Глобальное исследование использования ИИ в высшем образовании — 2026
45 398 ответов студентов и преподавателей из 35 стран приняли участие в исследовании Digital Education Council
Особенно важны три вывода:
📌 Само использование ИИ еще не означает, что он помогает учиться. Только 5% студентов, столкнувшихся с ИИ в учебных программах, говорят, что он изменил их подход к обучению. Еще 28% отмечают улучшение понимания или результатов.
📌 Интеграция остается фрагментарной: 43% не встречали ИИ ни в одном курсе, и только у 15% он используется во многих дисциплинах.
📌 И студенты, и преподаватели в основном остаются на начальном или среднем уровне AI-грамотности. Исследование также фиксирует первые признаки ослабления некоторых навыков.
Почему это важно
Вопрос для продуктовых команд теперь должен звучать не «Нужно ли добавить ИИ?», а «Какое учебное поведение должен поддерживать ИИ?».
Доступность функции, частота ее использования и влияние на обучение — три разные метрики. Поэтому использование ИИ стоит оценивать вместе с:
• качеством рассуждений;
• переносом навыка на новые задачи;
• способностью выполнить работу без подсказки;
• умением проверять результат ИИ;
• соотношением уверенности и реальной компетентности.
Оставайтесь на связи, здесь пишу про современное образование и управление EdЕech продуктами 💛 @LXnotes
45 398 ответов студентов и преподавателей из 35 стран приняли участие в исследовании Digital Education Council
Особенно важны три вывода:
📌 Само использование ИИ еще не означает, что он помогает учиться. Только 5% студентов, столкнувшихся с ИИ в учебных программах, говорят, что он изменил их подход к обучению. Еще 28% отмечают улучшение понимания или результатов.
📌 Интеграция остается фрагментарной: 43% не встречали ИИ ни в одном курсе, и только у 15% он используется во многих дисциплинах.
📌 И студенты, и преподаватели в основном остаются на начальном или среднем уровне AI-грамотности. Исследование также фиксирует первые признаки ослабления некоторых навыков.
Почему это важно
Вопрос для продуктовых команд теперь должен звучать не «Нужно ли добавить ИИ?», а «Какое учебное поведение должен поддерживать ИИ?».
Доступность функции, частота ее использования и влияние на обучение — три разные метрики. Поэтому использование ИИ стоит оценивать вместе с:
• качеством рассуждений;
• переносом навыка на новые задачи;
• способностью выполнить работу без подсказки;
• умением проверять результат ИИ;
• соотношением уверенности и реальной компетентности.
Оставайтесь на связи, здесь пишу про современное образование и управление EdЕech продуктами 💛 @LXnotes
❤7🔥3
Эффект 1 сентября
Многолетняя привычка начинать новый учебный год с 1 сентября настолько глубоко встроилась в мою личность, что почему-то очень хочется срочно начинать учиться.
Поздравляю всех с Днем Знаний!
Пусть у каждого школьника будет классная линейка, у каждого учителя по георгину (или гладиолусу), а у каждого родителя будет чуть больше времени на себя пока ребенок в школе.
Пойду подумаю, на какие новые курсы записаться
🍁
Многолетняя привычка начинать новый учебный год с 1 сентября настолько глубоко встроилась в мою личность, что почему-то очень хочется срочно начинать учиться.
Поздравляю всех с Днем Знаний!
Пусть у каждого школьника будет классная линейка, у каждого учителя по георгину (или гладиолусу), а у каждого родителя будет чуть больше времени на себя пока ребенок в школе.
Пойду подумаю, на какие новые курсы записаться
🍁
🔥4🤩2❤1🎉1
Мысли про ИИ-агентов - по итогам конференции ProductCamp
В прошлую субботу сходила на ProductCamp Amsterdam — не-конференция, где участники сами предлагают темы, голосуют за то, что хотят обсудить, а потом расходятся по нескольким параллельным сессиям. Забавно, что много лет назад я сама использовала такой формат для стратегических сессий и тренингов, а теперь было очень приятно побыть в роли участника.
Оставлю здесь несколько заметок, вдруг пригодятся и вам, особенно если думаете о том, как использовать AI в продуктовой работе.
🗒️ Создание AI-агентов уже не что-то новое, а вполне обычная продуктовая практика
Агентов можно использовать, чтобы автоматизировать рутину, работать с большими объёмами неструктурированных данных или создавать AI-ассистентов для пользователей.
Я ушла с несколькими идеями агентов уже для своих проектов — особенно после сессии о том, как один продакт собрал целую команду из 10 агентов для маркетинга - смотрите фото.
А еще оказалось, что не все используют агентов для ускорения задач и планов на день - коглда собирают контекст из разных почт и месенджеров и получают список задач на день. Потому что не всем это нужно, а еще потому что ИИ прекрасно умеет генерировать ещё больше задач, потом всё равно приходится решать, что из этого вообще стоит делать 😁
🗒️ Контекст решает
Практически любой разговор про AI-агентов в какой-то момент возвращался к одному и тому же: LLM нужно дать хороший (= достаточный) контекст.
Это может быть информация от пользователя, продуктовая документация, правильно размеченные данные или чёткое понимание конкретного процесса, который мы пытаемся воспроизвести с помощью AI. Чем лучше контекст — тем полезнее будет агент.
🗒️ AI-фичи пока чаще остаются частью большого продукта, а не его основой
Мы обсуждали много примеров AI-ассистентов, встроенных в существующие продукты, но гораздо меньше продуктов, где AI действительно является ядром.
Чтобы это работало, продукту нужно накапливать данные о пользователях и от пользователей, а затем использовать весь этот контекст для той самой AI-магии ✨
🗒️ Умение создавать AI-продукты становится must-have навыком для PM
Это была сессия Марины Малых из Semrush, она показывала итоги свего исследования вакансий. И оказалось, что сейчас требуется опыт создания AI-продуктов, а не просто использование в работе.
Каким-то образом почти всё было про AI, но при этом ощущения «опять AI» не возникло 😁
Пост в LinkedIn тут: https://lnkd.in/p/e8y2uVZA - давайте коннектиться там тоже.
В прошлую субботу сходила на ProductCamp Amsterdam — не-конференция, где участники сами предлагают темы, голосуют за то, что хотят обсудить, а потом расходятся по нескольким параллельным сессиям. Забавно, что много лет назад я сама использовала такой формат для стратегических сессий и тренингов, а теперь было очень приятно побыть в роли участника.
Оставлю здесь несколько заметок, вдруг пригодятся и вам, особенно если думаете о том, как использовать AI в продуктовой работе.
🗒️ Создание AI-агентов уже не что-то новое, а вполне обычная продуктовая практика
Агентов можно использовать, чтобы автоматизировать рутину, работать с большими объёмами неструктурированных данных или создавать AI-ассистентов для пользователей.
Я ушла с несколькими идеями агентов уже для своих проектов — особенно после сессии о том, как один продакт собрал целую команду из 10 агентов для маркетинга - смотрите фото.
А еще оказалось, что не все используют агентов для ускорения задач и планов на день - коглда собирают контекст из разных почт и месенджеров и получают список задач на день. Потому что не всем это нужно, а еще потому что ИИ прекрасно умеет генерировать ещё больше задач, потом всё равно приходится решать, что из этого вообще стоит делать 😁
🗒️ Контекст решает
Практически любой разговор про AI-агентов в какой-то момент возвращался к одному и тому же: LLM нужно дать хороший (= достаточный) контекст.
Это может быть информация от пользователя, продуктовая документация, правильно размеченные данные или чёткое понимание конкретного процесса, который мы пытаемся воспроизвести с помощью AI. Чем лучше контекст — тем полезнее будет агент.
🗒️ AI-фичи пока чаще остаются частью большого продукта, а не его основой
Мы обсуждали много примеров AI-ассистентов, встроенных в существующие продукты, но гораздо меньше продуктов, где AI действительно является ядром.
Чтобы это работало, продукту нужно накапливать данные о пользователях и от пользователей, а затем использовать весь этот контекст для той самой AI-магии ✨
🗒️ Умение создавать AI-продукты становится must-have навыком для PM
Это была сессия Марины Малых из Semrush, она показывала итоги свего исследования вакансий. И оказалось, что сейчас требуется опыт создания AI-продуктов, а не просто использование в работе.
Каким-то образом почти всё было про AI, но при этом ощущения «опять AI» не возникло 😁
Пост в LinkedIn тут: https://lnkd.in/p/e8y2uVZA - давайте коннектиться там тоже.
❤4
AI Arcade: пространство для экспериментов с ИИ в Penn State
Penn State создал физическое пространство AI Arcade, где студенты, преподаватели и сотрудники могут знакомиться с платными AI-инструментами через простые задания и свободные эксперименты. От участников не ждут, что они сразу станут экспертами или начнут использовать инструмент в учебном проекте.
Модель объединяет:
• безопасные эксперименты без оценки;
• доступ к новым инструментам;
• небольшие задания;
• совместную работу студентов и преподавателей;
• рефлексию после эксперимента.
Одна из причин появления пространства — разрыв в использовании ИИ: почти 60% студентов уже работают с ИИ, среди преподавателей — только 36%.
🤓 Почему это важно
Большинство программ по внедрению ИИ по-прежнему проектируются как контент: вебинар, курс, инструкция или демонстрация. AI Arcade рассматривает внедрение как опыт и сервис.
Особенно интересно, что они создали безопасную среду, в которой человек может сначала попробовать инструмент — до того, как его использование свяжут с оценкой, производительностью или рабочими KPI.
Как применить
Необязательно создавать физическое пространство. L&D- или продуктовая команда может регулярно проводить AI playground:
• одна реальная рабочая задача;
• два-три инструмента;
• небольшой эксперимент;
• сравнение результатов с коллегами;
• обсуждение качества, рисков и границ применения.
Возможно, людям нужен не еще один курс по ИИ, а безопасное место, где можно с ним поиграть 😉
Оставайтесь на связи, здесь пишу про современное образование и управление EdЕech продуктами 💛 @LXnotes
Penn State создал физическое пространство AI Arcade, где студенты, преподаватели и сотрудники могут знакомиться с платными AI-инструментами через простые задания и свободные эксперименты. От участников не ждут, что они сразу станут экспертами или начнут использовать инструмент в учебном проекте.
Модель объединяет:
• безопасные эксперименты без оценки;
• доступ к новым инструментам;
• небольшие задания;
• совместную работу студентов и преподавателей;
• рефлексию после эксперимента.
Одна из причин появления пространства — разрыв в использовании ИИ: почти 60% студентов уже работают с ИИ, среди преподавателей — только 36%.
🤓 Почему это важно
Большинство программ по внедрению ИИ по-прежнему проектируются как контент: вебинар, курс, инструкция или демонстрация. AI Arcade рассматривает внедрение как опыт и сервис.
Особенно интересно, что они создали безопасную среду, в которой человек может сначала попробовать инструмент — до того, как его использование свяжут с оценкой, производительностью или рабочими KPI.
Как применить
Необязательно создавать физическое пространство. L&D- или продуктовая команда может регулярно проводить AI playground:
• одна реальная рабочая задача;
• два-три инструмента;
• небольшой эксперимент;
• сравнение результатов с коллегами;
• обсуждение качества, рисков и границ применения.
Возможно, людям нужен не еще один курс по ИИ, а безопасное место, где можно с ним поиграть 😉
Оставайтесь на связи, здесь пишу про современное образование и управление EdЕech продуктами 💛 @LXnotes
EDUCAUSE Review
Game On Exploring the AI Arcade at Penn State
Higher education can strengthen students' artificial intelligence (AI) literacy and responsible AI use by creating low-stakes, hands-on learning space
❤2
Долг в обучении - это что еще такое?
Нашла исследование TalentLMS 2026 Annual L&D Benchmark Report, которое объединяет ответы 1 000 сотрудников и 101 HR-руководителя из США и сравнивает результаты с данными 2022–2024 годов.
Главный вывод — появляется learning debt, или «долг в обучении»: количество программ, платформ и ожиданий растёт, а времени и внимания для реального обучения становится меньше.
50% руководителей и 53% сотрудников говорят, что из-за высокой нагрузки для обучения почти не остаётся времени.
Только 37% компаний оценивают L&D через влияние на бизнес.
22% руководителей считают ненадёжность AI-контента заметной проблемой.
84% сотрудников довольны корпоративным обучением, но удовлетворённость ещё не подтверждает влияние на результат.
79% компаний переходят к развитию и найму на основе навыков.
Отчёт напоминает, что:
Посмотрите на колтичество курсов на каждого сотрудника, в вашей компании может быть не дефицит обучения, а наоборот долг в обучении. Может быть стоит закрыть часть программ или сделать необязательными? Или помочь сотрудникам построить траектории обучения, чтобы эта нагрузка оказалась посильной?
Оставайтесь на связи, здесь пишу про современное образование и управление EdЕech продуктами 💛 @LXnotes
Нашла исследование TalentLMS 2026 Annual L&D Benchmark Report, которое объединяет ответы 1 000 сотрудников и 101 HR-руководителя из США и сравнивает результаты с данными 2022–2024 годов.
Главный вывод — появляется learning debt, или «долг в обучении»: количество программ, платформ и ожиданий растёт, а времени и внимания для реального обучения становится меньше.
50% руководителей и 53% сотрудников говорят, что из-за высокой нагрузки для обучения почти не остаётся времени.
Только 37% компаний оценивают L&D через влияние на бизнес.
22% руководителей считают ненадёжность AI-контента заметной проблемой.
84% сотрудников довольны корпоративным обучением, но удовлетворённость ещё не подтверждает влияние на результат.
79% компаний переходят к развитию и найму на основе навыков.
Отчёт напоминает, что:
Проблема L&D часто не в отсутствии контента, а в отсутствии условий для обучения. Добавление нового курса может только увеличить learning debt.
Посмотрите на колтичество курсов на каждого сотрудника, в вашей компании может быть не дефицит обучения, а наоборот долг в обучении. Может быть стоит закрыть часть программ или сделать необязательными? Или помочь сотрудникам построить траектории обучения, чтобы эта нагрузка оказалась посильной?
Оставайтесь на связи, здесь пишу про современное образование и управление EdЕech продуктами 💛 @LXnotes
❤1
Вас не повышают не потому, что вы плохо работаете…
Можно годами быть сильным специалистом, брать больше задач и ждать, когда вас наконец заметят. Но….
карьера, управление и лидерство работают по другим правилам — и о многих из них не принято говорить вслух.
Мы собрали в одной подборке каналы для тех, кто хочет:
🔹 расти в должности и доходе;
🔹 находить сильные вакансии и уверенно проходить собеседования;
🔹 понимать HR и рынок труда изнутри;
🔹 управлять людьми без микроменеджмента и выгорания;
🔹 развивать бизнес, команды и личный бренд;
🔹 принимать решения как руководитель, а не вечный исполнитель.
Здесь — опыт HR-экспертов, предпринимателей, топ-менеджеров и лидеров команд. Реальные кейсы, полезные инструменты, разборы ошибок и идеи, которые можно применять уже сегодня.
🧭 Чтобы не потеряться, внутри есть удобная навигация по каналам и направлениям
Возможно, среди этих каналов окажется тот самый, который изменит ваш карьерный сценарий.
🤝🏻ДОБАВИТЬ ПАПКУ
🧭 НАВИГАЦИЯ
📌 Сохраняйте подборку и переходите к навигации — самое интересное уже внутри.
Добавить канал в подборку🧩
Можно годами быть сильным специалистом, брать больше задач и ждать, когда вас наконец заметят. Но….
карьера, управление и лидерство работают по другим правилам — и о многих из них не принято говорить вслух.
Мы собрали в одной подборке каналы для тех, кто хочет:
🔹 расти в должности и доходе;
🔹 находить сильные вакансии и уверенно проходить собеседования;
🔹 понимать HR и рынок труда изнутри;
🔹 управлять людьми без микроменеджмента и выгорания;
🔹 развивать бизнес, команды и личный бренд;
🔹 принимать решения как руководитель, а не вечный исполнитель.
Здесь — опыт HR-экспертов, предпринимателей, топ-менеджеров и лидеров команд. Реальные кейсы, полезные инструменты, разборы ошибок и идеи, которые можно применять уже сегодня.
🧭 Чтобы не потеряться, внутри есть удобная навигация по каналам и направлениям
Возможно, среди этих каналов окажется тот самый, который изменит ваш карьерный сценарий.
🤝🏻ДОБАВИТЬ ПАПКУ
🧭 НАВИГАЦИЯ
📌 Сохраняйте подборку и переходите к навигации — самое интересное уже внутри.
Добавить канал в подборку🧩
Telegram
Карьера 2.0
You’ve been invited to add the folder “Карьера 2.0”, which includes 96 chats.
Куда уходит рабочее время? ⚠️
Сложность организации и конкурирующие друг с другом приоритеты мешают быстро принимать решения и сразу приступать к работе.
💡 Чтобы понять, где именно возникают типичные узлы запутанности, СберУниверситет запускает исследование «Индекс сложности».
Команда СберУниверситета проанализирует, как проявляются избыточность, непрозрачность и непоследовательность в работе организаций. Результаты будут опубликованы в специальном экспертном обзоре.
✈️ Это исследование для тех, кто сейчас работает в любой организации, независимо от размера.
Если хотите помочь найти путь к ясности в компаниях — пройдите короткий анонимный опрос по ссылке💻
Сложность организации и конкурирующие друг с другом приоритеты мешают быстро принимать решения и сразу приступать к работе.
Команда СберУниверситета проанализирует, как проявляются избыточность, непрозрачность и непоследовательность в работе организаций. Результаты будут опубликованы в специальном экспертном обзоре.
Если хотите помочь найти путь к ясности в компаниях — пройдите короткий анонимный опрос по ссылке
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Забавное наблюдение — животные на обложках IT-книг
Муж купил книгу про AI Engeneering, и я обратила внимание, что обложки IT книг вечно с какими-то животными. Я очень люблю животных (учитель биологии так-то), поэтому я копнула глубже.
Оказалось, это книги издания O’Reilly, и эта традиция появилась ещё в 1980-х.
O’Reilly тогда выпускали небольшие руководства по Unix. Когда книги начали продавать не только как техническую документацию, но и в обычных книжных магазинах, понадобился более узнаваемый дизайн.
Дизайнер Edie Freedman нашла старые зоологические гравюры XIX века и решила использовать их на обложках. Названия Unix-инструментов вроде awk, sed, yacc, vi и так звучали довольно загадочно — странные животные отлично дополняли этот мир.
Постепенно это превратилось в фирменный стиль O’Reilly. Причём животное не всегда напрямую связано с темой книги. Иногда дизайнеры ищут ассоциацию между его поведением и технологией, иногда выбор гораздо более условный.
O’Reilly взяли визуальный элемент, который вообще никак не ассоциировался с IT, и десятилетиями использовали его настолько последовательно, что теперь старая зоологическая гравюра + крупный заголовок практически мгновенно считываются как «книга O’Reilly».
При этом технологии на обложках меняются от Unix до GenAI и AI agents, а визуальный язык, придуманный около 40 лет назад, всё ещё работает.
Хороший пример сильной айдентики. Она не обязательно должна буквально изображать продукт, иногда важнее, чтобы она была узнаваемой.
Вот тут можно почитать подробнее про иторию: https://www.oreilly.com/content/a-short-history-of-the-oreilly-animals/
Ну только посмотрите, какие хорошики! 🥰
Муж купил книгу про AI Engeneering, и я обратила внимание, что обложки IT книг вечно с какими-то животными. Я очень люблю животных (учитель биологии так-то), поэтому я копнула глубже.
Оказалось, это книги издания O’Reilly, и эта традиция появилась ещё в 1980-х.
O’Reilly тогда выпускали небольшие руководства по Unix. Когда книги начали продавать не только как техническую документацию, но и в обычных книжных магазинах, понадобился более узнаваемый дизайн.
Дизайнер Edie Freedman нашла старые зоологические гравюры XIX века и решила использовать их на обложках. Названия Unix-инструментов вроде awk, sed, yacc, vi и так звучали довольно загадочно — странные животные отлично дополняли этот мир.
Постепенно это превратилось в фирменный стиль O’Reilly. Причём животное не всегда напрямую связано с темой книги. Иногда дизайнеры ищут ассоциацию между его поведением и технологией, иногда выбор гораздо более условный.
O’Reilly взяли визуальный элемент, который вообще никак не ассоциировался с IT, и десятилетиями использовали его настолько последовательно, что теперь старая зоологическая гравюра + крупный заголовок практически мгновенно считываются как «книга O’Reilly».
При этом технологии на обложках меняются от Unix до GenAI и AI agents, а визуальный язык, придуманный около 40 лет назад, всё ещё работает.
Хороший пример сильной айдентики. Она не обязательно должна буквально изображать продукт, иногда важнее, чтобы она была узнаваемой.
Вот тут можно почитать подробнее про иторию: https://www.oreilly.com/content/a-short-history-of-the-oreilly-animals/
Ну только посмотрите, какие хорошики! 🥰
❤6