​​Кембриджский колледж будет ориентироваться на элитные частные школы для набора студентов
Авторы: Уилф Валл и Ричард Адамс
Колледж Тринити-Холл (Кембридж) решил сосредоточиться на наборе студентов из элитных частных школ, объясняя это поиском «лучших кадров» и защитой от «обратной дискриминации». Критики называют этот шаг ударом по социальной мобильности и возвратом к элитарному прошлому университета.
Читать 4мин

​​🦄Обзор технологических стартапов в образовании от 11.01.2026
Что стало известно об инвестировании в стартапы EdTech за прошедшие две недели

Cloudforce привлекает 10 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии А от Owl Ventures и Microsoft для демократизации безопасного и справедливого использования ИИ в образовании, здравоохранении и других сферах
Читать 4мин

Платформа для обучения на основе ИИ Luca привлекает 8 млн долларов в рамках раунда финансирования серии А
Читать 1мин

Эстонская компания GreenDice привлекла 400 000 евро для начала аренды компьютеров школьникам.
Читать 2мин

Узбекский EdTech-стартап Learnify.uz, который позволяет экспертам создавать собственные сообщества, монетизировать контент и получать интерактивное образование для студентов, привлек свои первые инвестиции с оценкой в ​​1 миллион долларов.
Читать 1имн

19-летний Лукас Сёльвик из Praktikverket, платформа которая упрощает процесс стажировки, обучения и повышения квалификации, делая его профессиональным и персонализированным привлек первый раунд инвестиций.
Читать 1мин

Образовательный стартап Business For Teens, специализирующийся на обучении подростков предпринимательству и финансовой грамотности, объявил об успешном завершении шестизначного раунда финансирования для поддержки своего роста и расширения в Египте и регионе Персидского залива
Читать 1мин

GradeAid использует возможности ИИ для создания увлекательных персонализированных уроков, разработанных для нейроотличных учащихся и получила гранты от фондов Otto Bruuns Fond и Fonden for Entreprenørskab для поддержки своего развития и роста
Читать 1мин

Компания Zhuoshi Technology привлекает финансирование серии B+ и выпускает крупномасштабные модели для различных отраслей, включая образование
Читать 2мин

​​Периодическая таблица элементов ИИ. Компоненты, пояснения и канонические реакции  
Версия 1.0
В изложении Сураджа Бхардваджа

Концепция от IBM предлагает рассматривать современные ИИ-системы как «химические соединения», состоящие из повторяющихся базовых блоков (элементов). Это позволяет не просто копировать решения, а проектировать архитектуры, предсказывая их поведение, риски и требования к безопасности.

1. Структура таблицы
Таблица организована по двум осям:
-Столбцы (Группы): Реактивные, Извлекающие, Оркестрации, Валидации, Модели
-Строки (Зрелость): От базовых примитивов до сложных композиций, промышленных решений и развивающихся технологий (например, мультиагентные системы).

2. Ключевые элементы и понятия
MCP (Model Context Protocol): Центральный элемент современных реакций. Стандартизирует доступ ИИ к внешним инструментам (базам данных, API, файлам).
RAG (Rg): Генерация с опорой на найденный контекст для минимизации галлюцинаций.
Агенты (Ag): Системы, способные планировать действия и использовать инструменты в цикле.
Модели мышления (Th): Модели, тратящие больше времени на «рассуждение» перед ответом для повышения качества.
Защитные механизмы (Gr) и Схемы (Sc): Гарантируют, что ответы ИИ будут безопасными и в нужном формате (например, JSON).

3. Канонические реакции (Архитектурные шаблоны)
Статья описывает 10 типовых формул для решения бизнес-задач. Примеры:
Безопасный чат-бот (RAG): Сочетает поиск по документам (Vx, Rg) с проверкой прав доступа и фильтрами безопасности.
SQL-копилот: Генерирует безопасные запросы к базам данных через MCP-серверы.
Автоматизация поддержки: Триаж заявок, поиск по базе знаний и обновление CRM.
Мультиагентные системы: Распределение ролей (исследователь, критик, писатель) для создания сложных отчетов.

4. Практические советы
Идите от задачи: Сначала определите бизнес-цель, а затем подбирайте «формулу» элементов.
Разделяйте оценку: Качество поиска (Retrieval) и качество генерации (Generation) нужно тестировать отдельно.
Экономия и скорость: Используйте «малые модели» (Sm) там, где это возможно, и переключайтесь на мощные LLM (Lg/Th) только при необходимости.
Безопасность прежде всего: Доступ к инструментам через MCP должен быть строго ограничен (RBAC) и логироваться.

Статья представляет собой системный справочник для архитекторов ИИ, который помогает перейти от хаотичного использования чат-ботов к проектированию надежных корпоративных систем.
Подробности можно также найти в видео-обзоре

Читать в переводе 19мин

​​🦄Обзор технологических стартапов в образовании от 1.02.2026
Что стало известно об инвестировании в стартапы EdTech за прошедшие две недели

Preply привлекает 150 миллионов долларов для формирования будущего образования посредством обучения под руководством человека с использованием искусственного интеллекта.
Читать 4мин

Платформа для обучения вокалу на основе ИИ BoldVoice привлекает 21 млн долларов в рамках раунда финансирования серии А
Читать 1мин

Платформа для обучения с использованием ИИ для учащихся начальной и средней школы Vimi привлекла 12 миллионов долларов инвестиций на посевной капитал для развития репетиторства с помощью ИИ
Читать 1мин

Онлайн-частная школа для 6–12 классов Sora Schools привлекает 10 миллионов долларов, поскольку генеральный директор задается вопросом, сможет ли традиционное образование угнаться за ИИ
Читать 4мин

Google.org выделяет 85 крор рупий (9,27 млн ​​долларов США) организации Wadhwani AI для развития образования с помощью ИИ
Читать 2мин

Инвестор Merge Labs Сэма Альтмана, ZOHO.VC, привлек 7 млн ​​евро (8,3 млн долларов) для восполнения дефицита высокотехнологичных разработок в Баварии.
Читать 2мин

Платформа для обучения на основе ИИ для компании, работающей в сфере медико-биологических наук, PraxisPro привлекла 6 миллионов долларов в рамках посевного финансирования
Читать 1мин

Миланская компания BRUM завершила раунд финансирования в размере 5 миллионов евро (5,93 миллиона долларов США) для модернизации итальянских автошкол и перехода в XXI век.
Читать 4мин

Sparkli, разработчик многомодального ИИ-движка обучения для детей в возрасте от 5 до 12 лет, привлекла 5 миллионов долларов в рамках предварительного финансирования
Читать 1мин

ORamaVR привлекает 4,5 млн долларов для масштабирования медицинских XR-симуляций.
Читать 2мин

Nerd Apply привлекает 3,2 млн долларов, чтобы помочь консультантам по поступлению в колледжи направлять студентов, используя реальные данные о поступлении, а не догадки
Читать 4мин

Поставщик программного обеспечения для дополненной/виртуальной реальности в сфере образования zSpace привлекает инвестиции в размере 3 млн долларов, несмотря на возможное исключение из листинга Nasdaq
Читать 1мин

Компания Scholé AI, поставщик платформы для обучения, разработанной специально для рынка труда и использующей искусственный интеллект, привлекла 3 миллиона долларов инвестиций
Читать 3мин

MyARC: Привлечено более 2 миллионов долларов для запуска платформы нового поколения для создателей фитнес-контента
Читать 3мин

Whistle Performance привлекает 2 миллиона долларов инвестиций и проводит ребрендинг для ускорения глобального расширения и инноваций в продуктах.
Читать 3мин

Branded Realities: привлечено 1,6 миллиона долларов в рамках посевного раунда финансирования для персонализированного взаимодействия с болельщиками
Читать 3мин

Компания StepOut, занимающаяся разработкой технологий для повышения спортивных результатов и анализа футбольных показателей на основе искусственного интеллекта, привлекла 1,5 миллиона долларов США в рамках предпосевного раунда финансирования серии А, возглавляемого Rainmatter.
Читать 4 мин

MU20 School Of Opportunity, которая предлагает старшеклассникам полотно для рисования своего будущего с помощью практического обучения, привлекла 500 000 долларов США в рамках предпосевного финансирования при поддержке Аакаша Чаудхри и ISB DLabs
Читать 1мин

🦄Обзор технологических стартапов в образовании от 01.02.2026
Что стало известно об инвестировании в стартапы EdTech за прошедшие две недели (продолжение)

Swishin Ventures сотрудничает с STUDYCALLER для проведения посевного раунда финансирования платформы на основе искусственного интеллекта для наставничества, разработанная для помощи индийским студентам в сдаче самых сложных экзаменов по коммерции – CA, CS, CMA
Читать 2мин

Посевной раунд финансирования (150 тыс. долларов) Kasti.ai, адаптивной образовательной платформы на основе ИИ, предоставляющей персонализированное обучение на основе компетенций и аналитику.
Читать 1мин

XALTER, разрабатывающий решения для повышения квалификации персонала в энергетической отрасли с использованием расширенной реальности (XR), привлекает посевное финансирование
Читать 2мин

Предпосевной раунд финансирования - JuniorGo, формирующего полезные привычки и финансовые навыки для следующего поколения
Читать 1мин

Компания Exxat, поставщик технологий для клинического и практического обучения в сфере здравоохранения, получила миноритарные инвестиции от Accel-KKR.
Читать 1мин

Компания VentureTech инвестирует в образовательную технологическую компанию Tymba для масштабирования цифровой платформы повышения квалификации в области бухучета и финансов и расширения на территории стран АСЕАН
Читать 2мин

Imkon Ventures инвестирует в образовательные стартапы Darstop, Haysam School, основанные узбекскими предпринимателями
Читать 2мин

​​Влияние через дизайн: наступающая эра EdTech 2.0
Автор: Наталья И. Кучиркова
описывает переход сферы образовательных технологий от ориентации на внешнюю привлекательность и вовлечённость (EdTech 1.0) к новому этапу — EdTech 2.0, основанному на доказательной эффективности и реальном влиянии на обучение. На выставке BETT всё больше компаний представляют исследования и подтверждения результатов своих продуктов, а не только маркетинговые обещания.

Впервые стартапы, крупные компании и государственные структуры начали системно учитывать научные данные, сертификацию и оценку воздействия при разработке и внедрении EdTech-решений. Важную роль сыграл Министерский симпозиум, показавший, что правительства теперь фокусируются не на том, нужна ли цифровизация, а на том, как сделать её безопасной, справедливой и результативной.

Отдельное внимание уделяется балансу между сотрудничеством с Big Tech и контролем за защитой данных учащихся. Также подчёркивается значение локальных инноваций, учитывающих языковые и культурные особенности регионов, и необходимость тестирования технологий в реальных классах.

ЮНИСЕФ и другие международные организации продвигают подход «EdTech во благо», основанный на партнёрстве и исследованиях. В целом автор утверждает, что индустрия движется от фрагментарных, плохо проверенных решений к более строгой, прозрачной и научно обоснованной модели, где главным критерием становится реальное образовательное влияние.
Читать 5имн

​​🦄Обзор технологических стартапов в образовании от 8.02.2026
Что стало известно об инвестировании в стартапы EdTech за прошедшую неделю

Мадридский BCAS привлекает 30 миллионов евро заемных средств для покрытия всех аспектов безбарьерного образования с помощью гибкого решения по финансированию
Читать 2мин

Поставщик системы проверки биографических данных, информирования о нарушениях и подтверждения квалификации, компания Veremark привлекла 26 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии B
Читать 3мин

Разработчик рабочего пространства на основе ИИ для группового медицинского страхования, страхования жизни и пенсионного обеспечения, компания Pasito привлекла 21 миллион долларов в рамках раунда финансирования серии А
Читать 2мин

Платформа искусственного интеллекта для образования в Латинской Америке BeConfident привлекает 15,8 млн долларов США в рамках раунда финансирования серии А от Prosus Ventures для глобального расширения
Читать 4мин

Стартап Ditto, ориентированный на знакомства в колледжах, привлек 9,2 млн долларов для замены свайпов реальными свиданиями
Читать 3мин

Платформа для найма персонала на основе ИИ Qureos привлекла 5 миллионов долларов для масштабирования в регионе MENA
Читать 4мин

Универсальная платформа для управления школой и коммуникации Kinderpedia привлекает 2,2 млн евро для ускорения глобального роста своей платформы на базе искусственного интеллекта.
Читать 3мин

Teacher’s Buddy использует ИИ, чтобы помочь учителям создавать дифференцированные планы уроков, оценки, отчеты, плановые документы и персонализированные учебные материалы, включая контент, адаптированный для нейроразнообразных учеников: привлекает 2 миллиона долларов
Читать 1мин

Два студента Стэнфорда запустили акселератор стартапов Breakthrough Ventures для студентов по всей стране с бюджетом в 2 миллиона долларов
Читать 3мин

Компания, занимающаяся HR-технологиями talentguide привлекла 1,3 млн евро инвестиций
Читать 1мин

Cartwheel: Поставщик услуг телемедицины в сфере психического здоровья для школ K-12 завершил раунд финансирования серии B после роста на 300%
Читать 4мин

LX DESIGN объявила о привлечении средств путем распределения акций среди третьих лиц: Sparkle, Ururu для Fukugyo Sensei, которая объединяет людей, желающих внести свой вклад в образовательную сферу, используя свои знания и опыт, с образовательными учреждениями
Читать 1мин

Платформа MegaMinds привлекла инвестиции от бизнес-ангелов для расширения использования ИИ-симуляций в школах K–12
Читать 2мин

Компания, предоставляющая академические услуги и услуги в области психического здоровья для учащихся и их семей LearnWell получила инвестиции от Goldman Sachs Alternatives.
Читать 1мин

Из Косово и Албании в Кремниевую долину: Plug and Play, ранний дом Google и PayPal, инвестирует в kidsday, цифровой помощник для детских садов, повышающий вовлеченность родителей и поддерживающий развитие каждого ребенка с помощью ИИ
Читать 1мин

PhysicsWallah увеличивает свою долю в Kamya Yoga & Wellness (которая делает йогу доступной, приятной и преобразующей для всех) до 41% за счет инвестиций в размере 1,5 крор рупий (165,6 тыс. долларов США)
Читать 2мин

Afreximbank объявляет имена 8 финалистов своей флагманской акселерационной программы, среди которых Gebeya, онлайн-платформа для поиска лучших африканских талантов среди фрилансеров
Читать 1мин

​​Little Language Lessons - Маленькие уроки языка
Автор Хоанг Лич
Little Language Lessons — это экспериментальный набор ИИ-инструментов от Google (на базе модели Gemini), созданный для изучения языков через повседневные ситуации. Проект запущен в апреле 2025 года в рамках Google Labs.
Основные инструменты:
Tiny Lesson: дает советы по лексике и грамматике в конкретных контекстах.
Slang Hang: помогает освоить живой разговорный сленг через диалоги.
Word Cam: распознает объекты через камеру смартфона и переводит их названия.
Доступ: Бесплатно для владельцев личных аккаунтов Google (обычно 18+). Недоступно для рабочих/школьных аккаунтов Workspace без спецразрешения.
Языки: Можно изучать около 15 языков (испанский, французский, китайский, хинди и др.). Интерфейс доступен на английском, испанском, французском и португальском.
Технологии: Оптимизировано для мобильных устройств и современных браузеров (Chrome, Safari).
Инструмент идеален для развития «функционального» языка и пополнения словарного запаса в реальной жизни. Автор подчеркивает, что это дополнение, а не замена полноценному обучению или подготовке к экзаменам (TOEFL/IELTS), так как ИИ в альфа-версии может иногда ошибаться («галлюцинировать»).
Читать 3мин

​​🦄Обзор технологических стартапов в образовании от 15.02.2026
Что стало известно об инвестировании в стартапы EdTech за прошедшую неделю

Somethings: привлечено 19,2 млн долларов в рамках раунда финансирования серии А для цифровой платформы охраны психического здоровья молодежи
Читать 2мин

Компания Insight Partners возглавила раунд финансирования серии А на сумму 18 млн долларов США для израильского стартапа Winn.AI, платформы, предоставляющей рекомендации по продажам в режиме реального времени
Читать 1мин

Learnosity стремится занять лидирующие позиции, инвестировав 9,5 млн евро в образовательные технологии на основе ИИ
Читать 2мин

Pelgo - сервис по сопровождению карьерных переходов на основе ИИ привлек 5,5 млн долларов в рамках посевного финансирования
Читать 1мин

Посевной раунд финансирования (1,2 млн долларов) Alpaca, которая предоставляет данные о благополучии учителей в режиме реального времени, помогая школам решать проблемы и улучшать условия труда для педагогов.
Читать 1мин

Бельгийская компания Move To Happiness привлекла 1 миллион евро для масштабирования платформы ИИ, связывающей благополучие и эффективность организации
Читать 3мин

Компания Nocomed привлекла посевное финансирование (€650 тыс.) для решения самой большой проблемы выбросов в здравоохранении.
Читать 2мин

Call Me Sensei (получил 500 тыс. долларов) запускает приложение для изучения языков на основе ИИ, построенное на диалоге
Читать 1мин

Компания TRUCE Software, которая занимается разработкой мобильных технологий для школ и дома, завершила раунд финансирования серии B
Читать 1мин

В Портфолио LvlUp Ventures вошла immersionED, которая разрабатывает обучающие видеоигры, развивающие универсальные навыки.
Читать 1мин

Платформа для развития трудовых ресурсов в сфере передового производства, компания Training All People привлекла инвестиции
Читать 1мин

Поставщик образовательных технологий Pass Tech, который улучшает результаты обучения по математике и английскому языку с помощью программного обеспечения и учебных ресурсов, получает поддержку частного инвестиционного капитала
Читать 2мин

​​Больше не будет бумажной работы: профессор, который хочет покончить с PDF-файлами
Основатель Factify Матан Гавиш строит «Теслу документов» и попутно ведет войну с бюрократией, академической средой и крупными технологическими компаниями.
Авторы: Диана Бахур-Нир, Меир Орбах
Гавиш считает, что пока мир развлечений (Spotify, Netflix) совершил цифровую революцию, мир документов застрял в 90-х годах. Его стартап Factify создает новую инфраструктуру, где документы — это не статические файлы (как PDF), а интеллектуальные агенты.
Несмотря на то что компания основана только в 2023 году и имеет штат около 40 человек, она привлекла беспрецедентные инвестиции.
История Гавиша — это путь «бунтаря» из академической элиты:
Профессор выступает с резкой критикой современных институтов:
Матан Гавиш использует свой академические познания и глубокий личный кризис, чтобы построить новую цифровую реальность, где ИИ-агенты полностью освободят человечество от бремени бумажной работы.

​​За пределами продуктов и политики: трансформационный консалтинг для школьного образования в цифровую эпоху
Авторы Лукас Джоекс и Сигрид Хартонг

Это важная и актуальная научная работа, которая вносит столь необходимую тонкость в критический дискурс о приватизации и цифровизации в образовании. Сосредоточившись на «консультантах по трансформации», Джокс и Хартонг бросают вызов часто упрощенной бинарной оппозиции «вредный» частный сектор и по своей сути «хороший» государственный сектор.

Краткое изложение читать 4мин

​​Роботы говорят как люди, а люди — как роботы
В то время как инструменты искусственного интеллекта обучаются имитировать людей, люди теперь перенимают способы общения ИИ. Почему это происходит? Что является причиной?
Автор: Мариана София Хименес Нахера
Технологии всегда меняли то, как мы общаемся (от телеграфа до сокращений в SMS), но современный генеративный ИИ заходит дальше: он не просто ускоряет переписку, а начинает диктовать стиль, тон и структуру нашей речи, постепенно лишая её человеческой индивидуальности.
Ключевые причины и последствия:
1.Деперсонализация общения: Желая сэкономить время, люди доверяют ИИ написание сообщений близким. В итоге живой язык подменяется «нейтрально-восторженным» тоном нейросети, что делает общение суррогатным.
2.Утрата навыков и неуверенность: Чрезмерная опора на ИИ приводит к тому, что люди (особенно студенты) перестают доверять собственным способностям писать тексты и проверять ошибки, теряя когнитивную автономию.
3.Языковая унификация: ИИ часто использует специфические слова-маркеры (например, delve, meticulous), которые проникают в научные и повседневные тексты. Это обедняет языковое разнообразие и делает речь шаблонной.
4.Культурное доминирование: Большинство моделей обучаются на английском языке и западных стандартах. Из-за этого другие языки (включая испанский и другие) при генерации текстов подсознательно перенимают англоязычную структуру и логику, стирая культурные особенности.
Автор призывает использовать ИИ осознанно — как вспомогательный инструмент для работы, а не как замену человеческому общению. Несовершенства и «неуклюжесть» живой речи являются фундаментальными признаками нашей человечности, которые важно сохранить.
Читать в переводе 5мин

​​Усталость от ИИ — это реальность, и никто об этом не говорит.
Вы используете ИИ для повышения продуктивности. Так почему же вы чувствуете себя более измотанным, чем когда-либо? Парадокс, с которым приходится сталкиваться каждому инженеру.
Автор Сиддхант Кхаре

Статья Сиддханта Кхаре (разработчика инфраструктуры для ИИ-агентов) исследует феномен когнитивного выгорания инженеров в эпоху повсеместного внедрения искусственного интеллекта. Автор утверждает, что инструмент, призванный экономить время, парадоксальным образом делает работу сложнее и изматывающее.
Сокращение времени на одну задачу не уменьшает рабочий день, а ведет к кратному росту количества задач. Плотность переключений контекста зашкаливает, что истощает человеческий мозг, в отличие от ИИ.
Инженер превращается из создателя кода в «инспектора ОТК». Проверка чужого (сгенерированного) кода психологически утомляет сильнее, чем написание собственного, так как требует предельной бдительности из-за скрытых галлюцинаций модели.
Вероятностная природа ИИ создает фоновую тревогу. Невозможность предсказать точный результат на один и тот же запрос нарушает базовый инженерный контракт «вход = предсказуемый выход».
Индустрия навязывает бесконечную гонку за новыми фреймворками (MCP, CrewAI, OpenAI Swarm и т.д.), превращая обучение в «потраченное впустую» время из-за молниеносного устаревания инструментов.
Чрезмерная опора на ИИ ослабляет навык решения проблем «с нуля» и глубокое понимание архитектуры.
Практические советы автора по выживанию:
Правило трех попыток: Если ИИ не выдал результат за 3 промпта — пишите код вручную.
Принятие 70% качества: Относиться к выдаче ИИ как к «сырью», а не идеальному финалу.
Изоляция времени: Начинать день с часа работы без ИИ для поддержания остроты ума.
Фокус на фундаменте: Инвестировать силы в неизменную базу (безопасность, авторизация, логи), а не в мимолетные обертки над LLM.
Настоящее мастерство сегодня — это не умение писать промпты, а навык вовремя остановиться, защищая свой когнитивный ресурс от «бесконечного конвейера» ИИ.
Читать 24мин

​​«Если компании, занимающиеся тестированием, используют ИИ для выставления оценок, почему мы не можем?»
Понимание технологии, лежащей в основе автоматизированной оценки эссе
Автор: Ник Поткалицки
📝 Основная идея
Автор разбирает путаницу в учительской среде относительно ИИ, разделяя «страшилки» о ChatGPT и реальные системы, которые уже годами используются в образовании (на примере штата Огайо). Главный вывод: проблема не в самом ИИ, а в его типе, прозрачности данных и контроле качества.

🔍 Ключевые тезисы
1. Дискриминативный vs Генеративный ИИ
Важно различать две принципиально разные технологии:
Дискриминативный ИИ (используется в тестах Огайо): Старая, проверенная технология (LSA), которая классифицирует текст и выставляет балл на основе заданных параметров. Она не «пишет», а «сравнивает».
Генеративный ИИ (типа ChatGPT): Создает новый контент. Исследования показывают, что он пока не пригоден для массового оценивания из-за нестабильности: оценки меняются от формулировки промпта или обновления версии модели.

2. Человеческий контроль — залог точности
Система в Огайо считается надежной не из-за «умных алгоритмов», а из-за жесткого надзора:
Тысячи работ сначала оцениваются людьми вручную.
ИИ обучается только на этих проверенных данных.
25% всех работ в процессе тестирования перепроверяются людьми для исключения ошибок машины.

3. Проблема предвзятости (Bias)
ИИ может занижать баллы ученикам, для которых английский не является родным (ESL/ELL).
Алгоритмы часто принимают специфические грамматические конструкции за признак низкого качества письма.
Решение: Обучение нейросети на огромных массивах данных (от 30 000 примеров), включающих работы иностранных студентов.

Наибольшую опасность представляют не государственные тесты, а неконтролируемые эксперименты внутри округов, где учителя обучают ИИ на малых выборках работ прошлых лет без внешней проверки и защиты от предвзятости.

💡 Рекомендации для педагогов
Уточняйте тип технологии: Какой именно ИИ используется — классификатор или генератор?
Требуйте прозрачности: На каких данных обучалась система и как проверяется её точность?
Защищайте уязвимые группы: Следите, чтобы ИИ не дискриминировал студентов по лингвистическому признаку.

Читать в переводе 6мин