Университет завтрашнего дня: как ИИ меняет роль студентов и преподавателей
Последнее обновление: 20 февраля 2026 года / 7 минут на чтение
Развитие искусственного интеллекта постепенно трансформирует образовательную среду. Пока его влияние ощущается скорее как предчувствие масштабных изменений: университеты тестируют новые инструменты, внедряют цифровых ассистентов, корректируют форматы заданий, однако целостной стратегии не выработано. О возможных сценариях развития поговорим в этой статье.
Вопрос о том, какие направления образования получат наибольший импульс благодаря ИИ, остаётся актуальным. Университеты осознают неизбежность перемен, но пока не могут чётко определить их масштаб и форму. Даже горизонт планирования в три–пять лет выглядит неопределённым: система высшего образования стоит на пороге серьёзной трансформации, однако её окончательный контур ещё не определен.
Тем не менее внутри вузов уже появляются первые инициативы. Отдельные университеты запускают пилотные проекты: интегрируют ИИ-инструменты в учебные курсы, обучают студентов работе с цифровыми помощниками, обновляют привычные форматы заданий. Эти шаги носят фрагментарный характер — не хватает методической базы и ясного понимания, как встроить ИИ в образовательный процесс так, чтобы он действительно повышал качество образования, а не наоборот. Количество практических примеров потихоньку растет.
Одним из первых вузов, официально разрешивших студентам применять ИИ в обучении, стал Московский городской педагогический университет. Здесь создали собственные сервисы для студентов на основе открытых моделей искусственного интеллекта. Технически подобные решения реализовать несложно, поэтому аналогичные эксперименты постепенно появляются и в других университетах. При этом оценить их долгосрочный эффект пока затруднительно: прошло слишком мало времени, чтобы понять, как использование ИИ-помощников влияет на образование. Полноценных исследований практически нет, плюс ни один полный цикл обучения в новых условиях ещё не завершён. Вероятно, содержательные выводы можно будет сделать лишь через несколько лет.
Очевидно, ИИ становится одним из факторов конкурентоспособности вузов. Абитуриенты и их семьи всё чаще обращают внимание на технологичность образовательной среды. Университеты, которые не запрещают новые инструменты, а осмысленно интегрируют их в процесс обучения, получают преимущество как минимум в имиджевом плане.
Тем не менее внутри вузов уже появляются первые инициативы. Отдельные университеты запускают пилотные проекты: интегрируют ИИ-инструменты в учебные курсы, обучают студентов работе с цифровыми помощниками, обновляют привычные форматы заданий. Эти шаги носят фрагментарный характер — не хватает методической базы и ясного понимания, как встроить ИИ в образовательный процесс так, чтобы он действительно повышал качество образования, а не наоборот. Количество практических примеров потихоньку растет.
Одним из первых вузов, официально разрешивших студентам применять ИИ в обучении, стал Московский городской педагогический университет. Здесь создали собственные сервисы для студентов на основе открытых моделей искусственного интеллекта. Технически подобные решения реализовать несложно, поэтому аналогичные эксперименты постепенно появляются и в других университетах. При этом оценить их долгосрочный эффект пока затруднительно: прошло слишком мало времени, чтобы понять, как использование ИИ-помощников влияет на образование. Полноценных исследований практически нет, плюс ни один полный цикл обучения в новых условиях ещё не завершён. Вероятно, содержательные выводы можно будет сделать лишь через несколько лет.
Очевидно, ИИ становится одним из факторов конкурентоспособности вузов. Абитуриенты и их семьи всё чаще обращают внимание на технологичность образовательной среды. Университеты, которые не запрещают новые инструменты, а осмысленно интегрируют их в процесс обучения, получают преимущество как минимум в имиджевом плане.
Состоялась конференция разработчиков высоконагруженных систем Saint HighLoad++ 2025
ИИ как стимул для новых программ и специализаций
Онлайн-образование активно росло в период пандемии, а сегодня перешло в фазу устойчивого развития. Дистанционный формат занял свою нишу и остаётся востребованным, однако не заменил очное обучение: традиционные аудиторные занятия по-прежнему обладают ценностью, которую признают и преподаватели, и студенты. Поэтому маловероятно, что именно ИИ станет ключевым драйвером дальнейшего роста онлайн-форматов.
Гораздо более перспективным направлением считается персонализация обучения. Предполагается, что искусственный интеллект сможет адаптировать образовательные траектории под индивидуальные способности студентов, гибко настраивать задания и темп освоения материала. Пока это во многом концепция будущего, а не повсеместная практика, однако отдельные университеты уже предпринимают осторожные шаги в этом направлении.
Если рассматривать возможные изменения в профессиях, то образовательные тренды будут в первую очередь определяться рынком труда. Когда спрос на определённые специальности снижается, абитуриенты выбирают другие направления, и университетам приходится корректировать учебные программы.
Сегодня чаще всего обсуждают трансформацию творческих и технических сфер. Существует мнение, что развитие нейросетей может сократить потребность в дизайнерах, композиторах или видеомонтажёрах: современные ИИ-инструменты позволяют создавать изображения, музыку и видео даже без профильного образования.
Однако возможен и противоположный сценарий. Похожая ситуация уже наблюдалась в сфере программирования. Несколько лет назад разработчикам также предсказывали скорое вытеснение нейросетями, но в реальности произошло обратное: рост производительности в итоге привел к увеличению числа запускаемых проектов и спрос на специалистов только вырос. Сегодня особенно востребованы инженеры по ИИ и математики, занимающиеся разработкой алгоритмов, а не только написанием кода.
Гораздо более перспективным направлением считается персонализация обучения. Предполагается, что искусственный интеллект сможет адаптировать образовательные траектории под индивидуальные способности студентов, гибко настраивать задания и темп освоения материала. Пока это во многом концепция будущего, а не повсеместная практика, однако отдельные университеты уже предпринимают осторожные шаги в этом направлении.
Если рассматривать возможные изменения в профессиях, то образовательные тренды будут в первую очередь определяться рынком труда. Когда спрос на определённые специальности снижается, абитуриенты выбирают другие направления, и университетам приходится корректировать учебные программы.
Сегодня чаще всего обсуждают трансформацию творческих и технических сфер. Существует мнение, что развитие нейросетей может сократить потребность в дизайнерах, композиторах или видеомонтажёрах: современные ИИ-инструменты позволяют создавать изображения, музыку и видео даже без профильного образования.
Однако возможен и противоположный сценарий. Похожая ситуация уже наблюдалась в сфере программирования. Несколько лет назад разработчикам также предсказывали скорое вытеснение нейросетями, но в реальности произошло обратное: рост производительности в итоге привел к увеличению числа запускаемых проектов и спрос на специалистов только вырос. Сегодня особенно востребованы инженеры по ИИ и математики, занимающиеся разработкой алгоритмов, а не только написанием кода.
Что изменится для преподавателей?
Спойлер: искусственный интеллект не вытеснит преподавателя из образовательного процесса, но изменит распределение его задач и приоритетов.
Как и в любой профессиональной среде, в образовании существует разный уровень мастерства. Появление ИИ может сделать эту разницу более заметной: сильные педагоги — те, кто способен вдохновлять, глубоко объяснять материал и выстраивать индивидуальную работу со студентами, — станут ещё более ценными. В то же время преподавателям, ограничивающимся формальным выполнением обязанностей, будет сложнее конкурировать: значительную часть рутинных операций алгоритмы уже выполняют достаточно эффективно.
При этом в обозримой перспективе полная замена преподавателей нейросетями маловероятна. Практика других отраслей показывает, что чрезмерная автоматизация нередко даёт обратный результат. Даже если часть функций перейдёт к цифровым инструментам, система образования всё равно будет нуждаться в людях, способных учить, вести исследования и сопровождать студентов в профессиональном становлении. Баланс ролей может временно смещаться, однако в долгосрочной перспективе рынок будет естественным образом выравниваться.
Исторически образование делало акцент прежде всего на развитии hard skills — передаче знаний и практических навыков для решения профессиональных задач. Со временем к этому добавился фокус на soft skills: коммуникации, командной работе, критическом мышлении, принятии решений.
ИИ расширяет эти рамки. С одной стороны, технологии упрощают развитие отдельных гибких навыков: появляются симуляторы переговоров, интерактивные тренажёры, персонализированные рекомендации. С другой стороны, личностное развитие алгоритмам недоступно. Мотивация, умение формулировать цели, готовность работать в условиях неопределённости, профессиональная идентичность формируются только в живом взаимодействии. Именно поэтому одной из ключевых тенденций становится переход от роли лектора к роли наставника.
Преподаватель будущего — это специалист, который помогает студенту выстроить индивидуальную образовательную траекторию, учит осознанно использовать ИИ-инструменты и поддерживает в процессе профессионального самоопределения. Доступ к знаниям становится проще, но потребность в личной поддержке и экспертном сопровождении только возрастает.
Такие функции уже начинают выделяться в самостоятельные направления и в ближайшие годы могут оформиться как отдельные роли: наставник, образовательный ментор, тьютор по развитию компетенций. Искусственный интеллект ускоряет любой сбор информации и одновременно усиливает значимость тех, кто учит эффективно с ней работать.
Как и в любой профессиональной среде, в образовании существует разный уровень мастерства. Появление ИИ может сделать эту разницу более заметной: сильные педагоги — те, кто способен вдохновлять, глубоко объяснять материал и выстраивать индивидуальную работу со студентами, — станут ещё более ценными. В то же время преподавателям, ограничивающимся формальным выполнением обязанностей, будет сложнее конкурировать: значительную часть рутинных операций алгоритмы уже выполняют достаточно эффективно.
При этом в обозримой перспективе полная замена преподавателей нейросетями маловероятна. Практика других отраслей показывает, что чрезмерная автоматизация нередко даёт обратный результат. Даже если часть функций перейдёт к цифровым инструментам, система образования всё равно будет нуждаться в людях, способных учить, вести исследования и сопровождать студентов в профессиональном становлении. Баланс ролей может временно смещаться, однако в долгосрочной перспективе рынок будет естественным образом выравниваться.
Исторически образование делало акцент прежде всего на развитии hard skills — передаче знаний и практических навыков для решения профессиональных задач. Со временем к этому добавился фокус на soft skills: коммуникации, командной работе, критическом мышлении, принятии решений.
ИИ расширяет эти рамки. С одной стороны, технологии упрощают развитие отдельных гибких навыков: появляются симуляторы переговоров, интерактивные тренажёры, персонализированные рекомендации. С другой стороны, личностное развитие алгоритмам недоступно. Мотивация, умение формулировать цели, готовность работать в условиях неопределённости, профессиональная идентичность формируются только в живом взаимодействии. Именно поэтому одной из ключевых тенденций становится переход от роли лектора к роли наставника.
Преподаватель будущего — это специалист, который помогает студенту выстроить индивидуальную образовательную траекторию, учит осознанно использовать ИИ-инструменты и поддерживает в процессе профессионального самоопределения. Доступ к знаниям становится проще, но потребность в личной поддержке и экспертном сопровождении только возрастает.
Такие функции уже начинают выделяться в самостоятельные направления и в ближайшие годы могут оформиться как отдельные роли: наставник, образовательный ментор, тьютор по развитию компетенций. Искусственный интеллект ускоряет любой сбор информации и одновременно усиливает значимость тех, кто учит эффективно с ней работать.
Где ожидать прорывов и изменений
Распространение искусственного интеллекта вряд ли приведёт к массовому появлению принципиально новых дисциплин. Гораздо вероятнее, что изменения затронут внутреннюю структуру уже существующих предметов — сместятся акценты, обновится содержание, трансформируются методы работы.
ИИ усиливает тренд, начавшийся ещё с приходом компьютеров и интернета: решающим становится не объём знаний, а способность эффективно ими распоряжаться. На протяжении большей части истории человечества знание было дефицитом: сначала преимуществом обладал тот, кто умел читать, затем — тот, кто получал доступ к информации быстрее других. Сегодня мы живём в информационного «бума». Главная сложность — не найти данные, а уметь корректно с ними работать. Специалисту необходимо уметь выделять значимое, отличать достоверные источники от недостоверных, понимать, когда требуется дополнительная проверка и какими способами её проводить. Навигация в информационном потоке становится универсальной компетенцией, без которой сложно сохранять профессиональную конкурентоспособность. Постепенно эти навыки должны стать обязательной частью базовой подготовки.
Если говорить о готовности российской системы образования к интеграции ИИ, то она находится примерно на том же уровне, что и во многих других странах. Мир в целом оказался в ситуации высокой неопределённости: технологии развиваются стремительно, и предсказать, какие именно компетенции будут востребованы через 5–10 лет, крайне сложно.
Именно поэтому образовательным организациям важно не ограничиваться формальным внедрением ИИ, а стратегически понимать, каких специалистов они готовят и какие навыки должны быть сформированы к моменту выпуска. Без такого целеполагания все инициативы могут оказаться слишком поверхностными и не дать результата.
ИИ усиливает тренд, начавшийся ещё с приходом компьютеров и интернета: решающим становится не объём знаний, а способность эффективно ими распоряжаться. На протяжении большей части истории человечества знание было дефицитом: сначала преимуществом обладал тот, кто умел читать, затем — тот, кто получал доступ к информации быстрее других. Сегодня мы живём в информационного «бума». Главная сложность — не найти данные, а уметь корректно с ними работать. Специалисту необходимо уметь выделять значимое, отличать достоверные источники от недостоверных, понимать, когда требуется дополнительная проверка и какими способами её проводить. Навигация в информационном потоке становится универсальной компетенцией, без которой сложно сохранять профессиональную конкурентоспособность. Постепенно эти навыки должны стать обязательной частью базовой подготовки.
Если говорить о готовности российской системы образования к интеграции ИИ, то она находится примерно на том же уровне, что и во многих других странах. Мир в целом оказался в ситуации высокой неопределённости: технологии развиваются стремительно, и предсказать, какие именно компетенции будут востребованы через 5–10 лет, крайне сложно.
Именно поэтому образовательным организациям важно не ограничиваться формальным внедрением ИИ, а стратегически понимать, каких специалистов они готовят и какие навыки должны быть сформированы к моменту выпуска. Без такого целеполагания все инициативы могут оказаться слишком поверхностными и не дать результата.
Университет через 10 лет: возможный сценарий
Есть убеждение, что через десять лет университетская среда, будет кардинально другой. Сегодня многие цифровые решения, по сути, воспроизводят традиционные форматы. Электронные учебники повторяют структуру бумажных и методы оценки знаний остаются прежними. Между тем современные технологии позволяют выходить далеко за рамки простого переноса старых практик в онлайн-среду.
Можно ожидать появления новых типов учебных заданий и способов оценки, которые не будут сосредоточены исключительно на текстовых форматах. Речь идёт не просто о модификации рефератов или дипломных работ, а о принципиально иных образовательных моделях, контуры которых пока только начинают проявляться. Уже ведутся эксперименты с безоценочными системами, однако в профессиональном высшем образовании они пока остаются скорее пилотными инициативами.
При этом перед системой профессионального образования сохраняются две стратегические задачи: дать качественную базовую подготовку широкому кругу специалистов и одновременно сформировать среду для подготовки лидеров — тех, кто будет создавать новые технологии, продвигать науку и развивать отрасли. Для второй задачи необходимы конкурентные механизмы отбора и доступ к международным научным и технологическим ресурсам.
Не исключено, что в будущем образование разделится на две категории – массовое образование и элитарная подготовка специалистов. Первое обеспечит фундаментальные знания для большинства, вторая — станет площадкой для научных и технологических открытий. Университет будущего, вероятно, будет сочетать инновационные форматы обучения с сохранением инструментов поддержки и развития талантливых студентов.
Статья написана по материалам интервью с Чеховичем Юрием Викторовичем, кандидатом физико-математических наук, экспертом в области академической этики, машинного обучения и ИИ, заведующим лабораторией №42 в ИПУ РАН и основателем сервиса интеллектуальной проверки академических работ «Думейт».
Можно ожидать появления новых типов учебных заданий и способов оценки, которые не будут сосредоточены исключительно на текстовых форматах. Речь идёт не просто о модификации рефератов или дипломных работ, а о принципиально иных образовательных моделях, контуры которых пока только начинают проявляться. Уже ведутся эксперименты с безоценочными системами, однако в профессиональном высшем образовании они пока остаются скорее пилотными инициативами.
При этом перед системой профессионального образования сохраняются две стратегические задачи: дать качественную базовую подготовку широкому кругу специалистов и одновременно сформировать среду для подготовки лидеров — тех, кто будет создавать новые технологии, продвигать науку и развивать отрасли. Для второй задачи необходимы конкурентные механизмы отбора и доступ к международным научным и технологическим ресурсам.
Не исключено, что в будущем образование разделится на две категории – массовое образование и элитарная подготовка специалистов. Первое обеспечит фундаментальные знания для большинства, вторая — станет площадкой для научных и технологических открытий. Университет будущего, вероятно, будет сочетать инновационные форматы обучения с сохранением инструментов поддержки и развития талантливых студентов.
Статья написана по материалам интервью с Чеховичем Юрием Викторовичем, кандидатом физико-математических наук, экспертом в области академической этики, машинного обучения и ИИ, заведующим лабораторией №42 в ИПУ РАН и основателем сервиса интеллектуальной проверки академических работ «Думейт».
Популярные статьи блога
Получайте свежие новости в нашей рассылке!