Одним из наиболее распространенных сценариев остается использование генеративного ИИ при выполнении учебных заданий. По данным, приведенным ГК Softline, до 85-90% студентов в той или иной форме используют нейросети для учебы. При этом признаки генеративного ИИ фиксируются примерно в каждой четвертой работе. Для образовательной системы это означает необходимость адаптировать не только методы проверки знаний, но и сам подход к использованию цифровых инструментов в учебном процессе.
ГК Softline обращает внимание и на потенциальное влияние постоянного обращения к ИИ на качество обучения. Если учащийся передает нейросети значительную часть интеллектуальной работы, он меньше времени тратит на самостоятельный анализ, формулирование выводов и поиск решений. В результате технология, которая изначально должна помогать в обучении, при неконтролируемом использовании способна снижать роль самостоятельной работы и живого взаимодействия между учеником и преподавателем.
Отдельная проблема связана с достоверностью и безопасностью информации. Ответы генеративных систем требуют проверки, а при работе с внешними ИИ-сервисами пользователь может передать данные, которые не предназначены для сторонней обработки. В образовательной среде это касается персональной информации учащихся и преподавателей, учебных материалов, результатов исследований и другой информации ограниченного доступа. ГК Softline относит безопасность и конфиденциальность данных к числу основных ограничений применения ИИ в образовании.
При этом использование ИИ не сводится только к помощи учащимся. Технологии применяются для персонализации обучения, автоматизации рутинных задач преподавателей, проверки работ, анализа успеваемости и подготовки учебных материалов. Такие сценарии позволяют перераспределять нагрузку педагогов и быстрее адаптировать образовательный контент, но требуют сохранения контроля со стороны человека.
Для образовательных организаций и компаний, которые используют корпоративное обучение, вопрос становится частью более широкой задачи по управлению цифровыми инструментами. Им важно определить, в каких процессах допустимо применение генеративного ИИ, какие данные могут передаваться внешним сервисам и каким образом проверяются результаты, созданные нейросетями. Особенно это актуально в начале учебного года, когда возвращение к регулярным занятиям увеличивает объем работы учащихся и преподавателей и одновременно расширяет практику использования цифровых сервисов.
Таким образом, ГК Softline рассматривает ИИ в образовании как инструмент, который способен повысить доступность и персонализировать обучение, автоматизировать часть работы преподавателей и ускорить обратную связь. При этом эффективность его применения зависит от того, насколько четко определены границы использования технологии и сохранена роль человека в обучении.