ИИ в EdTech в 2025 году

Учим и учимся с ИИ: почему EdTech уже не будет прежним

Пандемия перевела образование в онлайн — и с тех пор цифровой формат закрепился в вузах, школах и на корпоративных платформах. Вместе с этим выросли ожидания: студенты хотят учиться в удобном темпе, преподаватели — сократить рутину, а компании — быстрее адаптировать сотрудников.

Универсального решения нет. Но с этими задачами все чаще справляется искусственный интеллект — он подбирает задания под каждого, берет на себя проверку и аналитику. А все, что требует тонкости, эмпатии и наставничества, остается в руках преподавателя.

Рынок отреагировал на изменения быстро. В 2024 году выручка российских EdTech-компаний выросла до 144,5 млрд рублей — на 19% больше, чем годом раньше. ИИ уже не дополнение, а центр образовательного продукта: он предлагает, что изучать, оценивает результат и корректирует программу. По сути, он уже выполняет роли методиста, ассистента и репетитора.

Рынок EdTech в России продолжает расти после паузы в 2022 году

Преподаватели тоже адаптируются. Каждый шестой лектор в вузе уже использует нейросети при подготовке занятий, особенно в гуманитарных и экономических дисциплинах. Более 40% студентов сталкивались с ИИ — от генераторов текстов до обучающих подсказок. А значит, от университетов и платформ ждут нового уровня взаимодействия и поддержки.

Чтобы оправдать ожидания студентов, преподавателей и бизнеса, образовательные системы все чаще перестраиваются вокруг ИИ. Ниже — шесть направлений, где ИИ уже меняет подход к обучению.

Как ИИ меняет образование: 6 ключевых направлений

Персонализация обучения

Система отслеживает прогресс, анализирует ошибки и предлагает задания нужного уровня. Такой подход снижает отток с курсов, ускоряет освоение материала и помогает удерживать мотивацию. В Skyeng, например, ИИ формирует персонализированные уроки английского языка: учитывает уровень знаний, цели и интересы ученика, а затем генерирует индивидуальный план и домашнее задание.

Автоматизация рутинных задач

Преподавателям больше не нужно тратить часы на проверку тестов, сбор статистики и отчеты. Искусственный интеллект берет это на себя и даже объясняет, где студент ошибся. Это помогает сэкономить время, наладить обратную связь и сосредоточиться на обучении. В некоторых вузах ИИ уже встроен в электронные системы. Например, в НИУ ВШЭ преподаватели уже используют нейросети для проверки работ и подготовки к занятиям.

Интеллектуальные ассистенты

Чат-боты и нейросети становятся помощниками в обучении. Они помогают студентам найти нужный материал, напоминают о дедлайнах и отвечают на часто задаваемые вопросы. В Яндекс Практикуме, например, YandexGPT уже помогает решать задачи прямо в процессе обучения, снижая нагрузку на преподавателей. В университетах внедрение подобных ботов пока находится на стадии пилотных проектов и тестирования, но этот тренд быстро развивается.

В Яндекс Практикуме студенты могут выделить непонятный фрагмент, и YandexGPT объяснит его простыми словами. Подсказки помогают разобраться в теории без отвлечения на другие источники.

Генерация учебных материалов

ИИ создает тесты, презентации и лекции. Это особенно полезно в темах, которые быстро устаревают — например, в ИТ или маркетинге. С помощью генеративных моделей платформы адаптируют один курс под разные уровни подготовки и профили студентов. В России система Edwise, например, превращает внутренние документы компаний — инструкции, регламенты — в обучающие модули для сотрудников, ускоряя их ввод в должность.

Аналитика и прогнозирование

Алгоритмы анализируют, кто и как учится. Система видит, где возникает больше всего ошибок, на каких темах снижается внимание, когда студенту стоит предложить повторение темы. Это помогает преподавателю вовремя скорректировать программу. В проекте «Московской электронной школы» на курсе по математике ИИ уже подсказывает, какие темы давать дальше, чтобы повысить успеваемость.

Внедрение ИИ в корпоративные образовательные системы

Компании тоже внедряют ИИ в платформы для обучения сотрудников. Такие системы подбирают курсы, адаптируют содержание и отслеживают прогресс. В России, например, в СберУниверситете работает цифровой помощник «Истра». Он предлагает сотрудникам релевантные темы для изучения и подстраивает контент под цели конкретного человека. В Walmart используют ИИ-инструменты Element и My Assistant — это помогает персонализировать обучение и сократить сроки адаптации новых сотрудников.

Но пока одни технологии помогают ускорить обучение, другие ставят под вопрос саму роль преподавателя и понятие справедливости в оценке. Ниже — важные этические вызовы, о которых EdTech-платформам пора говорить вслух.

Где границы: этические вызовы ИИ в обучении

ИИ помогает учиться быстрее, но порой его решения ставят в тупик. Почему студент получил именно такую рекомендацию? Почему система «завернула» задание без пояснений? Эти вопросы остаются без ответа — и подрывают доверие.

Если преподаватель не понимает логику алгоритма, он не сможет объяснить ее студенту. А когда ИИ ставит оценку без разбора — ученик теряет мотивацию.

Особенно это критично в вузах, где результат влияет на стипендии, конкурсы, карьерные траектории.

Проблема в том, что ИИ учится на данных. Если они спутаны — например, собраны с одной категории студентов — модель будет ошибаться.

В 2023 году в США уже обсуждали случай, когда ИИ при поступлении в колледжи занижал баллы иностранным абитуриентам. Это стало поводом для пересмотра всей системы.

Сегодня платформы задают новые вопросы:

• Как объяснить студенту, почему система поставила именно такую оценку?
• Кто несет ответственность, если ИИ ошибся?
• Можно ли оспорить результат?

В Европе уже появляются протоколы этичного ИИ в образовании. В России такие инициативы уже обсуждаются: есть предложения и проекты регламентов, но пока они не внедрены в практику. Зато запрос со стороны студентов и преподавателей становится все громче — и вопрос времени, когда появятся формальные правила.

Что дальше: каким станет образование в ближайшие годы

ИИ уже помогает учиться быстрее — он проверяет, объясняет и адаптирует курсы под каждого. Дальше он все больше будет становиться активным участником на лекциях и групповых заданиях.

Первым шагом станут персональные тьюторы — это уже не чат-боты, а ИИ, который учитывает цели, уровень знаний, мотивацию и даже стиль обучения студента. Такие системы тестируют в Coursera: тьютор адаптирует маршрут курса под задачи конкретного пользователя и помогает не сойти с дистанции.

Следом — голосовые ассистенты, как у «Алисы» или Alexa, только с пониманием предмета и программы. Такие помощники уже появляются в Duolingo: они задают вопросы, объясняют материал и помогают закрепить результат. В будущем они смогут вести самостоятельные занятия.

Дальше — групповая работа с ИИ-модерацией. Система не просто следит за дедлайнами, а предлагает распределение ролей, дает советы по коммуникации и следит, чтобы все члены команды двигались к общему результату. Такие форматы уже используют в MBA-курсах, где студенты решают бизнес-кейсы.

ИИ также помогает и новичкам в компаниях — уже есть модели, которые обучаются на бизнес-процессах и подсказывают, как действовать в конкретной ситуации. Например, «Нейроштат» создает ИИ-ассистентов, которые отвечают на рабочие вопросы по задачам и ускоряют адаптацию.

Эти сценарии уже постепенно переходят в практику. По данным HolonIQ, к 2030 году инвестиции в ИИ и EdTech превысят $30 млрд. Вопрос не в том, придут ли эти технологии, а в том, как быстро мы сможем их встроить в обучение.

Как подготовиться к внедрению ИИ в процесс обучения: пять шагов

Краткий чек-лист, который поможет понять.

1. Проверьте цифровую платформу. Важно, чтобы платформа поддерживала интеграцию с модулями: генерацией заданий, аналитикой, ассистентами. Без этого нейросеть не встроится в процесс и останется сторонним инструментом.
2. Обучите модель на своих данных. Каждая образовательная система — со своими курсами, логикой и ошибками. Чтобы ИИ работал корректно, его нужно адаптировать: под задачи, формулировки и типовые ответы студентов. Это снижает число аномалий и делает рекомендации точнее.
3. Подготовьте преподавателей. ИИ не отменяет педагога, но меняет его роль. Преподавателю важно уметь работать с алгоритмом: проверять отчеты, редактировать задания, объяснять логику решений. Без этого технология не поможет, а запутает.
4. Обновите учебные материалы. ИИ проще работать с модульными программами. Разбейте курс на короткие блоки, добавьте варианты формулировок, включите практические сценарии. Так алгоритм быстрее поймет контекст и сможет подстроиться под каждого студента.
5. Заложите принципы этики и контроля. Пропишите, кто отвечает за оценку: преподаватель, ИИ или оба. У студента должно быть право получить объяснение, задать вопрос, оспорить результат. Без прозрачности доверие к технологии не появится.