AI_Reformer: Образованию нужен AIR

Ученые все меньше хотят делиться данными открыто Десять лет назад большинство исследователей считали своим долгом выкладывать данные, полученные в ходе работы. Сегодня таких энтузиастов меньше трети. Одновременно знание принципов открытой науки среди ученых выросло до 80%. Получается, чем лучше ученые понимают, что такое открытые данные, тем меньше хотят с ними связываться. Совпадение? Казалось бы, чего проще. Получил грант, собрал датасет — выложи его в открытый доступ. Сделал доброе дело и бросил его в воду. Но на практике это означает дополнительные часы работы без какого-либо вознаграждения. А «большое пролетарское спасибо» за очистку, стандартизацию, разметку и описание массивов, как выяснилось, работает не очень. 69% исследователей говорят, что академическая система никак не замечает этот вклад ни в рейтингах, ни в деньгах. Тем временем спрос на датасеты подстегивает гонка ИИ. Объем обучающих данных растет почти в четыре раза в год. И особенно ценными в этом потоке становятся качественные университетские наборы. Но та же технология, которая разгоняет спрос на данные, может частично закрыть самую неприятную часть работы. Уже каждый третий ученый регулярно использует ИИ в исследованиях, а каждый четвертый — при создании метаданных. Действительно, часть рутины действительно удастся переложить на нейросети. Но сам вопрос от этого никуда не исчезает. Если открытые данные нужны науке, университетам и индустрии ИИ, должна ли работа по их подготовке оставаться бесплатным приложением к исследованию? 🤓 — да, учитывать в KPI 😇 — нет, нужно думать о человечестве   😎 — спасибо, лучше деньгами #fork

🔔Все говорят про быстрые навыки и «профессии за месяц». Но где реальное образование, а где просто красиво упакованный маркетинг? Здесь в одной папке люди из науки и образования — исследователи и практики. Если для вас имеет значение эффективность, то 🔗Заглядывайте сюда #open_source

Хороший учебный ассистент знает программу курса, понимает требования преподавателя и умеет выполнять типовые задачи без долгих объяснений. Claude работает примерно так же. Чем больше контекста о курсе вы соберете в одном месте и чем лучше опишете сценарии работы, тем меньше времени будет уходить на рутинную подготовку материалов. Один раз настроенные Skills можно использовать снова и снова: для планов занятий, тестов, презентаций, обратной связи и других типовых задач. Эта простая схема поможет превратить Claude из обычного чата в полноценного учебного ассистента. #playbook

ИИ в школе поставили в рамку Большинство европейских подростков пользуются ИИ-инструментами несколько раз в неделю — и делают это без какой-либо системной подготовки. ОЭСР и Еврокомиссия выпустили первый совместный международный фреймворк о том, чему именно нужно учить школьников в эпоху искусственного интеллекта. Над AI Literacy Framework два года работали более 2000 специалистов из 100 стран. Авторы разграничивают использование ИИ и понимание ИИ. Второе и есть цель. Фреймворк устроен как матрешка, где каждый уровень вкладывается в следующий и без предыдущего не работает. «Взаимодействие с ИИ» — школьники учатся распознавать, где ИИ уже применяется, и критически оценивать его результаты. «Создание с ИИ» и «Управление ИИ» — разграничивать задачи, которые стоит делегировать машине, и те, где необходимо человеческое суждение. «Формирование ИИ» — ученики осмысляют, как улучшить систему с точки зрения общественного блага. Так что Европа, которая обычно долго запрягает, скоро может понестись во всю прыть. Фреймворк планируют встроить в PISA 2029, то есть ИИ-грамотность начнут оценивать наряду с математикой, чтением и естественными науками. А значит, профильным министерствам придется напрягаться уже сегодня. Иначе к тем, кто окажется внизу списка, могут появиться вопросики. Пока же трое из четырех учителей в странах ОЭСР не чувствуют себя готовыми преподавать ИИ-грамотность. AI Literacy Framework #playbook

Интернет умирает от скуки Теория мертвого интернета уже не выглядит мемом с конспирологических форумов. Больше трети новых сайтов создаются с помощью ИИ, а почти пятая часть полностью написана машиной. Но проблема не в том, что ИИ плодит один бесконечный слоп. С фактурой как раз все не так плохо: исследователи не увидели значимого роста фактических ошибок. Хуже другое — интернет становится одинаковым. Тексты или гладкие до стерильности, или натужно бодрые. Сплошной пластик — без личного взгляда и живой интонации, зато с бесконечным набором штампов. А это уже не мелочь. Языковая среда нас меняет, и если вокруг все больше таких текстов, беднеет не только интернет, настаивают ученые. С этим и вправду не поспоришь. Как невозможно в бочке с солеными огурцами оставаться свежим огурчиком, так и сохранить живой язык, если вокруг все больше мертвых текстов. Вот почему цифровой детокс, обычная человеческая литература и живое общение становятся уже вопросом гигиены. #commit

Главные открытия не сразу становятся новостями Сначала они появляются в лабораториях, университетах и исследовательских центрах — как гипотезы, эксперименты и новые данные. В этой папке собраны каналы экспертов по науке и образованию: они пишут об исследованиях, технологиях и идеях, которые помогают глубже понимать происходящее. Добавляйте папку и следите за тем, что происходит в реальном мире 🔥🔥🔥

ОбИИтаемый остров От осинки не родятся апельсинки. В государствах с несвободной прессой не появляется и независимый ИИ. Вместо щепетильного эксперта люди получают модель, которая уже научилась говорить с оглядкой на власть — Nature. Исследователи сравнили ответы моделей на политические вопросы на разных языках в 37 странах. Выяснилось, что чем ниже свобода прессы в государстве, тем лояльнее модель отвечает о власти на языке этой страны. Причем даже не нужно специально «дрессировать» модель. Достаточно забить интернет публикациями своих медиа. Потом приходят краулеры — цифровые кашалоты, которые заглатывают тексты со всего интернета, — и эти материалы попадают в обучающие корпуса. Если их много, модель начинает складывать «правильную» картину мира. В странах, где есть единая «политика партии и правительства», провластные нарративы уже глубоко сидят в данных. Например, в крупном корпусе CulturaX исследователи нашли 3,1 млн документов из китайских государственных медиа. Это в 41 раз больше, чем доля всей китайской Википедии в том же корпусе. Сильнее всего перекос виден в текстах про лидеров и госинституты. Там почти каждый четвертый фрагмент пересекался с госмедиа. В результате модель воспроизводила не только систему взглядов, но и сам язык пропаганды, иногда повторяя формулировки почти дословно. ИИ оказался очень чувствителен к звукам этой «волшебной дудочки». Достаточно было 6400 публикаций госмедиа, чтобы дообученная Llama-2-13b почти в 80% сравнений отвечала более провластно, чем исходная модель. В этом и есть ответ, почему один и тот же политический вопрос на разных языках может звучать по-разному. Там, где включены «башни-излучатели», ответы смещаются по тону и смыслу. Потому что вместе с языком в модель попадают не только слова, но и готовые оценки, привычные формулировки и система ценностей. А дальше, как в песне: думайте сами, решайте сами, какую нейронку иметь или не иметь. #deep_scan

Эта схема помогает использовать нейросеть как тренера по учебе. В ней собраны рабочие форматы для активного обучения, чтобы было проще разобраться в теме, проверить себя, связать факты между собой и лучше запомнить материал. Сохраните карточку как шпаргалку. Она пригодится и тем, кто учится, и тем, кто учит. #playbook

Для тех, кому интересно следить за ИИ не только в аудитории, но и в судах, сделках и регуляторной повестке — каналы, где LegalTech разбирают как рабочую реальность. ИИ & Право - актуальные новости регулирования искусственного интеллекта в мире. Новые законы, судебные кейсы, международные инициативы, статьи об ИИ-комплаенсе и управлении рисками ИИ, вопросы этики и правовые казусы - со ссылками на первоисточники и документы, которые авторы канала ищут специально для вас. Право и инновации - юридический экспертный канал на стыке права и технологий. Анализируем судебную практику, инициативы и законодательные новеллы в сфере ИИ, персданных, финтех, интеллектуальной собственности и развития электронного правительства. Для юристов, предпринимателей и всех, кто следит за инновациями. Канал есть также в ВК и в MAКС Дамасские чернила | AI и M&A — гид по тому, как ИИ меняет юридические команды и M&A сделки - со всех сторон. Как грамотно и безопасно внедрять ИИ в работу команды через призму бизнеса, а также как совершать сделки M&A с AI/ML активами. Автор - советник корпоративной практики в ведущей юрфирме и директор по Legal Tech, эксперт в M&A. EvangeLegal - канал экспериментаторов юридической автоматизации и LegalTech-евангелистов. Наша миссия: "Дать юристам цифровые инструменты и навыки работы с ними". Пишем про ИИ, LegalTech, автоматизацию, Legal Ops и данные: разбираем, какие инструменты реально помогают юристам сокращать рутину, лучше управлять процессами и говорить с бизнесом на языке технологий. Diakoff in Law Life - канал in-house юриста компании, разработчика программных продуктов с ИИ. Канал про искусственный интеллект и право: регулирование ИИ в России и за рубежом, IP, судебные кейсы и правовые риски внедрения ИИ. ЛигалТех с Дашей - канал о ЛигалТех, ИИ и автоматизации процессов. Практические сценарии использования технологий, разбор сервисов, работа с данными, информационная безопасность и внедрение решений. Pattern AI - разбор манипулятивных паттернов и алгоритмических практик в ИИ-продуктах, а также правовых и регуляторных рисков их применения в разных юрисдикциях. Чек-листы по комплаенсу, подборки стандартов, рекомендаций и обучающих материалов по ответственному использованию ИИ. #open_source

Инструмент недели Runway — вы наверняка видели в сети ролики, где оживают старые семейные фотографии или картины. В Runway можно делать и более прикладные вещи для учебы: иллюстрации к презентациям, карточки, изображения для заданий и визуальные сцены к сложным темам. Анна, преподаватель и методист «Раньше на поиск одной иллюстрации для презентации к уроку истории у меня уходило по полчаса. В Runway я просто пишу: “Древний Рим, сенаторы в тогах спорят на площади” — и через несколько секунд получаю готовую картинку. Так можно быстро собрать визуальный ряд к сложной теме и сделать урок живее». Михаил, учитель медиакласса «Мы с ребятами используем Runway для творческих проектов. Интерфейс понятен даже тем, кто никогда не работал с кодом или сложным дизайном. Дети загораются, когда видят, как текстовая задумка превращается в изображение, а потом его можно еще и оживить». Елена, репетитор по английскому языку «Использую Runway, чтобы делать карточки для запоминания слов. Картинки получаются яркими и не такими скучными, как в поисковиках. Для учителя это удобный способ быстро собрать визуальные материалы под конкретную тему». Все инструменты собраны в разделе Apps. Там есть шаблоны для быстрого старта, инструменты для создания и редактирования изображений, видео и аудио, модели и подборки под разные задачи. При регистрации выдается 500 бесплатных кредитов. Платные тарифы начинаются от 28 долларов в месяц при оплате за год. Сервис доступен без VPN. #stack

#кратко Без искусственного интеллекта сегодня уже трудно себе представить школу, колледж или вуз. Почти все их «обитатели» активно пользуются нейросетями, но по-прежнему с опаской, особенно педагоги. В чем учителям уже не обойтись без ИИ, а в чем он так и не поможет, разобрали на межрегиональном семинаре Инобра и компании «Цифрум». По результатам исследования Инобра, лучше всего ИИ разгружает педагогов от рутинных задач. Среди учителей наиболее востребованы генеративные ассистенты и инструменты для подготовки материалов к занятиям, сервисы планирования, тьюторские системы и аналитика, для преподавателей СПО и вузов – генеративные модели и платформы управления обучением. А вот воспитателем нейросеть вряд ли станет.

«Наиболее эффективная модель использования ИИ — это модель ассистента. Но принятие ответственных решений, интерпретация контекста, воспитательная функция сохраняется за человеком. Ни один из продуктов не может предложить и навряд ли предложит в обозримом будущем какие-либо решения, которые данные функции заменяют» Владимир Болдонов, аналитик Инобра

Отдельная польза ИИ – в работе с видео, рассказал Тимур Селимов. Например, сервис «Конспектум» вытаскивает из лекции главное: краткое содержание, ключевые понятия, таймкоды и субтитры. Учителю – меньше рутины, ученику – меньше шансов утонуть в полуторачасовой записи перед контрольной. Тревоги учителей касаются галлюцинаций нейросетей (когда они «досочиняют» то, чего не знают) и цифровой гигиены. Об этике и безопасности применения искусственного интеллекта ученики думают далеко не в первую очередь.

«Около 70% школьников используют ИИ для домашних заданий, часть – вообще без какой-либо критической проверки. Скорость создает иллюзию правильности: нейронка отвечает мгновенно, и кажется, что она знает ответ. Большинство родителей не знают, как именно ребенок использует нейросеть»

Александр Пономарев

, генеральный директор компании «Цифриум»

Применение ИИ требует профессиональных правил и четкого понимания, что учитель может делегировать машине, а что нет. Создавать цифровые образовательные продукты нужно с учетом таких правил.

«Самая важная инструкция – не решать задачи за ученика. Если ученик вводит условия задачи, цифровой помощник должен это понимать и не давать ответ. Вместо этого он задает вопросы, направляет на конкретные уроки или параграфы – чтобы это развивало самостоятельность и критическое мышление»

Лилия Ланина

, методолог компании «Цифриум»

ИИ-помощник может подтянуть отстающих и не дать сильным заскучать. Но тут тонкая грань: если он слишком быстро выдает ответ, ученик перестает думать; если слишком долго играет в Сократа – начинает злиться.

«Помощник, обученный на программе курса, не просто дает ответ, а отправляет ученика к конкретному занятию и заставляет сначала подумать. Для слабых учеников это может быть большим подспорьем»

Евгений Мошкин

, практикующий учитель в Домашней школе

А что Вы думаете об ИИ в образовании? Расскажите нам по ссылке Посмотреть семинар

Через 10 лет мы придем в страну не дураков, а гениев ИИ прошел экспоненциальный путь от уровня умного старшеклассника к уровню сильного студента, а затем — к задачам уровня доктора наук и профессиональных специалистов, говорит глава Anthropic Дарио Амодей. Но общество до сих пор не до конца понимает, насколько близко мы подошли к верхней точке этой экспоненты. По его оценке, мы уже почти у ее предела. Базовый сценарий Амодей описывает как «страну гениев в дата-центре». Это модель ИИ, которая по чистому интеллекту превосходит нобелевского лауреата в большинстве значимых областей, имеет все интерфейсы, доступные человеку при удаленной работе, и способна автономно выполнять задачи, на которые у людей уходят часы, дни или недели. Вероятность такого сценария в течение ближайших 10 лет он оценивает примерно в 90%. «Было бы странно утверждать, что этого не произойдет к 2035 году», — утверждает Амодей. В программировании, по его оценке, переход случится еще быстрее — в течение года-двух. А через 10 лет уже почти не останется сомнений, что ИИ способен брать на себя разработку полностью. Здесь важны две экспоненты. Первая — рост возможностей самих моделей. Вторая — распространение этих моделей в экономике. Не мгновенное, но, вероятно, быстрее, чем у любой предыдущей технологии. Снежный ком уже катится — 10%, 20%, 25%, 40% — и продолжает набирать скорость. #readme

Бурж Халифы им мало В этом есть свой почерк. Сразу строить порт с расчетом на будущие торговые потоки, создавать глобальную авиакомпанию до того, как страна стала значимым транспортным узлом. Не ждать «милостей от природы», а самим проектировать климат. Теперь в Дубае с тем же размахом берутся за AI-инфраструктуру. Шейх Хамдан объявил, что за два года весь частный сектор эмирата должен перейти на агентные системы. Бизнес будут обучать, для новых проектов запустят инкубаторы, а под них соберут инвестиционные фонды. К 2028 году половину федеральных госуслуг переведут на автономных AI-агентов. Большинство компаний к такому будущему пока не готовы. По данным Deloitte, зрелая модель управления агентным AI есть меньше чем у четверти организаций. Но в том и состоит расчет, чтобы выписать бизнесу и чиновникам «волшебный пинок» и заставить вкладываться в инфраструктуру, которую они сами еще долго считали бы преждевременной. В этом смысле ОАЭ не изменяют себе. Эмираты снова пытаются застолбить место, вокруг которого завтра будет расти рынок. А уж способность вовремя учуять, где будут деньги, в Gulf kingdoms доказали не раз. #commit

🎬 Самое популярное видео об искусственном интеллекте за всю историю Видео, полностью созданное с помощью ИИ, набрало более 2,3 миллиона лайков в Douyin. Это самый высокий показатель среди всех видео, созданных с помощью ИИ. И да, оно на китайском, но сюжет абсолютно понятен. #push

«ИИ сначала усилит тех, кто и так был сильнее» Евгений Терентьев | ВШЭ Сегодня практически 100% студентов пользуются ИИ. Но из тысячи российских университетов только около двадцати хотя бы договорились о базовых правилах его применения. Еще примерно сорок вообще не упоминают искусственный интеллект — ни на сайтах, ни в официальных соцсетях. Это результаты исследования Института образования ВШЭ. Старая цепочка «задание → работа → оценка» начинает распадаться. Даже если студент честно указывает, что использовал модель, преподаватель все равно видит только готовую работу. А она сама по себе уже мало что доказывает. Существующие задания спроектированы для мира, где итоговый текст еще можно было считать артефактом интеллектуальной работы. В мире с ИИ важен не только результат, но и путь к нему — какие источники студент выбрал, как поставил задачу модели, что отверг, что доработал и где в этом процессе была его собственная мысль. Перепроектировать нужно не только правила использования ИИ, а саму образовательную конструкцию. Где-то его можно разрешать как инструмент. Где-то — делать обязательной частью работы. Где-то — строго ограничивать. Но главное — оценивать не только продукт, а процесс и способность студента объяснить, как он пришел к результату. Другой слой проблемы — умение пользоваться генеративными моделями. В исследовании ВШЭ студентов попросили оценить себя по десятибалльной шкале, а затем дали задание написать промт. Средняя самооценка оказалась около восьми баллов, а реальный результат — ровно в два раза ниже. Люди часто путают частоту использования с владением инструментом. А это совсем не одно и то же. За умением работать с ИИ стоят анализ, структурирование, критическое мышление, функциональная грамотность и вообще понимание темы. Некоторые университеты увидели в ИИ возможность и выстраивают централизованную политику. Другие ограничиваются этическими кодексами и минимизацией рисков. Третьи наблюдают за низовыми инициативами и пытаются на их основе собрать общую модель. Но большая часть вузов, к сожалению, не делает вообще ничего. В этом и риск нового неравенства. Как известно, нужно бежать со всех ног, чтобы только оставаться на месте, а чтобы куда-то попасть, надо бежать как минимум вдвое быстрее. Тех, кто соединяет инновации с понятной управленческой политикой, считанные единицы. Чаще всего это ведущие университеты, где и так больше ресурсов, сильнее команды и мотивированнее студенты. ИИ может усилить образование, но сначала он, скорее всего, усилит тех, кто и так был сильнее. #readme

Как превратить ИИ в личного супер-тьютора Эта схема переводит нейросеть из режима «энциклопедии» в режим персонального наставника. В ней собраны рабочие форматы для активного обучения, чтобы было проще разобраться в теме, проверить себя, связать факты между собой и увидеть общую картину. Сохраните карточку как шпаргалку. Она пригодится и тем, кто учится, и тем, кто учит. #playbook

Студенты больше не хотят следить друг за другом Закончилась эта прекраснодушная эпоха, когда в Принстоне 133 года преподаватели вообще не присутствовали на экзаменах. Каждый студент просто давал слово, что не списывал, — и обязательство сообщить, если заметит нарушение у другого. Так работал знаменитый Кодекс чести, который теперь подвергли ревизии. Всего с одним голосом против преподаватели проголосовали за возвращение наблюдателей на все очные экзамены. Половина студентов тоже высказалась за контроль. Маленькие гаджеты и легкий доступ к ИИ сделали незаметное списывание проще. А следить за другими, пока сам пишешь экзамен, студентам не с руки. Да и надзирать друг за другом современные молодые люди совсем не расположены. В опросе выпускников 44,6% признались, что знали о нарушениях Кодекса, но не сообщили. Доложили всего 0,4% — примерно один из 250. Около 30% заявили, что списывали сами. Почти полтора века университет топил за идею, что доверие эффективнее надзора, свобода лучше несвободы и все такое. Но стоило конструкции мягкого контроля всерьез зашататься, как в аудиторию сразу вернули наблюдателя. И в регламенты нужную поправочку внесли. #debug

Инструмент недели Mexty превращает презентации, PDF, конспекты и другие учебные материалы в интерактивные курсы: с вопросами, сценариями, развилками и проверкой знаний. Можно начать и без готового контента — просто описать тему, цель урока и аудиторию. Если не хочется писать промпт с нуля, есть режим Guided Prompt, в нем платформа пошагово помогает собрать запрос. Сервис делает не просто текстовый план, а учебный модуль с интерактивными блоками. Готовый курс можно экспортировать в SCORM и загрузить в Moodle, Canvas, TalentLMS или другую LMS. В Mexty отдельно подчеркивают, что SCORM-пакеты тестировались в популярных LMS: сохраняются запуск курса, прогресс, завершение и результаты оценивания — в зависимости от настроек самой LMS. Платформа работает по кредитной модели: кредиты тратятся на генерацию уроков, квизов, медиа и переводов. Бесплатно дают 10 разовых кредитов. Платный тариф Creator начинается от €9 в месяц и включает 50 кредитов. Важный нюанс: это не «нажал кнопку — получил готовый курс без правок». Обзоры отмечают, что модуль собирается быстро, но вопросы, уровень сложности и формулировки все равно нужно проверять и редактировать. #stack

Вкалывают роботы «Мною помыкает ИИ», — возмутился исследователь Грэм Нойбиг, когда получил рецензию на свою работу. Из 40 замечаний примерно 40 были не по делу. Плюс ссылки на несуществующие источники и рекомендация провести статанализ, который в этой области вообще не нужен. Гневный пост Нойбига в X сподвиг Pangram Labs проверить масштаб бедствия. Через ИИ-детектор прогнали почти 76 тысяч рецензий на статьи, представленные на ICLR 2026 — одной из главных конференций по машинному обучению. Следы генерации обнаружили более чем в половине отзывов, а каждую пятую рецензию написали нейросети целиком. Примерно в то же время другая команда прошлась по библиографическим записям 2,5 миллиона статей и препринтов. Только в материалах за прошлый год исследователи насчитали почти 147 тысяч вымышленных ссылок. В лидерах оказались социальные науки — доля фантомов там почти в пять раз выше, чем в любом другом крупном репозитории. В праведном гневе держатели академических площадок потянулись за кнутом. Теперь ICLR наказывает нерадивых рецензентов отклонением их собственных статей. А arXiv — крупнейший открытый архив препринтов — ввел годичный бан для авторов, в чьих работах обнаружены явные машинные следы. Но прежде всего здесь поражает инфантилизм. Взрослым и неглупым людям достался почти волшебный инструмент, который может дать совсем другой уровень продуктивности и качества. А некоторые сразу же приспособили его, чтобы не делать вообще ничего. #debug

Из тени в вуз перелетая Минобрнауки собирается пересмотреть стандарты высшего образования из-за ИИ. В программах появятся модули по нейросетям, а вместе с ними — новые правила для экзаменов, аттестации и ВКР. Теперь при проверке работ придется отдельно учитывать оригинальность текста, заимствования и использование нейросетей. На антиплагиат вузы опирались и раньше, но здесь министерство предлагает действовать осторожнее. Автоматика несовершенна, и последнее слово должно оставаться за преподавателем. Саму ВКР предлагают считать лишь частью общей оценки. Важнее то, как студент владеет материалом, как отвечает на защите и может ли показать, что работа действительно его. Многие вузы уже ввели свои правила работы с ИИ, но теперь появляются общие рамки для всей системы. Это больше не набор локальных запретов и договоренностей на свой страх и риск. ИИ в высшем образовании проходит тот же путь, что когда-то интернет и поисковики. Сначала спорный инструмент, потом неизбежная реальность, а дальше — обычная инфраструктура, под которую приходится переписывать правила. #push