Искусственный интеллект в образовании: как использовать ИИ для оптимизации обучения

За последний год 37% россиян проходили обучение онлайн, четверть из них — более одного раза. Средние траты на онлайн‑курсы — более 32 000 ₽. Но за красивой статистикой стоят непростые операционные задачи: как нанимать сильных лекторов, как проверять сотни домашних заданий без увеличения штата, что делать, если студенты бросают обучение, не доходя до середины курса.

Решать эти проблемы можно с помощью ИИ. Это не замена людям, а способ автоматизировать рутину и делегировать нейросетям задачи, которые отнимают часы работы.

В статье разобрали, какие процессы в обучении уже сейчас эффективно закрывает ИИ, а где участие человека остается критически важным.

Где и как используют ИИ в образовании

Вот как можно применять ИИ:

использовать при приеме новых сотрудников;
оптимизировать работу команды;
автоматизировать проверку домашних заданий;
повысить доходимость курсов;
повысить возвращаемость студентов.

Разбираем подробно каждую ситуацию.

Новости

Как использовать ИИ при найме преподавателей

Чтобы обучение было качественным и эффективным, нужно нанимать опытных специалистов. Но найти кадровика, который сможет собеседовать лекторов по разным темам, очень сложно.

Проблема. Чтобы собеседовать лекторов, которые хорошо ориентируются в теме, HR‑специалист тоже должен знать этот предмет. А это часто бывает проблемой. Например, у онлайн‑школы в штате нет программиста, который мог бы проверить квалификацию лекторов по машинному обучению.

И чем шире профиль онлайн‑школы, тем сложнее найти кадровика, который сможет проверять навыки всех потенциальных кандидатов.

Решение. Тестовое задание, вопросы и критерии оценивания кандидата можно составить при помощи чат‑бота. Мы уже рассказывали, как опытные продакт‑менеджеры используют ИИ при найме сотрудников.

Еще, например, можно отправить текстовую расшифровку собеседования чат‑боту и попросить оценить компетенцию кандидата. ИИ подскажет, правильно ли человек отвечал на вопросы, знал суть или лил воду, отвечал четко или сомневался.

Пример вопросов для проверки квалификации лектора по программированию от чат-бота Google Gemini — Чат‑бот Google Gemini предлагает такие вопросы для проверки квалификации лектора по программированию

Примеры тестовых заданий и критериев оценки от ИИ — Варианты тестового задания и критерии оценки от искусственного интеллекта

Как оптимизировать работу команды в онлайн‑школе с помощью ИИ

Основная идея оптимизации — делегировать часть обязанностей сотрудников искусственному интеллекту.

Проблема. В онлайн‑обучении сложно спрогнозировать нагрузку на преподавателей. В какие‑то периоды задач мало, а в другие, наоборот, большая загруженность.

Другая проблема — персонализация. Чтобы студентам было интереснее, они не «списывали» друг у друга и не искали решения в интернете, нужно делать индивидуальные задания для каждого студента. А это дополнительно усложняет процесс проверки и повышает нагрузку на сотрудников. Вместо найма новых людей можно воспользоваться ресурсами ИИ, это будет гораздо дешевле.

Решение. Нужно найти процессы, в которых ИИ может заменить человека, и начать их автоматизацию. Искусственный интеллект может помочь даже в сложном и на первый взгляд творческом процессе.

Например, преподаватель может составить несколько примеров для понимания материала, а чат‑бот их размножит и сделает разнообразными: более легкими или, наоборот, сложными.

«В karpov.courses мы используем связку преподавателя с ИИ для создания контента. Искусственный интеллект помогает авторам делать более интересные и вариативные задания. У каждого студента будет уникальный пример, большинство из которых сгенерирует чат‑бот по заданному лектором паттерну».

Михаил Серегин

Операционный директор и co‑founder karpov.courses

Еще пример — работа службы поддержки. Первое время придется собирать базу знаний и ответов на вопросы вручную, но в дальнейшем по этой базе может работать ИИ.

«В нашей школе ИИ анализирует все ответы службы поддержки. Из них составляется актуальная база знаний, ответ из которой может предложить студенту чат‑бот. Сотрудника поддержки зовут только в сложной и нестандартной ситуации. Если таких случаев будет несколько, чат‑бот научится работать и с ними».

Михаил Серегин

Операционный директор и co‑founder karpov.courses

Актуальные статьи и свежие тренды

Как автоматизировать проверку домашних заданий с помощью ИИ

Качественная и быстрая обратная связь повышает интерес студентов к курсам. И наоборот, когда задачи проверяются неделями, а преподаватель отвечает шаблонно — энтузиазм учеников падает.

Проблема. Ученики живут в разных часовых поясах и проходят курсы каждый в своем темпе. При этом каждому хочется получать быструю обратную связь, ответы на вопросы и проверку домашних заданий.

Решение. Если подключить к обучающей платформе ИИ, студент сможет задавать ему вопросы по домашнему заданию, отправлять на проверку отдельные части задачи и сразу же получать ответы.

Преподаватель, в свою очередь, выборочно проверяет работу ИИ, оценивает эффективность его ответов и вместе с разработчиками вносит поправки в работу платформы.

«Мы используем ChatGPT для проверки кода и вычислений. Например, ИИ показывает ученикам, где конкретно совершена ошибка, на каком этапе и из‑за чего она возникла. Это помогает быстрее „починить“ исходный код.
Проверка заданий делится на ступени. Сначала ИИ просто показывает, есть ли ошибки в задании и сколько их. На следующем этапе чат‑бот дает наводящие подсказки. Если после этого студент не может найти ошибку, ИИ подробно разбирает каждый случай, указывает важность ошибки и показывает, как правильно ее устранить.
Студент получает не только обратную связь в формате „правильно — неправильно“, но и подсказки, какие темы нужно дополнительно повторить, чтобы поправить свое решение».

Михаил Серегин

Операционный директор и co‑founder karpov.courses

Встроенный опрос о полезности подсказок от ИИ — Встроенный опрос помогает понять, были ли подсказки полезны или нужно их доработать

Показатель важности при оценке ответов ИИ — Показатель важности помогает ученику расставить приоритеты, а теги — понять, в какой из пройденных тем можно найти подсказки

Как ИИ поможет повысить доходимость курсов

Студенты не только присылают домашние задания на проверку, но и задают вопросы по теме или по процессу обучения. Чем быстрее они получат ответ, тем меньше вероятность, что они забросят обучение. А это один из факторов, который влияет на доходимость курсов.

Проблема. Студенты пишут в чат самые разнообразные вопросы: по теме обучения, по образовательному процессу или по смежным темам. Содержать профильных сотрудников, которые могли бы отвечать 24/7, дорого, а раздел «Вопрос‑ответ» на сайте почти никто не читает.

Решение. Чат‑боты со встроенной базой ответов решают эту задачу. Они отвечают в любое время суток и дают пользователю точечный ответ на его запрос.

Это важно с педагогической точки зрения. Если выдать пользователю большую базу знаний, скорее всего, он в ней потеряется. А если направить на конкретную главу или раздел, повышается шанс, что он разберется.

«В прошлом году мы внедрили несколько ИИ в тестовом формате. В результате нам уже удалось значительно снизить нагрузку на команду сопровождения, а студенты получили круглосуточного ИИ‑помощника.
Сейчас мы продолжаем внедрять ИИ‑решения, чтобы студенты учились более эффективно, а компания оптимизировала расходы на поддержку и организацию учебного процесса. Мы используем большие языковые модели в связке с нашими доработками».

Михаил Серегин

Операционный директор и co‑founder karpov.courses

Пример кратких развернутых ответов от ИИ с порционной подачей информации — Обычно два‑три распространенных способа решения проблемы помогают большинству пользователей. Объемная инструкция со всей информацией может напугать студентов, а когда советы выдаются порционно от простого к сложному, это вовлекает в процесс поиска решения

Как ИИ поможет повысить возвращаемость студентов

В погоне за новыми пользователями многие забывают о том, что нужно продолжать взаимодействовать с теми студентами, которые уже проходили обучение. Чтобы ученики возвращались за новой покупкой и рекомендовали онлайн‑школу друзьям, нужно постоянно анализировать обратную связь.

Проблема. Студенты проходят один курс и бросают обучение. Они или не видят полезность знаний или не умеют применять их на практике. Такие клиенты не будут покупать другие курсы и вряд ли будут рекомендовать кому‑нибудь онлайн‑школу. Организации сложно вручную отследить, почему так происходит, так как нужно обрабатывать большие массивы данных.

Решение. Нужно наладить сбор и аналитику статистики. Для начала это поможет создать профиль каждого студента и систему персональных рекомендаций. Например, студент долго проходит часть курса по программированию, где нужно искать ошибки в коде. Система замечает это и предлагает ему рекомендацию — мини‑курс или вебинар по тестированию ПО.

Еще сбор статистики поможет определить слабые места в образовательном процессе и улучшить его. Например, если наблюдается большой отток студентов после какого‑то сложного урока, возможно, стоит разложить его на несколько более простых, добавить поясняющий материал или попросить объяснить тему другого лектора.

Чтобы еще больше повысить ценность курсов для студентов, можно настроить чат‑бот, который ищет небольшие проекты и подработки на биржах фриланса и предлагает их ученикам после окончания соответствующего раздела в обучении. Так студенты увидят, что полученные знания востребованы, и смогут сразу опробовать их на практике.

Данных со статистикой может быть настолько много, что бизнесу будет сложно обработать их и получить какие‑то результаты. В таких ситуациях можно отдать аналитику на аутсорс. В статье про центры обработки данных мы рассказывали, как передавать статистику подрядчику и получать на выходе прогноз развития бизнеса с точностью выше 70%.

Чек‑лист «Как внедрять промпт‑инжиниринг в бизнесе»

Собрали советы в компактный чек‑лист. Из него узнаете, как лучше общаться с нейросетью, чтобы быстрее получать нужный результат.

Какие задачи нельзя полностью доверять ИИ

Главные проблемы, которые мешают доверить ИИ все процессы в онлайн‑образовании: галлюцинации и фактические ошибки, риск утечки данных, безразличие к происходящему и этические нюансы.

Галлюцинации и фактические ошибки. Нейросети могут уверенно генерировать неверные факты или вымышленные данные. В образовательном контенте это недопустимо, поэтому любой результат работы ИИ должен перепроверять эксперт.

Риск утечки данных. Если загружать в публичные модели внутреннюю документацию, персональные данные или отчетность компании, есть риск утечки информации. Данные могут попасть в сеть или к конкурентам.

Безразличие к происходящему. ИИ не способен искренне сопереживать или вдохновлять, что критически важно в обучении. Учитель — это наставник, который помогает справиться с трудностями и поддерживает мотивацию, нейросеть плохо справляется с этим.

Этические нюансы. ИИ плохо справляется с нестандартными ситуациями и не всегда верно понимает отношения между людьми. В сложных педагогических кейсах или конфликтах конечное решение всегда должно оставаться за человеком.

Задачи, которые связаны с этими процессами, нельзя полностью доверить ИИ.

Как внедрить ИИ в онлайн‑школе или образовательном проекте

Подготовили примерный пошаговый план.

Шаг 1. Определите рутинные задачи. Выделите процессы, которые отнимают больше всего времени: создание контента, ответы на отзывы, проверка заданий или сопровождение студентов.

Шаг 2. Выберите пилотный сценарий. Начните с одного‑двух процессов, чтобы отточить навыки. Например, генерация постов или создание примеров заданий.

Шаг 3. Выберите инструменты. Сначала используйте общедоступные версии нейросетей. С такими ИИ проще начать работать, найти обучающие материалы и кейсы конкурентов.

Шаг 4. Назначьте ответственного. Лучше всего обучить сотрудника внутри компании, он уже знает процессы, и ему не потребуется адаптация.

Шаг 5. Составьте первые промпты. Начните с базовых запросов. Анализируйте результат и дорабатывайте промпт, уточняя детали: аудиторию, стиль или цель.

Шаг 6. Оцените эффект. Сравните показатели с ручной работой, чтобы понять, стали ли процессы быстрее, дешевле или качественнее.

Когда добьетесь положительных показателей, повторяйте этот алгоритм для других задач.

Главное

ИИ может упростить работу онлайн‑школы и снизить ее затраты.
Чат‑боты помогают проводить собеседование, предлагают вопросы для соискателей и оценивают их компетенцию.
ИИ может генерировать разнообразные задания для студентов по шаблону преподавателя.
При проверке домашних заданий чат‑боты могут находить ошибки и постепенно подводить студентов к правильному решению.
Чтобы студенты проходили курсы до конца, их нужно постоянно поддерживать и мотивировать. ИИ может отвечать пользователям в любое время, искать для них работу, а также собирать статистику для собственника бизнеса.
Если процессы связаны с фактическими данными, конфиденциальной информацией или отношениями между студентами и преподавателями, лучше не доверять их нейросети.