Digital Learning (канал)

Опыт обесценивается раньше, чем мы успеваем его накопить И нам все чаще приходится принимать решения в ситуациях, для которых нет готового ответа ни в прошлом опыте, ни в существующих лучших практиках. Добрый день, друзья! В эфире Светлана Хамитова, ex-HRD, психолог и эксперт по развитию взрослых. Селина Нери, профессор Школы управления СКОЛКОВО, называет способность действовать в таких условиях готовностью к будущему - Future Readiness. Это способность видеть несколько возможных вариантов будущего, замечать изменения за пределами привычной картины мира, пересматривать сценарии и действовать в условиях неопределенности. И здесь большую роль играет навык задавать вопросы. У Селины есть отличная фраза:

Вопросы стоит задавать, когда мы чего-то не знаем, и особенно тогда, когда мы думаем, что знаем.

Посмотрим на рабочую ситуацию. Компания внедрила новые процессы, а сотрудники продолжают работать по-старому. Руководитель проводит совещание и задает вопрос: "Как заставить сотрудников работать по-новому?" Внимание команды направлено на поиск способов воздействия на сотрудников. или "Почему сотрудники продолжают работать по-старому?" Команда думает о причинах поведения сотрудников. или "Что в новых процессах делает старый способ работы удобнее нового?" В поле зрения попадает сама организация работы. Одна ситуация. Три вопроса. Три разных поля поиска. И, вероятно, три разных решения. С появлением ИИ этот навык приобретает еще больший вес. Нейросеть сгенерирует ответ за секунды, но глубина и польза этого ответа упрутся в рамку, которую задал вопрос. Вопрос определяет, куда будет направлено внимание и какие варианты могут попасть в поле зрения. Возможно, уже в ближайшем будущем мозговые штурмы будут начинаться не с поиска идей, а вопросов, ответы на которые команде еще предстоит найти вместе. И это может стать отдельным фокусом для лидерских программ: через вопросы учиться видеть возможные сценарии будущего и направлять поиск решений. Этот навык работает далеко за пределами офиса. Мы принимаем решения о карьере, отношениях, покупках, переездах, собственном развитии, и вопрос, с которого начинается размышление, во многом определяет, какие варианты мы вообще увидим. Светлана Хамитова и команда сообщества Digital Learning

Онлайн-встреча сообществ Digital Learning и Академии социальных технологий 5 ноября с 11:00 до 12:30 обсудим, как и чему учить, когда ИИ стремительно меняет не только подходы к образованию, но и весь мир вокруг нас? ❓ На конференции EDTECH EXPO 2026 красной нитью проходил один вопрос: как и чему учить в мире, где искусственный интеллект способен написать текст, решить задачу, разработать учебный материал и выполнить значительную часть привычных учебных заданий? Если правильный ответ можно получить за несколько секунд, что должно происходить в процессе обучения, чтобы человек действительно приобретал знания и развивал способности, а не просто получал готовый результат? При этом меняется не только обучение, но и сама работа. Человек все чаще взаимодействует с ИИ как с исполнителем или командой цифровых агентов: формулирует задачи, принимает решения, проверяет качество и отвечает за результат. Какие компетенции становятся необходимыми в новой реальности? Чему по-прежнему важно учить человека, а что уже можно делегировать машинам? Как меняются подходы к проектированию обучения, практическим заданиям и оценке результатов? И какую роль во всем этом будут играть преподаватели, методисты и бизнес-тренеры? На круглом столе представители школьного и взрослого образования, методологи и эксперты по внедрению ИИ обсудят эти вопросы, сопоставят профессиональные позиции и поделятся практическим опытом. Это кризис подходов. Мы пока ещё учим, как учили вчера, и тому, что нужно было вчера. Но вызов уже очевиден. Задача встречи Разобраться, что теперь означает «научить человека», когда многие интеллектуальные задачи он может выполнять совместно с ИИ, и какие изменения необходимы в содержании, методах и оценке результатов обучения. Эксперты сообщества Digital Learning покажут вам возможные решения и пути развития обучения:   ➡️ Михаил Осипов, эксперт жюри Премии Digital Learning. Методолог, консультант. Автор канала «Лаборатория онлайн-обучения». ➡️ Анастасия Касьянова, Руководитель Корпоративного университета, Диасофт. ➡️ Анна Гуркова, Winny AI Tutor, Методолог команды разработки. ➡️ Екатерина Высоцкая, основатель конкурса методистов бизнес-обучения ➡️ Диана Ворошилова, ИнтернетУрок, Ведущий менеджер образовательных проектов. Ведущий — Павел Безяев, лидер сообщества Digital Learning. Встречаемся 5 ноября с 11:00 до 12:30, онлайн, бесплатно. 🔘 Регистрация на встречу: https://clck.ru/3WZoBu Присоединяйтесь! ‼️ 19 ноября — Digital Learning ДВИЖ «НезаменИИмые» - программа готова, места заканчиваются! Павел Безяев и команда сообщества Digital Learning

Друзья! Программа Digital Learning ДВИЖ «НезаменИИмые» собрана!🟧 Новая концепция и площадка ждут вас! Фокус на вас - участников сообщества Digital Learning! Мы собрали всё что считаем наиболее ценным и важным для каждого из вас! Стартуем c прокачки навыков нетворкинга и поиска новой роли людей обучения! Далее - 4 секции на выбор: ➡️ Секция 1: Лучшие кейсы и практики обучения ➡️ Секция 2: Мастер-классы и экспертные сессии ➡️ Секция 3: Нетворкинг, мастермайнды и Акселератор Digital Learning ➡️ Секция 4: Практикум — собери своего ИИ-агента за 4 часа! И кульминация — Финал Премии Digital Learning 2026 + фуршет 🟧 Digital Learning ДВИЖ «НезаменИИмые» 19 ноября, Москва, Palmira Business Club ⚡ Билеты заканчиваются! Скидок больше не будет! 🔘 dlmeeting.online ИИ не заменит того, кто пришёл в ДВИЖ. Павел Безяев и управляющий комитет сообщества Digital Learning

Как разрушение привычных каналов связи влияет на вашу работу - исследуем вместе! В оргдизайне формальная оргструктура задает скелет компании. Знания, опыт и поддержка передаются по невидимым нервным путям — социальным связям. Сегодня эти привычные маршруты переживают сильную трансформацию. Мы теряем контекст в бесконечных рабочих чатах, устаем переключаться между разрозненными инструментами. Критически важная информация часто теряется именно там, где раньше отлично работало живое неформальное общение. Эта перестройка каналов связи бьет по скорости бизнес-решений, по нашему ежедневному ресурсу и общей вовлеченности. Чтобы увидеть реальную картину — как именно изменение привычных каналов коммуникации отражается на нас, наших командах и качестве работы, — Сообщество Digital Learning и Osipov group запускают «Исследование социальных связей 2026». Мы хотим понять, что происходит на самом деле, опираясь на ваш практический опыт. Будем очень рады, если вы найдете время и пройдете опрос. Нам важен именно ваш взгляд, чтобы исследование получилось живым, честным и по-настоящему полезным для всех нас. 📊 Итоги исследования и глубокий разбор инсайтов представим 19 ноября 2026 года на конференции DL ДВИЖ в моей секции "Нетворкинг и мастермайнды". Подумать над изменениями в связях и поучаствовать в исследовании можно ЗДЕСЬ Наталия Горбачевская и команда сообщества Digital Learning

🔥 ПАПКА, КОТОРАЯ ЗАМЕНИТ ВАМ MBA, КАРЬЕРНОГО КОУЧА И HR-ОТДЕЛ Тут нет случайных каналов, только практики: HR-директора, топ-менеджеры, карьерные консультанты, предприниматели и бизнес-юристы. Они делятся тем, о чём обычно не говорят на собеседованиях и планёрках 🤫 📂 Что внутри: - Карьера - HR - Управление - Руководителям - Бизнес ━━━━━━━━━━━━━━━ 🎯 Кому пригодится папка: ✅ Специалистам, которые засиделись на одной должности и хотят расти ✅ Тем, кто ищет работу или собирается сменить профессию ✅ HR-специалистам и рекрутерам: тут свежие инструменты, тренды и живые кейсы ✅ Новым руководителям, которые не понимают, как управлять бывшими коллегами ✅ Опытным управленцам, чтобы прокачать лидерство и стратегическое мышление ✅ Предпринимателям и собственникам, которые строят команду и систему в бизнесе ✅ Фрилансерам и экспертам, которые хотят дорого продавать свои услуги ━━━━━━━━━━━━━━━ 🎁 Как забрать папку: 1️⃣ Перейдите в бота 👉 🤖2️⃣ Нажмите «Старт» 3️⃣ Получите папку, а с ней: 🎁 Подарок: Множество различных подарков от участников папки😊 🧭 Навигацию: кратко о каждом канале, чтобы сразу найти авторов под свою задачу ⏳ Папка открыта 72 часа‼️. Сохраните её, пока ссылка работает! 👉🏻 ЗАБРАТЬ ПАПКУ + ПОДАРОК 👈🏻 Организатор⚡️

Спасибо за классный опыт и поездку на HRSE 2026! Ради этого стоило несколько лет подряд участвовать в Премии Digital Learning и победить ✨ Самое большое впечатление это выступление Стивена Кови, основная идея которого была в том, что доверие - это экономическая метрика и то, что определяет, как будет работать компания и любой коллектив. Ниже приведу цитаты и мысли, которые показались наиболее ценными для моей работы:

Технологии постепенно становятся доступнее всем. Поэтому различие между успешными командами будет определяться не только тем, какие инструменты они используют, но и тем, как люди взаимодействуют, принимают решения, выполняют обещания и относятся друг к другу.

Доверие имеет экономический эффект, потому что при его недостатке приходится тратить дополнительные ресурсы на перепроверки, согласования, контроль и разрешение конфликтов.

Доверие не означает отсутствие требований. Оно означает готовность дать человеку шанс оправдать доверие, даже если он однажды ошибся.

Намерения нужно объяснять. Люди часто судят о чужих мотивах по поведению. Объяснение причин решений помогает уменьшить количество недопониманий.

Поведение, укрепляющее доверие - Говорить прямо. Честно и ясно сообщать информацию, не искажая её ради удобного впечатления. - Проявлять уважение. Относиться к людям достойно независимо от их должности и статуса. - Создавать прозрачность. Делать решения, процессы и ожидания понятными. - Исправлять ошибки. Признавать неправоту и предпринимать действия для исправления последствий. - Проявлять лояльность. Отдавать должное чужим заслугам и не говорить о людях за их спиной того, что не сказал бы им лично. - Добиваться результатов. Выполнять обещанное и доводить задачи до завершения. - Совершенствоваться. Учиться, развиваться и улучшать качество своей работы. - Смотреть на реальность прямо. Не скрывать проблемы и не избегать неудобных фактов. - Прояснять ожидания. Заранее договариваться о целях, сроках, ролях и критериях успеха. - Брать ответственность за собственные действия и результаты. - Сначала слушать. Стараться понять собеседника, прежде чем отвечать или оценивать. - Выполнять обязательства. Соблюдать договорённости и предупреждать, если выполнить их не удаётся. - Оказывать доверие другим. Давать людям разумную самостоятельность и возможность проявить себя. Общие выводы со всего, что удалось услышать: - ИИ везде, но успех будет только у тех компаний, которые основательно подготовились к внедрению, обучили людей и выделили достаточно ресурсов на перспективную поддержку всех новых технологий. - ИИ не заменяет человека, так как для качественной работы технологий нужны очень хорошо подготовленные данные, отлаженные процессы и понятные роли внутри компании. - Прежде чем внедрять инструмент, который в тренде - проанализируйте, насколько он подходит под задачи, которые он должен решать. Внедрение ИИ в компанию на несколько разных задач - это не одна популярная нейронка, которую одобрила безопасность и на которую хватило бюджета, а целый спектр разных сервисов и форматов. - С учетом внедрения технологий и ускорения мира важнейшими качествами лидера становятся коммуникация и доверие - в мире, где ИИ генерит контент и делает многие операционные дела именно навыки общения, создание атмосферы в команде, публичные выступления перед реальной аудиторией, способность к эмпатии делают лидера успешным и приводят его команду к результату. - Технологии это хорошо, но имейте в запасе аналоговые навыки и инструменты, они спасут в самой критической ситуации и выведут вас вперед. - "Умное" доверие (делегирование, автономия в команде, скорость принятия решений без лишней бюрократии, но наличие ситуативного выборочного контроля) позволит компании выйти вперед и ускорит развитие продукта Чего не хватило: Много "продающих" выступлений, мало кейсов или конкретных примеров. В этом смысле подготовка спикеров на конференциях Digital Learning позволяет аудитории видеть реальные ситуации, факапы и выход из сложных ситуаций. Музыка Дарья, менеджер проекта Школа родственного ухода, ИДПО

Ограничения как тренажер Несколько лет назад я вел YouTube-канал по Articulate Storyline. Рассказывал о возможностях инструмента и показывал сложные механики. Сложные – не всегда полезные 😎. Некоторые проекты были скорее челленджем для меня и инструмента. Например, делал классическую игру «Змейка» используя только триггеры Storyline. Да, механика очень простая, студенты-первокурсники из IT направлений справляются с ней без проблем (а сейчас ИИ напишет любую змейку за несколько секунд). Но сложность именно в ограничении инструмента. Кто работал в Storyline, понимает: это полнейший мазохизм. Инструмент абсолютно не предназначен для подобных проектов. Но в этом и была суть. Когда у тебя жесткие ограничения, ты начинаешь мыслить принципиально иначе, находить неочевидные решения и выжимать из системы максимум. Это прокачивает инженерное мышление и навык работы в инструменте лучше любых курсов. Механики в курсах после «Змейки» кажутся чем-то простым и тривиальным.

Кстати, на подобные эксперименты меня вдохновили ребята, которые делают игры в Excel. Это просто что-то невероятное. Мне до них еще расти и расти.

В каком-то смысле, ограничения — это лучшее, что может случиться с проектом. Когда у тебя «неограниченные возможности», ты тратишь время на рюшечки, визуальный шум и бесполезные гипотезы. Когда у тебя есть только несколько триггеров (или маленькая локальная LLM и жесткий лимит по токенам), ты вычищаешь все лишнее и фокусируешься на самом главном — логике, пользе и образовательном опыте. А попутно, еще и прокачиваешь свои навыки. P.S. Ради интереса дал задачу со змейкой нескольким LLM — ни одна не выдала решение, которое реально хорошо работало бы в триггерах Storyline. Отличный маркер того, где заканчиваются возможности шаблонов и начинается реальное понимание системы. —————- Алексей Миляев и команда сообщества Digital Learning ‼️ 19 ноября — Digital Learning ДВИЖ «НезаменИИмые» - программа готова, места заканчиваются!

Уважаемые участники сообщества Digital Learning! Друзья! Не пропустите! Сюда приезжают, чтобы увезти рабочий кейс. Свои люди, с которыми говоришь на одном языке! День, после которого голова полна идей! Так пишут те, кто возвращается. 19 ноября, Москва. Digital Learning ДВИЖ «НезаменИИмые». Утром: Тренинг по нетворкингу и дискуссия «Люди обучения: новая роль, новая ценность, новые возможности». Дальше четыре секции: - Кейсы Askona, Росатома, Перекрёстка... - Мастер-классы. - Нетворкинг и мастермайнды. - Четыре часа практикума: свой ИИ-агент. Вечером залы объединяются и мы проводим торжественный финал Премии Digital Learning 2026! ⚡Места заканчиваются! Скидок больше нет!⚡ Подробности: https://dlmeeting.online До встречи на ДВИЖЕ! Павел Безяев и управляющий комитет сообщества Digital Learning

Приветствую, коллеги 👋🏼 С вами Осипов Михаил. Ранее я уже рассуждал об ограничениях «Антиплагиата» и проблемах, с которыми сталкиваются студенты при автоматизированной проверке учебных работ. Например, студент самостоятельно написал курсовую работу, т.е. нашёл и проанализировал источники, выделил нужную информацию, сформулировал выводы и т.д., но система обнаружила признаки использования искусственного интеллекта. Далее студенту уже приходиться доказывать своё авторство, проходить дополнительные проверки, а иногда и вовсе переписывать отдельные фрагменты работы. Короче говоря, дополнительный и ненужный блок работ.

Но дело в том, что проверка происхождения текста и оценивание индивидуальных знаний студента — совершенно разные задачи.

И, на мой взгляд, развитие генеративного ИИ стимулирует нас задуматься о том, насколько обоснованно мы выбираем способы оценивания образовательных результатов (особенно, если образовательный результат оценивается только по тексту). Несколько размышлений по данной теме 👇🏼 1️⃣ В 2023 году группа исследователей под руководством Деборы Вебер-Вульф протестировала 14 инструментов обнаружения ИИ-текстов. Результаты показали, что 6 из 14 инструментов ошибочно классифицировали некоторые человеческие тексты как созданные ИИ, а 13 из 14 не всегда распознавали сгенерированные тексты. Безусловно, технологии развиваются. Например, уже в другом исследовании система Pangram продемонстрировала значительно более высокую точность, чем другие протестированные инструменты. Тем не менее авторы рекомендуют не использовать результаты детекторов как единственное доказательство.

Но даже если система безошибочно определит, что текст написан человеком или сгенерирован ИИ, мы всё равно не узнаем, насколько эффективно студент освоил изучаемый материал. Ведь авторство работы и достижение образовательных результатов — разные предметы оценивания.

2️⃣ Представим, что студенты направления «Педагогическое образование», изучающие педагогический дизайн, получили задание разработать программу повышения квалификации преподавателей. Один студент подготовил программу самостоятельно, второй — использовал ИИ. В данном случая я бы сразу разграничил два сценария оценивания. Первый — мы оцениваем качество итогового образовательного продукта. Например, если условиями задания разрешено использование ИИ, нас прежде всего интересует качество разработанной программы: насколько обоснованы образовательные результаты, соответствуют ли им методы обучения, учтены ли особенности целевой аудитории и т.д. В этом случае сам факт использования ИИ не должен снижать оценку, если соблюдены требования к выполнению задания. Второй — мы оцениваем индивидуальные знания и умения студента. Допустим, нам необходимо установить, способен ли он самостоятельно проектировать учебную программу. Тогда одной готовой программы, представленной на проверку, недостаточно. Даже если студент разработал её без ИИ, качество документа ещё не гарантирует, что он способен самостоятельно применять полученные знания в новых условиях.

Следовательно, если мы хотим оценить способность студента самостоятельно принимать педагогические решения, необходимо создать условия, в которых он сможет продемонстрировать эту способность.

3️⃣ 16 октября 2026 года Хелен Кромптон и Дайан Бёрк опубликовали систематический обзор 72 исследований, посвящённых оцениванию в высшем образовании в условиях распространения генеративного ИИ. Авторы выделили три направления изменения практик оценивания: оценивание процесса выполнения работы, аутентичное оценивание и устные, диалоговые формы проверки знаний. Теперь вернёмся к примеру со студентами педагогического направления. Почему бы не дополнить асинхронную сдачу разработанной программы короткой синхронной защитой? Например, преподаватель просит студента обосновать выбор методов обучения, а затем изменяет условия задачи:

«Представьте, что продолжительность вашей программы необходимо сократить с 16 до 8 часов. Какие изменения вы внесёте, чтобы сохранить запланированные образовательные результаты?»

Теперь преподаватель может наблюдать, насколько студент понимает логику собственного решения, умеет аргументировать изменения, применять знания в новых условиях и т.д. Конечно, данная защита не доказывает авторство первоначальной работы. Кроме того, она требует времени, понятных критериев, сопоставимых условий для всех студентов и т.д. Однако она позволяет получить дополнительные свидетельства достижения индивидуальных образовательных результатов. Кстати, оценивание качества готового продукта и оценивание индивидуальных знаний вполне могут дополнять друг друга в рамках одного задания.

Мне кажется, что дальнейшая дискуссия вокруг совершенства детекторов с ИИ должна завершаться и двигаться в сторону пересмотра самих подходов к оцениванию. Что думаете, коллеги ❓

Онлайн-встреча сообществ Digital Learning и Академии социальных технологий 5 ноября с 11:00 до 12:30 обсудим, как и чему учить, когда ИИ стремительно меняет не только подходы к образованию, но и весь мир вокруг нас? ❓ На конференции EDTECH EXPO 2026 красной нитью проходил один вопрос: как и чему учить в мире, где искусственный интеллект способен написать текст, решить задачу, разработать учебный материал и выполнить значительную часть привычных учебных заданий? Если правильный ответ можно получить за несколько секунд, что должно происходить в процессе обучения, чтобы человек действительно приобретал знания и развивал способности, а не просто получал готовый результат? При этом меняется не только обучение, но и сама работа. Человек все чаще взаимодействует с ИИ как с исполнителем или командой цифровых агентов: формулирует задачи, принимает решения, проверяет качество и отвечает за результат. Какие компетенции становятся необходимыми в новой реальности? Чему по-прежнему важно учить человека, а что уже можно делегировать машинам? Как меняются подходы к проектированию обучения, практическим заданиям и оценке результатов? И какую роль во всем этом будут играть преподаватели, методисты и бизнес-тренеры? На круглом столе представители школьного и взрослого образования, методологи и эксперты по внедрению ИИ обсудят эти вопросы, сопоставят профессиональные позиции и поделятся практическим опытом. Это кризис подходов. Мы пока ещё учим, как учили вчера, и тому, что нужно было вчера. Но вызов уже очевиден. Задача встречи Разобраться, что теперь означает «научить человека», когда многие интеллектуальные задачи он может выполнять совместно с ИИ, и какие изменения необходимы в содержании, методах и оценке результатов обучения. Эксперты сообщества Digital Learning покажут вам возможные решения и пути развития обучения:   ➡️ Михаил Осипов, эксперт жюри Премии Digital Learning. Методолог, консультант. Автор канала «Лаборатория онлайн-обучения». ➡️ Анастасия Касьянова, Руководитель Корпоративного университета, Диасофт. ➡️ Анна Гуркова, Winny AI Tutor, Методолог команды разработки. ➡️ Екатерина Высоцкая, основатель конкурса методистов бизнес-обучения ➡️ Ника Черменская, бизнес-тренер, методолог, эксперт по внедрению ИИ ➡️ Диана Ворошилова, ИнтернетУрок, Ведущий менеджер образовательных проектов. Ведущий — Павел Безяев, лидер сообщества Digital Learning. Встречаемся 5 ноября с 11:00 до 12:30, онлайн, бесплатно. 🔘 Регистрация на встречу: https://clck.ru/3WZoBu Присоединяйтесь! ‼️ 19 ноября — Digital Learning ДВИЖ «НезаменИИмые» - программа готова, места заканчиваются! Павел Безяев и команда сообщества Digital Learning

ИИ экономит сотрудникам время, но компания не растет быстрее. В 2025 году исследователи Microsoft и Гарвардской школы бизнеса провели эксперимент с участием более 7 тысяч сотрудников из 66 компаний. Часть работников получила доступ к ИИ для выполнения повседневных задач, а вторая часть - нет (как вы могли догадаться). Результат любопытный: сотрудники, использовавшие ИИ, тратили примерно на два часа в неделю меньше на электронную почту. Но исследователи не обнаружили сопоставимых изменений в структуре рабочих задач. ИИ помогал людям быстрее выполнять индивидуальную работу, но не менял автоматически то, как организовано взаимодействие внутри компании. Представим гипотетический отдел продаж. Менеджер с помощью ИИ готовит коммерческое предложение за 20 минут вместо часа. Но затем документ три дня проходит согласование, возвращается с правками и ожидает решения руководителя. Производительность сотрудника выросла, а скорость бизнес-процесса практически не изменилась. И здесь возникает задачка для корпоративного обучения, которая гораздо сложнее, чем просто научить сотрудников промптить и пилить агентов. Чтобы ИИ влиял на результат бизнеса, нужно работать не только с отдельными навыками, но и с изменением бизнес-процессов: - Разобраться, какие этапы бизнес-процесса действительно ускоряет ИИ, а где сохраняются задержки и потери. - Вместе со всеми стейкхолдерами и конечными пользователями определить новые правила работы: кто готовит результат, кто его проверяет, по каким критериям принимаются решения и как передаётся ответственность. - Помочь сотрудникам освоить изменившийся порядок действий, включая взаимодействие между подразделениями, а не только использование инструмента. -Оценивать не только сэкономленное время отдельных сотрудников, но и сроки выполнения всего процесса, количество доработок и качество результата. Потому что можно научить тысячу сотрудников выполнять свои задачи быстрее, но сохранить прежние ограничения в процессах, которые определяют результат всей компании. Варвара Егорова и Команда сообщества Digital Learning #образованиекакпродукт

Как проектировать обучение для людей, у которых нет времени и сил учиться? Кейс «Школа родственного ухода» Продолжаем серию «Полезный понедельник», в которой разбираем лучшие кейсы Премии Digital Learning 2025! 1️⃣ 🔤🔤🔤🔤🔤 🔙🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤 🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔜 и приз зрительских симпатий. ⭐️ Команда Института ДПО «Школа родственного ухода» Главная идея Представьте человека, который ухаживает за тяжелобольным родственником. У него нет свободных вечеров, сил на домашние задания и возможности регулярно посещать занятия. Как сделать образовательную среду, которая не создаёт дополнительную нагрузку, а действительно помогает? Команда «Школы родственного ухода» нашла ответ через исследование аудитории и сформулировала 5 правил проектирования обучения. 1️⃣ Исследуйте не только потребности, но и состояние аудитории В 2025 году команда провела интервью с участниками, потенциальными слушателями и экспертами. Привычного деления на новичков и опытных недостаточно. Важны ещё два критерия: отношение к обучению и эмоциональное состояние. В результате появились 8 социально-психологических портретов. Например, «молодой энтузиаст» готов учиться всему, а «раненый новичок» может находиться в состоянии истощения и не верить, что обучение поможет. Одинаковый опыт не означает одинаковую готовность учиться. 2️⃣ Встраивайте важные темы в каждый продукт Человек в состоянии выгорания вряд ли найдёт силы пройти курс об этом. Команда не стала создавать отдельный курс. Темы заботы о себе, распределения нагрузки и психологической поддержки встроили в уже существующие материалы. 4️⃣ Дайте участнику право на собственную траекторию ➖Нет требования пройти курс от начала до конца. ➖Можно изучить три главы, посетить очное занятие и вернуться спустя несколько лет, когда ситуация изменится. ➖Участникам без интернета материалы предоставляют в печатном виде. 4️⃣ Замените жёсткую проверку бережной обратной связью Ошибаться, чего-то не знать и адаптировать рекомендации под свои условия — нормально. Вместо больших итоговых тестов - короткие вопросы внутри материалов, интерактивные карточки и чек-листы для самопроверки. Задача — не доказать человеку, что он действовал неправильно, а помочь ему увереннее справляться с уходом. 5️⃣ Оценивайте не только знания, но и уверенность В проекте считают NPS и CSI. Но в обратную связь добавили вопросы о том, насколько человек уверен в своих действиях. Ведь для этой аудитории результат — не высокий балл за тест, а способность вернуться домой и спокойно выполнить необходимые действия. ⭐️ Отдельная находка — костюм эмпатии + VR Участник надевает специальные приспособления, имитирующие ограничения зрения, слуха и подвижности, а затем выполняет простые бытовые действия в виртуальной реальности. Так можно буквально почувствовать, почему близкому трудно поднять предмет, дотянуться до полки или выполнить привычное действие. Это помогает по-новому посмотреть на поведение подопечного и сделать уход комфортнее для обоих. 🕯 Что получилось? За время работы Школа обучила более 7 000 человек. Проект, начавшийся в 2022 году с одного онлайн-курса, превратился в образовательную экосистему: онлайн-курсы, вебинары, база знаний, очная практика, индивидуальные консультации и психологическая поддержка. 💡 Главный вывод Обычно мы думаем, как мотивировать человека пройти обучение до конца. А здесь команда задаёт другой вопрос: как помочь человеку получить нужные знания, не требуя от него больше ресурсов, чем у него есть? Иногда лучший образовательный результат — не завершённый курс, а одна вовремя найденная рекомендация, которая облегчила жизнь. 🖥Читайте полный разбор кейса «Школа родственного ухода» 👀Смотрите выступление Дарьи Музыки Если вы создаёте смешанные программы, развиваете AI- и data-driven-компетенции, связываете обучение с реальными проектами и бизнес-эффектом — приходите на ДВИЖ 🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤      🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤     🔤   🔤🔤🔤🔤🔤 🔽 Жмите тут Ольга Искандирова (@unpacking_expert) и команда сообщества Digital Learning #Полезный_понедельник_Digital_Learning

Доброе утро, друзья! 🤩🤩🤩 #дайджест_мероприятий Сегодня Международный день школьных библиотек и День приятных неожиданностей — путь любые неожиданности на нашем пути будут исключительно приятными )) А мы начинаем неделю с дайджестом от сообщества Digital Learning — не пропустите самое главное! 🗓 29.10.26 19:00 — Онлайн Открытая встреча «Открывая двери корпоративного университета. Вызовы и решения» 🗓 05.11.26 11:00 — Онлайн Онлайн-встреча сообщества Digital Learning «Кризис обучения в эпоху ИИ: как и чему учить, когда вокруг меняется всё» 🗓 19.11.26 09:00 — Офлайн Digital Learning ДВИЖ«НезаменИИмые» («Digital Learning 2026: ИТОГИ ГОДА» и финала Премии Digital Learning 2026) 🗓 10.12.26 09:00 — Онлайн и офлайн II HR ФОРУМ QUORUM «HR ДИРЕКТОР 2026-2027» Как бесплатно попасть в этот дайджест? Просто публикуйте ваши анонсы в нашем чате и выполняйте инструкцию в закрепе. Полезных открытий всем! Ставьте лайки 👍 и 🔥, если дайджест вам полезен — нам важно это знать!

Онлайн-встреча сообществ Digital Learning и Академии социальных технологий 5 ноября с 11:00 до 12:30 обсудим, как и чему учить, когда ИИ стремительно меняет не только подходы к образованию, но и весь мир вокруг нас? ❓ На конференции EDTECH EXPO 2026 красной нитью проходил один вопрос: как и чему учить в мире, где искусственный интеллект способен написать текст, решить задачу, разработать учебный материал и выполнить значительную часть привычных учебных заданий? Если правильный ответ можно получить за несколько секунд, что должно происходить в процессе обучения, чтобы человек действительно приобретал знания и развивал способности, а не просто получал готовый результат? При этом меняется не только обучение, но и сама работа. Человек все чаще взаимодействует с ИИ как с исполнителем или командой цифровых агентов: формулирует задачи, принимает решения, проверяет качество и отвечает за результат. Какие компетенции становятся необходимыми в новой реальности? Чему по-прежнему важно учить человека, а что уже можно делегировать машинам? Как меняются подходы к проектированию обучения, практическим заданиям и оценке результатов? И какую роль во всем этом будут играть преподаватели, методисты и бизнес-тренеры? На круглом столе представители школьного и взрослого образования, методологи и эксперты по внедрению ИИ обсудят эти вопросы, сопоставят профессиональные позиции и поделятся практическим опытом. Это кризис подходов. Мы пока ещё учим, как учили вчера, и тому, что нужно было вчера. Но вызов уже очевиден. Задача встречи Разобраться, что теперь означает «научить человека», когда многие интеллектуальные задачи он может выполнять совместно с ИИ, и какие изменения необходимы в содержании, методах и оценке результатов обучения. Эксперты сообщества Digital Learning покажут вам возможные решения и пути развития обучения:   ➡️ Михаил Осипов, эксперт жюри Премии Digital Learning. Методолог, консультант. Автор канала «Лаборатория онлайн-обучения». ➡️ Анастасия Касьянова, Руководитель Корпоративного университета, Диасофт. ➡️ Анна Гуркова, Winny AI Tutor, Методолог команды разработки. ➡️ Екатерина Высоцкая, основатель конкурса методистов бизнес-обучения ➡️ Ника Черменская, бизнес-тренер, методолог, эксперт по внедрению ИИ ➡️ Диана Ворошилова, ИнтернетУрок, Ведущий менеджер образовательных проектов. Ведущий — Павел Безяев, лидер сообщества Digital Learning. Встречаемся 5 ноября с 11:00 до 12:30, онлайн, бесплатно. 🔘 Регистрация на встречу: https://clck.ru/3WZoBu Присоединяйтесь! ‼️ 19 ноября — Digital Learning ДВИЖ «НезаменИИмые» - программа готова, места заканчиваются! Павел Безяев и команда сообщества Digital Learning

Ольга Искандирова: «Лучшие кейсы — те, которые решают конкретные боли бизнеса» Продолжаю серию публикаций о тех, кто делает DL ДВИЖ по-настоящему содержательным. Сегодня с нами Ольга Искандирова, руководитель агентства «Порт», автор канала «Распаковочка» и лидер секции «Лучшие практики обучения» на DL ДВИЖ. Ольга работает в корпоративном обучении с 2010 года, прошла путь от тренера до руководителя отдела обучения в Т2 Россия, а с 2018 года управляет агентством и внимательно следит за кейсами, которые появляются в сообществе Digital Learning. Я спросила Ольгу, какое изменение в обучении она считает главным в этом году. «Для меня 2026 год — это год, когда ИИ перестал быть просто трендом и стал полноценным рабочим инструментом, соратником, союзником. В 2024–2025 годах мы активно внедряли искусственный интеллект: создавали агентов, делали интеграции, пробовали автоматизировать процессы. Теперь все чаще звучит: мы сохранили команду и при этом в разы повысили эффективность. И здесь возникает вопрос: если людей столько же, задачи остались, а у команды появился настолько мощный инструмент, как теперь показать результат своей работы? Думаю, многие уже столкнулись или скоро столкнутся с просьбой обосновать эффективность своей команды обучения. Это и раньше было непросто: отделить влияние курса или программы от других факторов, которые воздействуют на бизнес, — сложная задача». В этом разговоре легко сосредоточиться на технологиях. Но Ольга обращает внимание на людей — и на то, как быстро меняются ожидания от их работы. «Поменяется состав задач внутри команды. Где-то от методолога ждут все больше навыков управления проектами. Где-то меняются требования к дизайнерам, потому что часть привычной работы уже можно выполнить с помощью ИИ. И требования порой меняются быстрее, чем люди успевают этому научиться. Поэтому перед специалистом возникают очень личные вопросы: искать ли работу, к которой я привык? Осваивать другую роль? В каком направлении развиваться дальше? Мне хочется, чтобы на нашей секции мы могли предметно поговорить об этом через опыт коллег: какие решения они уже попробовали, что сработало и что из этого можно применить у себя». Именно с таким запросом Ольга готовит секцию «Лучшие практики обучения»: участникам должно быть понятно, как использовать услышанное в своей работе. «Кейсы мы выбирали командой. С каждым спикером я отдельно познакомилась, поговорила и обсудила, как сделать выступление максимально практичным. Мне важно, чтобы коллеги рассказали, как применять их инструменты: с чего начать, что учесть, какие сложности могут возникнуть. Хочется, чтобы человек вышел с секции с пониманием: вот это я могу попробовать в своей команде, а вот этот подход поможет мне разобраться с моей задачей. Минимум теоретизирования, максимум практической пользы». В этих словах хорошо слышен взгляд методолога: ценность выступления проявляется в том, что участник сможет сделать после него. На секции Ольги можно будет посмотреть на лучшие практики через собственные рабочие вопросы. Что взять в свою команду? Как оценить пользу нового инструмента? Какие навыки развивать? И как объяснить ценность своей работы, когда привычные способы ее выполнять так быстро меняются? А еще — познакомиться с людьми, которые ищут ответы на те же вопросы и уже готовы поделиться своим опытом. «На ДВИЖе соберутся авторы сильных проектов, коллеги, с которыми можно обсудить свои задачи, и люди, о чьей работе вы, возможно, пока ничего не знаете. Приходите знакомиться, расширять круг контактов и разбирать практики вместе. Будет интересно!» Друзья, 19 ноября в Москве, в отеле «Пальмира», встречаемся на Digital Learning ДВИЖе. В программе — панельные дискуссии, секции, мастер-классы и награждение победителей конкурса. Приходите на секцию «Лучшие практики обучения» — с вопросами, своими задачами и готовностью обсуждать, что действительно работает. До встречи на Digital Learning ДВИЖе! Диана Зверева и сообщество Digital Learning P.S. Полная версия беседы с Ольгой опубликована на сайте Digital Learning, вы можете найти ее здесь ❤

Станьте партнером Вербо: превратите свою экспертизу в ИИ-тренажеры Вы — тренер, эксперт по коммуникациям, переговорам или soft skills? У вас есть авторская методология, флагманский продукт и аудитория, которая вам доверяет? Приглашаем вас 30 октября в 12:30 мск на онлайн-презентацию партнерской программы Вербо. Расскажем об условиях, сертификации и пошаговом пути к партнерству. Расскажем, как: 🔹 Масштабировать экспертизу. Вашу методологию смогут использовать больше людей без вашего постоянного участия. 🔹 Усилить основной продукт. Дополнить курсы и тренинги практикой, к которой участники могут возвращаться самостоятельно. 🔹 Создать дополнительный источник дохода. Предлагать тренажеры своей аудитории и знакомить с авторскими решениями корпоративных клиентов Вербо. С Вербо получите поддержку в создании и продвижении продукта: обучение и сопровождение Академии Вербо, закрытые эфиры для партнеров, совместные проекты и маркетинговые активности, бесплатное участие в конференциях, которые мы организуем. Для кого это мероприятие: небольшие тренинговые компании, независимые тренеры с личным брендом и Telegram-каналом, эксперты по soft skills, специалисты по обучению и оценке персонала. 👉 Зарегистрироваться на мероприятие Присоединяйтесь, чтобы увидеть, как ваша экспертиза и наши технологии могут работать вместе. #участникКонсорциумаDL

Дорогие "сообщники" Digital Learning и участники конференции DL ДВИЖ! Приглашаем вас поделиться заданиями для разбора на мастер-классе конференции Digital Learning 19 ноября ! Мы собираем ваши реальные задания из вашей преподавательской практики, которые предполагают: ❤анализ информации ❤принятие решений ❤аргументацию ❤поиск решений или применение знаний в конкретной ситуации Это могут быть кейсы, проектные задания, практические работы или открытые вопросы, в которых недостаточно просто воспроизвести правильный ответ.

Зачем?

На мастер-классе DL ДВИЖа 19 ноября мы: ➡️ проверим, насколько легко такие задания выполнить с помощью ИИ ➡️ найдем их слабые места ➡️ попробуем переработать так, чтобы они позволяли оценивать реальные компетенции обучающихся

Важно: присылайте задания в том виде, в котором вы используете их сейчас. Специально адаптировать их под ИИ не нужно

Заполнение формы займёт 3–5 минут, ответы принимаем до 27 октября 23:59 ⬇️ https://forms.yandex.ru/u/6acf54605057b29cdc3f8f12

Что за мастер-класс?

Мастер-класс "Оценивание в эпоху ИИ: как проверять компетентность, а не умение писать промпты" Арина Шабалина, основатель онлайн-школы Infokly и платформы Infokly CodeBoard для обучения программированию

Где и когда?

19 ноября в Москве, в отеле «Пальмира», встречаемся на Digital Learning ДВИЖе! Очень ждем ваши кейсы! ⬇️ https://forms.yandex.ru/u/6acf54605057b29cdc3f8f12

Всем привет! В предыдущих публикациях мы так или иначекасались этичного взаимодействия между человеком и ИИ в части образования. Сегодня мы остановимся на одной из глав Белой книги этики ИИ, которая задает границы такой дискуссии в самом своем названии: «Этично ли преподавателю вести предмет через свою цифровую имитацию, без личного присутствия в аудитории?». Позиция авторов главы заключается в том, что вести предмет исключительно через цифровую имитацию неэтично. Цифровая имитация не заменяет «живого» преподавателя, потому что взаимоуважение, понимание допустимого поведения, а также умение работать со смыслом и ценностями формируются только в прямом человеческом общении. С одной стороны, исследований и практические эксперименты зарубежных вузов подтверждают, что цифровая имитация позволяет сделать образование более доступным, а также эффективно справляются с объяснением базовых концепций и ответами на частые вопросы, в том числе во внеучебноевремя. Однако, как отмечают эксперты Европейской ассоциации университетов (EUA), ИИ-аватар лишен социальной чуткости, эмоциональной глубины и не способен выстроить наставнические отношения со студентом. Кроме того, студенты ощущают подмену живого взаимодействия суррогатом, это приводит к дезориентации и падению доверия к учебному заведению. В связи с этим авторы Белой книги подчеркивают, что использовать имитацию допустимо, но лишь в отдельных случаях и на определенных условиях. Замечу, что до конца этого года свет увидит новое издание Белой книги этики в сфере ИИ, за короткий срок после появления ее появления вперед шагнули не только технологии, но и наш опыт взаимодействия с ИИ, а так же этическая оценка этого явления. В новом издании всех читателей ждет в значительной степени переработанный раздел про образование и замену живого преподавателя цифровой симуляцией. Марат Немешев директор департамента цифровых решений ООО ЛАНИТ-ТЕРКОМ преподаватель кафедры системного программирования СПбГУ член комиссии по реализации кодекса этики Альянса в сфере ИИ  https://ethics.a-ai.ru

Онлайн-встреча сообществ Digital Learning и Академии социальных технологий 5 ноября с 11:00 до 12:30 обсудим, как и чему учить, когда ИИ стремительно меняет не только подходы к образованию, но и весь мир вокруг нас? ❓ На конференции EDTECH EXPO 2026 красной нитью проходил один вопрос: как и чему учить в мире, где искусственный интеллект способен написать текст, решить задачу, разработать учебный материал и выполнить значительную часть привычных учебных заданий? Если правильный ответ можно получить за несколько секунд, что должно происходить в процессе обучения, чтобы человек действительно приобретал знания и развивал способности, а не просто получал готовый результат? При этом меняется не только обучение, но и сама работа. Человек все чаще взаимодействует с ИИ как с исполнителем или командой цифровых агентов: формулирует задачи, принимает решения, проверяет качество и отвечает за результат. Какие компетенции становятся необходимыми в новой реальности? Чему по-прежнему важно учить человека, а что уже можно делегировать машинам? Как меняются подходы к проектированию обучения, практическим заданиям и оценке результатов? И какую роль во всем этом будут играть преподаватели, методисты и бизнес-тренеры? На круглом столе представители школьного и взрослого образования, методологи и эксперты по внедрению ИИ обсудят эти вопросы, сопоставят профессиональные позиции и поделятся практическим опытом. Это кризис подходов. Мы пока ещё учим, как учили вчера, и тому, что нужно было вчера. Но вызов уже очевиден. Задача встречи Разобраться, что теперь означает «научить человека», когда многие интеллектуальные задачи он может выполнять совместно с ИИ, и какие изменения необходимы в содержании, методах и оценке результатов обучения. Эксперты сообщества Digital Learning покажут вам возможные решения и пути развития обучения:   🔵Михаил Осипов, эксперт жюри Премии Digital Learning. Методолог, консультант. Автор канала «Лаборатория онлайн-обучения». 🔵Анна Гуркова, Winny AI Tutor, Методолог команды разработки. 🔵Диана Ворошилова, ИнтернетУрок, Ведущий менеджер образовательных проектов. Ведущий — Павел Безяев, лидер сообщества Digital Learning. Встречаемся 5 ноября с 11:00 до 12:30, онлайн, бесплатно. 🔘 Регистрация на встречу: https://clck.ru/3WZoBu Присоединяйтесь! ‼️ 19 ноября — Digital Learning ДВИЖ «НезаменИИмые» - программа готова, места заканчиваются! Павел Безяев и команда сообщества Digital Learning

‼️ 26 дней до закрытия регистрации! Вот вам личное приглашение от наших спикеров из Сбера, чтобы ушли сомнения) Знаете, в чём разница между теми, кто внедрил ИИ в обучение, и теми, кто «ещё думает»? Первые уже были на конференциях Digital Learning. Наше исследование 2026 года показывает: 95% компаний используют ИИ для создания контента. Но только 14% встроили его системно. Разрыв между «пробовали» и «работает» — это разрыв в знаниях, кейсах и связях. DL ДВИЖ «НезаменИИмые» 19 ноября — это место, где этот разрыв закрывается: ➡️ Вы увидите, как Askona перевела ИИ из эксперимента в систему за 3 месяца ➡️ Мастермайнд Сбера: новая архитектура обучения ➡️ Вы за 4 часа с нуля соберёте своего ИИ-агента на практикуме Владимира Казакова ➡️ Вы услышите от X5, как L&D стал «продуктовой командой» с ROI, который понимает директор ⏱️ Скидок больше нет, а билеты заканчиваются... Самый лучший момент — сейчас! 🔘 https://dlmeeting.online