности.
В отличие от линейной модели Блума, обучение рассматривается как результат постоянного взаимодействия этих систем. Особое внимание уделяется тому, что эмоции и самооценка напрямую влияют на успешность обучения: тревога, неуверенность или отсутствие интереса могут препятствовать усвоению знаний даже при наличии способностей.
В эпоху цифрового обучения и генеративного ИИ роль метакогнитивности возрастает. Сегодня важно не просто получать ответы, а понимать, как учиться, критически оценивать информацию и осознанно использовать знания.
В современном образовании ключевой задачей становится не передача большего объема информации, а развитие у обучающихся способности управлять собственным обучением, поддерживать мотивацию, критически мыслить и осмысленно работать с информацией в условиях информационной перегрузки и распространения ИИ.
Читать 7мин
Автор Полетт Дельгадо
Традиционная таксономия Блума уже недостаточно полно описывает процесс обучения в современном мире, где информация доступна мгновенно благодаря интернету и искусственному интеллекту. В ответ на эти изменения Роберт Марцано и Джон Кендалл предложили расширенную модель обучения, которая учитывает не только когнитивные навыки, но и метакогнитивные процессы, эмоции и мотивацию учащихся.
В этой модели выделяются три взаимосвязанные системы:
Когнитивная система — работа с информацией: запоминание, понимание, анализ и применение знаний.
Метакогнитивная система — управление собственным обучением: постановка целей, контроль понимания, выбор стратегий обучения.
Внутренняя система (самосознания) — мотивация, интерес, уверенность в себе и эмоциональное отношение к учебной деятельности.
В отличие от линейной модели Блума, обучение рассматривается как результат постоянного взаимодействия этих систем. Особое внимание уделяется тому, что эмоции и самооценка напрямую влияют на успешность обучения: тревога, неуверенность или отсутствие интереса могут препятствовать усвоению знаний даже при наличии способностей.
В эпоху цифрового обучения и генеративного ИИ роль метакогнитивности возрастает. Сегодня важно не просто получать ответы, а понимать, как учиться, критически оценивать информацию и осознанно использовать знания.
В современном образовании ключевой задачей становится не передача большего объема информации, а развитие у обучающихся способности управлять собственным обучением, поддерживать мотивацию, критически мыслить и осмысленно работать с информацией в условиях информационной перегрузки и распространения ИИ.
Читать 7мин
К регенеративной антропологии
Авторы: Паулина фон Хеллеманн, Тобиас Мюллер и Питер Суторис
Кризис высшего образования и антропологии
Современное академическое сообщество находится под сильным давлением рыночной экономики, что приводит к дефициту бюджетов университетов (особенно в Великобритании) и сокращению факультетов.
Проблемы дисциплины: Антропология страдает от падения числа студентов, закрытия программ вне элитных вузов и политической критики (ее обвиняют в выпуске «обманных» дипломов и называют элитарной). Кроме того, перед дисциплиной остро стоит необходимость деколонизации из-за ее исторической связи с колониализмом.
Авторы предлагают переориентировать дисциплину на принципы регенерации (восстановления жизни, отношений и многообразия), черпая вдохновение из двух сфер:
Регенеративное сельское хозяйство: Пермакультура и традиционные целостные практики (например, в Нигерии и Танзании), основанные на деколониальных ценностях — взаимности, коллективном благополучии людей и природы, а также локализации знаний.
Регенеративная культура активизма: Опыт экологического движения Extinction Rebellion (XR), ориентированный на межличностную заботу, коллективное исцеление травм и эмпатию.
Что антропология может предложить миру («Библиотеки возможностей»)
Изучение альтернатив: Дисциплина напоминает, что человеческие возможности шире капиталистической современности. Она накопила огромную «библиотеку» знаний о низкоуглеродных технологиях, экологичном праве, агроэкологии и традициях коренных народов.
Понимание «системы» изнутри: Благодаря методу этнографии антропология позволяет изучать сложные глобальные системы через призму повседневного жизненного опыта конкретных, часто маргинализированных, сообществ.
Критический анализ культуры и власти: Дисциплина помогает понять, как властные структуры и промышленно-политические интересы формируют деструктивные культурные привычки (например, автомобилезависимость или избыточное потребление мяса) и как им можно противостоять.
Как регенерировать саму антропологию
Чтобы раскрыть свой потенциал и выжить, антропология должна измениться изнутри:
Выход в публичное пространство: Антропологам необходимо популяризировать науку в школах и медиа, научиться писать простым, доступным языком для широкой аудитории, а не только друг для друга.
Гражданская активность и политика: Ученым нужно активно участвовать в низовых движениях и выходить в коридоры власти, помогая государству и НПО разрабатывать реальные рекомендации по изменению общественных привычек и инфраструктуры.
Регенеративная педагогика: Преподавание в университетах должно измениться. Оно должно сочетать: Критику (аналитическое мышление), Практику (обучение студентов прикладным низкоуглеродным навыкам, таким как ремесла или садоводство). Мудрость и благополучие (уход от академической гонки и неолиберального давления ради заботы о ментальном здоровье, исцеления и более глубокого, медленного осмысления знаний).
В итоге: Несмотря на то, что нынешнее время (2026 год) авторы называют «временем чудовищ» из-за климатического кризиса и политической турбулентности, они призывают использовать этот крах как лучшую точку старта для возрождения дисциплины и построения новых альтернативных миров
Читать 28мин
Авторы: Паулина фон Хеллеманн, Тобиас Мюллер и Питер Суторис
Кризис высшего образования и антропологии
Современное академическое сообщество находится под сильным давлением рыночной экономики, что приводит к дефициту бюджетов университетов (особенно в Великобритании) и сокращению факультетов.
Проблемы дисциплины: Антропология страдает от падения числа студентов, закрытия программ вне элитных вузов и политической критики (ее обвиняют в выпуске «обманных» дипломов и называют элитарной). Кроме того, перед дисциплиной остро стоит необходимость деколонизации из-за ее исторической связи с колониализмом.
Авторы предлагают переориентировать дисциплину на принципы регенерации (восстановления жизни, отношений и многообразия), черпая вдохновение из двух сфер:
Регенеративное сельское хозяйство: Пермакультура и традиционные целостные практики (например, в Нигерии и Танзании), основанные на деколониальных ценностях — взаимности, коллективном благополучии людей и природы, а также локализации знаний.
Регенеративная культура активизма: Опыт экологического движения Extinction Rebellion (XR), ориентированный на межличностную заботу, коллективное исцеление травм и эмпатию.
Что антропология может предложить миру («Библиотеки возможностей»)
Изучение альтернатив: Дисциплина напоминает, что человеческие возможности шире капиталистической современности. Она накопила огромную «библиотеку» знаний о низкоуглеродных технологиях, экологичном праве, агроэкологии и традициях коренных народов.
Понимание «системы» изнутри: Благодаря методу этнографии антропология позволяет изучать сложные глобальные системы через призму повседневного жизненного опыта конкретных, часто маргинализированных, сообществ.
Критический анализ культуры и власти: Дисциплина помогает понять, как властные структуры и промышленно-политические интересы формируют деструктивные культурные привычки (например, автомобилезависимость или избыточное потребление мяса) и как им можно противостоять.
Как регенерировать саму антропологию
Чтобы раскрыть свой потенциал и выжить, антропология должна измениться изнутри:
Выход в публичное пространство: Антропологам необходимо популяризировать науку в школах и медиа, научиться писать простым, доступным языком для широкой аудитории, а не только друг для друга.
Гражданская активность и политика: Ученым нужно активно участвовать в низовых движениях и выходить в коридоры власти, помогая государству и НПО разрабатывать реальные рекомендации по изменению общественных привычек и инфраструктуры.
Регенеративная педагогика: Преподавание в университетах должно измениться. Оно должно сочетать: Критику (аналитическое мышление), Практику (обучение студентов прикладным низкоуглеродным навыкам, таким как ремесла или садоводство). Мудрость и благополучие (уход от академической гонки и неолиберального давления ради заботы о ментальном здоровье, исцеления и более глубокого, медленного осмысления знаний).
В итоге: Несмотря на то, что нынешнее время (2026 год) авторы называют «временем чудовищ» из-за климатического кризиса и политической турбулентности, они призывают использовать этот крах как лучшую точку старта для возрождения дисциплины и построения новых альтернативных миров
Читать 28мин
🦄Обзор технологических стартапов в образовании от 21.06.2026
Что стало известно об инвестировании в стартапы EdTech за прошедшую неделю
Компания Dongli Information Technology, специализирующаяся на разработке интеллектуальных решений для подготовки к национальному вступительному экзамену в колледжи, завершила раунд финансирования серии А на сумму 350 миллионов юаней (51,7 миллиона долларов США)
Читать 1мин
Rocapine привлекает 13 миллионов долларов для создания приложений для здоровья и хорошего самочувствия, которые не затягивают, а удерживают внимание
Читать 3мин
MSM Unify объявила о дополнительных инвестициях в размере 12 миллионов долларов США для укрепления своего подразделения по работе с кампусами в Индии
Читать 4мин
Платформа для трансформации в промышленной сфере с помощью ИИ, компания AutoVRse привлекла 2,4 миллиона долларов в новом раунде финансирования
Читать 1мин
Игровая образовательная и корпоративная обучающая платформа Sirius Game привлекла 1,3 млн евро инвестиций
Читать 1мин
Тронхеймский образовательный стартап (обучение водителей на основе ИИ) Virtur AS привлек 1 млн евро в рамках посевного раунда от частных инвесторов
Читать 1мин
Новые инвестиции (1 млн швейцарских франков - 1,24 млн долларов США - 1,14 млн долларов США) для масштабирования инфраструктуры Rflect для поддержания доходов университетов за счет обучения навыкам, которые ИИ не может напрямую заменить ни в одной учебной программе
Читать 2мин
Платформа для создателей контента Influish привлекла предпосевное финансирование от соучредителя Clovia и других инвесторов
Читать 2мин
Саудовский стартап в сфере образовательных технологий (Профессиональное обучение и коучинг) UpLevel привлек предпосевное финансирование
Читать 1мин
Индийский стартап Kreativespace, занимающийся разработкой инструментов для письма с использованием ИИ, создан в инкубаторе IIT Kharagpur
Читать 3мин
Что стало известно об инвестировании в стартапы EdTech за прошедшую неделю
Компания Dongli Information Technology, специализирующаяся на разработке интеллектуальных решений для подготовки к национальному вступительному экзамену в колледжи, завершила раунд финансирования серии А на сумму 350 миллионов юаней (51,7 миллиона долларов США)
Читать 1мин
Rocapine привлекает 13 миллионов долларов для создания приложений для здоровья и хорошего самочувствия, которые не затягивают, а удерживают внимание
Читать 3мин
MSM Unify объявила о дополнительных инвестициях в размере 12 миллионов долларов США для укрепления своего подразделения по работе с кампусами в Индии
Читать 4мин
Платформа для трансформации в промышленной сфере с помощью ИИ, компания AutoVRse привлекла 2,4 миллиона долларов в новом раунде финансирования
Читать 1мин
Игровая образовательная и корпоративная обучающая платформа Sirius Game привлекла 1,3 млн евро инвестиций
Читать 1мин
Тронхеймский образовательный стартап (обучение водителей на основе ИИ) Virtur AS привлек 1 млн евро в рамках посевного раунда от частных инвесторов
Читать 1мин
Новые инвестиции (1 млн швейцарских франков - 1,24 млн долларов США - 1,14 млн долларов США) для масштабирования инфраструктуры Rflect для поддержания доходов университетов за счет обучения навыкам, которые ИИ не может напрямую заменить ни в одной учебной программе
Читать 2мин
Платформа для создателей контента Influish привлекла предпосевное финансирование от соучредителя Clovia и других инвесторов
Читать 2мин
Саудовский стартап в сфере образовательных технологий (Профессиональное обучение и коучинг) UpLevel привлек предпосевное финансирование
Читать 1мин
Индийский стартап Kreativespace, занимающийся разработкой инструментов для письма с использованием ИИ, создан в инкубаторе IIT Kharagpur
Читать 3мин
Новый отчет показывает, что дефицит квалифицированных кадров развивается быстрее, чем мы успеваем за ним
Автор: Элизабет Лутфи-Хипчен
Новый отчёт TalentLMS показывает:
Наиболее эффективным способом обучения становится обучение непосредственно в процессе работы, тогда как формальные курсы играют лишь вспомогательную роль.
Организациям необходимо перейти от разовых учебных программ к непрерывному развитию навыков, встроенному в рабочие процессы. Для этого рекомендуется:
выделять сотрудникам защищенное время для обучения;
интегрировать обучение в повседневную работу вместо проведения редких курсов;
регулярно собирать обратную связь от сотрудников, чтобы своевременно выявлять возникающие пробелы в навыках.
В эпоху стремительных технологических изменений, особенно под влиянием ИИ, конкурентоспособность организаций будет определяться не объемом проведенного обучения, а их способностью непрерывно и быстро развивать навыки сотрудников в соответствии с меняющимися потребностями бизнеса.
Читать 2мин
Автор: Элизабет Лутфи-Хипчен
Новый отчёт TalentLMS показывает:
Наиболее эффективным способом обучения становится обучение непосредственно в процессе работы, тогда как формальные курсы играют лишь вспомогательную роль.
Организациям необходимо перейти от разовых учебных программ к непрерывному развитию навыков, встроенному в рабочие процессы. Для этого рекомендуется:
выделять сотрудникам защищенное время для обучения;
интегрировать обучение в повседневную работу вместо проведения редких курсов;
регулярно собирать обратную связь от сотрудников, чтобы своевременно выявлять возникающие пробелы в навыках.
В эпоху стремительных технологических изменений, особенно под влиянием ИИ, конкурентоспособность организаций будет определяться не объемом проведенного обучения, а их способностью непрерывно и быстро развивать навыки сотрудников в соответствии с меняющимися потребностями бизнеса.
Читать 2мин
Проблема с получением доказательств эффективности ИИ в образовании
Автор: Бен Уильямсон
Несмотря на стремительный рост исследований и многочисленные заявления о пользе генеративного ИИ (в частности, ChatGPT) для обучения, значительная часть научной базы является методологически слабой.
В качестве примера приводится отзыв широко цитируемой статьи о положительном влиянии ChatGPT на успеваемость студентов. Кроме того, два недавних исследования показали, что многие метаанализы основаны на некорректно сопоставленных экспериментах, небольших выборках и неоднородных данных, поэтому не позволяют делать надежные выводы о причинной связи между использованием ИИ и улучшением результатов обучения.
Проблема носит системный характер: исследования часто страдают от предвзятости публикаций, недостаточной строгости и стремления быстро получить громкие результаты. В результате существующая доказательная база пока недостаточно надежна для выработки образовательной политики и практических рекомендаций.
Уильямсон предупреждает, что если академическое сообщество не повысит качество исследований, ведущими поставщиками доказательств эффективности ИИ в образовании станут крупные технологические компании, такие как Google и OpenAI. Это может привести к тому, что образовательная политика будет все больше опираться на исследования и данные, контролируемые самими разработчиками ИИ, а не независимой академической наукой.
Читать 8мин
Автор: Бен Уильямсон
Несмотря на стремительный рост исследований и многочисленные заявления о пользе генеративного ИИ (в частности, ChatGPT) для обучения, значительная часть научной базы является методологически слабой.
В качестве примера приводится отзыв широко цитируемой статьи о положительном влиянии ChatGPT на успеваемость студентов. Кроме того, два недавних исследования показали, что многие метаанализы основаны на некорректно сопоставленных экспериментах, небольших выборках и неоднородных данных, поэтому не позволяют делать надежные выводы о причинной связи между использованием ИИ и улучшением результатов обучения.
Проблема носит системный характер: исследования часто страдают от предвзятости публикаций, недостаточной строгости и стремления быстро получить громкие результаты. В результате существующая доказательная база пока недостаточно надежна для выработки образовательной политики и практических рекомендаций.
Уильямсон предупреждает, что если академическое сообщество не повысит качество исследований, ведущими поставщиками доказательств эффективности ИИ в образовании станут крупные технологические компании, такие как Google и OpenAI. Это может привести к тому, что образовательная политика будет все больше опираться на исследования и данные, контролируемые самими разработчиками ИИ, а не независимой академической наукой.
Читать 8мин
🦄Обзор технологических стартапов в образовании от 28.06.2026
Что стало известно об инвестировании в стартапы EdTech за прошедшую неделю
Саудовский образовательный стартап ULA привлек 28 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии B для запуска платформы обучения арабских детей на основе ИИ
Читать 1мин
DistrictWON объявляет об исторических инвестициях в размере более 20 миллионов долларов в школьные новости uReport
Читать 2мин
VARM привлекает 17,5 млн евро для расширения своей сети установщиков теплоизоляции
Читать 4мин
Компания LUKAS Edutainment, подготовки к экзамену TOPIK и изучение корейской культуры с использованием ИИ, получила предварительное соглашение на сумму 15 миллионов долларов.
Читать 1мин
ЮНИСЕФ поддерживает ирландскую НПО Camara Education, повышающую качество образования в Эфиопии за счет создания центров дистанционного обучения, выделив 2,56 млн долларов
Читать 2мин
LiLLBUD, посвященный целостному развитию детей в возрасте 0–3 лет посредством безопасных сред, собрал 6 индийских рупий (636 тысяч долларов США) в рамках раунда посевного финансирования под руководством Zeropearl VC
Читать 2мин
IT Park Ventures инвестирует в Makon AI, платформу на основе ИИ, трансформирующую подготовку к SAT (всего 300 000 долларов)
Читать 2мин
Bloomy помогает студентам учиться эффективнее, используя ИИ для точного определения того, чему студент должен научиться и когда он должен это сделать, и финансируется Y Combinator
Читать 1мин
Студенческий инвестиционный фонд NYU Impact Investment Fund инвестирует в компанию EdTech ASL Aspire, поддерживающую глухих и слабослышащих детей
Читать 3мин
Что стало известно об инвестировании в стартапы EdTech за прошедшую неделю
Саудовский образовательный стартап ULA привлек 28 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии B для запуска платформы обучения арабских детей на основе ИИ
Читать 1мин
DistrictWON объявляет об исторических инвестициях в размере более 20 миллионов долларов в школьные новости uReport
Читать 2мин
VARM привлекает 17,5 млн евро для расширения своей сети установщиков теплоизоляции
Читать 4мин
Компания LUKAS Edutainment, подготовки к экзамену TOPIK и изучение корейской культуры с использованием ИИ, получила предварительное соглашение на сумму 15 миллионов долларов.
Читать 1мин
ЮНИСЕФ поддерживает ирландскую НПО Camara Education, повышающую качество образования в Эфиопии за счет создания центров дистанционного обучения, выделив 2,56 млн долларов
Читать 2мин
LiLLBUD, посвященный целостному развитию детей в возрасте 0–3 лет посредством безопасных сред, собрал 6 индийских рупий (636 тысяч долларов США) в рамках раунда посевного финансирования под руководством Zeropearl VC
Читать 2мин
IT Park Ventures инвестирует в Makon AI, платформу на основе ИИ, трансформирующую подготовку к SAT (всего 300 000 долларов)
Читать 2мин
Bloomy помогает студентам учиться эффективнее, используя ИИ для точного определения того, чему студент должен научиться и когда он должен это сделать, и финансируется Y Combinator
Читать 1мин
Студенческий инвестиционный фонд NYU Impact Investment Fund инвестирует в компанию EdTech ASL Aspire, поддерживающую глухих и слабослышащих детей
Читать 3мин
Сфера AIEd - ИИ в образовании набирает обороты
Автор DigEd
В 2026 году появились аналитические обзоры в этой сфере, которые указывают на основные тренды в трансформации образования, вызванные внедрением инструментов и продуктов ИИ.
В публикации приводятся ссылки на них и представлена таблица с ответами из разных компаний/организаций на следующие вопросы:
Размер рынка и прогноз (долл. США);
Ключевые рыночные тенденции и аналитические данные;
Региональные особенности;
Часто задаваемые вопросы;
Каковы основные тенденции?
Практические рекомендации для преподавателей и руководителей.
Ссылка на публикацию здесь
Автор DigEd
В 2026 году появились аналитические обзоры в этой сфере, которые указывают на основные тренды в трансформации образования, вызванные внедрением инструментов и продуктов ИИ.
В публикации приводятся ссылки на них и представлена таблица с ответами из разных компаний/организаций на следующие вопросы:
Размер рынка и прогноз (долл. США);
Ключевые рыночные тенденции и аналитические данные;
Региональные особенности;
Часто задаваемые вопросы;
Каковы основные тенденции?
Практические рекомендации для преподавателей и руководителей.
Ссылка на публикацию здесь
Проверка образовательных технологий (edtech). Ключевые выводы наших аудитов
Автор Управление уполномоченного по вопросам информации, UK
Проверка британского регулятора показала, что многие EdTech-поставщики недостаточно защищают персональные данные детей. Основные проблемы связаны с неправильным определением ролей при обработке данных, непрозрачным использованием информации (включая обучение ИИ), слабыми договорами со школами, недостаточным контролем субподрядчиков, избыточным хранением данных и отсутствием принципа «конфиденциальность по проектированию». Регулятор призывает отрасль усилить управление данными, прозрачность и соблюдение требований законодательства о защите персональных данных.
Читать 8мин
Автор Управление уполномоченного по вопросам информации, UK
Проверка британского регулятора показала, что многие EdTech-поставщики недостаточно защищают персональные данные детей. Основные проблемы связаны с неправильным определением ролей при обработке данных, непрозрачным использованием информации (включая обучение ИИ), слабыми договорами со школами, недостаточным контролем субподрядчиков, избыточным хранением данных и отсутствием принципа «конфиденциальность по проектированию». Регулятор призывает отрасль усилить управление данными, прозрачность и соблюдение требований законодательства о защите персональных данных.
Читать 8мин
🦄Обзор технологических стартапов в образовании от 05.07.2026
Что стало известно об инвестировании в стартапы EdTech за прошедшую неделю
Компания BRYM привлекла 650 000 евро для разработки носимой платформы нейрофидбека
Читать 2мин
Чат-бот с искусственным интеллектом для студентов Alice получила +3,5 миллиона датских крон (535 тысяч долларов США) от Инновационного фонда Дании.
Читать 1мин
Искусственные интеллекты-наставники, обученные на методиках ведущих педагогов, поддерживающие персонализированную историю обучения для каждого ученика, Lytmus AI привлекли 5 крор рупий (525 тыс. долларов США) в рамках предпосевного раунда
Читать 2мин
Платформа для координации на основе искусственного интеллекта, разработанная для того, чтобы сделать организационные знания доступными для поиска, удобными и применимыми на практике Brekfuz из Гуруграма привлекла 525 000 долларов инвестиций, с оценкой компании в 7,5 миллионов долларов
Читать 1мин
Ваш персональный ИИ-репетитор, платформа образовательных технологий YoLearn.ai привлекает предпосевные инвестиции (500 тыс. долларов)
Читать 3мин
EdTech-стартап ORDO привлек 100 000 долларов США для цифровизации детских садов
Читать 1мин
Dakoda, платформа на основе искусственного интеллекта, которая работает как тренер по письму для студентов, помогая им развивать навыки письма, получает предпосевной раунд ($50 000).
Читать 1мин
Компания PressPay побеждает в конкурсе UM6P–Jumpstart (30 000 долларов США), поскольку финансирование образования становится следующей перспективной инфраструктурной возможностью Африки
Читать 6мин
Африканская школа цифровых навыков для работы, нигерийский EdTech-стартап Data Entry Academy выиграл приз в размере 10 000 долларов США от ПРООН, обойдя более 1400 стартапов
Читать 2мин
Платформа для терапии на основе прикладного поведенческого анализа (ABA) и основанной на доказательной медицине Ascendia Autism Care привлекла стратегические инвестиции от частных инвесторов на нераскрытую сумму
Читать 1мин
Приложение для организации рабочего пространства и обучения в ресторанах и отелях, компания Barma привлекла «миллионы» от Каспера Кнокгарда
Читать 2мин
Инструмент оценки аутизма на основе ИИ победил на Африканском саммите инноваций. Теперь он стучится в двери школ.
Читать 3мин
FasterCapital поддерживает Learning Pine Pvt. Ltd, компанию, занимающаюся образовательными технологиями и специализирующаяся на персонализированных и иммерсивных решениях для обучения, через программу EquityPilot для ускорения инноваций в сфере образовательных технологий
Читать 3мин
Что стало известно об инвестировании в стартапы EdTech за прошедшую неделю
Компания BRYM привлекла 650 000 евро для разработки носимой платформы нейрофидбека
Читать 2мин
Чат-бот с искусственным интеллектом для студентов Alice получила +3,5 миллиона датских крон (535 тысяч долларов США) от Инновационного фонда Дании.
Читать 1мин
Искусственные интеллекты-наставники, обученные на методиках ведущих педагогов, поддерживающие персонализированную историю обучения для каждого ученика, Lytmus AI привлекли 5 крор рупий (525 тыс. долларов США) в рамках предпосевного раунда
Читать 2мин
Платформа для координации на основе искусственного интеллекта, разработанная для того, чтобы сделать организационные знания доступными для поиска, удобными и применимыми на практике Brekfuz из Гуруграма привлекла 525 000 долларов инвестиций, с оценкой компании в 7,5 миллионов долларов
Читать 1мин
Ваш персональный ИИ-репетитор, платформа образовательных технологий YoLearn.ai привлекает предпосевные инвестиции (500 тыс. долларов)
Читать 3мин
EdTech-стартап ORDO привлек 100 000 долларов США для цифровизации детских садов
Читать 1мин
Dakoda, платформа на основе искусственного интеллекта, которая работает как тренер по письму для студентов, помогая им развивать навыки письма, получает предпосевной раунд ($50 000).
Читать 1мин
Компания PressPay побеждает в конкурсе UM6P–Jumpstart (30 000 долларов США), поскольку финансирование образования становится следующей перспективной инфраструктурной возможностью Африки
Читать 6мин
Африканская школа цифровых навыков для работы, нигерийский EdTech-стартап Data Entry Academy выиграл приз в размере 10 000 долларов США от ПРООН, обойдя более 1400 стартапов
Читать 2мин
Платформа для терапии на основе прикладного поведенческого анализа (ABA) и основанной на доказательной медицине Ascendia Autism Care привлекла стратегические инвестиции от частных инвесторов на нераскрытую сумму
Читать 1мин
Приложение для организации рабочего пространства и обучения в ресторанах и отелях, компания Barma привлекла «миллионы» от Каспера Кнокгарда
Читать 2мин
Инструмент оценки аутизма на основе ИИ победил на Африканском саммите инноваций. Теперь он стучится в двери школ.
Читать 3мин
FasterCapital поддерживает Learning Pine Pvt. Ltd, компанию, занимающаюся образовательными технологиями и специализирующаяся на персонализированных и иммерсивных решениях для обучения, через программу EquityPilot для ускорения инноваций в сфере образовательных технологий
Читать 3мин
Инфраструктура исследований: почему настоящая проблема — это уверенность, а не технологии
Автор Сара Моверли
Главная проблема университетов при развитии исследовательской инфраструктуры сегодня заключается не в выборе технологий (GPU-кластеры, облачные сервисы или дата-центры), а в принятии долгосрочных инвестиционных решений в условиях высокой неопределенности. Руководителям вузов приходится планировать инфраструктуру на десятилетия вперед, не имея полной уверенности в будущих исследовательских потребностях, источниках финансирования, стоимости эксплуатации, кадровых ресурсах и темпах развития ИИ.
На Форуме по стратегии исследований и инноваций Великобритании представители 21 университета пришли к выводу, что современная исследовательская инфраструктура требует комплексного подхода, объединяющего вопросы вычислительных мощностей, недвижимости, энергоснабжения, охлаждения, устойчивого развития, финансов и управления. Развитие ИИ существенно увеличивает требования к инфраструктуре, а ограничивающим фактором все чаще становятся не вычислительные ресурсы, а физическая инфраструктура кампусов.
Единой модели развития не существует: университеты используют различные сочетания локальных вычислительных мощностей, коммерческих дата-центров, облачных сервисов и федеративных инфраструктур. При этом большинство учреждений сталкивается с одинаковыми вызовами: прогнозированием спроса, сравнением стоимости различных моделей, привлечением квалифицированных специалистов и обоснованием крупных инвестиций.
Успешная исследовательская инфраструктура определяется не только технологиями, но и наличием компетентных специалистов, эффективного управления и готовности исследователей использовать новые возможности. Поэтому инвестиции должны направляться не только в оборудование, но и в развитие человеческого капитала и организационных процессов.
Также необходимо более тесное сотрудничества университетов. Обмен опытом, совместное обсуждение стратегий и развитие федеративных моделей инфраструктуры помогут избежать дублирования усилий, сформировать надежную доказательную базу для принятия решений и повысить эффективность будущих инвестиций.
В эпоху стремительного развития ИИ конкурентоспособность исследовательских университетов будет определяться не столько доступом к новым технологиям, сколько способностью принимать обоснованные стратегические решения в условиях неопределенности, опираясь на данные, сотрудничество и развитие человеческого потенциала.
Читать 5имн
Автор Сара Моверли
Главная проблема университетов при развитии исследовательской инфраструктуры сегодня заключается не в выборе технологий (GPU-кластеры, облачные сервисы или дата-центры), а в принятии долгосрочных инвестиционных решений в условиях высокой неопределенности. Руководителям вузов приходится планировать инфраструктуру на десятилетия вперед, не имея полной уверенности в будущих исследовательских потребностях, источниках финансирования, стоимости эксплуатации, кадровых ресурсах и темпах развития ИИ.
На Форуме по стратегии исследований и инноваций Великобритании представители 21 университета пришли к выводу, что современная исследовательская инфраструктура требует комплексного подхода, объединяющего вопросы вычислительных мощностей, недвижимости, энергоснабжения, охлаждения, устойчивого развития, финансов и управления. Развитие ИИ существенно увеличивает требования к инфраструктуре, а ограничивающим фактором все чаще становятся не вычислительные ресурсы, а физическая инфраструктура кампусов.
Единой модели развития не существует: университеты используют различные сочетания локальных вычислительных мощностей, коммерческих дата-центров, облачных сервисов и федеративных инфраструктур. При этом большинство учреждений сталкивается с одинаковыми вызовами: прогнозированием спроса, сравнением стоимости различных моделей, привлечением квалифицированных специалистов и обоснованием крупных инвестиций.
Успешная исследовательская инфраструктура определяется не только технологиями, но и наличием компетентных специалистов, эффективного управления и готовности исследователей использовать новые возможности. Поэтому инвестиции должны направляться не только в оборудование, но и в развитие человеческого капитала и организационных процессов.
Также необходимо более тесное сотрудничества университетов. Обмен опытом, совместное обсуждение стратегий и развитие федеративных моделей инфраструктуры помогут избежать дублирования усилий, сформировать надежную доказательную базу для принятия решений и повысить эффективность будущих инвестиций.
В эпоху стремительного развития ИИ конкурентоспособность исследовательских университетов будет определяться не столько доступом к новым технологиям, сколько способностью принимать обоснованные стратегические решения в условиях неопределенности, опираясь на данные, сотрудничество и развитие человеческого потенциала.
Читать 5имн
Дизайн игр + Педагогика + Лидерство = Лидерство, основанное на опыте
Еще одна вечная золотая нить.
Автор Кларк Олдрич
Автор проводит параллель между дизайном игр, педагогикой и лидерством, утверждая, что все три дисциплины строятся на общих принципах создания опыта, который меняет поведение и развивает человека. По аналогии с книгой Дугласа Хофштадтера «Гёдель, Эшер, Бах» эти области являются разными проявлениями одной и той же идеи.
Центральная концепция статьи — «лидерство, основанное на опыте» (Experiential Leadership). Такой лидер не просто управляет людьми или передает знания, а проектирует реальные ситуации («песочницы»), в которых участники принимают решения, сталкиваются с последствиями своих действий и приобретают практический опыт.
5 ключевых принципов нового подхода:
главным объектом проектирования являются решения, а не контент;
необходимо создавать безопасные, но реалистичные среды с целями, ограничениями и последствиями;
обучение должно происходить через опыт и последствия, а не через объяснения;
задания должны быть максимально приближены к реальным профессиональным ситуациям;
конечная цель лидера — сделать команду настолько самостоятельной, чтобы его вмешательство стало ненужным.
Развитие искусственного интеллекта ускорит объединение игрового дизайна, педагогики и лидерства в новую дисциплину, хотя её полноценное становление потребует еще около десяти лет. Статья адресована руководителям, педагогам и разработчикам образовательных программ, призывая их активнее использовать методы друг друга для создания более эффективного обучения и развития людей.
Читать 4мин
Еще одна вечная золотая нить.
Автор Кларк Олдрич
Автор проводит параллель между дизайном игр, педагогикой и лидерством, утверждая, что все три дисциплины строятся на общих принципах создания опыта, который меняет поведение и развивает человека. По аналогии с книгой Дугласа Хофштадтера «Гёдель, Эшер, Бах» эти области являются разными проявлениями одной и той же идеи.
Центральная концепция статьи — «лидерство, основанное на опыте» (Experiential Leadership). Такой лидер не просто управляет людьми или передает знания, а проектирует реальные ситуации («песочницы»), в которых участники принимают решения, сталкиваются с последствиями своих действий и приобретают практический опыт.
5 ключевых принципов нового подхода:
главным объектом проектирования являются решения, а не контент;
необходимо создавать безопасные, но реалистичные среды с целями, ограничениями и последствиями;
обучение должно происходить через опыт и последствия, а не через объяснения;
задания должны быть максимально приближены к реальным профессиональным ситуациям;
конечная цель лидера — сделать команду настолько самостоятельной, чтобы его вмешательство стало ненужным.
Развитие искусственного интеллекта ускорит объединение игрового дизайна, педагогики и лидерства в новую дисциплину, хотя её полноценное становление потребует еще около десяти лет. Статья адресована руководителям, педагогам и разработчикам образовательных программ, призывая их активнее использовать методы друг друга для создания более эффективного обучения и развития людей.
Читать 4мин
Самые высокооплачиваемые профессии в 2026 году: лучшие профессии в мире
Автор: Габриэль Каэтано (Bleap)
Статья анализирует самые высокооплачиваемые профессии мира в 2026 году и показывает, что лидерами по уровню доходов остаются нейрохирурги, руководители по искусственному интеллекту (CAIO), инвестиционные банкиры, инженеры машинного обучения и финансовые директора. Главными факторами высоких зарплат становятся дефицит редких компетенций, лидерские навыки, глубокая экспертиза в ИИ и способность работать на глобальном рынке. Авторы рекомендуют развивать сочетание профессиональной специализации, цифровых навыков, управленческих компетенций и знаний ИИ, поскольку именно такие специалисты будут наиболее востребованы и высокооплачиваемы до 2030 года.
Вы получите по результатам аналитики автора ответы на следующие вопросы:
Какие самые высокооплачиваемые профессии в мире в 2026 году?
В какой стране платят самые высокие зарплаты?
Можно ли зарабатывать шестизначную зарплату без высшего образования?
Какие самые высокооплачиваемые удаленные работы будут в 2026 году?
Как перейти к высокооплачиваемой карьере?
Действительно ли работа в сфере ИИ так высокооплачиваема?
Читать 24мин
Автор: Габриэль Каэтано (Bleap)
Статья анализирует самые высокооплачиваемые профессии мира в 2026 году и показывает, что лидерами по уровню доходов остаются нейрохирурги, руководители по искусственному интеллекту (CAIO), инвестиционные банкиры, инженеры машинного обучения и финансовые директора. Главными факторами высоких зарплат становятся дефицит редких компетенций, лидерские навыки, глубокая экспертиза в ИИ и способность работать на глобальном рынке. Авторы рекомендуют развивать сочетание профессиональной специализации, цифровых навыков, управленческих компетенций и знаний ИИ, поскольку именно такие специалисты будут наиболее востребованы и высокооплачиваемы до 2030 года.
Вы получите по результатам аналитики автора ответы на следующие вопросы:
Какие самые высокооплачиваемые профессии в мире в 2026 году?
В какой стране платят самые высокие зарплаты?
Можно ли зарабатывать шестизначную зарплату без высшего образования?
Какие самые высокооплачиваемые удаленные работы будут в 2026 году?
Как перейти к высокооплачиваемой карьере?
Действительно ли работа в сфере ИИ так высокооплачиваема?
Читать 24мин
FasterCapital поддерживает Bimex через программу EquityPilot для содействия обучению фермеров и внедрению продукции
Читать 2мин
Читать 2мин
Максимизация эффективности корпоративного обучения
Автор: Крейг Вайс
Крейг Вайс описывает текущее состояние корпоративного обучения. В нем он отмечает три главных момента.
Во-первых: Кадровый состав предприятия должен оставаться компактным, а не раздутым. Три администратора на, возможно, 50 000 обучающихся.
Во-вторых: покупать контент напрямую у источника, который гарантирует его качество и проверять его работоспособность перед полной оплатой.
В-третьих: делать больше, чем просто назначать обучение — развивать и поддерживать отношения, предлагать обучение, которое учитывает не только текущие потребности, но и потенциальные планы сотрудников на будущее.
Читать 11мин
Автор: Крейг Вайс
Крейг Вайс описывает текущее состояние корпоративного обучения. В нем он отмечает три главных момента.
Во-первых: Кадровый состав предприятия должен оставаться компактным, а не раздутым. Три администратора на, возможно, 50 000 обучающихся.
Во-вторых: покупать контент напрямую у источника, который гарантирует его качество и проверять его работоспособность перед полной оплатой.
В-третьих: делать больше, чем просто назначать обучение — развивать и поддерживать отношения, предлагать обучение, которое учитывает не только текущие потребности, но и потенциальные планы сотрудников на будущее.
Читать 11мин
Три нетрадиционных ответа на проблему оценки с помощью ИИ в высшем образовании
Автор: Нил Мосли
Автор предлагает отказаться от привычного поиска способов борьбы с использованием ИИ в оценивании и рассмотреть три нестандартных подхода: введение двухуровневой системы образования - двух типов дипломов (с ограниченным и свободным использованием ИИ), замену традиционных оценок дипломами с оценками, основанными на образовательном опыте, и коллективная прозрачность в оценке - создание системы открытого взаимного просмотра студенческих работ. Главная идея статьи — университетам необходимы смелые эксперименты и новые модели оценки, поскольку традиционные методы уже не соответствуют эпохе генеративного ИИ.
Читать 9мин
Автор: Нил Мосли
Автор предлагает отказаться от привычного поиска способов борьбы с использованием ИИ в оценивании и рассмотреть три нестандартных подхода: введение двухуровневой системы образования - двух типов дипломов (с ограниченным и свободным использованием ИИ), замену традиционных оценок дипломами с оценками, основанными на образовательном опыте, и коллективная прозрачность в оценке - создание системы открытого взаимного просмотра студенческих работ. Главная идея статьи — университетам необходимы смелые эксперименты и новые модели оценки, поскольку традиционные методы уже не соответствуют эпохе генеративного ИИ.
Читать 9мин
Управление убеждениями
Автор Карло Яконо, «Гибридные горизонты»
В эссе Карло Яконо предлагается новое понимание критического мышления: это не столько анализ чужих аргументов, сколько систематическое управление собственными убеждениями. По мнению автора, человек должен не только знать, во что он верит, но и понимать основания своих убеждений, оценивать степень своей уверенности, заранее определять, какие факты могут изменить его мнение, и корректировать убеждения ровно настолько, насколько этого требуют новые доказательства.
Автор опирается на многочисленные исследования когнитивной психологии и философии науки, показывающие, что люди склонны рационализировать свои взгляды, переоценивать собственную правоту, искать подтверждение уже существующим убеждениям и недостаточно эффективно обновлять их при появлении новой информации. Поэтому критическое мышление должно включать навыки калибровки уверенности, поиска опровергающих доказательств и осознанного пересмотра своих позиций.
Особое внимание уделяется высшему образованию. Современные формы оценки, по мнению автора, проверяют способность анализировать чужие идеи, но практически не оценивают, как студент меняет собственные убеждения под влиянием новых данных. В эпоху искусственного интеллекта этот пробел становится особенно заметным: алгоритмы постоянно корректируют свои параметры на основе ошибок, тогда как людей почти не учат столь же дисциплинированно пересматривать собственные выводы.
Главный вывод эссе заключается в том, что интеллектуальная скромность сама по себе недостаточна. Образование должно учить не только рассуждать, но и управлять своими убеждениями как объектом постоянного аудита, делая процесс их обновления прозрачным, обоснованным и ответственным, особенно если эти убеждения влияют на решения и жизнь других людей.
Карло Яконо в значительной степени опирается на необходимость использования доказательств для формирования убеждений, что вполне справедливо и что мало кто делает, но также есть место для объяснения того, почему мы приходим к убеждениям без доказательств, насколько они надежны и что нам следует делать, когда доказательств нет.
Читать 12мин
Автор Карло Яконо, «Гибридные горизонты»
В эссе Карло Яконо предлагается новое понимание критического мышления: это не столько анализ чужих аргументов, сколько систематическое управление собственными убеждениями. По мнению автора, человек должен не только знать, во что он верит, но и понимать основания своих убеждений, оценивать степень своей уверенности, заранее определять, какие факты могут изменить его мнение, и корректировать убеждения ровно настолько, насколько этого требуют новые доказательства.
Автор опирается на многочисленные исследования когнитивной психологии и философии науки, показывающие, что люди склонны рационализировать свои взгляды, переоценивать собственную правоту, искать подтверждение уже существующим убеждениям и недостаточно эффективно обновлять их при появлении новой информации. Поэтому критическое мышление должно включать навыки калибровки уверенности, поиска опровергающих доказательств и осознанного пересмотра своих позиций.
Особое внимание уделяется высшему образованию. Современные формы оценки, по мнению автора, проверяют способность анализировать чужие идеи, но практически не оценивают, как студент меняет собственные убеждения под влиянием новых данных. В эпоху искусственного интеллекта этот пробел становится особенно заметным: алгоритмы постоянно корректируют свои параметры на основе ошибок, тогда как людей почти не учат столь же дисциплинированно пересматривать собственные выводы.
Главный вывод эссе заключается в том, что интеллектуальная скромность сама по себе недостаточна. Образование должно учить не только рассуждать, но и управлять своими убеждениями как объектом постоянного аудита, делая процесс их обновления прозрачным, обоснованным и ответственным, особенно если эти убеждения влияют на решения и жизнь других людей.
Карло Яконо в значительной степени опирается на необходимость использования доказательств для формирования убеждений, что вполне справедливо и что мало кто делает, но также есть место для объяснения того, почему мы приходим к убеждениям без доказательств, насколько они надежны и что нам следует делать, когда доказательств нет.
Читать 12мин