Несколько размышлений о микросертификатах, признании и сложностях реформы образования
Автор: Венди Палмер
анализирует роль микросертификатов в реформировании образования и отмечает, что с их помощью пытаются решить сразу несколько разных задач: сократить время обучения, сделать компетенции более прозрачными для работодателей, признать ранее приобретённые знания и опыт, а также обеспечить гибкие пути получения квалификаций.
Развитие микросертификатов не должно сводиться к созданию новых краткосрочных курсов. Необходимо различать потребность человека в новых знаниях, оценку уже имеющихся компетенций, признание предыдущего обучения и подтверждение навыков перед работодателями.
Палмер предлагает перейти от институционально ориентированной модели образования к человекоцентричной: начинать не с курса или диплома, а с выяснения того, что человек уже умеет, чему ему необходимо научиться и какие доказательства его компетенций существуют.
Автор также призывает не ждать, пока появятся исчерпывающие определения, стандарты и нормативные системы. Вместо этого следует экспериментировать с различными подходами, сохраняя требования к качеству, и совершенствовать систему на основе полученного опыта.
Прежде чем внедрять микросертификаты как универсальное решение, необходимо разобраться, какую именно проблему мы хотим решить.
Читать 8мин https://dzen.ru/a/auLji-grG0j45IsZ
Автор: Венди Палмер
анализирует роль микросертификатов в реформировании образования и отмечает, что с их помощью пытаются решить сразу несколько разных задач: сократить время обучения, сделать компетенции более прозрачными для работодателей, признать ранее приобретённые знания и опыт, а также обеспечить гибкие пути получения квалификаций.
Развитие микросертификатов не должно сводиться к созданию новых краткосрочных курсов. Необходимо различать потребность человека в новых знаниях, оценку уже имеющихся компетенций, признание предыдущего обучения и подтверждение навыков перед работодателями.
Палмер предлагает перейти от институционально ориентированной модели образования к человекоцентричной: начинать не с курса или диплома, а с выяснения того, что человек уже умеет, чему ему необходимо научиться и какие доказательства его компетенций существуют.
Автор также призывает не ждать, пока появятся исчерпывающие определения, стандарты и нормативные системы. Вместо этого следует экспериментировать с различными подходами, сохраняя требования к качеству, и совершенствовать систему на основе полученного опыта.
Прежде чем внедрять микросертификаты как универсальное решение, необходимо разобраться, какую именно проблему мы хотим решить.
Читать 8мин https://dzen.ru/a/auLji-grG0j45IsZ
Манифест совместного творчества в обучении и преподавании
Авторы: Кэтрин Бовилл, д-р Селин Какино, профессор Хизер Маккуин и коллеги
Манифест Эдинбургского университета призывает отказаться от модели, в которой преподаватель передаёт знания, а студент пассивно их воспринимает. Вместо этого предлагается совместно разрабатывать содержание курсов, учебные материалы, методы преподавания и систему оценивания.
Ключевой принцип: обучение должно осуществляться вместе со студентами, а не над студентами. Студенты становятся активными участниками образовательного процесса, разделяют ответственность за результаты, а преподаватель выступает организатором, наставником и партнёром.
Манифест основан на шести принципах: преобразование всех участников обучения, инклюзивность, взаимное уважение и доверие, ответственность преподавателей за сотрудничество, содержательный вклад студентов и поддержка совместного творчества университетами.
Предлагаемые практики включают диалог, самостоятельность студентов, совместную разработку образовательных ресурсов и критериев оценивания. Ожидаемые результаты — повышение вовлечённости и мотивации, развитие самостоятельности и укрепление доверия.
Интересно сравнить эти идеи с нашим проектом «Перевернуто-проектное проведение лекционных занятий на курсах магистерской программы» https://mpgu.su/novosti/mezhdunarodnoj-prakticheskoj-tehnologicheskoe/ , победителем грантового конкурса преподавателей Благотворительного фонда Владимира Потанина в 2024–2025 годах.
Основные точки пересечения
- Студенты становятся соавторами обучения.
- Традиционные роли преподавателя и студентов меняются.
- Преподаватель выступает наставником и организатором.
- Диалог, критика и взаимное оценивание становятся частью обучения.
- Создание контента способствует глубокому освоению материала.
Специфика нашего проекта — двойное переворачивание лекции. Дома студент не просто изучает готовый материал, а самостоятельно исследует тематический блок и готовится к роли преподавателя, создавая его содержание.
На очном занятии студенты выступают в трёх ролях: создателей и презентующих учебные модули, слушателей-критиков, оценивающих работы коллег, и участников обсуждения. Преподаватель обеспечивает целостность курса, направляет подготовку и поддерживает академическое качество.
Таким образом, лекция становится площадкой представления, обсуждения и критического совершенствования контента, созданного самими студентами.
Если манифест рассматривает совместное творчество широко — вплоть до проектирования курсов и определения критериев оценивания, — наш проект предлагает конкретную технологию совместного создания учебного содержания и взаимного оценивания. Студенты не определяют всю программу курса, поэтому речь идёт о реализации ключевых принципов манифеста, а не о полном совпадении подходов.
Общая идея: студент должен не только осваивать знания, созданные другими, но и участвовать в их структурировании, объяснении и критическом обсуждении. Отличительная черта нашего проекта — системное изменение ролей участников и передача студентам значительной части работы по созданию образовательного контента.
Читать за 5 минут: https://dzen.ru/a/auMBgN4UXz1J6r61
Авторы: Кэтрин Бовилл, д-р Селин Какино, профессор Хизер Маккуин и коллеги
Манифест Эдинбургского университета призывает отказаться от модели, в которой преподаватель передаёт знания, а студент пассивно их воспринимает. Вместо этого предлагается совместно разрабатывать содержание курсов, учебные материалы, методы преподавания и систему оценивания.
Ключевой принцип: обучение должно осуществляться вместе со студентами, а не над студентами. Студенты становятся активными участниками образовательного процесса, разделяют ответственность за результаты, а преподаватель выступает организатором, наставником и партнёром.
Манифест основан на шести принципах: преобразование всех участников обучения, инклюзивность, взаимное уважение и доверие, ответственность преподавателей за сотрудничество, содержательный вклад студентов и поддержка совместного творчества университетами.
Предлагаемые практики включают диалог, самостоятельность студентов, совместную разработку образовательных ресурсов и критериев оценивания. Ожидаемые результаты — повышение вовлечённости и мотивации, развитие самостоятельности и укрепление доверия.
Интересно сравнить эти идеи с нашим проектом «Перевернуто-проектное проведение лекционных занятий на курсах магистерской программы» https://mpgu.su/novosti/mezhdunarodnoj-prakticheskoj-tehnologicheskoe/ , победителем грантового конкурса преподавателей Благотворительного фонда Владимира Потанина в 2024–2025 годах.
Основные точки пересечения
- Студенты становятся соавторами обучения.
- Традиционные роли преподавателя и студентов меняются.
- Преподаватель выступает наставником и организатором.
- Диалог, критика и взаимное оценивание становятся частью обучения.
- Создание контента способствует глубокому освоению материала.
Специфика нашего проекта — двойное переворачивание лекции. Дома студент не просто изучает готовый материал, а самостоятельно исследует тематический блок и готовится к роли преподавателя, создавая его содержание.
На очном занятии студенты выступают в трёх ролях: создателей и презентующих учебные модули, слушателей-критиков, оценивающих работы коллег, и участников обсуждения. Преподаватель обеспечивает целостность курса, направляет подготовку и поддерживает академическое качество.
Таким образом, лекция становится площадкой представления, обсуждения и критического совершенствования контента, созданного самими студентами.
Если манифест рассматривает совместное творчество широко — вплоть до проектирования курсов и определения критериев оценивания, — наш проект предлагает конкретную технологию совместного создания учебного содержания и взаимного оценивания. Студенты не определяют всю программу курса, поэтому речь идёт о реализации ключевых принципов манифеста, а не о полном совпадении подходов.
Общая идея: студент должен не только осваивать знания, созданные другими, но и участвовать в их структурировании, объяснении и критическом обсуждении. Отличительная черта нашего проекта — системное изменение ролей участников и передача студентам значительной части работы по созданию образовательного контента.
Читать за 5 минут: https://dzen.ru/a/auMBgN4UXz1J6r61
Школьный сектор (K-12) положил начало дискуссии о качестве образовательных технологий. Высшее образование предлагает свой собственный ответ в первом рейтинге 40 лучших образовательных технологий для высшего образования Instructure.
Автор: Мэри Стейерс, доктор философии.
Статья посвящена особенностям оценки качества образовательных технологий в высшем образовании для американских вузов.
Автор выделяет три основных вывода:
1. Качество EdTech имеет принципиальное значение, но критерии имеют разный вес. Для вузов приоритетны безопасность и защита персональных данных студентов, доступность для людей с инвалидностью, совместимость с существующими системами и подтверждённая эффективность инструментов. При этом исследовательские доказательства рассматриваются скорее как желательное преимущество, чем обязательное условие.
2. Высшее образование ориентировано на преподавательский опыт и цифровую поддержку традиционных форм обучения. В отличие от школ, где широко используются персонализированные обучающие системы, в вузах востребованы инструменты распространения учебного контента, электронные учебники, видеолекции и средства онлайн-сотрудничества. Персонализация обучения чаще обеспечивается преподавателями, а не специализированными платформами.
3. Инструменты ИИ пока не стали частью наиболее востребованного EdTech-стека вузов. Ни один ИИ-инструмент не вошёл в топ-40 и даже топ-100 рейтинга. При этом высокие позиции заняли системы контроля академической честности (Turnitin, Proctorio, Honorlock). Показательно, что при использовании ИИ 90% студентов преподаватели испытывают серьёзную обеспокоенность академической честностью, а лишь 11% прошли всестороннее обучение работе с ИИ.
Качество образовательных технологий в высшем образовании определяется не столько их инновационностью или наличием ИИ, сколько безопасностью, доступностью, интегрируемостью и практической полезностью для преподавателей и студентов. При этом существует заметный разрыв между массовым использованием ИИ студентами и готовностью преподавателей к его педагогически обоснованному применению.
Интересен сам контраст между школьным и высшим образованием: в вузах пока преобладает логика цифровизации существующих образовательных практик, а не их радикальной трансформации с помощью ИИ. Отсутствие ИИ-инструментов в рейтинге может свидетельствовать не столько об их низкой востребованности, сколько о недостаточной институциональной интеграции и отсутствии устойчивых моделей доказательства их образовательной эффективности.
Читать 4мин https://dzen.ru/a/auVXfQHmdRMx8Dtw
Автор: Мэри Стейерс, доктор философии.
Статья посвящена особенностям оценки качества образовательных технологий в высшем образовании для американских вузов.
Автор выделяет три основных вывода:
1. Качество EdTech имеет принципиальное значение, но критерии имеют разный вес. Для вузов приоритетны безопасность и защита персональных данных студентов, доступность для людей с инвалидностью, совместимость с существующими системами и подтверждённая эффективность инструментов. При этом исследовательские доказательства рассматриваются скорее как желательное преимущество, чем обязательное условие.
2. Высшее образование ориентировано на преподавательский опыт и цифровую поддержку традиционных форм обучения. В отличие от школ, где широко используются персонализированные обучающие системы, в вузах востребованы инструменты распространения учебного контента, электронные учебники, видеолекции и средства онлайн-сотрудничества. Персонализация обучения чаще обеспечивается преподавателями, а не специализированными платформами.
3. Инструменты ИИ пока не стали частью наиболее востребованного EdTech-стека вузов. Ни один ИИ-инструмент не вошёл в топ-40 и даже топ-100 рейтинга. При этом высокие позиции заняли системы контроля академической честности (Turnitin, Proctorio, Honorlock). Показательно, что при использовании ИИ 90% студентов преподаватели испытывают серьёзную обеспокоенность академической честностью, а лишь 11% прошли всестороннее обучение работе с ИИ.
Качество образовательных технологий в высшем образовании определяется не столько их инновационностью или наличием ИИ, сколько безопасностью, доступностью, интегрируемостью и практической полезностью для преподавателей и студентов. При этом существует заметный разрыв между массовым использованием ИИ студентами и готовностью преподавателей к его педагогически обоснованному применению.
Интересен сам контраст между школьным и высшим образованием: в вузах пока преобладает логика цифровизации существующих образовательных практик, а не их радикальной трансформации с помощью ИИ. Отсутствие ИИ-инструментов в рейтинге может свидетельствовать не столько об их низкой востребованности, сколько о недостаточной институциональной интеграции и отсутствии устойчивых моделей доказательства их образовательной эффективности.
Читать 4мин https://dzen.ru/a/auVXfQHmdRMx8Dtw
Коллективное обучение
Автор Стивен Даунс
Можно ли представить систему образования без тестов, заданий и индивидуальных оценок? Стивен предлагает пересмотреть традиционную модель образования, основанную на индивидуальных достижениях, тестировании и оценках, в пользу коллективного обучения, ориентированного на сотрудничество и достижение общих целей:
- От конкуренции к сотрудничеству. Вместо индивидуального соперничества учащиеся должны совместно решать реальные задачи, обмениваться знаниями и поддерживать друг друга.
- От стандартизации к разнообразию. Участники команды обладают разными способностями, знаниями и компетенциями. Успех определяется не одинаковым уровнем индивидуальных достижений, а эффективностью их взаимодействия.
- От оценивания к поддержке. Автор предлагает отказаться от индивидуальных оценок, которые разделяют учащихся и формируют конкурентную среду, и сосредоточиться на их вкладе в общее дело.
- От персонализированного обучения к совместной деятельности. Вместо индивидуального прохождения учебных программ с помощью адаптивных систем предлагается организовывать творческие проекты, в которых ресурсы и поддержка предоставляются в соответствии с задачами команды.
- Новая роль преподавателя. Преподаватель становится не только источником знаний, но и организатором образовательного сообщества, помогающим участникам находить общие цели, распределять роли, разрешать конфликты и эффективно взаимодействовать.
Образование должно оценивать не столько индивидуальные достижения учащегося, сколько его способность и возможности вносить вклад в совместную деятельность. В такой модели сотрудничество, взаимная поддержка и разнообразие компетенций становятся важнее индивидуальных рейтингов и оценок.
Концепция Даунса представляет интерес как альтернатива доминирующей сегодня персонализированной модели EdTech. Особенно актуален вопрос о том, как переориентировать ИИ-инструменты с индивидуальной адаптации и контроля успеваемости на поддержку коллективной интеллектуальной деятельности. При этом отказ от индивидуального оценивания — наиболее дискуссионная часть концепции: важно сохранять возможность понимать личный вклад и индивидуальный прогресс, не превращая их в инструмент конкуренции.
Читать 4мин https://dzen.ru/a/auVevuDRN1wZhr4k
Автор Стивен Даунс
Можно ли представить систему образования без тестов, заданий и индивидуальных оценок? Стивен предлагает пересмотреть традиционную модель образования, основанную на индивидуальных достижениях, тестировании и оценках, в пользу коллективного обучения, ориентированного на сотрудничество и достижение общих целей:
- От конкуренции к сотрудничеству. Вместо индивидуального соперничества учащиеся должны совместно решать реальные задачи, обмениваться знаниями и поддерживать друг друга.
- От стандартизации к разнообразию. Участники команды обладают разными способностями, знаниями и компетенциями. Успех определяется не одинаковым уровнем индивидуальных достижений, а эффективностью их взаимодействия.
- От оценивания к поддержке. Автор предлагает отказаться от индивидуальных оценок, которые разделяют учащихся и формируют конкурентную среду, и сосредоточиться на их вкладе в общее дело.
- От персонализированного обучения к совместной деятельности. Вместо индивидуального прохождения учебных программ с помощью адаптивных систем предлагается организовывать творческие проекты, в которых ресурсы и поддержка предоставляются в соответствии с задачами команды.
- Новая роль преподавателя. Преподаватель становится не только источником знаний, но и организатором образовательного сообщества, помогающим участникам находить общие цели, распределять роли, разрешать конфликты и эффективно взаимодействовать.
Образование должно оценивать не столько индивидуальные достижения учащегося, сколько его способность и возможности вносить вклад в совместную деятельность. В такой модели сотрудничество, взаимная поддержка и разнообразие компетенций становятся важнее индивидуальных рейтингов и оценок.
Концепция Даунса представляет интерес как альтернатива доминирующей сегодня персонализированной модели EdTech. Особенно актуален вопрос о том, как переориентировать ИИ-инструменты с индивидуальной адаптации и контроля успеваемости на поддержку коллективной интеллектуальной деятельности. При этом отказ от индивидуального оценивания — наиболее дискуссионная часть концепции: важно сохранять возможность понимать личный вклад и индивидуальный прогресс, не превращая их в инструмент конкуренции.
Читать 4мин https://dzen.ru/a/auVevuDRN1wZhr4k
Обзор технологических стартапов в образовании от 01.11.2026
Что стало известно об инвестировании в стартапы EdTech за прошедшую неделю
Switzer-CARTY, которая предоставляет высококачественные услуги по перевозке школьников на автобусах и аренде частных автобусов в Онтарио, Канада, получила кредитную линию в размере 300 миллионов долларов США под руководством Scotiabank для поддержки расширения в США
Читать 2мин https://vk.ru/wall-87570467_6487
Компания Bites привлекла 40 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии А для связи обучения сотрудников, работающих за столом, с результатами бизнеса
Читать 4мин https://vk.ru/wall-87570467_6464
Plato, которая предоставляет услуги по созданию смоделированных рабочих мест для обучения и оценки при помощи ИИ, привлекла 16 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии А.
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6468
Компания Pathfinder, которая предлагает кредитные карты для семей, использующих государственные средства на образование, объявила о привлечении 12 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии А
Читать 5мин https://vk.ru/wall-87570467_6481
Мобильная игровая платформа, ориентированная на устный счет, математику, задачи на развитие памяти, логические игры и головоломки. Matiks привлекла 10 миллионов долларов в рамках раунда финансирования перед серией A под руководством General Catalyst для масштабирования Jelo
Читать 2мин https://vk.ru/wall-87570467_6462
Японская компания Gecipe завершила раунд финансирования серии B на сумму 4,18 млн долларов США для обучения английскому языку в киберспорте
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6489
Платформа предоставляет верующим доступ к храмовым услугам, консультациям по астрологии и духовным товарам Vama привлекает 190,3 млн рупий (2 млн долларов США) в рамках раунда финансирования перед серией А
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6483
Фрайбургская компания VUSE XR привлекла 1,2 миллиона евро для внедрения обучения в смешанной реальности на основе ИИ в корпоративном секторе
Читать 3мин https://vk.ru/wall-87570467_6472
Бангалорский институт технологий BNM делает важный шаг к поощрению студенческого предпринимательства посредством посевного финансирования
Читать 3мин https://vk.ru/wall-87570467_6479
Посевной раунд финансирования Ryco.io, который предлагает контент для электронного обучения, курсы и приложения для школ и предприятий
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6459
Производитель носимого оборудования для дошкольного образования, компания Wuwai Zhiqu недавно завершила раунд ангельского финансирования на десятки миллионов юаней
Читать 8мин https://vk.ru/wall-87570467_6474
Посевной раунд финансирования Academa, образовательной платформы на базе ИИ, разрабатывающей визуальные ИИ-репетиторы и инструменты для создания видео для изучения сложных STEM-предметов
Читать 3мин https://vk.ru/wall-87570467_6460
Maasi обучает, оплачивает и поддерживает воспитателей, чтобы обеспечить семьям в Бангалоре надежный и ответственный уход за детьми на дому и привлек 6 крор рупий (632 тыс. долларов США) в рамках предпосевного раунда, возглавляемого Better Capital и Antler India
Читать 2мин https://vk.ru/wall-87570467_6477
Leme объединяет социальные данные учащихся с информацией об обучении и привлекает 1,2 миллиона реалов (221 тыс. долларов США) в рамках предпосевного раунда
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6485
Платформа для развития талантов в области искусственного интеллекта, предназначенная для обучения африканских инженеров-ИИ с упором на практическую разработку программного обеспечения и применение методов машинного обучения Talent Nation привлекла предпосевное финансирование
Читать 1имн https://vk.ru/wall-87570467_6466
Компания Kanahoma, предоставляющая маркетинговые услуги для высшего образования, получила стратегические инвестиции от Virent Capital
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6470
Что стало известно об инвестировании в стартапы EdTech за прошедшую неделю
Switzer-CARTY, которая предоставляет высококачественные услуги по перевозке школьников на автобусах и аренде частных автобусов в Онтарио, Канада, получила кредитную линию в размере 300 миллионов долларов США под руководством Scotiabank для поддержки расширения в США
Читать 2мин https://vk.ru/wall-87570467_6487
Компания Bites привлекла 40 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии А для связи обучения сотрудников, работающих за столом, с результатами бизнеса
Читать 4мин https://vk.ru/wall-87570467_6464
Plato, которая предоставляет услуги по созданию смоделированных рабочих мест для обучения и оценки при помощи ИИ, привлекла 16 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии А.
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6468
Компания Pathfinder, которая предлагает кредитные карты для семей, использующих государственные средства на образование, объявила о привлечении 12 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии А
Читать 5мин https://vk.ru/wall-87570467_6481
Мобильная игровая платформа, ориентированная на устный счет, математику, задачи на развитие памяти, логические игры и головоломки. Matiks привлекла 10 миллионов долларов в рамках раунда финансирования перед серией A под руководством General Catalyst для масштабирования Jelo
Читать 2мин https://vk.ru/wall-87570467_6462
Японская компания Gecipe завершила раунд финансирования серии B на сумму 4,18 млн долларов США для обучения английскому языку в киберспорте
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6489
Платформа предоставляет верующим доступ к храмовым услугам, консультациям по астрологии и духовным товарам Vama привлекает 190,3 млн рупий (2 млн долларов США) в рамках раунда финансирования перед серией А
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6483
Фрайбургская компания VUSE XR привлекла 1,2 миллиона евро для внедрения обучения в смешанной реальности на основе ИИ в корпоративном секторе
Читать 3мин https://vk.ru/wall-87570467_6472
Бангалорский институт технологий BNM делает важный шаг к поощрению студенческого предпринимательства посредством посевного финансирования
Читать 3мин https://vk.ru/wall-87570467_6479
Посевной раунд финансирования Ryco.io, который предлагает контент для электронного обучения, курсы и приложения для школ и предприятий
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6459
Производитель носимого оборудования для дошкольного образования, компания Wuwai Zhiqu недавно завершила раунд ангельского финансирования на десятки миллионов юаней
Читать 8мин https://vk.ru/wall-87570467_6474
Посевной раунд финансирования Academa, образовательной платформы на базе ИИ, разрабатывающей визуальные ИИ-репетиторы и инструменты для создания видео для изучения сложных STEM-предметов
Читать 3мин https://vk.ru/wall-87570467_6460
Maasi обучает, оплачивает и поддерживает воспитателей, чтобы обеспечить семьям в Бангалоре надежный и ответственный уход за детьми на дому и привлек 6 крор рупий (632 тыс. долларов США) в рамках предпосевного раунда, возглавляемого Better Capital и Antler India
Читать 2мин https://vk.ru/wall-87570467_6477
Leme объединяет социальные данные учащихся с информацией об обучении и привлекает 1,2 миллиона реалов (221 тыс. долларов США) в рамках предпосевного раунда
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6485
Платформа для развития талантов в области искусственного интеллекта, предназначенная для обучения африканских инженеров-ИИ с упором на практическую разработку программного обеспечения и применение методов машинного обучения Talent Nation привлекла предпосевное финансирование
Читать 1имн https://vk.ru/wall-87570467_6466
Компания Kanahoma, предоставляющая маркетинговые услуги для высшего образования, получила стратегические инвестиции от Virent Capital
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6470
Рене Декарт провел грань между человеком и машиной. Искусственный интеллект ее размывает.
Автор Блез Агуэра-и-Аркас
Статья посвящена пересмотру философских представлений о человеческом разуме и его принципиальном отличии от машинного интеллекта в эпоху больших языковых моделей (LLM).
Декарт отделил человеческий разум от материального мира, считая сознание и рациональность исключительной привилегией человека. Современный ИИ ставит под сомнение эту границу и заставляет пересмотреть представления о смысле, сознании и субъектности.
- Картезианский дуализм. Декарт рассматривал тела животных и человека как механизмы, но сохранял за человеком нематериальную разумную душу. Это позволило развивать естественные науки, однако породило проблему объяснения связи сознания и материи.
- Ограниченность классического ИИ. Ранние вычислительные системы могли превосходить человека в отдельных задачах, но не обладали способностью к широкому обобщению, осмысленному языковому взаимодействию и решению новых проблем.
- Новый этап развития ИИ. Большие языковые модели демонстрируют способность к обобщению, рассуждению и выполнению разнообразных языковых задач. Это ставит под сомнение тезис о том, что машины лишь механически комбинируют символы, не имея отношения к смыслу.
- Проблема смысла и сознания. Автор критикует представление о принципиальной пропасти между человеческим и машинным интеллектом. Он обращает внимание на сходство механизмов обработки информации в мозге и вычислительных системах, не утверждая при этом их полной эквивалентности.
- Критика антропоцентризма. Автор предлагает отказаться от представления о человеке как единственном носителе разума, целей и ценности. Подобные свойства могут проявляться и в других формах жизни, а вопрос об их наличии у ИИ требует дальнейшего осмысления.
Развитие ИИ требует пересмотра картезианского разделения мира на материю и разум. Автор призывает рассматривать интеллект не как исключительное свойство изолированного человека, а как основу для взаимодействия, взаимопонимания и коллективного развития.
Статья предлагает философское основание для перехода от модели ИИ как простого инструмента к пониманию ИИ как участника образовательного взаимодействия. При этом признание интеллектуальных возможностей ИИ не означает признания его тождественности человеку или наличия у него сознания.
Читать 10мин https://dzen.ru/a/au7dJ6vqWC7sgw3P
Автор Блез Агуэра-и-Аркас
Статья посвящена пересмотру философских представлений о человеческом разуме и его принципиальном отличии от машинного интеллекта в эпоху больших языковых моделей (LLM).
Декарт отделил человеческий разум от материального мира, считая сознание и рациональность исключительной привилегией человека. Современный ИИ ставит под сомнение эту границу и заставляет пересмотреть представления о смысле, сознании и субъектности.
- Картезианский дуализм. Декарт рассматривал тела животных и человека как механизмы, но сохранял за человеком нематериальную разумную душу. Это позволило развивать естественные науки, однако породило проблему объяснения связи сознания и материи.
- Ограниченность классического ИИ. Ранние вычислительные системы могли превосходить человека в отдельных задачах, но не обладали способностью к широкому обобщению, осмысленному языковому взаимодействию и решению новых проблем.
- Новый этап развития ИИ. Большие языковые модели демонстрируют способность к обобщению, рассуждению и выполнению разнообразных языковых задач. Это ставит под сомнение тезис о том, что машины лишь механически комбинируют символы, не имея отношения к смыслу.
- Проблема смысла и сознания. Автор критикует представление о принципиальной пропасти между человеческим и машинным интеллектом. Он обращает внимание на сходство механизмов обработки информации в мозге и вычислительных системах, не утверждая при этом их полной эквивалентности.
- Критика антропоцентризма. Автор предлагает отказаться от представления о человеке как единственном носителе разума, целей и ценности. Подобные свойства могут проявляться и в других формах жизни, а вопрос об их наличии у ИИ требует дальнейшего осмысления.
Развитие ИИ требует пересмотра картезианского разделения мира на материю и разум. Автор призывает рассматривать интеллект не как исключительное свойство изолированного человека, а как основу для взаимодействия, взаимопонимания и коллективного развития.
Статья предлагает философское основание для перехода от модели ИИ как простого инструмента к пониманию ИИ как участника образовательного взаимодействия. При этом признание интеллектуальных возможностей ИИ не означает признания его тождественности человеку или наличия у него сознания.
Читать 10мин https://dzen.ru/a/au7dJ6vqWC7sgw3P
Рене Декарт провел грань между человеком и машиной. Искусственный интеллект ее размывает.
Автор Блез Агуэра-и-Аркас
Статья посвящена пересмотру философских представлений о человеческом разуме и его принципиальном отличии от машинного интеллекта в эпоху больших языковых моделей (LLM).
Декарт отделил человеческий разум от материального мира, считая сознание и рациональность исключительной привилегией человека. Современный ИИ ставит под сомнение эту границу и заставляет пересмотреть представления о смысле, сознании и субъектности.
- Картезианский дуализм. Декарт рассматривал тела животных и человека как механизмы, но сохранял за человеком нематериальную разумную душу. Это позволило развивать естественные науки, однако породило проблему объяснения связи сознания и материи.
- Ограниченность классического ИИ. Ранние вычислительные системы могли превосходить человека в отдельных задачах, но не обладали способностью к широкому обобщению, осмысленному языковому взаимодействию и решению новых проблем.
- Новый этап развития ИИ. Большие языковые модели демонстрируют способность к обобщению, рассуждению и выполнению разнообразных языковых задач. Это ставит под сомнение тезис о том, что машины лишь механически комбинируют символы, не имея отношения к смыслу.
- Проблема смысла и сознания. Автор критикует представление о принципиальной пропасти между человеческим и машинным интеллектом. Он обращает внимание на сходство механизмов обработки информации в мозге и вычислительных системах, не утверждая при этом их полной эквивалентности.
- Критика антропоцентризма. Автор предлагает отказаться от представления о человеке как единственном носителе разума, целей и ценности. Подобные свойства могут проявляться и в других формах жизни, а вопрос об их наличии у ИИ требует дальнейшего осмысления.
Развитие ИИ требует пересмотра картезианского разделения мира на материю и разум. Автор призывает рассматривать интеллект не как исключительное свойство изолированного человека, а как основу для взаимодействия, взаимопонимания и коллективного развития.
Статья предлагает философское основание для перехода от модели ИИ как простого инструмента к пониманию ИИ как участника образовательного взаимодействия. При этом признание интеллектуальных возможностей ИИ не означает признания его тождественности человеку или наличия у него сознания.
Читать 10мин https://dzen.ru/a/au7dJ6vqWC7sgw3P
Автор Блез Агуэра-и-Аркас
Статья посвящена пересмотру философских представлений о человеческом разуме и его принципиальном отличии от машинного интеллекта в эпоху больших языковых моделей (LLM).
Декарт отделил человеческий разум от материального мира, считая сознание и рациональность исключительной привилегией человека. Современный ИИ ставит под сомнение эту границу и заставляет пересмотреть представления о смысле, сознании и субъектности.
- Картезианский дуализм. Декарт рассматривал тела животных и человека как механизмы, но сохранял за человеком нематериальную разумную душу. Это позволило развивать естественные науки, однако породило проблему объяснения связи сознания и материи.
- Ограниченность классического ИИ. Ранние вычислительные системы могли превосходить человека в отдельных задачах, но не обладали способностью к широкому обобщению, осмысленному языковому взаимодействию и решению новых проблем.
- Новый этап развития ИИ. Большие языковые модели демонстрируют способность к обобщению, рассуждению и выполнению разнообразных языковых задач. Это ставит под сомнение тезис о том, что машины лишь механически комбинируют символы, не имея отношения к смыслу.
- Проблема смысла и сознания. Автор критикует представление о принципиальной пропасти между человеческим и машинным интеллектом. Он обращает внимание на сходство механизмов обработки информации в мозге и вычислительных системах, не утверждая при этом их полной эквивалентности.
- Критика антропоцентризма. Автор предлагает отказаться от представления о человеке как единственном носителе разума, целей и ценности. Подобные свойства могут проявляться и в других формах жизни, а вопрос об их наличии у ИИ требует дальнейшего осмысления.
Развитие ИИ требует пересмотра картезианского разделения мира на материю и разум. Автор призывает рассматривать интеллект не как исключительное свойство изолированного человека, а как основу для взаимодействия, взаимопонимания и коллективного развития.
Статья предлагает философское основание для перехода от модели ИИ как простого инструмента к пониманию ИИ как участника образовательного взаимодействия. При этом признание интеллектуальных возможностей ИИ не означает признания его тождественности человеку или наличия у него сознания.
Читать 10мин https://dzen.ru/a/au7dJ6vqWC7sgw3P
❤1
Обзор технологических стартапов в образовании от 08.11.2026
Что стало известно об инвестировании в стартапы EdTech за прошедшую неделю
EloElo разрабатывает цифровые развлекательные платформы, сочетающие интерактивный контент, искусственный интеллект и онлайн-обучение и привлекает 80 миллионов долларов в рамках финансирования серии C
Читать 4мин https://vk.ru/wall-87570467_6494
PowerUp Money, которая предлагает финансового консультанта на основе ИИ и личного помощника для принятия инвестиционных решений, привлекла 10 миллионов долларов США в рамках раунда финансирования, возглавляемого Flourish Ventures
Читать 2мин https://vk.ru/wall-87570467_6506
Передовая лаборатория человеческого интеллекта, создающая инструменты и технологии для усиления человеческого разума в эпоху ИИ, Mindmax привлекает 3,3 млн долларов инвестиций
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6496
Компания Shikho из Бангладеш привлекла 702 тыс. долларов США для развития корпоративного образования
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6502
Интегрированная фитнес-платформа, которая связывает пользователей с тренажерными залами, спортивными сооружениями, профессиональными тренерами, решениями в области питания и фитнес-продуктами, OBSESS привлекла около 3 крор индийских рупий (319 тыс. долларов США) в рамках раунда ангельского финансирования
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6504
Платформа для интерактивного оценивания
Hey Cleo, получившая 100 000 долларов инвестиций от DMZ Ventures и 10 000 долларов грантового финансирования от Black Founders Network
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6500
Plug and Play APAC выбирает 10 нигерийских стартапов для развития глобального партнерства и расширения на рынок Азиатско-Тихоокеанского региона, среди которых увлекательная игровая обучающая платформа, разработанная для непрерывной оценки способностей и навыков учащихся BeGenio Tech.
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6498
Что стало известно об инвестировании в стартапы EdTech за прошедшую неделю
EloElo разрабатывает цифровые развлекательные платформы, сочетающие интерактивный контент, искусственный интеллект и онлайн-обучение и привлекает 80 миллионов долларов в рамках финансирования серии C
Читать 4мин https://vk.ru/wall-87570467_6494
PowerUp Money, которая предлагает финансового консультанта на основе ИИ и личного помощника для принятия инвестиционных решений, привлекла 10 миллионов долларов США в рамках раунда финансирования, возглавляемого Flourish Ventures
Читать 2мин https://vk.ru/wall-87570467_6506
Передовая лаборатория человеческого интеллекта, создающая инструменты и технологии для усиления человеческого разума в эпоху ИИ, Mindmax привлекает 3,3 млн долларов инвестиций
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6496
Компания Shikho из Бангладеш привлекла 702 тыс. долларов США для развития корпоративного образования
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6502
Интегрированная фитнес-платформа, которая связывает пользователей с тренажерными залами, спортивными сооружениями, профессиональными тренерами, решениями в области питания и фитнес-продуктами, OBSESS привлекла около 3 крор индийских рупий (319 тыс. долларов США) в рамках раунда ангельского финансирования
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6504
Платформа для интерактивного оценивания
Hey Cleo, получившая 100 000 долларов инвестиций от DMZ Ventures и 10 000 долларов грантового финансирования от Black Founders Network
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6500
Plug and Play APAC выбирает 10 нигерийских стартапов для развития глобального партнерства и расширения на рынок Азиатско-Тихоокеанского региона, среди которых увлекательная игровая обучающая платформа, разработанная для непрерывной оценки способностей и навыков учащихся BeGenio Tech.
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6498
Превратите любой документ в интерактивный класс с ИИ: практическое руководство по OpenMAIC
Автор: София Алмейда
OpenMAIC превращает тему или PDF-файл в полноценный интерактивный класс — с преподавателями-ИИ, одноклассниками, доской и викторинами — работающий на вашем собственном компьютере. В этом руководстве показано, как установить OpenMAIC с помощью Docker, настроить модель и сгенерировать первый урок.
Читать 9мин https://dzen.ru/a/avLMHIGcXEcuplBg
Автор: София Алмейда
OpenMAIC превращает тему или PDF-файл в полноценный интерактивный класс — с преподавателями-ИИ, одноклассниками, доской и викторинами — работающий на вашем собственном компьютере. В этом руководстве показано, как установить OpenMAIC с помощью Docker, настроить модель и сгенерировать первый урок.
Читать 9мин https://dzen.ru/a/avLMHIGcXEcuplBg
Когда следует — и когда не следует — использовать ИИ для поиска в интернете
Автор: Дэвид Нилд
считает, что ИИ-поиск не должен полностью заменять традиционные поисковые системы.
- Для простых вопросов обычный поиск зачастую эффективнее: он позволяет самостоятельно оценивать надежность источников и быстрее находить нужную информацию. ИИ-сводки могут содержать ошибки и противоречия с первоисточниками.
- Для сложных и многоэтапных задач ИИ особенно полезен. Он способен давать подробные пошаговые инструкции, помогать с технической поддержкой и находить малоизвестные источники информации.
- Для исследовательской работы ИИ может стать инструментом обнаружения новых источников, которые пользователь самостоятельно не смог бы найти. Однако полученные сведения необходимо проверять.
ИИ лучше использовать не как универсальную замену поисковику, а как инструмент для решения сложных информационных задач. Обычный поиск сохраняет преимущества прозрачности, контроля над источниками и формирования навыков самостоятельной оценки информации.
Читать 2мин https://dzen.ru/a/avMWa4RoBWQn28A2
Автор: Дэвид Нилд
считает, что ИИ-поиск не должен полностью заменять традиционные поисковые системы.
- Для простых вопросов обычный поиск зачастую эффективнее: он позволяет самостоятельно оценивать надежность источников и быстрее находить нужную информацию. ИИ-сводки могут содержать ошибки и противоречия с первоисточниками.
- Для сложных и многоэтапных задач ИИ особенно полезен. Он способен давать подробные пошаговые инструкции, помогать с технической поддержкой и находить малоизвестные источники информации.
- Для исследовательской работы ИИ может стать инструментом обнаружения новых источников, которые пользователь самостоятельно не смог бы найти. Однако полученные сведения необходимо проверять.
ИИ лучше использовать не как универсальную замену поисковику, а как инструмент для решения сложных информационных задач. Обычный поиск сохраняет преимущества прозрачности, контроля над источниками и формирования навыков самостоятельной оценки информации.
Читать 2мин https://dzen.ru/a/avMWa4RoBWQn28A2
Макротренды в технологической индустрии
Трудности внедрения ИИ
Автор Крис Форд
Успешный эксперимент с ИИ-агентами ещё не означает, что организация способна внедрить их в масштабах всей компании. При переходе от пилотных проектов к массовому использованию возникают пять системных проблем.
1. Масштабирование контекста.
2. Контроль стоимости ИИ.
3. Человеческий контроль и когнитивная нагрузка. Возникает риск формального контроля, когда человек просто подтверждает работу ИИ, не анализируя её по существу.
4. Безопасность. Необходимы изоляция среды выполнения, ограничение полномочий, контроль доступа и моделирование угроз с учётом специфики агентного ИИ.
5. Развитие корпоративной платформы. Должна быть полноценная управляемая платформа, а не набор разрозненных решений отдельных команд.
Проблемы внедрения ИИ взаимосвязаны и возникают последовательно:
- сначала — при повторном использовании ИИ появляется проблема общего контекста;
- затем — при росте объёмов работы становится критичной стоимость;
- при масштабировании — нагрузка на человеческий контроль;
- безопасность должна учитываться с самого начала;
- корпоративная инфраструктура становится постоянной задачей развития организации.
Внедрение агентного ИИ — это не столько технологическая, сколько организационная трансформация. Необходимо заранее определить, кто управляет агентами, кто проверяет их работу, кто отвечает за инфраструктуру и кто несёт ответственность за ошибки.
Эти выводы применимы и к образовательным организациям. Массовое внедрение ИИ-агентов в преподавание, разработку образовательного контента и управление учебными процессами потребует не просто доступа к LLM, а общей инфраструктуры, правил взаимодействия, контроля качества и распределения ответственности между человеком и ИИ.
Читать 8мин https://dzen.ru/a/avQYQBnX-Rwk_TZn
Трудности внедрения ИИ
Автор Крис Форд
Успешный эксперимент с ИИ-агентами ещё не означает, что организация способна внедрить их в масштабах всей компании. При переходе от пилотных проектов к массовому использованию возникают пять системных проблем.
1. Масштабирование контекста.
2. Контроль стоимости ИИ.
3. Человеческий контроль и когнитивная нагрузка. Возникает риск формального контроля, когда человек просто подтверждает работу ИИ, не анализируя её по существу.
4. Безопасность. Необходимы изоляция среды выполнения, ограничение полномочий, контроль доступа и моделирование угроз с учётом специфики агентного ИИ.
5. Развитие корпоративной платформы. Должна быть полноценная управляемая платформа, а не набор разрозненных решений отдельных команд.
Проблемы внедрения ИИ взаимосвязаны и возникают последовательно:
- сначала — при повторном использовании ИИ появляется проблема общего контекста;
- затем — при росте объёмов работы становится критичной стоимость;
- при масштабировании — нагрузка на человеческий контроль;
- безопасность должна учитываться с самого начала;
- корпоративная инфраструктура становится постоянной задачей развития организации.
Внедрение агентного ИИ — это не столько технологическая, сколько организационная трансформация. Необходимо заранее определить, кто управляет агентами, кто проверяет их работу, кто отвечает за инфраструктуру и кто несёт ответственность за ошибки.
Эти выводы применимы и к образовательным организациям. Массовое внедрение ИИ-агентов в преподавание, разработку образовательного контента и управление учебными процессами потребует не просто доступа к LLM, а общей инфраструктуры, правил взаимодействия, контроля качества и распределения ответственности между человеком и ИИ.
Читать 8мин https://dzen.ru/a/avQYQBnX-Rwk_TZn