Друзья, СЕГОДНЯ (29 сентября) в 11:00 ждём вас на онлайн-встречу сообщества Digital Learning, где мы покажем лучшие ИИ-практики обучения от победителей Премии Digital Learning!
Экосистема для детей и симулятор для инженеров.
29 сентября мы разберём два крутых кейса с Премии Digital Learning 2025:
Кейс 1: Домашняя школа «ИнтернетУрок» — экосистема, в которой дети учатся у сильных учителей в любом часовом поясе. (2 место в номинации «Образовательные экосистемы»):
- Знать и уметь сегодня могут и машины. Понимать — пока человек. На этом стоит школа.
- Урок начинается с «зачем мне это»: логарифмы и QR-код, синусы и GPS.
- Алгебру 7 класса разбирают за 15 уроков вместо 170. ФГОС на месте, вода убрана.
- С ребёнком говорят так, как будто ему уже 40: без директив и сюсюканья.
- Расписание подстраивается под жизнь, а не наоборот.
Диана Ворошилова, ведущий менеджер образовательных проектов ИнтернетУрока
Кейс 2: Симулятор Data Warehouse Analytics Engineer на dbt от Инженерка.Тех — полигон для инженеров с опытом, которым скучны вебинары «с нуля». (4 место в номинации "Тренажёры и симуляторы" + высокие оценки от других участников и жюри):
- Опытный инженер не верит курсам. Ему нужна не харизма вебинара, а полигон.
- Цель: выйти с ощущением, что поработал в реальной компании под сильным лидом — без командировки и без слота преподавателя.
- Сначала действие, потом разбор. У middle+ запрос на применимость, не на закрепление слайдов.
- ИИ здесь не «магия». Он сравнивает код с эталоном и отвечает из документации — чтобы эксперт не сидел в проверках.
Фаря Рословец, Инженер, Product Owner песочницы Pumproom и со-основатель ИнженеркаТех. Автор ROSLOVETS о EdTech-продуктах и жизни инженера во Франции. Со-автор симулятора по разработке AI-агентов
Формат: Живая демонстрация продуктов («покажем под капотом»), 30-минутные мастер-классы и жаркий Q&A, где можно задать спикерам самые неудобные вопросы.
Модератор: Павел Безяев, лидер сообщества Digital Learning.
Как принять участие?
1. Зарегистрируйся (бесплатно) – несколько кликов, и ты уже с нами: https://digital-learning.timepad.ru/event/4190391
2. Сохрани дату в календаре и включи напоминание – встреча начнётся 29.09.2026 ровно в 11:00 мск.
🪩 Все спикеры этих встреч — победители Премии Digital Learning. Хотите в следующем году оказаться на их месте и рассказать свой кейс тысячам коллег? Подайте заявку на Премию DL 2026 — приём до 1 октября.
⚡️ 19 ноября — Digital Learning ДВИЖ «НезаменИИмые» - программа готова, места заканчиваются!
Павел Безяев и команда сообщества Digital Learning
Экосистема для детей и симулятор для инженеров.
29 сентября мы разберём два крутых кейса с Премии Digital Learning 2025:
Кейс 1: Домашняя школа «ИнтернетУрок» — экосистема, в которой дети учатся у сильных учителей в любом часовом поясе. (2 место в номинации «Образовательные экосистемы»):
- Знать и уметь сегодня могут и машины. Понимать — пока человек. На этом стоит школа.
- Урок начинается с «зачем мне это»: логарифмы и QR-код, синусы и GPS.
- Алгебру 7 класса разбирают за 15 уроков вместо 170. ФГОС на месте, вода убрана.
- С ребёнком говорят так, как будто ему уже 40: без директив и сюсюканья.
- Расписание подстраивается под жизнь, а не наоборот.
Диана Ворошилова, ведущий менеджер образовательных проектов ИнтернетУрока
Кейс 2: Симулятор Data Warehouse Analytics Engineer на dbt от Инженерка.Тех — полигон для инженеров с опытом, которым скучны вебинары «с нуля». (4 место в номинации "Тренажёры и симуляторы" + высокие оценки от других участников и жюри):
- Опытный инженер не верит курсам. Ему нужна не харизма вебинара, а полигон.
- Цель: выйти с ощущением, что поработал в реальной компании под сильным лидом — без командировки и без слота преподавателя.
- Сначала действие, потом разбор. У middle+ запрос на применимость, не на закрепление слайдов.
- ИИ здесь не «магия». Он сравнивает код с эталоном и отвечает из документации — чтобы эксперт не сидел в проверках.
Фаря Рословец, Инженер, Product Owner песочницы Pumproom и со-основатель ИнженеркаТех. Автор ROSLOVETS о EdTech-продуктах и жизни инженера во Франции. Со-автор симулятора по разработке AI-агентов
Формат: Живая демонстрация продуктов («покажем под капотом»), 30-минутные мастер-классы и жаркий Q&A, где можно задать спикерам самые неудобные вопросы.
Модератор: Павел Безяев, лидер сообщества Digital Learning.
Как принять участие?
1. Зарегистрируйся (бесплатно) – несколько кликов, и ты уже с нами: https://digital-learning.timepad.ru/event/4190391
2. Сохрани дату в календаре и включи напоминание – встреча начнётся 29.09.2026 ровно в 11:00 мск.
⚡️ 19 ноября — Digital Learning ДВИЖ «НезаменИИмые» - программа готова, места заканчиваются!
Павел Безяев и команда сообщества Digital Learning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🔥1
Привет, коллеги 👋🏼
С вами Осипов Михаил.
Последние недели довольно много экспериментирую с GPT как с инструментом для самообучения.
Недавно я уже писал об одном из таких экспериментов.
Теперь в процессе обучения я заметил ещё одну проблему, которая кажется мне даже фундаментальной.
Речь о том, насколько вообще можно верифицировать педагогические решения нейросети.
Дело в том, что как бы я ни старался выстраивать собственную образовательную траекторию с помощью GPT, периодически сталкиваюсь с одним и тем же вопросом — почему система рекомендует мне именно следующий шаг в образовательной траектории и насколько данный выбор обоснован?
Например, несколько раз в тренажёре продакта я приводил нейросети контраргументы. После этого она соглашалась со мной, находила источники в поддержку моей позиции и перестраивала первоначальный ответ. Что является довольно логичным с точки зрения адаптивной модели обучения.
Но порой интереснее вовсе иное. Порой мне как пользователю трудно определить, по каким именно причинам изменилась рекомендация.
Потому что появились новые существенные данные?
Потому что исходная логика была слабой?
Или модель просто адаптировала ответ под мою позицию?
Похожая ситуация возникает при оценке прогресса.
Нейросеть может анализировать мои ответы, говорить, что определённая тема уже освоена (как это было в случае с выявлением потребности заказчика), и предлагать двигаться дальше. Но при этом мне трудно проверить, по каким критериям она пришла к данному выводу и насколько последовательно применяет эти критерии в течение всего обучения.
И в этом, на мой взгляд, проходит та самая граница между языковой и педагогической персонализацией.
Дело в том, что нейросеть довольно эффективно создаёт ощущение индивидуальной работы. Она помнит контекст диалога, адаптирует объяснения, учитывает мои возражения, меняет сложность вопросов, предлагает следующие учебные темы и т.д.
Но полноценная индивидуальная образовательная траектория требует гораздо большего. Нужно понимать исходный уровень обучающегося, его цели, критерии достижения результата, пробелы в знаниях и, что самое главное, основания для изменения образовательного маршрута. Причём все эти элементы должны оставаться достаточно последовательными на протяжении обучения.
И, как я выяснил на практике, обычный диалог с нейросетью пока не гарантирует подобной последовательности.
Получается довольно интересная ситуация.
Поэтому один из главных вопросов для образовательных ИИ-систем я бы сформулировал следующим образом:
Т.е. почему нейросеть считает определённую тему освоенной? На основании чего меняет образовательную траекторию? Какие альтернативы нейросеть рассматривала? Что должно произойти, чтобы она пересмотрела своё решение? и т.д.
На мой взгляд, именно способность отвечать на эти вопросы во многом будет определять разницу между нейросетью, которая просто хорошо ведёт диалог, и системой, которой действительно можно управлять образовательной траекторией.
Коллеги, а вы пробовали строить свою образовательную траекторию с помощью нейросети? Насколько это оказалось для вас эффективным❓
Будет здорово если поделитесь реальными кейсами и прокомментируете их
С вами Осипов Михаил.
Последние недели довольно много экспериментирую с GPT как с инструментом для самообучения.
Недавно я уже писал об одном из таких экспериментов.
Теперь в процессе обучения я заметил ещё одну проблему, которая кажется мне даже фундаментальной.
Речь о том, насколько вообще можно верифицировать педагогические решения нейросети.
Дело в том, что как бы я ни старался выстраивать собственную образовательную траекторию с помощью GPT, периодически сталкиваюсь с одним и тем же вопросом — почему система рекомендует мне именно следующий шаг в образовательной траектории и насколько данный выбор обоснован?
Например, несколько раз в тренажёре продакта я приводил нейросети контраргументы. После этого она соглашалась со мной, находила источники в поддержку моей позиции и перестраивала первоначальный ответ. Что является довольно логичным с точки зрения адаптивной модели обучения.
Но порой интереснее вовсе иное. Порой мне как пользователю трудно определить, по каким именно причинам изменилась рекомендация.
Потому что появились новые существенные данные?
Потому что исходная логика была слабой?
Или модель просто адаптировала ответ под мою позицию?
Похожая ситуация возникает при оценке прогресса.
Нейросеть может анализировать мои ответы, говорить, что определённая тема уже освоена (как это было в случае с выявлением потребности заказчика), и предлагать двигаться дальше. Но при этом мне трудно проверить, по каким критериям она пришла к данному выводу и насколько последовательно применяет эти критерии в течение всего обучения.
И в этом, на мой взгляд, проходит та самая граница между языковой и педагогической персонализацией.
Дело в том, что нейросеть довольно эффективно создаёт ощущение индивидуальной работы. Она помнит контекст диалога, адаптирует объяснения, учитывает мои возражения, меняет сложность вопросов, предлагает следующие учебные темы и т.д.
Но полноценная индивидуальная образовательная траектория требует гораздо большего. Нужно понимать исходный уровень обучающегося, его цели, критерии достижения результата, пробелы в знаниях и, что самое главное, основания для изменения образовательного маршрута. Причём все эти элементы должны оставаться достаточно последовательными на протяжении обучения.
И, как я выяснил на практике, обычный диалог с нейросетью пока не гарантирует подобной последовательности.
Получается довольно интересная ситуация.
Нейросеть может предложить следующий шаг, однако проверять обоснованность этого решения во многом приходится самому обучающемуся. А это, как правило, довольно неудобно, учитывая тот факт, что ты находишься в процессе обучения.
Поэтому один из главных вопросов для образовательных ИИ-систем я бы сформулировал следующим образом:
Как сделать педагогическую логику нейросети эффективной для пользователя?
Т.е. почему нейросеть считает определённую тему освоенной? На основании чего меняет образовательную траекторию? Какие альтернативы нейросеть рассматривала? Что должно произойти, чтобы она пересмотрела своё решение? и т.д.
На мой взгляд, именно способность отвечать на эти вопросы во многом будет определять разницу между нейросетью, которая просто хорошо ведёт диалог, и системой, которой действительно можно управлять образовательной траекторией.
Коллеги, а вы пробовали строить свою образовательную траекторию с помощью нейросети? Насколько это оказалось для вас эффективным
Будет здорово если поделитесь реальными кейсами и прокомментируете их
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥3
Дедлайн уже совсем близко — только 2 дня, чтобы ваш проект стал участником Премии Digital Learning!
Два денька до завершенья — не тяните ни один.
Не успели до полуночи — и останется один.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🔥1
🔥 Всем привет!
В 2025 году мы изучили потребности компаний в корпоративном обучении и определили наиболее востребованные темы.
В 2026 году по этим направлениям мы разработали 8 новых SCORM-курсов:
✅ Анализ и визуализация данных для принятия управленческих решений
✅ Защита от влияния
✅ Когнитивное управление
✅ Техника продаж
✅ Управление конфликтами
✅ Управление корпоративными инновациями
✅ Управление удаленными командами
✅ Управление рисками и неопределенностью в проекте
Передаем исходники и брендируем курсы под вашу компанию.
💡 Позаботьтесь об обучении сотрудников в 2026 году — и в 2027 они позаботятся об успехе вашей компании!
Пишите на info@oot.su или в личные сообщения @Azverind — подберем курсы под ваши задачи и бюджет.
🎁 Промокод на SCORMическую скидку 30%: #SCORM30
#инфопартнёры
В 2025 году мы изучили потребности компаний в корпоративном обучении и определили наиболее востребованные темы.
В 2026 году по этим направлениям мы разработали 8 новых SCORM-курсов:
Передаем исходники и брендируем курсы под вашу компанию.
💡 Позаботьтесь об обучении сотрудников в 2026 году — и в 2027 они позаботятся об успехе вашей компании!
Пишите на info@oot.su или в личные сообщения @Azverind — подберем курсы под ваши задачи и бюджет.
#инфопартнёры
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
ООТ. Каталог курсов (2026).pdf
9.5 MB
1️⃣ Скачайте каталог
2️⃣ Выберите курсы
3️⃣ Получите ссылку для ознакомления
2️⃣ Выберите курсы
3️⃣ Получите ссылку для ознакомления
Runway AI Film Festival 2026 (AIF): искусство с ИИ
AIF — ежегодный фестиваль короткометражек, созданных с помощью нейросетей. Туда присылают тысячи работ со всего мира, а в финал попадает лучшее, что вообще можно выжать из генеративных технологий прямо сейчас.
И этот фестиваль отлично показывает то, насколько нужны навыки и профессионализм в эпоху ИИ.
Работы реально классные и их хочется смотреть! Нет чувства, что тебя где-то обманули и подсунули ерунду. Это настоящее кино, просто сделанное с использованием ИИ.
Сравните работы победителей с нейрослопом, который попадается нам каждый день в соцсетях. Первое – искусство, второе – чаще всего тошно смотреть (особенно созданное «фабриками контента»).
И, конечно, отличие здесь кроется не в том, что авторы с AIF используют какие-то передовые нейросети. Они просто умеют делать фильмы. Как с точки зрения режиссуры, монтажа, композиции и работы со звуком, так и с точки зрения драматургии.
Приятно смотреть и интересно следить за сюжетом.
Вторая интересная тема – ограничения.
Ограничения у ИИ-видео есть. Это факт. По крайней мере сейчас. И авторы их успешно обходят (почти всегда, косяки, конечно, есть). За счет монтажа, за счет стилистики, за счет подачи, за счет ракурсов.
Есть проблемы с липсинком – давайте сделаем акцент на закадровый голос (или придумаем концепт, в котором озвучки вообще нет, но он понятен и прекрасен). Персонажи не умеют пользоваться дверьми – грамотно поставим камеру и сделаем монтаж.
С одной стороны ИИ дает нам огромные возможности, но они не бесконечны. Нам все еще нужно уметь делать качественный продукт, когда вокруг много ограничений. А для этого нужны знания, навыки, опыт, насмотренность. Без них, даже с неограниченным ресурсом, вместо классного фильма получится нейрослоп, а вместо обучения, которое дает результат – дурацкий текст, который только отнимает время у читателей.
Посмотрите фильмы победителей, они того стоят.
Вот мой личный ТОП-3 с AIF 2026:
The Well
Postman
Little Mes
Все фильмы премии можно посмотреть вот ТУТ
—————-
Алексей Миляев и команда сообщества Digital Learning
⚡️ 19 ноября — Digital Learning ДВИЖ «НезаменИИмые» - программа готова, места заканчиваются!
AIF — ежегодный фестиваль короткометражек, созданных с помощью нейросетей. Туда присылают тысячи работ со всего мира, а в финал попадает лучшее, что вообще можно выжать из генеративных технологий прямо сейчас.
И этот фестиваль отлично показывает то, насколько нужны навыки и профессионализм в эпоху ИИ.
Работы реально классные и их хочется смотреть! Нет чувства, что тебя где-то обманули и подсунули ерунду. Это настоящее кино, просто сделанное с использованием ИИ.
После просмотра появилась мотивация сделать что-то подобное... может быть в отпуске... или на нвогодних праздниках...
Сравните работы победителей с нейрослопом, который попадается нам каждый день в соцсетях. Первое – искусство, второе – чаще всего тошно смотреть (особенно созданное «фабриками контента»).
И, конечно, отличие здесь кроется не в том, что авторы с AIF используют какие-то передовые нейросети. Они просто умеют делать фильмы. Как с точки зрения режиссуры, монтажа, композиции и работы со звуком, так и с точки зрения драматургии.
Приятно смотреть и интересно следить за сюжетом.
Вторая интересная тема – ограничения.
Ограничения у ИИ-видео есть. Это факт. По крайней мере сейчас. И авторы их успешно обходят (почти всегда, косяки, конечно, есть). За счет монтажа, за счет стилистики, за счет подачи, за счет ракурсов.
Есть проблемы с липсинком – давайте сделаем акцент на закадровый голос (или придумаем концепт, в котором озвучки вообще нет, но он понятен и прекрасен). Персонажи не умеют пользоваться дверьми – грамотно поставим камеру и сделаем монтаж.
С одной стороны ИИ дает нам огромные возможности, но они не бесконечны. Нам все еще нужно уметь делать качественный продукт, когда вокруг много ограничений. А для этого нужны знания, навыки, опыт, насмотренность. Без них, даже с неограниченным ресурсом, вместо классного фильма получится нейрослоп, а вместо обучения, которое дает результат – дурацкий текст, который только отнимает время у читателей.
Посмотрите фильмы победителей, они того стоят.
Вот мой личный ТОП-3 с AIF 2026:
The Well
Postman
Little Mes
Все фильмы премии можно посмотреть вот ТУТ
—————-
Алексей Миляев и команда сообщества Digital Learning
⚡️ 19 ноября — Digital Learning ДВИЖ «НезаменИИмые» - программа готова, места заканчиваются!
🔥3❤2👍2
Последний день! Сегодня завершается приём заявок на Премию Digital Learning — успейте рассказать о своём проекте до 23:59 по Москве 1 октября!
Один лишь день: отправьте — вас оценят мастера.
Иначе ни наград, ни обратной связи от жюри — игра окончена, увы, вчера.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Друзья, привет!
Можно ли считать обучение хорошим, если сотрудникам оно нравится, а бизнес не видит никакого эффекта?
На днях меня пригласили на интервью для подкаста «Прямо по курсу». Обсудили, как изменился запрос бизнеса к L&D, как на самом деле измерять эффективность и как через разбор проектов можно понять, куда сейчас движется вся отрасль.
А ещё:
Зачем нужны профессиональные сообщества, когда любую информацию или готовый шаблон можно найти за пару секунд? Можно ли считать курс хорошим, если он нравится сотрудникам, но не даёт эффекта бизнесу? И что на самом деле компании ждут от обучения в эпоху тотальной цифровизации?
Отдельно разобрали, каким будет обучение через 3–5 лет: какой навык методолога станет самым ценным, а что категорически нельзя отдавать нейросетям. На мой взгляд, это та самая тема, которая сейчас не даёт спать многим специалистам.
Смотреть подкаст тут⤵
📱 YouTube
📱VK Video
📺 Rutube
🔵 Mave
Этот выпуск для методологов, L&D-специалистов, HRD и руководителей корпоративных университетов, которые хотят выстроить систему обучения, приносящую реальную пользу компании.
Смотрите, ставьте лайки и делитесь своими мыслями в комментариях.
Павел Безяев
Лидер и сооснователь сообщества Digital Learning
Можно ли считать обучение хорошим, если сотрудникам оно нравится, а бизнес не видит никакого эффекта?
На днях меня пригласили на интервью для подкаста «Прямо по курсу». Обсудили, как изменился запрос бизнеса к L&D, как на самом деле измерять эффективность и как через разбор проектов можно понять, куда сейчас движется вся отрасль.
А ещё:
Зачем нужны профессиональные сообщества, когда любую информацию или готовый шаблон можно найти за пару секунд? Можно ли считать курс хорошим, если он нравится сотрудникам, но не даёт эффекта бизнесу? И что на самом деле компании ждут от обучения в эпоху тотальной цифровизации?
Отдельно разобрали, каким будет обучение через 3–5 лет: какой навык методолога станет самым ценным, а что категорически нельзя отдавать нейросетям. На мой взгляд, это та самая тема, которая сейчас не даёт спать многим специалистам.
Смотреть подкаст тут
📱VK Video
Этот выпуск для методологов, L&D-специалистов, HRD и руководителей корпоративных университетов, которые хотят выстроить систему обучения, приносящую реальную пользу компании.
А обсудить это все вживую можно 19.11.2026 на Digital Learning ДВИЖ «НезаменИИмые». Площадка для итогов года и финала Премии Digital Learning 2026. В программе практика от ведущих компаний, инсайты про ИИ и обучение как продукт, нетворкинг, акселератор для проектов и Финал Премии Digital Learning 2026.
🔥Только до 2 октября! Успейте купить билеты до повышения цен (скидка 25%)!
Смотрите, ставьте лайки и делитесь своими мыслями в комментариях.
Павел Безяев
Лидер и сооснователь сообщества Digital Learning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3👍2❤1