Университет и ИИ: шесть стратегий и один большой вызов

Пока в публичных дискуссиях спорят, заменит ли нейросеть преподавателя, вузы решают куда более приземлённые вопросы. Студенты уже массово используют GenAI, а преподаватели — только начинают. Как встроить новые инструменты в учебный процесс, не разрушив старую систему?

Сегодня сосуществуют шесть моделей поведения:
▪️Активное внедрение — курсы цифровой грамотности, стимулирование преподавателей.
▪️Регламентация — разработка правил и инструкций.
▪️Избирательность — разрешение ИИ только в отдельных дисциплинах.
▪️Ограничения — запреты и ожидание федеральных указаний.
▪️Эксперимент — пилотные зоны для тестирования форматов.
▪️Выжидание — наблюдение без действий.

Все эти подходы отражают не стратегию, а скорее реакцию на растерянность. Национальной политики пока нет, студенты двигаются быстрее преподавателей, а система хватается за привычное — запреты и инструкции. Но запретами проблему не решить. Генеративный ИИ подрывает саму логику традиционного образования: если ответ можно получить за секунды, зачем писать реферат? Зачем «разбираться», если всё уже готово?

▪️Некоторые университеты уже пробуют менять правила игры:
— внедряют цифровых тьюторов,
— пересматривают задания (вместо рефератов — проекты),
— создают центры ИИ-компетенций для преподавателей.
Но пока это — точечные инициативы, а не общая политика.

▪️Без системного ответа образование рискует превратиться в «лоскутное одеяло»: разные факультеты по-разному относятся к нейросетям, а единой линии нет. Вывод простой: ИИ нельзя встроить в старую модель — её придётся пересобрать. Университету придётся учить не обходить технологию, а работать с ней осмысленно.