Последние два года исследования ИИ в образовании повторяли: чем чаще студенты используют ИИ, тем хуже становятся их критическое мышление и память. Но проблема не в том, что студенты делегируют часть умственной работы, а в том, что они делают с освободившимися когнитивными ресурсами.
В статье Pedagogical Partnerships with Generative AI in Higher Education авторы задались вопросом: что на самом деле происходит с мышлением и обучением, когда студенты используют ИИ как интеллектуального соавтора, а не просто как пассивный инструмент с готовыми ответами.
Учёные ожидали подтвердить прежнюю гипотезу: если ИИ снижает когнитивную нагрузку, значит, студенты прикладывают меньше усилий и испытывают меньше трудностей, а следовательно, хуже обучаются. Однако результаты показали противоположное.
Когда студенты относились к ИИ как к интеллектуальному партнёру — спорили с ним и перепроверяли его выводы, — у них включались две реакции:
▪️когнитивная бдительность — критическая оценка ответов ИИ
▪️когнитивная разгрузка — делегирование рутинных задач для решения более сложных вопросов
Эти механизмы оказались связаны с трансформирующим обучением: студенты не просто запоминали материал, а пересматривали собственные убеждения и больше погружались в изучаемую тему.
ИИ помогает не всегда
Авторы обнаружили, что связь между делегированием задач и глубиной обучения имеет U-образную форму: важно не просто использовать ИИ, а то, как именно это делать.
Вариант 1 — без когнитивной разгрузки
Студент всё делает сам: ищет литературу, читает источники, пишет черновики и структурирует данные. Обучение происходит, но медленно. Большая часть ресурсов — времени, внимания и когнитивных усилий — уходит на рутинные операции. На размышления, анализ и рефлексию их почти не остаётся.
Вариант 2 — поверхностная разгрузка
Студент использует ИИ точечно: поправить формулировку, проверить факт. Парадоксально, но этот сценарий оказался самым неэффективным. Студент по-прежнему выполняет почти всю работу сам, но теперь дополнительно тратит силы — формулирует запросы, оценивает ответы, переключается между собственным мышлением и подсказками ИИ.
Вариант 3 — стратегическая когнитивная разгрузка
Студент отдаёт ИИ крупные блоки работы: первичный обзор литературы, подготовку черновиков, организацию данных. Высвободившиеся ресурсы он направляет на то, с чем не способен справиться ИИ: критический анализ, поиск противоречий, построение оригинальной аргументации, принятие решений, переосмысление выводов.
Что в результате: небольшая помощь ИИ менее полезна, чем полный отказ. А вот стратегическое делегирование действительно создаёт пространство для мышления. Исследователи назвали это парадоксом когнитивной разгрузки.
❕Разгрузка может привести к более качественному и глубокому обучению при двух условиях:
▪️студенты делегируют достаточно большой объём работы, чтобы действительно освободить когнитивные ресурсы
▪️освободившиеся ресурсы направляются на задачи более высокого уровня, а не просто на экономию времени
Что это значит для преподавателя — принципы дизайна обучения с ИИ
▫️Представлять ИИ как интеллектуального соавтора, а не как инструмент для получения готового ответа.
▫️Встраивать проверку ответов ИИ в учебный процесс (критическая оценка результатов — сильный фактор глубокого обучения и одновременно наименее развитый навык среди пользователей ИИ).
▫️Сохранять порядок: «сначала думает человек, потом — ИИ».
▫️Использовать ИИ для обнаружения ошибок, а не для их исправления.
Именно дизайн обучения, а не технология, решает, станет ли когнитивная разгрузка заменой мышления или, наоборот, создаст для него больше пространства. Студенты, которые делегировали значительную часть умственной работы ИИ, не учились меньше — они чаще пересматривали собственные предположения, меняли свою точку зрения, глубже анализировали материал и погружались в предмет.
ИИ — ещё одна переменная педагогического дизайна. И его влияние полностью зависит от решений, принимаемых человеком.
Метод в Telegram | Метод в VK | Метод в Max
В статье Pedagogical Partnerships with Generative AI in Higher Education авторы задались вопросом: что на самом деле происходит с мышлением и обучением, когда студенты используют ИИ как интеллектуального соавтора, а не просто как пассивный инструмент с готовыми ответами.
Учёные ожидали подтвердить прежнюю гипотезу: если ИИ снижает когнитивную нагрузку, значит, студенты прикладывают меньше усилий и испытывают меньше трудностей, а следовательно, хуже обучаются. Однако результаты показали противоположное.
Когда студенты относились к ИИ как к интеллектуальному партнёру — спорили с ним и перепроверяли его выводы, — у них включались две реакции:
▪️когнитивная бдительность — критическая оценка ответов ИИ
▪️когнитивная разгрузка — делегирование рутинных задач для решения более сложных вопросов
Эти механизмы оказались связаны с трансформирующим обучением: студенты не просто запоминали материал, а пересматривали собственные убеждения и больше погружались в изучаемую тему.
ИИ помогает не всегда
Авторы обнаружили, что связь между делегированием задач и глубиной обучения имеет U-образную форму: важно не просто использовать ИИ, а то, как именно это делать.
Вариант 1 — без когнитивной разгрузки
Студент всё делает сам: ищет литературу, читает источники, пишет черновики и структурирует данные. Обучение происходит, но медленно. Большая часть ресурсов — времени, внимания и когнитивных усилий — уходит на рутинные операции. На размышления, анализ и рефлексию их почти не остаётся.
Вариант 2 — поверхностная разгрузка
Студент использует ИИ точечно: поправить формулировку, проверить факт. Парадоксально, но этот сценарий оказался самым неэффективным. Студент по-прежнему выполняет почти всю работу сам, но теперь дополнительно тратит силы — формулирует запросы, оценивает ответы, переключается между собственным мышлением и подсказками ИИ.
Вариант 3 — стратегическая когнитивная разгрузка
Студент отдаёт ИИ крупные блоки работы: первичный обзор литературы, подготовку черновиков, организацию данных. Высвободившиеся ресурсы он направляет на то, с чем не способен справиться ИИ: критический анализ, поиск противоречий, построение оригинальной аргументации, принятие решений, переосмысление выводов.
Что в результате: небольшая помощь ИИ менее полезна, чем полный отказ. А вот стратегическое делегирование действительно создаёт пространство для мышления. Исследователи назвали это парадоксом когнитивной разгрузки.
❕Разгрузка может привести к более качественному и глубокому обучению при двух условиях:
▪️студенты делегируют достаточно большой объём работы, чтобы действительно освободить когнитивные ресурсы
▪️освободившиеся ресурсы направляются на задачи более высокого уровня, а не просто на экономию времени
Что это значит для преподавателя — принципы дизайна обучения с ИИ
▫️Представлять ИИ как интеллектуального соавтора, а не как инструмент для получения готового ответа.
▫️Встраивать проверку ответов ИИ в учебный процесс (критическая оценка результатов — сильный фактор глубокого обучения и одновременно наименее развитый навык среди пользователей ИИ).
▫️Сохранять порядок: «сначала думает человек, потом — ИИ».
▫️Использовать ИИ для обнаружения ошибок, а не для их исправления.
Именно дизайн обучения, а не технология, решает, станет ли когнитивная разгрузка заменой мышления или, наоборот, создаст для него больше пространства. Студенты, которые делегировали значительную часть умственной работы ИИ, не учились меньше — они чаще пересматривали собственные предположения, меняли свою точку зрения, глубже анализировали материал и погружались в предмет.
ИИ — ещё одна переменная педагогического дизайна. И его влияние полностью зависит от решений, принимаемых человеком.
Метод в Telegram | Метод в VK | Метод в Max
👍14❤12
Онлайн-расследование №29-07-2026 открыто
ИИ за несколько минут может собрать формат практически для любого занятия — игру, кейс или дискуссию. Но у скорости есть обратная сторона: ИИ одинаково легко создаёт и продуманный образовательный сценарий, и его убедительную имитацию — механику, где студенты что-то делают, но по сути не вовлекаются в решение задачи и не достигают образовательного результата.
На столе у следователя — два дела. В обоих случаях преподаватель доверил проектирование ИИ. В обоих случаях студенты были активны. Но поступил сигнал: результат вызывает подозрения.
На вебинаре-расследовании разберёмся, действительно ли это было настоящим вовлечением в обучение.
Дело №1: игровые практики
🕵️♀️ Эксперт: Ольга Акимова — доцент МГУ, эксперт по игровым практикам и интеграции ИИ в образовательный процесс.
Материалы по делу: перед нами игра, созданная с помощью ИИ. Студенты активно участвовали и соревновались… по крайней мере, так казалось. Работал ли выбранный формат на содержание дисциплины? Или всё внимание студентов поглотила игровая механика?
Дело №2: кейс-метод
🕵️♀️ Эксперт: Ника Свобода, автор бизнес-кейсов, методист-разработчик направления «Кейс-метод» Центра преподавательского мастерства ВШМ СПбГУ.
Материалы по делу: перед нами кейс, собранный с помощью ИИ. Обсуждение получилось живым, каждая группа предложила решение. Но действительно ли студенты принимали собственные решения? Или правильный ответ уже был незаметно встроен в сценарий?
Приглашаем к расследованию всех, кто уже пробовал доверить вовлечение студентов ИИ и хочет знать наверняка, сработало ли это. Вам предстоит изучить материалы двух дел, исследовать улики и вынести собственный вердикт.
По итогам вы заберёте с собой:
▪️ чек-лист диагностики вовлечённости, который поможет проверить любую механику, созданную с помощью ИИ
▪️ пошаговый алгоритм разработки игры с ИИ
▶️ Зарегистрироваться ⬅️
ИИ за несколько минут может собрать формат практически для любого занятия — игру, кейс или дискуссию. Но у скорости есть обратная сторона: ИИ одинаково легко создаёт и продуманный образовательный сценарий, и его убедительную имитацию — механику, где студенты что-то делают, но по сути не вовлекаются в решение задачи и не достигают образовательного результата.
На столе у следователя — два дела. В обоих случаях преподаватель доверил проектирование ИИ. В обоих случаях студенты были активны. Но поступил сигнал: результат вызывает подозрения.
На вебинаре-расследовании разберёмся, действительно ли это было настоящим вовлечением в обучение.
Дело №1: игровые практики
🕵️♀️ Эксперт: Ольга Акимова — доцент МГУ, эксперт по игровым практикам и интеграции ИИ в образовательный процесс.
Материалы по делу: перед нами игра, созданная с помощью ИИ. Студенты активно участвовали и соревновались… по крайней мере, так казалось. Работал ли выбранный формат на содержание дисциплины? Или всё внимание студентов поглотила игровая механика?
Дело №2: кейс-метод
🕵️♀️ Эксперт: Ника Свобода, автор бизнес-кейсов, методист-разработчик направления «Кейс-метод» Центра преподавательского мастерства ВШМ СПбГУ.
Материалы по делу: перед нами кейс, собранный с помощью ИИ. Обсуждение получилось живым, каждая группа предложила решение. Но действительно ли студенты принимали собственные решения? Или правильный ответ уже был незаметно встроен в сценарий?
Приглашаем к расследованию всех, кто уже пробовал доверить вовлечение студентов ИИ и хочет знать наверняка, сработало ли это. Вам предстоит изучить материалы двух дел, исследовать улики и вынести собственный вердикт.
По итогам вы заберёте с собой:
▪️ чек-лист диагностики вовлечённости, который поможет проверить любую механику, созданную с помощью ИИ
▪️ пошаговый алгоритм разработки игры с ИИ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥13❤6
Предлагаем посмотреть на культовые фильмы глазами преподавателя 🎬
Ведь иногда достаточно просто сменить оптику, чтобы увидеть новые способы решения привычной задачи. Кажется, что у режиссёра и преподавателя разные цели. Но если присмотреться, их объединяет один вопрос: как создать опыт, который останется с человеком?
Хороший фильм держится не только на сценарии. Его создают ритм, роли, взаимодействие, эмоции, напряжение, неожиданные повороты и сильный финал. С обучением — так же.
На Летней школе мы будем проектировать образовательный опыт так, чтобы в него хотелось включаться — и хотелось возвращаться.
Метод в Telegram | Метод в VK | Метод в Max
Ведь иногда достаточно просто сменить оптику, чтобы увидеть новые способы решения привычной задачи. Кажется, что у режиссёра и преподавателя разные цели. Но если присмотреться, их объединяет один вопрос: как создать опыт, который останется с человеком?
Хороший фильм держится не только на сценарии. Его создают ритм, роли, взаимодействие, эмоции, напряжение, неожиданные повороты и сильный финал. С обучением — так же.
На Летней школе мы будем проектировать образовательный опыт так, чтобы в него хотелось включаться — и хотелось возвращаться.
Метод в Telegram | Метод в VK | Метод в Max
🔥14👍7❤1⚡1
Что делает образовательный опыт по-настоящему вовлекающим?
Мы постоянно ищем способы сделать обучение лучше: обновляем материалы, подбираем более актуальные примеры, пробуем новые инструменты, экспериментируем с игровыми механиками и ИИ. Но вопрос остаётся открытым: что помогает студентам перейти от роли наблюдателей к роли активных участников образовательного процесса?
Вовлечённость складывается из множества решений, которые мы принимаем, проектируя образовательный опыт: как рождается интерес, как развивается взаимодействие, где появляется пространство для самостоятельного поиска, обсуждения и рефлексии.
↗️ С чего начать
По итогам вебинара-расследования мы подготовили чек-лист диагностики вовлечённости, который оценивает не содержание дисциплины, а сценарий обучения: его замысел, механику, ход занятия и то, что происходит после него. Чек-лист поможет увидеть, где теряется вовлечённость и какие даже небольшие изменения могут повлиять на образовательный опыт участников.
↗️ Что дальше
Приглашаем присоединиться к Летней школе «Вовлекающие сценарии обучения».
В этом году мы исследуем обучение через метафору режиссуры образовательного процесса. Хороший курс, как и хороший фильм, не удерживает внимание бесконечным потоком информации. Он создаёт ситуации, в которых хочется действовать, обсуждать, искать решения и возвращаться к материалу снова.
В фокусе — игровые механики, дизайн участия, групповая динамика и использование ИИ как инструмента проектирования образовательных сценариев. Разберём, как выстраивать ритм, динамику, взаимодействие и образовательные ситуации, в которые действительно хочется включаться.
Летняя школа — пространство совместной работы, где профессиональные вопросы становятся предметом общего поиска, а идеи рождаются в диалоге с коллегами, которые ежедневно сталкиваются со схожими вызовами.
Заявки на участие принимаются до 11 августа.
↗️ Если не терпится начать уже сейчас
Заберите ещё один практический материал — «Как собрать обучающую игру с ИИ». Это пошаговый разбор того, как использовать нейросети для генерации текстов и оформления, сохраняя за преподавателем главное — образовательную цель, механику и рефлексию.
Метод в Telegram | Метод в VK | Метод в Max
Мы постоянно ищем способы сделать обучение лучше: обновляем материалы, подбираем более актуальные примеры, пробуем новые инструменты, экспериментируем с игровыми механиками и ИИ. Но вопрос остаётся открытым: что помогает студентам перейти от роли наблюдателей к роли активных участников образовательного процесса?
Вовлечённость складывается из множества решений, которые мы принимаем, проектируя образовательный опыт: как рождается интерес, как развивается взаимодействие, где появляется пространство для самостоятельного поиска, обсуждения и рефлексии.
По итогам вебинара-расследования мы подготовили чек-лист диагностики вовлечённости, который оценивает не содержание дисциплины, а сценарий обучения: его замысел, механику, ход занятия и то, что происходит после него. Чек-лист поможет увидеть, где теряется вовлечённость и какие даже небольшие изменения могут повлиять на образовательный опыт участников.
Приглашаем присоединиться к Летней школе «Вовлекающие сценарии обучения».
В этом году мы исследуем обучение через метафору режиссуры образовательного процесса. Хороший курс, как и хороший фильм, не удерживает внимание бесконечным потоком информации. Он создаёт ситуации, в которых хочется действовать, обсуждать, искать решения и возвращаться к материалу снова.
В фокусе — игровые механики, дизайн участия, групповая динамика и использование ИИ как инструмента проектирования образовательных сценариев. Разберём, как выстраивать ритм, динамику, взаимодействие и образовательные ситуации, в которые действительно хочется включаться.
Летняя школа — пространство совместной работы, где профессиональные вопросы становятся предметом общего поиска, а идеи рождаются в диалоге с коллегами, которые ежедневно сталкиваются со схожими вызовами.
Заявки на участие принимаются до 11 августа.
Заберите ещё один практический материал — «Как собрать обучающую игру с ИИ». Это пошаговый разбор того, как использовать нейросети для генерации текстов и оформления, сохраняя за преподавателем главное — образовательную цель, механику и рефлексию.
Метод в Telegram | Метод в VK | Метод в Max
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤2🏆2🤩1
Как распределять командные роли среди студентов и что может пойти не так?
Объединить самых умных людей в одну группу — ещё не значит получить самую эффективную команду. В 1980-х Рэймонд Белбин назвал это «аполло-эффектом», когда участники с крайне высокими интеллектуальными способностями вместе показывают худшие результаты.
Причина в том, что командный успех зависит не только от знаний каждого по отдельности, но и от их взаимодействия. Команды, в которых есть люди с разными качествами и способностями, дополняют друг друга: по-разному размышляют, принимают решения, действуют и не конкурируют между собой.
На этом принципе построена модель командных ролей Белбина:
▪️рабочая пчёлка (Implementer) — превращает планы и идеи в конкретные действия, ответственно исполняет принятые на себя обязательства
▪️генератор идей (Plant) — предлагает идеи и стратегии, находит решения проблем группы
▪️снабженец (Resource Investigator) — ищет возможности и ресурсы за пределами команды, заводит нужные контакты
▪️руководитель (Co-ordinator) — помогает команде двигаться к общей цели, распределяет задачи и добивается эффективного применения потенциала каждого участника
▪️мотиватор (Shaper) — задаёт темп, помогает расставить приоритеты и не терять фокус на цели
▪️аналитик (Monitor Evaluator) — изучает идеи и проблемы, оценивает варианты и помогает команде принимать взвешенные решения
▪️вдохновитель (Teamworker) — поддерживает взаимодействие, помогает наладить отношения и сохраняет командную атмосферу
▪️контролёр (Completer Finisher) — замечает ошибки и недочёты, следит за качеством и помогает команде довести работу до конца
У каждой роли есть свои преимущества и ограничения. Поэтому сложность при формировании команды — собрать полное сочетание ролей, в котором участники смогут компенсировать слабые стороны друг друга и раскрыть сильные.
Чтобы определить ролевую предрасположенность, Белбин разработал опросник самовосприятия. В нём 7 блоков утверждений, описывающих поведение в разных ситуациях. Задача — распределить 10 баллов по нескольким утверждениям в каждом из блоков (баллы можно распределить между всеми утверждениями или все 10 баллов поставить напротив одного утверждения). Результаты позволяют определить, какая роль выражена сильнее всего.
Что, если применить эту модель к студенческим командам — кейс Сибирского федерального университета
В чём возникли проблемы:
— не все студенты справились с прохождением опросника самовосприятия (допустили ошибки при распределении баллов)
— некоторые результаты выходили за пределы нормы (вероятно, студенты пытались выдать желаемое за действительное, подгоняя результаты опросника под конкретную роль, или проходили его недостаточно внимательно, вдумчиво и искренне)
В итоге:
1. Командные роли среди студентов распределялись крайне неравномерно: так, в группах ИТ-направлений преобладали «Руководители» и «Контролёры», при этом почти отсутствовали «Мотиваторы» и «Снабженцы».
2. У одного студента может быть не одна, а две или даже три одинаково сильно выраженные роли. У другого — ни одной. Поэтому простое механическое распределение по наиболее выраженной роли не всегда работает.
Больше кейсов и исследований — в сборнике конференции по цифровым технологиям в образовании. В нём вы найдёте разные подходы коллег, посмотрите на знакомые задачи с другой стороны и увидите, как похожие проблемы решаются в разных контекстах.
В этом году конференция «Информатизация образования и методика электронного обучения: цифровые технологии в образовании» пройдёт с 13 по 16 октября в Сибирском федеральном университете. Регистрация и подача докладов — до 15 августа. Для участников сообщества и Лаборатории Гибрида программа конференции дополнена референс-визитом — возможностью продолжить профессиональный разговор за пределами секций и пленарных заседаний, познакомиться с образовательными практиками и инфраструктурой принимающего университета, увидеть решения в реальной образовательной среде и обсудить их с коллегами.
Метод в Telegram | Метод в VK | Метод в Max
Объединить самых умных людей в одну группу — ещё не значит получить самую эффективную команду. В 1980-х Рэймонд Белбин назвал это «аполло-эффектом», когда участники с крайне высокими интеллектуальными способностями вместе показывают худшие результаты.
Причина в том, что командный успех зависит не только от знаний каждого по отдельности, но и от их взаимодействия. Команды, в которых есть люди с разными качествами и способностями, дополняют друг друга: по-разному размышляют, принимают решения, действуют и не конкурируют между собой.
На этом принципе построена модель командных ролей Белбина:
▪️рабочая пчёлка (Implementer) — превращает планы и идеи в конкретные действия, ответственно исполняет принятые на себя обязательства
▪️генератор идей (Plant) — предлагает идеи и стратегии, находит решения проблем группы
▪️снабженец (Resource Investigator) — ищет возможности и ресурсы за пределами команды, заводит нужные контакты
▪️руководитель (Co-ordinator) — помогает команде двигаться к общей цели, распределяет задачи и добивается эффективного применения потенциала каждого участника
▪️мотиватор (Shaper) — задаёт темп, помогает расставить приоритеты и не терять фокус на цели
▪️аналитик (Monitor Evaluator) — изучает идеи и проблемы, оценивает варианты и помогает команде принимать взвешенные решения
▪️вдохновитель (Teamworker) — поддерживает взаимодействие, помогает наладить отношения и сохраняет командную атмосферу
▪️контролёр (Completer Finisher) — замечает ошибки и недочёты, следит за качеством и помогает команде довести работу до конца
У каждой роли есть свои преимущества и ограничения. Поэтому сложность при формировании команды — собрать полное сочетание ролей, в котором участники смогут компенсировать слабые стороны друг друга и раскрыть сильные.
Чтобы определить ролевую предрасположенность, Белбин разработал опросник самовосприятия. В нём 7 блоков утверждений, описывающих поведение в разных ситуациях. Задача — распределить 10 баллов по нескольким утверждениям в каждом из блоков (баллы можно распределить между всеми утверждениями или все 10 баллов поставить напротив одного утверждения). Результаты позволяют определить, какая роль выражена сильнее всего.
Что, если применить эту модель к студенческим командам — кейс Сибирского федерального университета
В чём возникли проблемы:
— не все студенты справились с прохождением опросника самовосприятия (допустили ошибки при распределении баллов)
— некоторые результаты выходили за пределы нормы (вероятно, студенты пытались выдать желаемое за действительное, подгоняя результаты опросника под конкретную роль, или проходили его недостаточно внимательно, вдумчиво и искренне)
В итоге:
1. Командные роли среди студентов распределялись крайне неравномерно: так, в группах ИТ-направлений преобладали «Руководители» и «Контролёры», при этом почти отсутствовали «Мотиваторы» и «Снабженцы».
2. У одного студента может быть не одна, а две или даже три одинаково сильно выраженные роли. У другого — ни одной. Поэтому простое механическое распределение по наиболее выраженной роли не всегда работает.
Больше кейсов и исследований — в сборнике конференции по цифровым технологиям в образовании. В нём вы найдёте разные подходы коллег, посмотрите на знакомые задачи с другой стороны и увидите, как похожие проблемы решаются в разных контекстах.
В этом году конференция «Информатизация образования и методика электронного обучения: цифровые технологии в образовании» пройдёт с 13 по 16 октября в Сибирском федеральном университете. Регистрация и подача докладов — до 15 августа. Для участников сообщества и Лаборатории Гибрида программа конференции дополнена референс-визитом — возможностью продолжить профессиональный разговор за пределами секций и пленарных заседаний, познакомиться с образовательными практиками и инфраструктурой принимающего университета, увидеть решения в реальной образовательной среде и обсудить их с коллегами.
Метод в Telegram | Метод в VK | Метод в Max
🔥7
Как кино помогает учить
В этом году участники Летней школы проектировали образовательный опыт, опираясь на принципы кинодраматургии и сериального повествования. Главной идеей стала формула: курс как сериал, студент как главный герой, преподаватель как сценарист и режиссёр.
Кино помогло посмотреть на привычный образовательный процесс под другим углом: у курса появился сюжет, у занятия — своя драматургия, а у преподавателя — инструменты для работы с вниманием и ожиданиями студентов, эмоциональной включённостью и групповой динамикой.
Летняя школа объединила преподавателей, методистов и тренеров из МГУ, ИТМО, СПбГУ, НИУ ВШЭ, МФТИ, СФУ, а также корпоративных университетов и бизнеса. Итогом для каждого стала разработка собственного вовлекающего сценария обучения — сюжетной арки для своего образовательного продукта, объединяющей персонажей, эмоциональный контекст и материалы, созданные с помощью ИИ.
Атмосфера кинопроизводства чувствовалась в каждом дне. Но особенно — на заключительном кинофестивале, где участники представляли свои работы и забирали победы в номинациях «За методическую дерзость», «Приз зрительских симпатий», «Лучшая экранизация», «Лучшие спецэффекты» и «Прорыв года».
Пятая Летняя школа завершилась, но история на этом не заканчивается. В сообществе мы продолжаем исследовать подходы к современному образованию. Оставляйте заявку и присоединяйтесь!
Участие в сообществе профессионалов высшей школы и корпоративного обучения бесплатное — зато с доступом к практикам коллег со всей страны и закрытым мероприятиям.
Метод в Telegram | Метод в VK | Метод в Max
В этом году участники Летней школы проектировали образовательный опыт, опираясь на принципы кинодраматургии и сериального повествования. Главной идеей стала формула: курс как сериал, студент как главный герой, преподаватель как сценарист и режиссёр.
Кино помогло посмотреть на привычный образовательный процесс под другим углом: у курса появился сюжет, у занятия — своя драматургия, а у преподавателя — инструменты для работы с вниманием и ожиданиями студентов, эмоциональной включённостью и групповой динамикой.
Летняя школа объединила преподавателей, методистов и тренеров из МГУ, ИТМО, СПбГУ, НИУ ВШЭ, МФТИ, СФУ, а также корпоративных университетов и бизнеса. Итогом для каждого стала разработка собственного вовлекающего сценария обучения — сюжетной арки для своего образовательного продукта, объединяющей персонажей, эмоциональный контекст и материалы, созданные с помощью ИИ.
Атмосфера кинопроизводства чувствовалась в каждом дне. Но особенно — на заключительном кинофестивале, где участники представляли свои работы и забирали победы в номинациях «За методическую дерзость», «Приз зрительских симпатий», «Лучшая экранизация», «Лучшие спецэффекты» и «Прорыв года».
Пятая Летняя школа завершилась, но история на этом не заканчивается. В сообществе мы продолжаем исследовать подходы к современному образованию. Оставляйте заявку и присоединяйтесь!
Участие в сообществе профессионалов высшей школы и корпоративного обучения бесплатное — зато с доступом к практикам коллег со всей страны и закрытым мероприятиям.
Метод в Telegram | Метод в VK | Метод в Max
🔥9❤1👏1🏆1
О «зумерах» говорят как о поколении, которое хочет меньше работать, быстрее получать результат и не готово принимать традиционные карьерные правила. Спойлер: это не так. У них есть амбиции, и они не отказываются от развития.
Что интересно из отчёта Deloitte Global 2026 Gen Z and Millennial Survey
▫️Большинство стремится к прогрессу на собственных условиях — они скорее предпочтут постепенное продвижение быстрому карьерному росту, чтобы получить опыт, который обеспечит долгосрочный успех.
▫️Финансовое положение стало одним из ключевых факторов того, как поколения работают, живут и планируют своё будущее: они откладывают важные решения, такие как брак, создание семьи или бизнеса, продолжение образования.
▫️Психическое здоровье улучшается, но стресс остаётся постоянной составляющей жизни, и онлайн-среда усиливает это напряжение. Они ощущают цифровую усталость, перегруженность из-за уведомлений и необходимости работать с множеством инструментов и платформ.
▫️Неопределённость замедлила принятие жизненных решений, зато ускорила то, как поколения инвестируют в собственную востребованность на рынке труда. Они адаптируются к быстрым изменениям на рабочем месте и вкладывают ресурсы в непрерывное обучение, чтобы сделать карьеру более устойчивой к будущим изменениям. Адаптивность стала ключевой компетенцией, позволяющей им оставаться востребованными и устойчивыми в условиях постоянных изменений.
▫️Цель и чувство сопричастности — важные составляющие идеального рабочего места: почти все говорят, что ощущение смысла в работе важно для их общей удовлетворённости и благополучия.
Метод в Telegram | Метод в VK | Метод в Max
Что интересно из отчёта Deloitte Global 2026 Gen Z and Millennial Survey
▫️Большинство стремится к прогрессу на собственных условиях — они скорее предпочтут постепенное продвижение быстрому карьерному росту, чтобы получить опыт, который обеспечит долгосрочный успех.
▫️Финансовое положение стало одним из ключевых факторов того, как поколения работают, живут и планируют своё будущее: они откладывают важные решения, такие как брак, создание семьи или бизнеса, продолжение образования.
▫️Психическое здоровье улучшается, но стресс остаётся постоянной составляющей жизни, и онлайн-среда усиливает это напряжение. Они ощущают цифровую усталость, перегруженность из-за уведомлений и необходимости работать с множеством инструментов и платформ.
▫️Неопределённость замедлила принятие жизненных решений, зато ускорила то, как поколения инвестируют в собственную востребованность на рынке труда. Они адаптируются к быстрым изменениям на рабочем месте и вкладывают ресурсы в непрерывное обучение, чтобы сделать карьеру более устойчивой к будущим изменениям. Адаптивность стала ключевой компетенцией, позволяющей им оставаться востребованными и устойчивыми в условиях постоянных изменений.
▫️Цель и чувство сопричастности — важные составляющие идеального рабочего места: почти все говорят, что ощущение смысла в работе важно для их общей удовлетворённости и благополучия.
Метод в Telegram | Метод в VK | Метод в Max
❤7🤓4💘2
Обновили онлайн-курс для преподавателей, корпоративных тренеров и всех, кто занимается обучением взрослых. Теперь он называется «Мастерство преподавателя», а внутри — кроме материалов и инструментов — появились живые встречи для решения сложных педагогических задач из практики участников курса.
Встречи пройдут во время 2 и 3 модулей — как раз там, где чаще возникают ситуации «я знаю, как правильно, но не понимаю, что делать в моём случае»:
▫️На мастер-встрече соберём аутентичные задачи и образовательные цели, доработаем формулировки и превратим черновики в рабочие решения с понятными следующими шагами.
▫️На кейс-дискуссии обсудим сложные ситуации со студентами и потренируемся различать, что в их поведении может быть связано со стадией развития группы или форматом занятия, а что — с самим студентом.
Мастерство преподавателя — это в том числе способность понять, что происходит в аудитории, выбрать подходящий инструмент и действовать в ситуации, для которой нет готового шаблона.
Обновлённая программа курса — в карточках. Старт программы — 12 октября.
▶️ Зарегистрироваться ⬅️
Встречи пройдут во время 2 и 3 модулей — как раз там, где чаще возникают ситуации «я знаю, как правильно, но не понимаю, что делать в моём случае»:
▫️На мастер-встрече соберём аутентичные задачи и образовательные цели, доработаем формулировки и превратим черновики в рабочие решения с понятными следующими шагами.
▫️На кейс-дискуссии обсудим сложные ситуации со студентами и потренируемся различать, что в их поведении может быть связано со стадией развития группы или форматом занятия, а что — с самим студентом.
Мастерство преподавателя — это в том числе способность понять, что происходит в аудитории, выбрать подходящий инструмент и действовать в ситуации, для которой нет готового шаблона.
Обновлённая программа курса — в карточках. Старт программы — 12 октября.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7❤6👍4