ИИ в современном образовании. Что изменили высокие технологии в аудиториях
Приглашая к участию в этом круглом столе, мы в IT-World намеревались поговорить с экспертами ИТ-рынка и представителями высшей школы о том, как высокие технологии и, в частности, искусственный интеллект изменили отношения между студентом и преподавателем, реформировали учебный процесс, изменили модель высшей школы и заставили социум задуматься о ценности вузовского образования.
Но беседа получилась намного содержательней. Говорили о назревшем кризисе высшей школы, который появление ИИ сделало только очевиднее. О том, что фраза «А теперь забудьте все, чему вас учили в вузе» уже не просто легкая ирония, а отражение очень острой проблемы: разрыв между академической подготовкой и требованиями рынка, полную некомпетентность молодого выпускника и его провал на рынке труда еще до того, как его карьера по-настоящему началась.
О том, почему так важно партнерство между вузом и бизнесом, особенно для индустрии высоких технологий, и как его правильно выстроить. О роли вуза в современной реальности и о роли государства в регулировании системы. А главное — о том, что фундаментальное образование не потеряло значений и смыслов и именно оно особенно важно там, где технологии сложны и быстро меняются, позволяя интенсивнее осваивать новое и говорить с наукой на одном языке.
Почему университетам нельзя проиграть гонку за технологиями
Пожалуй, ни одна проникшая в образовательный процесс технология не вызывала столько дискуссий, как искусственный интеллект. Запретить его использование студентами практически нереально. Но стоит ли разрешать и поощрять? Как мотивировать студента учиться, если все ответы легко и просто получить у нейросети? Как составить задание и проверить реальные знания студента? Стоит ли опасаться, что ИИ возьмет на себя функции преподавателя?
Но это только верхушка айсберга. Проблема намного глубже. Рынок стал меняться намного быстрее, чем раньше. В WEF подсчитали, что уже к 2030 году из-за ИИ изменятся 39% ключевых профессиональных навыков. Но система образования намного более инертна, и учебные программы меняются не столь стремительно. Разрыв между образованием и требованиями рынка к молодым специалистам все глубже. В обществе уже бродят сомнения в самой необходимости тратить несколько лет на получение диплома.
Смогут ли вузы угнаться за рынком и его потребностями в специалистах или они уже проиграли? И сможет ли отечественная ИТ-отрасль развиваться, если на работу будут приходить не выпускники вузов, а «специалисты», окончившие быстрые курсы по нейросетям?
Олег Пашукевич, директор направления «Унифицированные коммуникации» МТС Линк:
Необходимо у сегодняшних школьников и студентов сохранить веру в образование, интерес к учебе. Но для этого требуется гибкость, максимальное совмещение теоретического концепта с практическим его использованием, возможность уже завтра применить в действии то, что изучил сегодня. Тогда полученные знания просто не успевают устареть.
Здесь мнение экспертов круглого стола IT-World было практически единодушным. Высшая школа — это длительное фундаментальное образование, которое в первую очередь дает знание, во вторую — умение критически мыслить. И в этом его основная функция. Ценность академического образования никуда не исчезла. Математика, статистика — все, что лежит в основе разработок того же ИИ — за последние 200 лет эти знания никак не изменились.
Более того, хороший университет в принципе не может опоздать за потребностями рынка. Он — создатель научного базиса, на котором строится все. Практически все научные исследования начинаются именно в университетах, все новые технологии рождаются в вузовских лабораториях, все новые открытия делаются именно в университетских стенах. Например, все современные архитектуры нейронных сетей и борьба с галлюцинированим на 99,9% разработаны в университетах. Стэнфордский университет, Университет Аризоны, Пекинский университет, Массачусетский технологический институт, Калифорнийский университет в Беркли — глобальные лидеры в научных исследованиях, студенты этих учебных заведений погружены в научно-исследовательскую деятельность, и полученные ими знания будут действительно актуальными для индустрии и через 10, и через 20 лет.
Сформировать академическую учебную программу так, чтобы она постоянно менялась, невозможно. Да и не нужно. За навыки, диктуемые изменениями рынка, есть кому ответить — преддипломная практика, краткосрочные курсы, дополнительное образование, корпоративное обучение. И сотрудничество вуза и бизнеса здесь на первом месте. Именно оно способно создать ту экосистему технологий, знаний, умений и навыков, которые сопровождают специалиста на протяжении всей его карьеры.
Диплом - а нужен ли он сегодня?
Главное, что изменил ИИ – предоставил всем очень широкий и демократичный доступ к информации. Получить экспертные знания теперь можно с помощью поисковых систем и алгоритмов рекомендаций, не нужно тратить время на библиотеку, поиск первоисточников, консультации специалистов, перевод с иностранных языков, подбор материалов и составление плана исследований. Если что-то непонятно – ИИ готов разъяснить, упростить и суммаризировать. Знания стали намного доступнее.
И в этом – ловушка. Мы слишком доверились ИИ. Забыли, что критическое мышление никто не отменял. Не считаем нужным проверять достоверность выдаваемых им фактов и непредвзятость выводов. Не учитываем, что ИИ – не интеллект в полном смысле слова, а лишь набор алгоритмов, и пользоваться им нужно умело, а для этого необходима базовая цифровая грамотность и навыки работы с технологиями.
Так как же очертить границу между использованием ИИ и собственной компетенцией студента? Как проверить знания? И если студенту выдали диплом, гарантирует ли он наличие знаний в голове?
Олег Пашукевич, МТС Линк:
Моя личная эволюция подхода к ИИ в образовании - от полного запрета до AI-first сейчас. Пришел к выводу, что задача — научить студентов делать рутинные процедуры максимально эффективно и быстро.
Григорий Силкин, руководитель тренинг–центра, «Рексофт»:
Стало ли преподавателю сложнее? Наверное. Когда студент приносит готовую работу, я спрашиваю его - что делает тот или иной фрагмент кода, к чему обращается описанный в работе метод, откуда он берет аргументы, как он работает. И если студент может все это объяснить все это - очень хорошо. Пусть для работы он использовал LLM, но он все это понял.
Ответы экспертов круглого стола неутешительны – таких гарантий сегодня нет. Впрочем, здесь ничего нового - их не было и раньше. До появления ИИ дипломную работу можно было скачать из Сети, скомпоновать, списать, купить. Поэтому само по себе наличие диплома говорит…ровно ни о чем. А столь популярные фразы «В реальной работе вузовские знания почти не пригодятся» и «Теория - это одно, а практика - совсем другое» лишь делают акцент на несоответствии академических знаний практике.
Ни один работодатель, принимая на работу недавнего выпускника, не интересуется его дипломом и отметками. Оценивают именно практические навыки, которые он успел (или не успел) получить.
Но как ответить на вопрос - чему и как должен учиться студент в современной реальности? Регламентировать использование ИИ, запрещать его бессмысленно, да и невозможно. Выход один – оценивать знания студента не формально, а реально, проверять, что именно сделал сам студент, к каким выводам он пришел. Научить студентов использовать технологии для выполнения рутинных процедур и заданий. Критически оценивать ответы алгоритмов и проверять их. И здесь многое зависит от компетенций самого преподавателя.
Полина Петруша, руководитель проектов Управления Цифровизации СПбГЭТУ «ЛЭТИ»:
Дипломная работа должна опираться на реальный проект, реальную задачу. В этом случае никакие технологии, никакие библиотеки не сработают, если студент не задействует собственный мозг, естественный интеллект. Таким образом, диплом вуза говорит о том, что у человека есть естественный интеллект, и, возможно, он умеет использовать и искусственный.
Впрочем, у опытного преподавателя проблем не возникает. И буквально 2-3 вопросов студенту достаточно для того, чтобы распознать, написал ли студент работу сам. Результат он может объяснить только в том случае, если хорошо представляет, какую часть работы он автоматизировал с помощью нейросетей.
Один-два вопроса профильного эксперта сразу покажут все знания студента по той или иной дисциплине. При любом формате обучения очное общение с преподавателем, обсуждение работы сразу показывают знания и квалификацию студента.
Бизнес как соавтор высшего образования
По данным, которые приводит WEF, уже в прошлом, 2025 году большинство работодателей (63%) главным барьером для развития бизнеса называло дефицит компетенций. Это в ходе круглого стола IT-World подтвердили и сами представители бизнеса. Очень часто молодые специалисты, начинающие карьеру, не подготовлены должным образом и не способны решать прикладные задачи.
И здесь возникает закономерный вопрос: может ли сам бизнес, сами работодатели участвовать в подготовке тех специалистов, которые ему нужны? Что для этого делается? И должен ли тогда бизнес нести с высшей школой совместную ответственность за подготовку квалифицированных кадров, которые нужны рынку?
Для вуза и его преподавателей это означает одно - собственные знания, как и критерии оценки, должны обновляться постоянно. Преподаватели, которые по 30 лет читают один и тот же курс по одним и тем же методичкам, больше не нужны, и конкуренции с ИИ они не выдержат.
Второе требование к высшей школе – сочетание теоретических знаний и их практической реализации. Компетенции возникнут только в том случае, если представители бизнеса начнут активно работать с вузами. Уже сегодня это необходимое требование для ИТ-компаний, в противном случае им не получить аккредитацию в Минцифры. Но, отмечают собравшиеся, во многих случаях эта работа максимально декоративна.
Между тем, университеты ждут специалистов-практиков от работодателей, которые могли бы читать спецкурсы или вести дисциплины по нужным навыкам. Бизнес призывают работать с различными кейсами, крупными кейс-чемпионатами, вести большие сквозные практики, учить студентов на практике навыкам анализа в предметной области.
Подготовка кадров - одна из важных ролей вуза. И если бизнесу нужны определенные специалисты с теми или иными компетенциями, а студенту - максимально быстрый выход в профессию, индустрии должны в этом помочь. Чем именно?
Во-первых, считают собравшиеся, своими конкретными технологиями, задачами, своими дата-сетами, на которых можно обучать ИИ-модели.
Иван Банцов, Директор департамента комплексных проектов Смарт Текнолоджис:
Вузам не хватает реальных данных, на которых можно обучить нейросеть. Что может дать бизнес? С точки зрения ИИ - контекст его применения. Нужно понять, где это может быть полезно, а где приведет к дополнительным рискам. Решить вопросы ИБ, интеграции с другими системами или бизнес-процессами, поддержки и эксплуатации. Эти аспекты могут не касаться фундаментальных знаний, но они важны для экономики, в целом, и для конкретного бизнес-партнера, в частности.
В научно-исследовательской деятельности, которую ведут вузы, в фундаментальной науке бизнес может быть полезен представлением своих ресурсов, методологий, производственных практик и т.д.
Коммерческие взаимоотношения бизнеса с вузами, заказ каких-то конкретных разработок дает студентам представление о том, что от них потребуется в «большом мире».
Иван Банцов, Смарт Текнолоджис:
Еще одно важное направление деятельности университета — коммерциализация результатов исследований и разработок. Здесь бизнес становится для вуза проводником в индустрию: помогает превращать научные идеи в востребованные продукты, находить для них практическое применение и выводить их на рынок. Такое сотрудничество позволяет привлекать ресурсы университета к решению реальных задач и создавать дополнительные источники развития для обеих сторон.
От бизнеса, который закрывает часть своих задач наймом студентов, это тоже требует определенной организации. Студенческие ставки должны учитывать графики сессий, расписание учебных занятий и т.д. Но «на выходе» бизнес получает выпускника, который уже знаком с его корпоративной культурой, понимает, как и что устроено, знаком с сотрудниками. И на полной ставке он начнет работать намного более эффективно.
Николай Тржаскал, директор по развитию технологий ИИ, преподаватель Академии АйТи, FabricaONE.AI, преподаватель магистратуры ИИ МГИМО:
Любой выпускник вуза, который сразу после получения диплома пытается устроиться на работу, находится в заранее проигрышной позиции к тому выпускнику вуза, который устроился на работу еще в процессе учебы. По окончании вуза он обладает не только багажом знаний и дипломом, но и опытом практической деятельности.
К слову, большинство крупных работодателей уже давно заключает огромное количество соглашений с ведущими вузами, организует базовые кафедры, проводит хакатоны и мероприятия. Колоссальное число работодателей тесно взаимодействует с университетом, их сотрудники ведут курсы, проводят исследования, выявляют наиболее перспективных студентов и работают с ними точечно, организовывают различные стипендиальные программы и многое другое. Такая система сотрудничества работодателей и вузов оказалась вполне адаптивной к вызовам времени. И это очень важно для того, чтобы студенты знакомились с реальными задачами, существующими в бизнесе.
Григорий Силкин, «Рексофт»:
Мы в «Рексофт» взаимодействуем с вузами последние 20 лет, понимая, что стажеры – это наша компания завтра или послезавтра. Работать с вузами необходимо в полной синергии, от самого начала - совместного составления образовательных программ и их корректировки. Если получается отправить в вуз практика, то преподаватель вуза сможет встроить актуальные знания и практики в свою обучающую программу. Дополнительный контент он сможет получить в корпоративном университете – они есть при большинстве крупных ИТ-компаний.
Высшая школа на пороге кризиса?
Тренд, который серьезно тревожит обе стороны – изменившиеся паттерны потребления образовательного контента. Микролёрнинги, шортсы, рилсы, клиповое мышление, взаимодействие с LLM в формате запрос-ответ – все эти модные и сверхпопулярные форматы не должны заменить академического образования. Но если случится так, что вузы возьмут их на вооружение, обучение студентов сведется к получению микро-знаний, которые рассыплются при первой же прикладной задаче.
Юлия Петрова, преподаватель кафедры И1 «Лазерная техника», начальник Авторизованной научно-учебной лаборатории по развитию отечественных программных продуктов, БГТУ «ВОЕНМЕХ» им. Д.Ф. Устинова:
Образование – это важно. Но сейчас наблюдается тенденция к его сокращению. Зачем учиться 4-5 лет, если можно пройти полугодовые курсы? Зачем учить формулы, получать какие-то навыки, критически мыслить, анализировать? Можно это все посмотреть в Сети. Но это не так работает. Можно ли построить ракету, даже с помощью ИИ, отучившись всего 3 месяца? Нет, конечно. И стоит только отключить интернет, отключить электричество, и человек уже не может ничего – в голове нет никаких знаний.
Действительно, такой тренд существует, отметили спикеры. Но несколько успокаивает то, что он общепоколенческий. И больше всего ему подвержены представители возрастных групп 30–50+. Поколение digital natives — те, кто родился после 2002–2003 годов, сегодняшние молодые специалисты и недавние выпускники — прекрасно понимает, что LLM-модели не идеальны, и ориентироваться на их ответы целиком и полностью нельзя.
Впрочем, появление ИИ в аудиториях не привнесло ничего нового, говорят эксперты круглого стола. Кризисы образования назрели уже давно, а новые технологии только ярче акцентировали их. Особенно это касается традиционной системы оценки знаний студентов.
Александр Ходырев, директор по развитию, «Кеды профессора»:
Принятая в университетах традиционная система оценки знаний ничтожна, не способна показать и диагностировать эти знания. Никакие дипломные работы, рефераты, курсовые уже очень давно не имеют смысла.
В текущих условиях единственным действенным способом проверки знаний студента является диалоговый формат с ним. Контроль не итогового результата работы, а именно хода мысли, образа его мышления. Если он в процессе воспользовался инструментами ИИ – отлично. Но важно, как именно он использовал технологию, и что при этом осталось у него в голове.
К сожалению, далеко не все преподаватели высшей школы адаптировали свои курсы в ногу со временем, и не выдержат конкуренции со своими более современными и прогрессивными коллегами.
Университеты сейчас дадут фору многим крупным корпоративным компаниям с точки зрения сконцентрированного внутри них ресурса, интеллектуального, финансового, бюджетного. Многие вузы очень хорошо оснащены, у многих есть суперкомпьютеры и материально-техническая база высочайшего уровня. Но они не остаются неподвижными, они меняются вслед за рынком, и в каких-то моментах диктуют рынку условия. Адаптивность - основное свойство, которое позволит им выжить.
Собравшиеся назвали еще одну проблему, характерную не только для отечественной высшей школы, но и для глобального рынка высшего образования в целом. Как только появляется какое-нибудь модное направление, вуз тут же организует платную программу обучения и набирает людей. Но к моменту окончания этой программы, а то и раньше, направление становится неактуальным. Выпускник такого вуза в большинстве случаев невостребован, никому не нужен, и может устроиться работать разве что баристой.
Как нам реорганизовать высшую школу
Самый острый вопрос не в том, что делать с искусственным интеллектом в высшей школе, а как перестроить обучение в вузах таким образом, чтобы, сохраняя фундаментальные знания, которые действительно важны, мы не забывали бы про практико-ориентированную составляющую, но не скатываясь при этом в попсовое образование.
Баланс между фундаментальными академическими знаниями и подготовкой специалистов, «заточенных» под локальную экосистему отдельного работодателя – как его соблюсти, не скатившись в ту или иную сторону? Что нужно изменить высшей школе, чтобы адаптироваться к текущему моменту, но при этом не потерять тех хороших и сильных сторон, которыми славилась еще советская, особенно техническая, высшая школа?
Прозвучавшее решение может показаться неожиданным – децентрализация, которая позволит вузам реально конкурировать между собой.
Наладить действительно эффективное партнерство даже крупная ИТ-компания может лишь с одним, максимум с двумя вузами. При этом, только в одной Москве технических вузов, которые готовят ИТ-инженеров, несколько десятков. А в целом по России, по разным критериям подсчета - от 200 до 380. Как работодателю выбрать вуз для партнерства? И нужно ли выбирать? Есть ли другой путь?
Николай Тржаскал, FabricaONE.AI, МГИМО:
Я не хочу выбирать для своей компании какой-то определенный вуз для сотрудничества и приглашать на стажировку и работу студентов только оттуда. Я хочу создать условия, при которых все московские студенты смогли бы прийти в нашу компанию, перенять наш опыт, стать частью нашей команды.
Еще с советских времен каждый студент из райцентра мечтает поехать учиться в областной центр, из областного центра - в Москву или хотя бы в Санкт-Петербург, а из Москвы и Питера - за границу. Почему так происходит?
Большинство крупных и самые лучших вузов страны сконцентрировано именно в Москве и Санкт-Петербурге. И именно здесь сфокусировано подавляющая часть партнерских программ бизнеса и высшей школы, есть конкуренция за преподавателей, за студентов.
Анна Мягких, «Ростелеком»:
Основная проблема подготовки кадров не касается Москвы или Санкт-Петербурга. Здесь работают ведущие вузы, мы видим талантливых студентов, многие работают с бизнес-акселераторами, уже получают финансирование под собственные проекты, открывают свои бизнесы, работают с крупными компаниями, и работодатели стоят в очереди, чтобы нанять их.
Региональные вузы живут иначе. Они конкурируют на этом поле с московскими вузами, частично – с вузами Санкт-Петербурга. Но между региональными вузами конкуренции нет. Очередь из преподавателей в региональные вузы не стоит, имеются проблемы с уровнем зарплат молодых преподавателей.
Кстати, если обратить внимание на список финалистов трека ТОП-ИТ Про в 2026 году, можно увидеть, что в этом списке всего 8 вузов, и только лишь 2 из них – региональные. Практически в любом конкурсе выигрывают около 10 вузов, в подавляющем большинстве - столичных.
Местные технологические компании не работают так активно с региональными вузами, в регионах нет такой практико-ориентированности, какую можно увидеть в столицах. Эта проблема на текущий момент никак не решается, в том числе и со стороны крупных компаний с развитой макрорегиональной сетью.
Что делать? Не исключено, что нужно пересмотреть политику и подход в сфере высшего образования, дискутируют внешние эксперты IT-World, дать вузам возможность соревноваться, конкурировать друг с другом. Нужны действенные меры по привлечению молодых практико-ориентированных преподавателей, возможно, с софинансированием компаний-партнеров.
Николай Тржаскал, FabricaONE.AI, МГИМО:
Наследие, которое нужно трансформировать – надежды вузов на государство и госфинансирование. Вузы выпускают массу людей, которые занимают серьезные должности, получают очень хорошие зарплаты. И история про комьюнити выпускников, которые поддерживают свой вуз, может стать важной, дать вузам больше свободы и независимости и создать дополнительные источники финансирования.
Кстати, именно концепция «Университет 3.0» высветила проблему нехватки у многих компаний временных и человеческих ресурсов, чтобы действительно глубоко сотрудничать с вузами. А у вузов тоже не хватает ресурсов, и человеческих, и иногда финансовых, чтобы строить отношения с бизнесом.
Разработками на базовых кафедрах, проведением различных действительно эффективных мероприятий, организацией совместных программ занимаются Сбер, Яндекс и еще лишь десяток крупных технологических компаний. По сути, это все. Другие игроки ИТ-рынка не готовы тратить свой ресурс на построение общих стратегий с вузами и создание общих разработок.
Кто в ответе?
Кто в итоге должен отвечать за составление учебных программ? И если через несколько лет выпускники снова окажутся не готовыми к требованиям рынка, кто должен признать, что система не сработала?
Готовить программу и отвечать за ее качество должен вуз, сходятся во мнении эксперты. Университет отвечает за фундамент. Но и участие бизнеса необходимо для того, чтобы добавить те или иные аспекты, технологии, на которые нужно обратить внимание в этой программе обучения, в лабораторных работах, на практике.
Полина Петруша, СПбГЭТУ «ЛЭТИ»:
Существует много механизмов для создания образовательных программ. Есть проект цифровой кафедры, на который выделяется неплохое финансирование, проект ТОП-ИТ, который тоже должен работать вместе с компаниями-партнерами, и несколько вузов выиграли конкурс на участие в том проекте. С законодательной точки зрения, отвечает вуз. За то, чтобы программы были сформированы правильным образом - Минобрнауки. А с практической точки зрения, за формирование обучающих программ должны отвечать по-прежнему и вузы, и компании.
Важно обратить внимание на совпадение периодов планирования у бизнеса и у вуза. Учебная программа рассчитана на несколько лет. Но на рынке изменения происходят очень быстро. Горизонт планирования стратегий серьезно сузился. Понятно, что бизнес, формирующий запрос на компетенции, не сможет получить нужных ему специалистов «уже сегодня».
Станислав Ежов, «Группа Астра»:
Мы живем в такое время, когда изменения происходят очень быстро. Горизонт планирования стратегий, который раньше был рассчитан на 3-5 лет, сузился до года и меньше. Ключевое качество бизнеса, без которого ему теперь не выжить – умение адаптироваться к текущим вызовам, которые возникают регулярно. Пожалуй, самое главное – умение бизнеса и вузов находить общий язык, совместно реализовывать программы, которые будут способствовать развитию и повышению качества внедрения ИИ.
Безусловно, вузы и бизнес должны работать в синергии. И на самом деле не всегда и вуз, и бизнес могут поддержать профильные навыки, нужные в моменте. Да, горизонт планирования сузился, и мы не знаем, какие навыки потребуются через два или три года, хотя можем спрогнозировать с той или иной степенью вероятности. Основная задача вуза – внедрять практико-ориентированное обучение, совместные программы, показывать студентам, как устроена корпоративная бизнес-среда, как принимаются решения, с какими проблемами сталкиваются на текущий момент компании.
Навыкам мы все обучаемся очень быстро. Но основная задача высшего образования – научить критически мыслить, принимать решения, смотреть на проблему с разных сторон. Это закладывается именно фундаментальным образованием. И это то, что действительно нужно только сохранять и приумножать.
Иван Банцов, Смарт Текнолоджис:
Современный университет должен стать центром компетенций, где встречаются образование, наука и индустрия. Здесь бизнес, исследовательские организации и государство работают с вузом над общими задачами, а студенты получают возможность не только освоить программу, но и с первых курсов познакомиться с реальными проектами, понять специфику отрасли и увидеть, как полученные знания применяются на практике. Такой подход помогает сделать переход от обучения к профессиональной деятельности гораздо более естественным.
Опубликовано 28.07.2026
Станислав Ежов, директор по развитию ИИ «Группы Астра»:
Как можно оценить дипломную работу, если она написана ИИ? Попытки запретить ИИ только усугубят ситуацию. Вопрос оценки качества дипломной работы, в первую очередь, зависит от экзаменатора. Нужно не только поощрять использование моделей GenAI в образовании студентов, но и повышать компетенции экзаменаторов.