Перспективы персонализированного обучения с ИИ

Содержание статьи

• Введение – что такое персонализированное обучение и почему это важно?

• Современное состояние – как сегодня школы, вузы и компании внедряют персонализированные методы.

• Перспективы развития – какие технологии изменят образование в ближайшие 10-20 лет?

• Методы персонализации – ИИ, VR/AR, адаптивные программы, интерфейсы мозг-компьютер, геймификация и т.д.

• Персонализация по уровням образования – что работает для средней школы, старшей школы и университетов?

• Плюсы и минусы – возможности, риски, этические вопросы.

• ИИ и обучение – как большие языковые модели (LLM), голосовые ассистенты и адаптивные системы меняют обучение.

• Будущее профессионального образования – как ИИ поможет в выборе карьеры и непрерывном обучении.

• Заключение – основные выводы, рекомендации для преподавателей и исследователей.

Статья дополняет ранее поднятые темы в других статьях:
(Анализ влияния ИИ (LLM) на когнитивные способности в 10-летней перспективе)
(Влияние цифрового потребления и избыточного использования девайсов на детей)

1. Введение

Персонализированное обучение – это подход в образовании, при котором содержание, темп и методы обучения адаптируются под индивидуальные особенности и потребности каждого ученика (Personalized Learning Definition) (Personalized Learning Definition).

В отличие от традиционного, «унифицированного» обучения, где всем учащимся предлагается одинаковый материал и задания, персонализация ставит в центр внимание индивидуальные навыки, интересы и цели студентов.

Цель такого подхода – обеспечить более глубокое усвоение знаний и вовлеченность, давая каждому ученику возможность учиться тем способом и в том темпе, который подходит ему лучше всего (Personalized Learning Definition) (What is the future of personalised learning?).

Актуальность персонализированного обучения сегодня чрезвычайно высока. В условиях цифровой эпохи, когда люди привыкли к сервисам вроде Amazon или Netflix, предлагающим персональные рекомендации, учащиеся и родители ожидают схожей индивидуализации и от образования (Персонализированное обучение: будущее или реальность? — Новости — НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге — Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»).

Персонализированное обучение рассматривается как способ «перенести образование в эпоху персонализации», подобно тому как цифровые платформы адаптируются под предпочтения пользователей (What Is Personalized Learning?).

Приверженцы этой идеи надеются, что она трансформирует школы, повысит мотивацию и успеваемость обучающихся, а также учтет их социально-эмоциональные потребности (What Is Personalized Learning?) (What Is Personalized Learning?).

Не случайно ЮНЕСКО в своем глобальном видении образования подчёркивает интеграцию цифровых инструментов для поддержки персонализированного обучения как часть обновления методов преподавания ().

В то же время понятие персонализации обучения охватывает широкий спектр практик. Для одних педагогов это прежде всего использование адаптивных программ, автоматически подстраивающих задания под уровень ученика (What Is Personalized Learning?).

Для других – предоставление учащимся большей автономии в выборе проектов и тем, развитие их «умения учиться» и мотивации к обучению в течение всей жизни (What Is Personalized Learning?) (Персонализированное обучение: будущее или реальность? — Новости — НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге — Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»).

По сути, персонализированное обучение не является абсолютно новой идеей: индивидуальный подход к ученику прослеживается от наставнических школ древности (например, Аристотеля) до методов компетентностного обучения ХХ века (Персонализированное обучение: будущее или реальность? — Новости — НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге — Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики») (Персонализация обучения: что это такое, формы, технологии).

Однако современные технологии открыли новые возможности для масштабирования персонализации, делая её реальным инструментом массового образования, а не привилегией единиц.

Таким образом, персонализированное обучение – ключевой тренд современного образования, отражающий запрос на учет уникальности каждого учащегося. В данном отчёте рассмотрены текущее состояние этой области, перспективы её развития в ближайшие 10–20 лет, а также конкретные методы и технологии, позволяющие реализовать индивидуальные траектории обучения.

Особое внимание уделено роли искусственного интеллекта (ИИ) и другим инновациям, влиянию персонализации на различные уровни образования (школа, университет, профессиональное обучение), ее преимуществам и возможным рискам. Отчёт основан на глобальных трендах и предназначен для преподавателей и исследователей, интересующихся будущим образования.

2. Современное состояние персонализированного обучения

За последние годы персонализированное обучение из концепции превратилось в одну из центральных практик и целей образовательных реформ. Многие школы и вузы по всему миру начали внедрять элементы персонализации: от адаптивных обучающих систем до индивидуальных учебных планов.

Так, в США реализованы тысячи инициатив, нацеленных на персонализацию: с 2020 года было запущено более 4200 образовательных проектов, ориентированных на индивидуальное обучение, которые охватили свыше 16 миллионов учеников (Are AI Tutors and Assistants the Future of Personalized Education?).

На уровне политик разных стран персонализация провозглашается приоритетом для повышения качества и доступности образования. Например, в национальных докладах отмечается, что персонализированное обучение рассматривается как одно из основных решений по улучшению результатов и вовлеченности учащихся (How Does Personalized Learning Affect Student Achievement? | RAND) (How Does Personalized Learning Affect Student Achievement? | RAND).

Основные технологии и методики, применяемые сегодня для персонализации обучения, включают:

• Адаптивные обучающие программы. Это программные решения (онлайн-платформы, приложения), которые автоматически подстраивают содержание под учащегося на основе данных о его успехах и затруднениях.
  Например, адаптивные системы в математике или чтении анализируют ответы ученика и предлагают дополнительные упражнения по тем навыкам, где обнаружены пробелы. Т
  акой подход позволяет каждому продвигаться по мере готовности: сильные ученики могут быстрее проходить материал, а отстающим дается необходимое время и поддержка для освоения тем.
  Исследования показывают, что использование адаптивного ПО ведет к заметному росту успеваемости – по некоторым данным, учащиеся в персонализированных программах показывают результаты на ~30% выше на тестах по сравнению с традиционными (Effectiveness of Personalized Learning: Statistics on Outcomes in Diverse Educational Settings), а процент мотивированных к учебе учеников достигает 75% (против ~30% в обычных классах) (Effectiveness of Personalized Learning: Statistics on Outcomes in Diverse Educational Settings).
  Хотя точные цифры варьируются, тренд очевиден: адаптивное обучение повышает эффективность, что признают ~76% учителей, считающих, что персонализация улучшает вовлеченность и успехи учащихся (Effectiveness of Personalized Learning: Statistics on Outcomes in Diverse Educational Settings).

• Дифференцированное обучение. Эта методика, существующая и до эры цифровых технологий, предполагает разделение учащихся на группы по уровню или стилю обучения и подбор разных методов и материалов для каждой группы (Персонализация обучения: что это такое, формы, технологии).
  В отличие от полностью индивидуальной траектории, дифференциация упрощает реализацию персонального подхода в классе: учитель модифицирует задания под условные категории учеников (например, давая более сложные задачи тем, кто опережает программу, и дополнительные объяснения тем, кому трудно).
  Сейчас дифференцированный подход часто сочетается с адаптивными инструментами: технологии помогают выявить текущий уровень и потребности учащихся, а педагог уже принимает решение, как сгруппировать и чему уделить внимание на уроке.

• Учебная аналитика и использование данных. Современное персонализированное обучение опирается на сбор и анализ больших данных об учебном процессе. Электронные дневники, системы управления обучением (LMS) и специализированные аналитические платформы позволяют отслеживать прогресс каждого ученика в режиме реального времени: какие темы усвоены, где возникают затруднения, сколько времени тратится на те или иные задания и т.д.
  На основе этих данных формируются индивидуальные профили обучающихся, помогающие принимать решения – например, какой следующий шаг оптимален для данного ученика или нужна ли ему дополнительная поддержка.
  В школах, практикующих персонализацию, учителя все чаще обращаются к данным при планировании уроков и дают учащимся возможность самим видеть свои результаты и ставить цели (self-tracking).
  Подход data-driven позволяет сделать обучение более прозрачным и своевременно корректировать траекторию. Однако он же породил и вопросы о защите персональных данных и этике (об этом – в разделе 6).

• Студентоцентричные методы. Персонализированное обучение сегодня включает не только технологические решения, но и педагогические практики, смещающие роль учащегося от пассивного потребителя знаний к активному субъекту обучения.
  Во многих школах внедряются элементы проектного обучения, наставничества, портфолио достижений, которые дают ученикам больше голоса в том, чему и как учиться. Например, с ранних классов детям предлагается самим ставить учебные цели и рефлексировать свои результаты.
  
  В начальной школе города Миддлтаун (США) практикуют регулярное самооценивание и целеполагание: даже самые маленькие учащиеся с помощью простых форм отмечают, как они усвоили материал, и формулируют цели на будущее (Six Examples of What Personalized Learning Looks Like).
  
  Учителя сразу получают эти данные и могут использовать их для корректировки урока и группирования детей по интересам или трудностям (Six Examples of What Personalized Learning Looks Like). Такие практики развивают у детей навык самостоятельности и ответственности за свое обучение – ключевые компоненты персонализации.

Современное состояние можно охарактеризовать как стадию активного эксперимента и внедрения. Многие модели проходят апробацию: от полностью онлайн-школ, где каждый движется по индивидуальной программе, до традиционных классов, в которых учителя постепенно добавляют адаптивные упражнения и проектные задачи по выбору ученика.

Дистанционное и смешанное обучение (blended learning) после пандемии COVID-19 стало повсеместным и тоже послужило катализатором персонализации. Когда миллионы учащихся перешли на удаленные занятия, остро проявилась потребность в индивидуальной поддержке: кто-то легко учился дома, а кто-то отставал без прямого контакта с учителем.

В ответ школы начали активнее использовать адаптивные онлайн-платформы и инструменты для обратной связи. В результате сейчас во многих местах складывается смешанная модель, сочетающая очные занятия с онлайн-курсом, где темп и траектория частично определяются самим учеником (Personalized Learning Definition).

Европейский союз, например, отмечает, что вызовы пандемии и необходимость интеграции перемещенных учащихся (мигрантов) придали смешанному обучению ещё большую значимость, показав необходимость гибких, устойчивых образовательных стратегий, способных адаптироваться под разные условия и потребности студентов (New report: how blended learning can make education more inclusive | European Education Area).

Подводя итог, на данный момент персонализированное обучение уже не теория, а практика, набирающая масштаб. Развитие технологий ИИ, доступность данных и уроки пандемийного обучения создали условия, в которых индивидуализация становится не только желательной, но и реальной в массовом образовании.

Тем не менее, единых рецептов пока нет – идет поиск наиболее эффективных моделей, накопление доказательной базы и одновременно осмысление новых рисков (например, связанных с конфиденциальностью). Следующие разделы отчёта подробно рассмотрят перспективы развития этих тенденций и ключевые методы персонализированного обучения.

3. Перспективы развития на ближайшие 10–20 лет

Глядя вперед на одно-два десятилетия, эксперты сходятся во мнении, что персонализированное обучение будет играть ещё более значимую роль во всех звеньях образования – от школы до корпоративной подготовки.

Ниже представлены основные прогнозируемые изменения и тренды, которые, согласно исследованиям и аналитическим обзорам, определят облик персонализированного обучения к 2035–2045 годам:

• Повсеместное использование ИИ-тьюторов. Вероятно, в течение ближайших лет станет нормой наличие у каждого ученика своего персонального цифрового помощника для обучения – своеобразного ИИ-репетитора.
  
  Уже сейчас появление больших языковых моделей (LLM) открывает возможность индивидуализированного наставничества: ИИ-системы способны отвечать на вопросы ученика, давать развернутые объяснения, подстраиваться под уровень понимания. В будущем такие тьюторы на базе ИИ станут еще более продвинутыми, обеспечивая one-on-one обучение в масштабе.
  
  Как отмечает компания Moodle, развитие ИИ сулит «индивидуальную поддержку каждому обучающемуся на всем протяжении его учебного пути», дополняя (но не заменяя) учителя (What is the future of personalised learning?) (What is the future of personalised learning?).
  
  Иными словами, в классе будущего за каждым учеником может «закрепляться» ИИ-помощник, доступный 24/7 – задать вопрос, объяснить иначе, предоставить дополнительные примеры – тем самым снимая ограничение, что один учитель не может одновременно уделить внимание 30 разным детям. Через 10–20 лет подобные системы, интегрированные в образовательные платформы, вероятно станут обыденностью, особенно с развитием доступных моделей ИИ.

• Виртуальное обучение без границ. Тренды показывают, что образование становится все более глобальным и мобильным. К 2030-м годам место и время перестанут быть серьёзным барьером для обучения. Виртуальные классы и расширенная реальность позволят ученикам из любых точек мира учиться вместе, получая при этом индивидуальную поддержку. Уже сейчас технологии виртуальных аудиторий дают ощущение присутствия и совместной работы онлайн.
  
  В перспективе же виртуальная и дополненная реальность (VR/AR) достигнут такого уровня, что дистанционное присутствие почти не будет уступать физическому. Это означает, что принцип «учись где угодно и когда удобно» станет основой персонализированного обучения.
  
  Школы и университеты разовьют формы гибкого расписания и онлайн-курсов, чтобы каждый студент мог строить свой график. По оценкам специалистов, акцент будет делаться на том, чтобы, устраняя географические преграды, сохранить социальную вовлеченность: виртуальные классы будущего будут уделять особое внимание созданию чувства команды и сообщества среди учащихся (What is the future of personalised learning?).
  
  Таким образом, персонализация в контексте места – это возможность учиться персонально удобным образом, но при этом не в одиночестве, а во взаимодействии с другими, пусть и онлайн.

• Непрерывное и пожизненное обучение. В ближайшие десятилетия усилится тенденция к Life-Long Learning – обучению в течение всей жизни. Быстрые изменения на рынке труда и в технологии требуют постоянного обновления навыков. Персонализированное обучение станет важной частью профессиональной жизни взрослых.
  
  По прогнозам, системы будут сопровождать человека после окончания школы и вуза, предлагая индивидуальные траектории развития компетенций в соответствии с карьерными целями и личными интересами (What is the future of personalised learning?). Образование перестанет быть привязанным к возрасту: 40- или 50-летний специалист сможет с помощью ИИ-платформы составить персональный план освоения новой профессии или улучшения навыков, а затем следовать ему, получая рекомендации, курсы и практические задачи, оптимально подобранные под его опыт.
  
  Таким образом, к 2040 году грань между формальным образованием и самообразованием продолжит стираться – благодаря персонализации каждый сможет в любой момент «вернуться в обучение» на своих условиях.

• Высокоадаптивные учебные среды. Уже сейчас адаптивное обучение позволяет фокусироваться на пробелах знаний ученика. В будущем же адаптивность станет еще более тонкой и всеобъемлющей.
  
  Можно ожидать появления интеллектуальных учебных систем, которые в реальном времени подстраивают не только сложность заданий, но и методы подачи материала под когнитивный профиль учащегося. Например, если система обнаружит, что ученик визуал, она будет давать больше схем и видео; если видит падение внимания – замедлит темп или вставит интерактивную игру, чтобы вновь вовлечь учащегося (What is the future of personalised learning?).
  
  В идеале, учебная программа станет динамичной: нет жесткого плана урока для всех, вместо этого ИИ, опираясь на данные о каждом студенте, формирует для него оптимальный путь в рамках необходимых результатов обучения.
  
  Через 10 лет адаптивные алгоритмы смогут не только исключать повторение уже усвоенного (что реализовано и сейчас), но и прогнозировать, какой тип активности лучше сработает дальше (текст, практика, викторина и т.д.) – своего рода проактивная персонализация. Это повысит эффективность: ученики не будут тратить время на то, что уже знают, и не будут застревать на непонятных темах – система сразу подхватит и поможет.

• Коллаборативная персонализация. Интересной тенденцией является соединение индивидуального и группово-ориентированного обучения. Персонализированное обучение будущего вовсе не означает изоляцию каждого «в своем пузыре».
  Наоборот, прогнозируется рост персонализированных коллективных форм: когда ученики работают над проектами в малых группах, сформированных с учетом интересов или стилевых предпочтений каждого, чтобы все могли максимально раскрыться.
  
  Совместное решение проблем и peer-to-peer обучение будут поощряться в персонализированных средах (What is the future of personalised learning?). Например, платформа может подобрать команду для проекта на основе дополняющих друг друга навыков учеников.
  
  Такой подход объединяет преимущества персонализации (каждый получает роль, сообразную его сильным сторонам) с преимуществами сотрудничества (обучение у сверстников, развитие коммуникативных навыков). Можно сказать, что перспективная модель – персонализированное командное обучение, где индивидуальные траектории периодически пересекаются в групповой работе для обмена знаниями.

• Эгалитарность и инклюзивность. Одно из важнейших направлений развития – сделать персонализированное обучение рычагом для более справедливого, инклюзивного образования. Если сегодня есть опасения, что технологии могут усилить разрыв (не у всех есть доступ, не все школы готовы их внедрять), то в перспективе 20 лет ожидается преодоление этих преград.
  
  Персонализированные системы разрабатываются с учетом разнообразия учащихся: предполагается, что правильно спроектированные ИИ сократят предвзятость и помогут каждому учащемуся, вне зависимости от возможностей, получать поддержку, нужную именно ему (What is the future of personalised learning?).
  
  Например, адаптивные программы для детей с особыми образовательными потребностями будут автоматически подстраиваться под их темп и способ восприятия, давая дополнительное время или альтернативные задания.
  
  Такая персонализация «без барьеров» может значительно повысить доступность образования. Кроме того, к 2030-м годам ожидается широкое распространение персонализации в развивающихся странах за счет удешевления технологий – это поможет компенсировать нехватку учителей и учебных материалов, предлагая каждому учащемуся базовую персональную поддержку в обучении. Конечно, многое зависит от инвестиций и политики, но общий тренд – персонализированное обучение как стандарт для всех, а не элитарная опция.

Подводя итог, ближайшие 10–20 лет в образовании пройдут под знаком ещё большей индивидуализации. Персонализированное обучение эволюционирует из набора отдельных практик в системообразующий принцип, поддержанный ИИ и другими технологиями.

Обучение станет более гибким, непрерывным, адаптивным и ориентированным на учащегося, чем когда-либо прежде. Однако реализация этих перспектив потребует преодоления ряда вызовов – от технологических (масштабируемость ИИ-решений, кибербезопасность) до организационных (переподготовка учителей, обновление учебных программ) и этических.

Далее в отчёте будут рассмотрены конкретные методы, которые прокладывают путь к этому будущему уже сегодня, а также влияние персонализации на различные уровни образования.

4. Методы персонализированного обучения

Методы реализации персонализированного обучения разнообразны и постоянно развиваются. Можно условно разделить их на две группы: существующие подходы, уже применяемые на практике, и новые технологии, которые только набирают обороты и обещают вывести персонализацию на новый уровень.

В этом разделе проанализируем как проверенные, так и инновационные подходы, включая использование искусственного интеллекта, виртуальной/дополненной реальности, организации дистанционного и смешанного обучения, а также таких передовых технологий, как интерфейсы мозг-компьютер и игровые механики (геймификация).

Искусственный интеллект (ИИ)
– LLM-тьюторы
– Голосовые ассистенты Чат-боты и виртуальные тьюторы на основе больших языковых моделей способны отвечать на вопросы учащихся и давать разъяснения в режиме 24/7.

Например, ИИ-ассистент типа Khanmigo (на базе GPT-4) выступает «наставником»: не просто сообщает ответ, а ведет диалог с учеником, наводящими вопросами подталкивая его к решению задачи самостоятельно.

Голосовые помощники (Alexa, Google Assistant) используются для тренировки разговорных навыков, проверки знаний с помощью викторин или простого доступа к справочной информации по голосовой команде. Эти технологии уже помогают персонализировать обучение, хотя требуют внимания к конфиденциальности данных (записи голосовых команд, диалогов).

Массовое внедрение персональных ИИ-тьюторов для каждого ученика. В ближайшем будущем ИИ сможет адаптироваться к стилю обучения учащегося, учитывая его ответы и даже эмоциональное состояние. Ожидается, что ИИ не заменит учителя, но возьмет на себя роль «второго педагога», разгружая преподавателя от рутинных задач (например, проверка типовых упражнений, составление плана урока и предоставляя мгновенную обратную связь ученику.

Голосовые ассистенты станут более «образовательно ориентированными», с функциями безопасного поиска и объяснения понятий, что особенно поможет в начальной школе и при самостоятельном обучении.

Виртуальная и дополненная реальность (VR/AR) Используются виртуальные лаборатории и тренажеры, где ученик может имитировать практический опыт в безопасной цифровой среде. Например, в VR-лаборатории по химии студент самостоятельно проводит виртуальные эксперименты, система реагирует на его действия – это персонализирует темп обучения: можно повторять опыт сколько нужно или усложнять его по мере готовности.

AR-технологии позволяют дополнять реальный урок цифровыми объектами: наведение планшета на картинку «оживляет» ее, показывая 3D-модель, которую ученик может рассмотреть со всех сторон. Такие инструменты учитывают разные стили обучения – визуальный, кинестетический – давая мультисенсорный опыт восприятия материала .

Ученик, надевая VR-гарнитуру, словно «погружается» в тему, будь то экскурсия по древнему городу или анатомия человека, что повышает мотивацию и понимание сложных концепций . VR/AR обещают сделать обучение более интерактивным и индивидуализированным.

В перспективе эти технологии станут дешевле и доступнее: возможно оснащение школ наборами VR-очков. Каждый ученик сможет проходить симуляции, максимально приближенные к реальности, в своем темпе. Например, учащийся-медик сможет отрабатывать хирургические навыки на VR-тренажере столько, сколько потребуется для мастерства, получая персонализированные подсказки от симулятора.

AR в учебниках позволит учащимся, у которых, скажем, затруднения с воображением в пространстве, увидеть объемные модели прямо на парте – это персонализирует подачу сложных предметов (геометрия, анатомия). Исследования уже показывают рост вовлеченности и уверенности учащихся при использовании AR/VR.

Ожидается, что к 2030-м годам VR-обучение станет обыденным в профессиональном образовании (виртуальные полигоны для инженеров, тренировки для пилотов и др.), а в школе – для лабораторных работ и изучения того, что недоступно в классной комнате. Дистанционное и смешанное обучение Онлайн-платформы и цифровые курсы позволяют выстраивать персональный маршрут вне стен класса.

В модели blended learning ученик часть времени учится с учителем очно, а часть – онлайн самостоятельно, проходя материалы в индивидуальном темпе. Например, во время дистанционного обучения ученик может пересматривать трудные темы на платформе столько раз, сколько нужно, а на очных встречах учитель адресует именно те вопросы, которые вызвали сложности (подход «перевернутый класс»).

Дистанционные инструменты (видеоуроки, интерактивные тесты) дают возможность более гибко реагировать на потребности: кто-то пройдет модуль за 2 дня, а кому-то потребуется 2 недели – и современная LMS это поддерживает. Такая персонализация темпа и времени стала особенно актуальна после пандемии: школы отмечают, что комбинация онлайн и офлайн форм дает лучшие результаты, если правильно ею управлять.

Сегодня многие школы имеют цифровые контенты и задания для самостоятельной работы, а учителя выступают менторами, отслеживающими прогресс с помощью онлайн-отчетов. В будущем грань между очным и дистанционным обучением будет еще более размыта.

Комбинированные модели станут стандартом: ученики смогут часть предметов изучать онлайн индивидуально (например, через национальные или глобальные электронные курсы), а часть – в школе в коллективной деятельности.

Это позволит персонализировать образовательный план каждого учащегося: предметы, которые ему даются легко, он может брать в более продвинутой форме онлайн, а сложные – изучать с дополнительной поддержкой учителя. Для школ это вызов в плане организации, но тренд на гибкость неостановим.

К тому же, дистанционное обучение делает образование доступным широкому кругу – ребенок, пропустивший занятия из-за болезни или живущий в отдаленном регионе, сможет учиться по индивидуальной программе онлайн. Приоритетом станет инклюзивность: смешанные форматы разрабатываются так, чтобы учитывать потребности разных учащихся и не создавать новых неравенств.

Вероятно, появятся и новые должности – координаторы персонализированных онлайн-программ в школах, которые помогут учащимся выстраивать оптимальный смешанный маршрут. Интерфейсы мозг–компьютер (Brain-Computer Interface, BCI) Пока находятся в стадии экспериментов, но уже есть примеры использования нейротехнологий в обучении.

BCI-устройства способны считывать некоторые физиологические показатели мозга (ЭЭГ-сигналы), по которым можно косвенно судить об уровне внимания, эмоциональном состоянии учащегося и др. В образовательных исследованиях разрабатываются системы, которые мониторят, насколько ученик вовлечен или перегружен, и автоматически адаптируют подачу материала.

Например, прототип система AttentivU с помощью повязки на лбу измеряет степень концентрации ученика при просмотре видеолекции; если внимание падает, платформа автоматически ставит видео на паузу или замедляет темп, давая возможность переработать информацию . Другой сценарий – игра или обучающее приложение изменяет уровень сложности задач в зависимости от стресс-уровня учащегося (определяемого по нейросигналам).

Пока точность таких интерфейсов ограничена, но первые исследования показывают, что BCI могут улучшать результаты, помогая удерживать внимание и тренировать память. Интерфейсы мозг–компьютер рассматриваются как прорывной шаг к глубокой персонализации, учитывающей когнитивное состояние в режиме реального времени .

В перспективе 20 лет, по мере развития нейротехнологий, возможно появление коммерческих решений для образования – например, легкого ободка или наушников, которые ученик надевает во время самостоятельного онлайн-обучения.

Система будет «чувствовать», если ученик запутался или устал, и предлагать сделать перерыв либо повторить объяснение другим способом. Это приблизит цифровое обучение к уровню эмпатичного человеческого репетитора, который замечает, что подопечный, скажем, устал и снижает нагрузку. Особенно перспективны BCI для обучения людей с особыми потребностями: например, дети, не способные вербально сообщить о трудностях, с помощью таких устройств смогут неявно подавать сигналы системе, которая подстроится под них.

Конечно, массовое внедрение BCI поднимет серьезные вопросы этики и приватности (данные мозга – очень личные), поэтому параллельно должны вырабатываться строгие стандарты и нормативы использования. Но потенциал технологии – сделать обучение еще более чутким к состоянию ученика. Игровые механики (геймификация) Геймификация – внедрение элементов игры (баллы, уровни, награды, конкурсы) – широко применяется для повышения мотивации учащихся.

Персонализация в геймификации проявляется, когда игровой контент и сложность адаптируются под индивидуальный прогресс ученика. Например, система MathQuest дает ученику задачки по математике в формате приключенческой игры: если он решает легко, алгоритм усложняет задания (чтобы не было скучно), а если допускает ошибки – предлагает более простые мини-игры для подтягивания навыка.

Каждый ученик движется по игровым «уровням» со своей скоростью, получая мгновенную обратную связь и поощрения за успехи. Также часто используются персональные цели и бейджи: учащийся ставит цель (например, решить 100 задач без ошибок) и получает награду именно за ее достижение, а не в сравнении с другими.

Игровая форма снижает страх ошибки – ученик видит игру, а не экзамен, поэтому более вовлечен. По данным исследований, вовлеченность студентов возрастает до 60% при использовании геймификации в учебном процессе, а использование игровых платформ (например, Kahoot!, Classcraft) может улучшить академические показатели учащихся на ~15% по сравнению с традиционными методами.

Геймификация и дальше будет интегрироваться в персонализированные системы обучения. Ожидается появление адаптивной геймификации – когда игра не просто статична, а динамически подстраивается под профиль учащегося. Например, если ученик склонен к соревновательности, система может добавлять элементы конкуренции (рейтинги), а если его больше мотивирует коллекционирование, игра будет акцентировать сбор достижений.

ИИ поможет анализировать, какие игровые механики лучше влияют на успехи конкретного учащегося, и персонально настраивать игровой процесс. Вероятно, образовательные игры станут более сложными, с сюжетами, развивающимися по-разному в зависимости от действий ученика – то есть каждый получает уникальный опыт обучения-через-игру.

Геймификация найдет применение и во взрослом образовании: многие корпоративные тренинги уже превращаются в игровые симуляции, что повышает вовлеченность сотрудников в обучение. В целом, игровые механики станут неотъемлемой частью дизайна персонализированных курсов – ведь новое поколение учащихся, выросших на видеоиграх, ожидает от обучения элемента игры и интерактивности.

Как видно из таблицы, методы разнообразны, но все они направлены на одну цель – сделать процесс обучения более индивидуально подходящим для каждого. Далее рассмотрим, как эти подходы применяются и проявляются на разных уровнях формального образования.

5. Персонализированное обучение для разных уровней образования

Персонализация в образовании актуальна на всех ступенях – от средней школы до университетов – однако формы и акценты могут различаться. Рассмотрим, какие особенности и тенденции характерны для внедрения персонализированного обучения на различных уровнях.

Средняя школа (примерно 5–9 классы). В среднем звене школы основная задача – заложить базовые навыки и интерес к обучению у подростков. Персонализированный подход здесь часто направлен на то, чтобы поддержать каждого ученика в освоении фундаментальных грамотностей (чтение, письмо, математика) и учесть разнообразие темпов развития детей в период раннего подросткового возраста.

Практически это реализуется через адаптивные программы по основным предметам. Например, многие школы используют адаптивные тренажеры по математике: система выдает задачи в зависимости от уровня ученика – кто-то решает уравнения с квадратами, а кому-то подбираются дополнительные задания на отработку дробей, если есть проблемы.

Учитель получает аналитические отчеты и может уделить внимание тем, у кого возникли трудности с конкретной темой. Такой подход позволяет “подтягивать” отстающих, не останавливая прогресс остальных.

Кроме того, в средней школе персонализация связана с учетом интересов учащихся для повышения мотивации. Дети 11–14 лет часто теряют интерес к учебе, если она кажется оторванной от жизни. Поэтому школы вводят элементы проектного обучения и выбор учеником темы проекта.

Например, на уроках литературы ученик может сам выбрать книгу из списка для анализа – согласно своим интересам, а на уроках труда – разработать индивидуальный проект (модель, исследование) на тему, которую он выбрал сам.

Такие возможности выбора – пусть и ограниченного – повышают вовлеченность, так как подросток чувствует свою агентность. Учителя отмечают, что даже небольшая персонализация (выбрать из нескольких заданий то, что ближе) существенно повышает заинтересованность учеников этого возраста.

Важно и наставничество, ориентированное на индивидуальность. В средних классах многие школы вводят практику кураторских часов или бесед, где обсуждаются индивидуальные цели и успехи ученика. Формируется навык рефлексии: подростков учат ставить учебные цели на четверть, отслеживать свой прогресс.

Например, школа может внедрить персональное портфолио достижений, куда ученик собирает свои лучшие работы, отмечает области улучшения. Учитель-наставник просматривает портфолио, обсуждает его с учеником, даёт рекомендации, как двигаться дальше.

В штате Вермонт (США) подобные индивидуальные учебные планы (Personalized Learning Plans) введены в средней школе на уровне государственной политики: каждый ученик с 7 класса совместно с наставником и родителями составляет и регулярно обновляет план своего обучения, включающий академические и личные цели (Personalized Learning Planning Process | Agency of Education). Такой подход помогает подросткам осознать ответственность за свое обучение и увидеть его траекторию.

Таким образом, в средних классах персонализация направлена преимущественно на дифференциацию обучения по уровню и стилю (через адаптивные задания), а также на формирование у учеников активной позиции (через выбор задач, проекты, самооценку). Это создает прочную основу для дальнейшей персонализации в старшей школе.

Старшая школа (10–11 классы). В старшей школе (15–17 лет) персонализированное обучение приобретает новые формы, связанные с подготовкой к выпускным экзаменам, поступлению в вузы и выбору будущей карьеры. Здесь акцент смещается на то, чтобы дать учащимся больше свободы в формировании индивидуальной образовательной траектории и развить навыки самообразования, необходимые во взрослой жизни.

Один из ярких примеров персонализации на этой ступени – внедрение компетентностно-ориентированных моделей обучения, при которых ученики продвигаются по предмету, когда освоят определенные компетенции, а не по жесткому расписанию. В школах, перешедших на подобные модели (например, AltSchool или школы в рамках инициативы Summit Learning в США), ученик может закончить курс алгебры быстрее, если демонстрирует мастерство, или, наоборот, получить больше времени на освоение, не рискуя остаться на второй год – оценивание гибкое.

Это повышает выпускные показатели: практики competency-based education (CBE) привели к росту процентов окончания школы – в отдельных районах США отмечен скачок graduation rate на 20% после внедрения таких персонализированных подходов (10 Personalized Learning Examples for High School Students — Schools That Lead). То есть меньше учащихся “выпадают” или не успевают, потому что каждый проходит материал в том темпе, который ему нужен для усвоения.

Другой ключевой элемент персонализации в старшей школе – проектно-исследовательская деятельность с опорой на интересы учащихся. В рамках подготовки к взрослой жизни важно развивать навыки критического мышления, сотрудничества, креативности.

Многие школы вводят долгосрочные проекты, темы для которых подростки выбирают исходя из своих увлечений и планов на будущее. Это может быть стартап-проект, научное исследование, социальная инициатива – главное, что ученик сам определяет направление.

Проектное обучение (Project-Based Learning, PBL) при правильной организации отлично сочетается с персонализацией: каждый выбирает проект по душе и работает над ним, осваивая при этом требуемые учебные результаты. Например, ученик интересуется экологией – его индивидуальный проект по химии и обществознанию может быть связан с анализом воды в местной реке и разработкой плана экологической акции.

Исследования показывают, что PBL повышает удержание знаний: школы, активно использующие проектную методику, фиксируют рост показателя удержания учебного материала до 85% у учащихся (10 Personalized Learning Examples for High School Students — Schools That Lead). Это связано с тем, что ученик применяет знания на практике в значимом для него контексте – обучение становится личностно значимым.

В старших классах также распространена практика индивидуальных консультаций и наставничества по профориентации. Почти в каждой школе есть педагог или консультант, который помогает ученику спланировать дальнейший путь – выбрать предметы по выбору, определиться с профилем (гуманитарный, технический и т.п.), подготовиться к экзаменам или конкурсам.

Персонализированный подход здесь означает, что для каждого старшеклассника составляется индивидуальный профиль – учитываются его академические сильные стороны, интересы, результаты тестов – и на основе этого даются рекомендации, какие дополнительные курсы пройти, какие университеты рассмотреть.

В США и Европе всё больший упор делается на “student agency” в старшей школе: ученикам доверяют самостоятельнее управлять своим расписанием. Например, вводятся элективы (курсы по выбору) – один ученик может взять дополнительную математику, а другой – уроки дизайна, и это учитывается при составлении расписания. Таким образом, у двух старшеклассников из одной школы могут быть весьма разные наборы занятий в зависимости от их индивидуальных планов.

Наконец, персонализация в старшей школе выражается в использовании цифровых портфолио и метрик прогресса, с помощью которых сами ученики оценивают свой рост. Старшеклассники ведут портфолио проектов, эссе, результатов лабораторных, сертификатов онлайн-курсов – всего, что отражает их достижения.

Это портфолио служит как для поступления (вузам интересен разносторонний портрет абитуриента), так и для самого ученика – видеть, чего он достиг и куда двигаться. Школы, практикующие электронные портфолио, отмечают улучшение навыков самооценки у учеников примерно на 30% (10 Personalized Learning Examples for High School Students — Schools That Lead), поскольку старшеклассники учатся анализировать свои работы и прогресс.

Таким образом, в старшей школе персонализация проявляется через больший выбор и автономию для учащихся, гибкость темпов обучения и ориентацию на будущее каждого ученика (будь то вуз или профессия). Это повышает мотивацию (учащиеся чувствуют, что учатся “для себя”), снижает стресс от единых требований и, как показывают данные, способствует улучшению успеваемости и вовлеченности (например, наличие наставнических программ в старшей школе коррелирует с ростом вовлеченности учеников на ~25% (10 Personalized Learning Examples for High School Students — Schools That Lead)).

Университеты. В высшем образовании концепция персонализированного обучения приобретает ещё более широкий размах. Традиционно университеты давали студентам больше свободы, чем школа, но современная повестка требует сделать обучение в вузе еще более гибким, индивидуально настраиваемым под цели каждого студента. Это связано и с разнообразием студентов (по возрасту, бэкграунду), и с необходимостью готовить узкоспециализированных, но одновременно “гибких” специалистов.

В университетах тенденция такова, что студент сам конструирует значительную часть своей образовательной траектории. Например, все больше вузов внедряют модульные и свободные образовательные программы. Концепция наподобие Liberal Arts, где студенты могут самостоятельно выбирать значительную долю курсов из разных областей, набирая нужную комбинацию знаний, – яркий пример персонализации.
В такой модели нет жестко заданной единой программы для всех: каждый студент, при поддержке академического наставника, составляет свой учебный план (например, мейджор + майнор, или индивидуальный набор дисциплин) (Персонализация обучения: что это такое, формы, технологии).

В России элементы такой системы появились в некоторых вузах (например, индивидуальные учебные планы в ВШЭ, свободные траектории в САЕ “Либа Артс” и др.). Это позволяет учесть интересы и цели: один студент-физик может углубиться в программирование, другой – взять дополнительные курсы по предпринимательству.

Другой аспект – темп и формат обучения. Университеты предлагают персонализировать расписание: многие вводят онлайн-курсы, которые студенты могут проходить в удобное время, или возможность ускоренного/растянутого обучения. Например, если студент успешно осваивает материалы онлайн, он может завершить курс за полсеместра и перейти к следующему, или наоборот взять академическую паузу без потери прогресса.

Появляется понятие «индивидуальной образовательной траектории» студента, которая может включать стажировки, онлайновые сертификаты, дисциплины в других вузах (по обмену) – и все это засчитывается в его персональный учебный план. Университеты активно ищут способы кастомизировать поддержку: например, наставники помогают студенту развить те компетенции, которые ему нужны для выбранной карьеры, даже если они вне строгой программы.

Как отмечала проректор Татьяна Станко, персонализированное обучение в вузе включает минимум индивидуальную образовательную траекторию, составленную с ментором, которая динамически изменяется в ходе обучения (Персонализированное обучение: будущее или реальность? — Новости — НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге — Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»).

Студент может учиться цикл-перерыв-цикл: например, проучиться год, затем уйти в практику на полгода, затем вернуться – такая гибкость тоже элемент персонализации и отвечает идее обучения в течение всей жизни.

В университетах также развивается персонализированная поддержка и консультирование. Понимая, что у студентов разные исходные уровни и потребности, вузы создают службы, которые отслеживают успеваемость и благополучие каждого студента с помощью данных (learning analytics) и вмешиваются адресно при необходимости.

Например, если аналитика показывает, что студент пропускает занятия или сдает работы с низкими баллами, ему персонально предлагает помощь тьютор или психолог, вместо того чтобы ждать академической неуспеваемости. Кроме того, применяются адаптивные системы для крупных лекционных курсов – особенно на первых курсах.

Для 100+ студентов на курсе по математике система онлайн-практикумов может выдавать задания соответствующие их уровню: одни получают базовые задачи, другие – продвинутые. Это своего рода внутриуниверситетское дифференцирование, которое раньше было сложно реализовать в массовых потоках.

Еще один тренд – персонализация навыков 21 века и междисциплинарности. Университеты стараются не просто дать знания по специальности, но и развить soft skills, творческое мышление. Для этого многим студентам предлагаются индивидуальные проекты или исследовательские работы под руководством научного куратора, начиная уже с бакалавриата.

Фактически каждому студенту – свой небольшой научный наставник (это реализовано, к примеру, в проектном обучении Сириус университета или индивидуальных проектах в НИУ ВШЭ). Студент выбирает тему по интересу, работая над ней персонально или в маленькой группе, получая тем самым опыт, максимально релевантный его профессиональным стремлениям.

Как отмечают в ВШЭ, персонализация в вузе – это не роскошь, а необходимость: современные студенты, привыкшие к персонализированным сервисам вне учебы, «не готовы получать стандартизированные образовательные услуги, рассчитанные на среднего студента» (Персонализированное обучение: будущее или реальность? — Новости — НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге — Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»). Поэтому университеты вынуждены переосмыслять подходы, делая обучение более кастомизируемым – от содержания курсов до форматов.

Подытоживая, персонализированное обучение в университете – это более свободный выбор содержания, темпа и способов обучения самим студентом при направляющей роли университета. Это и гибкие учебные планы, и адаптивные системы поддержки, и персональные проекты.

Цель – выпустить выпускника, максимально соответствующего требованиям как профессиональной сферы, так и собственным талантам и интересам. Университеты, внедряющие такие подходы, надеются на повышение успеваемости, снижение отсева (студент не бросит учебу, если она выстроена под него) и лучшую подготовленность выпускников к быстро меняющемуся миру.

6. Влияние персонализированного обучения на образование: возможности и риски

Внедрение персонализированного обучения влечет существенные изменения в системе образования. Эти изменения несут в себе большие возможности и преимущества, но одновременно сопровождаются рисками и вызовами, которые необходимо учитывать. В данном разделе рассмотрим, каким образом персонализация влияет на образовательный процесс, какие плюсы от нее ожидают педагоги и исследователи, а также какие опасения и сложности возникают.

Возможности и преимущества персонализированного обучения:

• Рост мотивации и вовлеченности учащихся. Одним из самых очевидных плюсов является то, что учащиеся становятся более заинтересованными в учебе, когда она коррелирует с их потребностями и интересами. Персонализированное обучение делает учащегося активным участником процесса, давая ему выбор и голос.
  Это усиливает чувство ответственности и контроля над своим обучением, что, как показывают исследования, повышает внутреннюю мотивацию (What is the future of personalised learning?).
  Ученики чувствуют себя более уверенно и комфортно: никто не торопит и не оставляет позади, каждый идет в своем темпе. В результате наблюдается рост показателей вовлеченности – по данным опросов, до 75% учащихся в персонализированных классах демонстрируют интерес к занятиям, против ~30% в традиционных (Effectiveness of Personalized Learning: Statistics on Outcomes in Diverse Educational Settings).
  Персонификация контента (под задачи учащегося) делает обучение более релевантным для него, связывает с личными целями, что также укрепляет мотивацию (What is the future of personalised learning?).

• Повышение академической успеваемости и результатов. Хотя эффекты могут различаться, множество инициатив персонализированного обучения отчитываются об улучшении результатов тестов и оценок. Индивидуальный подход позволяет учащимся лучше усваивать материал – сильные не скучают, а слабые получают больше внимания.
  Например, исследование RAND зафиксировало, что школы, внедрившие персонализированные модели, в среднем показали более высокий рост успеваемости по математике и чтению по сравнению с традиционными школами (How Does Personalized Learning Affect Student Achievement? | RAND).
  Другой источник отмечает 30%-ое превышение результатов тестирования у участников персонализированных программ (Effectiveness of Personalized Learning: Statistics on Outcomes in Diverse Educational Settings).
  Конечно, цифры зависят от контекста, но тренд положительный: когда обучение подстроено под ученика, он достигает больших успехов. Особенно это проявляется в долгосрочной перспективе – эффект накопительный (первые годы внедрения дают умеренный рост, но по мере отладки практик преимущества усиливаются) (How Does Personalized Learning Affect Student Achievement? | RAND).
  Персонализация также ассоциируется с большей глубиной понимания: вместо механического заучивания ученики двигаются к следующей теме только освоив предыдущую, что закладывает прочный фундамент.

• Индивидуализация поддержки и развитие потенциала каждого. Персонализированное обучение позволяет лучше выявлять и развивать таланты учащихся, а также адресно работать с их трудностями. В традиционном классе учитель ограничен в возможностях уделить внимание каждому – кто-то остается недораскрытым, а кто-то недополучает помощи.
  Индивидуальный подход, подкрепленный технологиями, обеспечивает раннее выявление проблем (например, система заметит, что ученик месяц борется с дробями, и сообщит учителю) и целевое вмешательство. С другой стороны, одаренные или продвинутые ученики получают возможность идти вперед, не останавливаясь из-за программы – им даются углубленные задания, проекты.
  Таким образом, каждый ученик может раскрыть свой потенциал максимум. Кроме того, персонализация формирует у учащихся навыки самообучения: ведь их учат ставить цели, оценивать себя, планировать – эти метакогнитивные умения очень ценны и в вузе, и в жизни.

• Превращение роли учителя – от лектора к наставнику. Для педагогов персонализированное обучение, с одной стороны, вызов, с другой – возможность сосредоточиться на более творческих и значимых аспектах преподавания.
  Рутинные функции (единые лекции, проверка типовых упражнений) частично берут на себя технологии. Поэтому роль учителя смещается: он становится фасилитатором, наставником и тренером, который направляет индивидуальный прогресс учащихся (What is the future of personalised learning?).
  Учителя получают больше времени на общение с детьми один на один, на мотивацию, на разработку интересных задач вместо зубрежки. Многие педагоги отмечают, что персонализированный подход приносит удовлетворение, поскольку они видят реальный рост каждого ученика, а не просто «средней температуры по классу».
  Таким образом, хотя внедрение новых практик требует обучения и усилий от учителей, в итоге повышается качество их взаимодействия с учениками и, потенциально, профессиональное удовлетворение.

• Повышение посещаемости и снижение отсева. Когда ученикам интересно и они успевают, они реже прогуливают и бросают школу. Отчеты школ с персонализированным обучением указывают на улучшение посещаемости и снижение числа тех, кто не оканчивает курс.
  Например, упоминалось о 12%-м росте среднего уровня посещаемости и 15%-м снижении показателей отсева в школах, активно использующих персонализацию и мониторинг прогресса (Effectiveness of Personalized Learning: Statistics on Outcomes in Diverse Educational Settings) (Effectiveness of Personalized Learning: Statistics on Outcomes in Diverse Educational Settings).
  Особенно важен этот эффект для групп риска – персональный подход может удержать в обучении тех, кто в обычных условиях теряет мотивацию и уходит (например, учеников с хронической неуспеваемостью или социальными проблемами). Персонализация даёт им шанс на успех вместо клейма отстающего.

• Развитие навыков XXI века. Персонализированное обучение, как правило, интегрирует использование технологий, проектную деятельность, сотрудничество – а значит, учащиеся параллельно осваивают цифровую грамотность, умение работать в команде, критическое мышление
  . Когда ученик строит свой проект, учится планировать время, ищет информацию – он тренирует навыки, напрямую переносимые затем в вуз или работу. Традиционная модель, более направленная на пассивное слушание и запоминание, такими возможностями не изобилует.
  Поэтому персонализация рассматривается как путь к тому, чтобы образование отвечало требованиям современного общества, готовило инициативных, адаптивных, способных к самообучению выпускников, что и необходимо в условиях быстро меняющегося мира.

Конечно, перечисленные преимущества реализуются не автоматически – важна грамотная методика и поддержка учителей. Тем не менее, опыт множества школ и исследований подтверждает: при правильной реализации персонализированное обучение имеет сильно положительное влияние на результаты и опыт как учащихся, так и учителей.

Потенциальные риски и вызовы:

Несмотря на значительные плюсы, вокруг персонализированного обучения существуют и обоснованные опасения. К основным рискам относят следующие:

• Вопросы приватности и этики данных. Персонализированные системы часто собирают огромные объемы данных об учениках: результаты тестов, поведение в приложениях, иногда даже биометрические данные (в случае BCI или мониторинга внимания). Возникает серьезная проблема конфиденциальности: кто и как использует эти данные, не попадут ли они в чужие руки, не будут ли нарушены права ученика? Критики указывают, что за обещанием персонализации может скрываться массовый сбор данных о детях для коммерческих целей (The Case(s) Against Personalized Learning).
  
  Аналогия проводится с Facebook и другими платформами, которые тоже предлагали персонализацию, а в итоге создали механизмы таргетинга и манипуляции. Опасаются, что образовательные корпорации будут эксплуатировать данные об учащихся для навязывания услуг или даже влиять на их психологию. Например, алгоритмы могут формировать «образовательные пузырьки фильтров», показывая ученику только тот контент, который соответствует его текущим интересам и взглядам, и скрывая остальное (The Case(s) Against Personalized Learning).
  
  Это может ограничить кругозор и критическое мышление – студент не столкнется с иными точками зрения, как это случилось в соцсетях. Также существуют риски чрезмерного контроля: если каждая активность ученика записывается, может снизиться доверие, возникнуть стресс от постоянного наблюдения. Эти этические моменты требуют тщательной регуляции. Необходимо, чтобы внедрение ИИ и аналитики сопровождалось прозрачной политикой данных, согласием родителей и соблюдением приватности.

• Зависимость от технологий и проблемы доступа. Персонализированное обучение часто подразумевает активное использование гаджетов, интернета, специальных программ. Возникает риск усиления неравенства: у обеспеченных школ и семей есть доступ к лучшим технологиям, у бедных – нет. Цифровое неравенство может трансформироваться в образовательное: кто пользуется персональными платформами, тот вырывается вперед.
  
  Если не принять мер, персонализация может невольно углубить разрыв между школами (богатые школы предлагают индивидуальные iPad с адаптивным ПО, а бедные еле имеют компьютеры). Международные организации призывают уделять этому внимание, чтобы персонализированное обучение было частью стратегии инклюзивности, а не привилегией избранных (New report: how blended learning can make education more inclusive | European Education Area).
  
  Проблема касается и регионов: сельские, удаленные школы могут не иметь достаточно интернета для онлайн-платформ. Решение видится в инвестициях в инфраструктуру и в офлайн-режимах адаптивных систем, чтобы они работали даже без постоянного подключения. Еще аспект – надежность техники: сбои, отсутствие поддержки, неподходящие программные решения могут свести на нет все преимущества. Таким образом, технологическая база должна поспевать за идеями, иначе персонализация останется красивой теорией на бумаге.

• Качество и доказанность методик. Несмотря на общее энтузиазм, научное сообщество отмечает, что пока недостаточно объективных долгосрочных исследований, доказывающих эффективность всех форм персонализированного обучения (How Does Personalized Learning Affect Student Achievement? | RAND). Некоторые эксперименты давали противоречивые результаты. Есть риск, что школы потратят ресурсы на модные технологии, не добившись реального улучшения. Критики называют персонализацию «неподтвержденным экспериментом над детьми» в худшем случае.
  
  Поэтому вызов – развивать эту область, но на основе данных и исследований. Нужны контрольные испытания, сравнения методик, понимание, какие элементы персонализации работают, а какие нет. Например, может оказаться, что определенные группы учащихся (скажем, с низкой самодисциплиной) хуже справляются в условиях чрезмерной свободы и им нужна более строгая структура. Или что некоторые адаптивные алгоритмы имеют встроенные смещения (не предлагают сложные задачи некоторым учащимся, тем самым ограничивая их прогресс).
  
  Отсутствие достаточной доказательной базы – риск принимать ошибочные решения. Ответ – продолжать исследования, пилоты и обмен лучшими практиками, прежде чем масштабировать что-то повсеместно.

• Перегрузка учителей и требование новых навыков. Внедрение персонализированного обучения требует от педагогов осваивать новые технологии, тратить время на анализ данных по каждому ученику, индивидуализировать материалы.
  Для учителя это зачастую значительно увеличивает нагрузку, по крайней мере на этапе внедрения. Многие учителя могут испытывать стресс и сопротивление: им нужно переучиваться, менять привычные подходы.
  Если школа не предоставляет достаточного обучения и поддержки, попытка внедрить персонализацию может привести к выгоранию педагогов или формальному ее характеру (типа “для галочки”). Значит, важно обучать самих учителей: цифровой грамотности, методикам тьюторства, работе с данными.
  Еще вызов – учителю приходится балансировать между индивидуальным и классом: как одновременно управлять 30 разными маршрутами?
  Без должных инструментов это трудно. Поэтому риск – непринятие персонализации учительским сообществом или поверхностное ее применение. Решение – постепенное внедрение, команды поддержки, роль тьюторов-помощников. Но это всё требует инвестиций и изменения менталитета в системе образования.

• Угроза сокращения живого общения и социализации. Некоторые критики опасаются, что чрезмерная индивидуализация приведет к тому, что учащиеся будут больше взаимодействовать с компьютером, чем друг с другом, и что исчезнет ценность коллективного опыта. Если каждый учится по своему плану, то когда они учатся сотрудничать, обсуждать, решать проблемы вместе? Может пострадать социальное развитие.
  Особенно это касается онлайн-персонализации: есть риск изоляции учащихся. Поэтому важно, чтобы персонализированное обучение не исключало групповые занятия и совместное обучение. Как мы рассмотрели ранее, новые модели стремятся, напротив, сочетать индивидуальное и групповое.
  Но в реальности возможны перегибы: например, школа закупила адаптивных тренажеров и свела обучение лишь к работе каждого за планшетом – это плохой сценарий. Задача – сохранить баланс и помнить, что школа – не только про знания, но и про социализацию, ценности, умение работать в обществе.

• Опасность “алгоритмической предвзятости” и заниженных ожиданий. Алгоритмы, на которых строятся персонализированные платформы, не нейтральны. Если они плохо спроектированы, они могут, например, навечно закреплять ученика в низкой траектории: увидев низкий результат, система будет постоянно давать простые задания, не предоставляя шанса попробовать более сложное, тем самым невольно ограничивая рост (эффект самосбывающегося пророчества).
  Или, скажем, ИИ-советник по карьере может, исходя из каких-то скрытых корреляций, не рекомендовать определенным группам профессий высокие роли – возникает дискриминация (на основе пола, этноса, социального статуса), как уже бывало с некоторыми алгоритмами найма.
  
  Audrey Watters и другие эксперты предупреждают, что нужно критически смотреть на силы, стоящие за персонализацией – часто это крупные IT-компании, чьи цели могут не полностью совпадать с педагогическими (The Case(s) Against Personalized Learning) (The Case(s) Against Personalized Learning).
  
  Они могут внедрять решения, оптимизированные под сбор данных или продажу продуктов, а не под истинное благо учеников. Поэтому риск – довериться “черному ящику” алгоритма и утратить профессиональный педагогический контроль. Учитель должен оставаться финальным арбитром и наставником, а не слепо следовать рекомендациям системы. Необходимо также требовать прозрачности алгоритмов (почему система так решила) и возможности человеческой коррекции.

• Сложности масштабирования и финансовые затраты. Индивидуализация – по определению ресурсоемка: нужно либо больше людей (тьюторов, наставников), либо дорогие технологии. Пока не всем системам образования по карману обеспечить настоящее индивидуальное сопровождение.
  
  Есть риск, что отсутствие ресурсов приведет к компромиссам и имитациям. Кроме того, то, что работает в одной школе, может не сработать в другой из-за культурных или организационных различий. Персонализация должна быть адаптирована к контексту. Масштабирование требует вклада и времени.
  
  Если руководство требует быстрых результатов, можно разочароваться и откатить инициативы. Значит, нужно реалистичное планирование: сначала пилоты, обучение кадров, поэтапное расширение, бюджет на поддержку. Без этого хороший замысел может захлебнуться.

Обобщая, риски персонализированного обучения реальны, но не являются непреодолимыми. Они указывают на то, что внедрение должно быть взвешенным, научно обоснованным и этически ответственным.

Необходимо сочетать энтузиазм инноваций с критическим мышлением. В конечном счете, успех персонализации измеряется не только улучшенными тестовыми баллами, но и тем, стали ли наши учащиеся более счастливыми, уверенными, подготовленными к жизни.

В следующих разделах, посвященных ИИ и будущему профессионального образования, мы подробнее коснемся некоторых из перечисленных вызовов, особенно связанных с технологиями.

7. Применение искусственного интеллекта в персонализированном обучении

Искусственный интеллект (ИИ) играет центральную роль в современном этапе развития персонализированного обучения. Именно достижения в области ИИ – от больших языковых моделей (LLM) до голосовых ассистентов и интеллектуальных адаптивных систем – сделали возможным масштабирование индивидуального подхода к обучению.

В этом разделе рассмотрим, как конкретно ИИ применяется для персонализации, какие существуют решения и какие преимущества они дают.

Большие языковые модели (LLM) как виртуальные тьюторы. Появление таких моделей, как GPT-3, GPT-4 (разработок OpenAI) и их аналогов, открыло путь к созданию полноценных чат-тьюторов – программ, которые понимают естественный язык и могут генерировать содержательные ответы и объяснения.

В образовании их начали использовать для индивидуального наставничества. Пример – уже упомянутый инструмент Khanmigo (Khan Academy), интегрированный с GPT-4. Он общается с учениками в диалоге по разным предметам. В отличие от примитивных FAQ-ботов, LLM-тьютор способен отвечать на неожиданные вопросы, переформулировать объяснение, если ученик не понял, приводить аналогии.

Важное качество – он может вести беседу, побуждая к рассуждению. Вот как выглядит типичный диалог с ИИ-тьютором: ученик спрашивает: «Можешь просто сказать мне ответ?», а ИИ отвечает: «Важно научиться решать самому. Как ты думаешь, что нужно сделать, чтобы перемножить 2 на 5/12?». Ученик предполагает: «Надо привести к общему знаменателю.» – на что ИИ реагирует: «Мысль хорошая, но в данном случае, при умножении, этого не требуется.

Что еще можно попробовать?» (Are AI Tutors and Assistants the Future of Personalized Education?) (Are AI Tutors and Assistants the Future of Personalized Education?). Как видно, модель не выдала прямой ответ, а действует как «дружелюбный наставник», мягко указывая на ошибку и направляя к правильному ходу мысли.

(Are AI Tutors and Assistants the Future of Personalized Education?) Пример диалога с ИИ-тьютором (Khanmigo на базе GPT-4): на просьбу ученика выдать готовый ответ виртуальный ассистент вместо этого задает наводящие вопросы и дает подсказки, побуждая ученика самому решить задачу. Такой формат взаимодействия имитирует подход хорошего репетитора, который направляет, но не подсказывает напрямую результат (Are AI Tutors and Assistants the Future of Personalized Education?).

Преимущество LLM в том, что один такой тьютор может одновременно обслуживать бесконечное число учеников – персонализация в чистом виде, доступная масштабно. Ученику не нужно стесняться, что он задаст «глупый» вопрос, – ИИ всегда терпеливо ответит. Кроме того, язык модели позволяет адаптировать объяснение: можно попросить объяснить проще, или привести пример – и ИИ сделает это.

Конечно, у технологии есть ограничения: она может ошибаться, генерировать неточный контент, особенно в сложных предметных областях. Поэтому сейчас LLM-тьюторы обычно работают под контролем – либо человека-модератора, либо ограничены определенным набором задач.

Тем не менее, потенциал огромен. Уже ведутся эксперименты, показывающие, что такие ИИ могут повысить успеваемость учеников, особенно если у тех не было доступа к живому репетитору. Ключевое – правильный дизайн: как в примере Khanmigo, важно, чтобы ИИ был настроен не давать готовых ответов (что вредно для обучения), а поддерживать процесс рассуждения ученика.

Учителя отмечают, что LLM-ассистенты помогают экономить время: ученик может вечером дома спросить у бота по домашнему заданию, вместо того чтобы ждать следующего урока или мучиться в одиночку. Это делает обучение непрерывным и оперативно реагирующим на трудности ученика.

Кроме того, те же модели могут помогать и самим педагогам – например, быстро сформулировать несколько вариантов объяснения сложного понятия или сгенерировать тренировочные задания определенного типа (Are AI Tutors and Assistants the Future of Personalized Education?). Таким образом, большие языковые модели – это, по сути, универсальный инструмент персонализации, способный брать на себя роль индивидуального собеседника-учителя по запросу ученика.

Голосовые ассистенты в образовании. Amazon Alexa, Google Assistant, Siri и специализированные образовательные голосовые боты также находят применение для персонализации, особенно в начальной школе и при обучении иностранным языкам.

Голосовые технологии удобны тем, что убирают барьер письменного ввода – ребенок может просто спросить вслух: «Что означает это слово?» или «Как решить эту задачу?» – и получить ответ. Например, существует навык Alexa, который помогает тренировать правописание: ассистент по голосу диктует слова, ребенок их произносит, ассистент проверяет и дает индивидуальные подсказки по ошибочным словам.

Это приближено к формату «учитель-на-ушко» индивидуально с учеником. Также голосовые помощники используются для развития разговорной речи: ученик может практиковаться, отвечая на вопросы ассистента по истории или объясняя что-то – ассистент распознает речь и ведет диалог. Для детей с ограничениями по зрению или письму голосовой интерфейс особенно ценен – он персонализирует доступ к обучающим материалам.

В классе учителя начинают применять умные колонки для быстрых справок: если ученик задает вопрос, на который учитель не знает ответа (например, факт из энциклопедии), можно спросить Alexa – она ответит всему классу. Это демонстрирует пример индивидуального запроса в рамках группы: у каждого есть доступ к информации мгновенно.

Существуют и проекты создания специализированных голосовых ассистентов для школ, которые могли бы адаптироваться под программу. Например, описывается система QuizCat AI – она превращает учебные материалы ученика (конспекты, учебник) в набор вопросов и флеш-карт, доступных через голосовой интерфейс (Voice Assistants for Study: Benefits and Challenges).

Ученик может сказать: “Начать викторину по биологии” – и ассистент, зная, какие темы ученик изучает и где у него пробелы, задаст соответствующие вопросы, подстраивая сложность в зависимости от ответов (Voice Assistants for Study: Benefits and Challenges).

Риски при использовании голосовых ассистентов – конфиденциальность (микрофоны в классе записывают речь) и точность распознавания. Но технологии улучшаются, и, при соблюдении всех норм (например, родительского согласия, фильтра нежелательного контента), голосовые помощники могут стать полезными “членами команды” учителя.

Они особенно выигрывают в том, что могут предоставить персональное взаимодействие в условиях, где у ребенка нет ноутбука, либо поддерживать учеников с особыми потребностями (например, ассистент терпеливо повторит инструкцию столько раз, сколько нужно).

Интеллектуальные адаптивные системы и обучающие программы. Еще до недавнего всплеска нейросетей в образовании применялись классические системы AI-tutoring, основанные на правилах и экспертных моделях. Такие интеллектуальные обучающие системы (ITS), как Cognitive Tutor по алгебре, AutoTutor по физике и др., показывали высокую эффективность – некоторые исследования утверждали, что они могут быть столь же результативны, как и живой репетитор, в узкой предметной области (Evolution and trends in intelligent tutoring systems research).

Принцип их работы: в систему заложена модель предмета (например, набор правил алгебры) и диалоговый движок, который анализирует шаги ученика при решении задачи и дает ему наводящие подсказки при ошибках, похоже на то, как сделал бы учитель. Эти системы были предшественниками современных LLM-тьюторов, но действовали более формально, без понимания естественного языка на уровне контекста.

Тем не менее, накопленный опыт очень ценен: ITS доказали, что персонализированная отдача (feedback) существенно повышает качество обучения. Они также выявили важность эмоциональной поддержки: AutoTutor, например, интегрировал простое распознавание эмоций учащегося по мимике и тону голоса, пытаясь шуткой или ободряющей фразой снять напряжение, если студент начинал злиться или унывать над задачей.

Современные адаптивные платформы (например, DreamBox, Knewton (Realize), Smart Sparrow и др.) комбинируют накопленные педагогические модели с новыми алгоритмами машинного обучения для улучшения персонализации. Они собирают статистику по тысячам учеников и могут выявлять скрытые паттерны: допустим, видят, что если ученик делает типичную ошибку X, то эффективнее сначала повторить тему Y.

Такие выводы интегрируются в логику системы. Машинное обучение позволяет адаптивным системам становиться умнее со временем. Например, платформа Duolingo (изучение языков) использует ML, чтобы предсказывать, какую именно новую словарную карточку показать ученику сейчас, опираясь на его предыдущие ответы – чтобы оптимально закреплять память. В результате каждый ученик получает свой уникальный набор упражнений ежедневно, и это повышает скорость изучения языка.

Адаптивные оценочные системы – еще одно направление ИИ в персонализации. Они генерируют тестовые вопросы под уровень ученика и могут даже проверять развернутые ответы. Например, автоматизированные системы оценки эссе (AES) позволяют ученику мгновенно получить обратную связь на черновик сочинения: ИИ указывает на слабые места аргументации или языковые ошибки.

Студент доработает текст и отправит учителю уже более качественную версию. Это персонализирует процесс письменной речи: раньше ученик получал один раз оценку после сдачи, а теперь может итеративно улучшать работу с помощью AI-фидбэка, что ведет к лучшему освоению навыка письма.

Использование ИИ для особых нужд и инклюзии. ИИ-системы также настраиваются для помощи учащимся с инвалидностью. Примеры: специальные алгоритмы, адаптирующие задачи для детей с дислексией (меняют шрифт, дают больше аудио сопровождения) или ИИ, упрощающий языковой уровень текстов для учеников, владеющих языком недостаточно хорошо (английский как второй язык и пр.). Такие решения персонализируют материалы под возможности ученика, что раньше требовало отдельного коррекционного педагога.

Проблемы и решение при применении ИИ. Среди основных – уже названные: достоверность ответов и этика. LLM могут галлюцинировать (выдумывать правдоподобно звучащие, но неверные факты), поэтому их внедрение требует ограничения домена или проверки человеком. Голосовые помощники – риск подслушивания и нарушения приватности.

Адаптивные алгоритмы – риск скрытой предвзятости. Над решением всех этих проблем работают. Например, Khan Academy сообщает, что тщательно фильтрует и модерирует ответы Khanmigo, а также информирует учеников, что ИИ может ошибаться, предлагая проверять себя (Are AI Tutors and Assistants the Future of Personalized Education?) (Are AI Tutors and Assistants the Future of Personalized Education?). Важен и элемент обучения самих учащихся правильному взаимодействию с ИИ: цифровая грамотность теперь включает умение использовать помощников критически.

В итоге, ИИ сегодня – это, образно говоря, «турбо-двигатель» для персонализированного обучения. Он позволяет реализовать мечту Б. Блума о «эффекте 2 сигм» (когда индивидуальное обучение с наставником повышает результаты на 2 стандартных отклонения относительно обычного класса) в массовом масштабе.

Пока полностью достичь этого не удалось, но ИИ-технологии всё ближе подводят нас к качеству индивидуального обучения, доступному каждому. Ключевое – держать человека (учителя, наставника) в центре процесса, используя ИИ как инструмент. При таком подходе плюсы ИИ – персонализация, масштабируемость, мгновенная обратная связь – могут быть реализованы максимально, одновременно минимизируя риски.

8. Будущее профессионального образования и обучение на протяжении жизни

Персонализированное обучение меняет не только школы и вузы, но и сферу профессионального образования, корпоративного обучения и переподготовки кадров. В современном мире, где технологии и требования профессий быстро эволюционируют, концепция «учиться всю жизнь» (lifelong learning) стала необходимостью.

В этом контексте персонализация играет ключевую роль, позволяя каждому выстраивать индивидуальные траектории обучения для специализированных навыков и профессий. Рассмотрим, как это проявляется и будет развиваться в ближайшем будущем, а также как искусственный интеллект может помочь в подборе образовательных программ и контента для взрослых обучающихся.

Индивидуальные траектории в профессиональном обучении. Традиционная модель повышения квалификации нередко сводилась к единообразным курсам для группы сотрудников («всем маркетологам пройти курс Excel»). Однако сегодня компании осознают, что у каждого работника уникальный набор сильных и слабых сторон, а также своя карьера, цели и интересы.

Поэтому набирает силу идея персонализированных планов развития для каждого сотрудника. В крупных корпорациях внедряются системы, где сотрудник совместно с менеджером и HR определяет, какие компетенции ему нужно развить (например, управление проектами, знание иностранного языка, конкретный софт).

Под эти цели составляется индивидуальный учебный план: комбинация тренингов, онлайн-курсов, практических заданий. Этот план гибкий: если задачи сотрудника меняются, он пересматривается.

В будущем профессиональное образование, вероятно, станет еще более индивидуальным: у каждого специалиста будет своего рода “образовательный профиль” или портфолио навыков, обновляемое в реальном времени. Например, представим инженера, который хочет перейти в сферу Data Science.

Система проанализирует его текущие навыки (математика, программирование, предметная область), сравнит с требуемыми для Data Scientist, и предложит персонализированный путь переквалификации: возможно, набор онлайн-курсов по машинному обучению, плюс наставника для проекта, плюс сертификционный экзамен.

Инженер будет учиться по этой программе, и по мере прогресса план может корректироваться (скажем, если быстро освоил питон, переходить сразу к сложным моделям). Такой адаптивный маршрут позволит ему достичь цели более эффективно, чем стандартное обучение “с нуля” на общих курсах.

Для рабочих профессий персонализация тоже актуальна. Многие производства внедряют микро-обучение на рабочем месте: небольшие цифровые подсказки или уроки, которые работник получает именно когда они нужны.

Например, техник-ремонтник, столкнувшись с новой моделью оборудования, может через приложение запросить пошаговую инструкцию (возможно, AR-инструкцию с пометками на изображении), учитывающую, что он уже знает, а что нет. Опытные работники могут пропустить базовые шаги, а новичкам система покажет все детали. Это тоже персонализированное обучение – “правильная информация в нужное время”.

Использование ИИ для подбора программ и персонализации контента. В корпоративном секторе уже появились платформы на основе искусственного интеллекта, которые выполняют роль «образовательных рекомендательных систем» для сотрудников.

Они анализируют множество данных: должность сотрудника, показатели его эффективности, пройденные ранее обучения, даже компетенции, востребованные в его отделе или отрасли. На основе этого ИИ может рекомендовать: «Вам полезно пройти курс по управлению командой» или «Новый вебинар по законодательству соответствует вашим задачам».

По сути, это аналог персональных рекомендаций фильмов на Netflix, только для обучения. Согласно недавнему опросу, 43% компаний считают, что персонализация траекторий обучения разных аудиторий (сотрудники разных профилей, клиенты и т.д.) – критически важна для успеха образовательных программ (Leveraging AI for Personalized Learning in Corporate Training Programs).

С развитием технологий такие рекомендации станут более точными и широкими. AI-советник по карьере и обучению может сопровождать человека на протяжении всей карьеры. Представьте сотрудника, который ежегодно обсуждает с ИИ-консультантом свои достижения и цели: ИИ анализирует рынок (какие навыки дорожают, какие появляются новые роли), сопоставляет с профилем сотрудника и предлагает, чему стоит научиться, чтобы продвинуться.

Например: «Через год предполагается внедрение новой ERP-системы, вам было бы полезно заранее пройти курс по ней» или «Для позиции старшего аналитика вам не хватает навыка презентации данных – вот рекомендованные модули по data storytelling». Такой индивидуальный подход поможет работникам не отставать от требований времени и чувствовать поддержку в развитии.

AI уже сейчас применяют для выявления дефицитов навыков в организациях. Системы сканируют резюме, результаты тестов персонала и сопоставляют с нужными компетенциями. Например, компания видит, что у 30% сотрудников отдела продаж недостаточно знание продукта X. Вместо общего курса для всех, AI может сегментировать, кому конкретно и какой материал нужен.

Одним – базовый обзор, другим – углубленное техническое обучение. Это позволяет точечно вложить ресурсы туда, где пробелы. По оценкам, использование ИИ в корпоративном обучении, которое подстраивает содержание под индивидуальные нужды, повышает эффективность онлайн-обучения на ~57% (AI Corporate Training: The $44.6B Future of E-Learning by Virtasant) (AI Corporate Training: The $44.6B Future of E-Learning by Virtasant) и заметно улучшает производительность сотрудников.

Статистика: мировой рынок корпоративного e-learning растет и ожидается до $44,6 млрд к 2028 году, во многом благодаря ИИ-персонализации (AI Corporate Training: The $44.6B Future of E-Learning by Virtasant). Отмечается, что компании, внедряющие AI-платформы для обучения, видят прирост продуктивности сотрудников – цифра 57% повышения эффективности часто цитируется (AI Corporate Training: The $44.6B Future of E-Learning by Virtasant). Это логично: сотрудники учатся именно тому, что нужно для работы, не тратя лишнего времени на нерелевантное.

Micro-learning и непрерывная персонализация. Будущее профобразования видят также в интеграции обучения в повседневную работу. Вместо больших курсов раз в году – регулярные микрозадания и подсказки. Здесь персонализация заключается в том, что каждому предоставляется то, что ему нужно прямо сейчас.

Если бухгалтер сталкивается с новым видом операции – система тут же предлагает микро-курс конкретно по этой операции. Если менеджер готовится к сложным переговорам – ему выводится симулятор переговоров, основанный на ИИ, где он может потренироваться в безопасной среде, получив советы по своим слабым сторонам.

Индивидуальные образовательные траектории вне компаний. Не только корпорации, но и государства начинают задумываться о персонализации непрерывного образования для граждан. Концепция «персональный образовательный счет» или «Индивидуальная образовательная траектория взрослого» обсуждается в ряде стран.

Идея: у каждого человека есть доступ к определенному фонду часов/средств на обучение, и цифровая платформа, анализируя его профиль занятости и рынка труда, рекомендует, куда их лучше вложить. Например, национальная платформа может подсказать 45-летнему специалисту на устаревающей должности: «В вашей области снижается спрос, но есть близкая сфера с ростом – пройдите обучение по смежной технологии, вот курсы, доступные с компенсацией от государства».

Это своего рода персональный навигатор по переобучению, который поможет уменьшить безработицу от технологических изменений.

Уже сегодня 77% мировых работников заявляют, что готовы учиться и переучиваться, понимая, что это часть их ответственности (AI Corporate Training: The $44.6B Future of E-Learning by Virtasant).

Персонализация сделает этот процесс более управляемым и менее стрессовым: когда человеку ясно, ЧТО ему учить и ЗАЧЕМ (под его цели), и есть поддержка в виде рекомендаций и ресурсов, он с большей вероятностью будет участвовать в обучении.

Роль ИИ-контента и симуляторов. В будущем профессиональное обучение будет активно использовать симуляции (моделирование реальных рабочих ситуаций). ИИ позволит персонализировать сценарии: напр., торговому представителю симулятор подкинет тех клиентов, с типом которых у него прежде были сложности – чтобы потренироваться именно на слабых местах.

Если он хорошо справляется с одной ситуацией, система усложнит, представит другую. Это как «компьютерная игра» обучения, которая подстраивается под игрока. Такое применение геймификации и VR/AR (виртуальные “учебные полигоны”) будет, вероятно, повсеместным в профобучении. Уже сейчас военные, пилоты, хирурги тренируются на VR – будущие системы будут следить, где именно у данного стажера проблемы (например, определенный этап операции) и повторять акцент на нем.

Потенциальные риски в персонализации профобразования. В корпоративной среде тоже есть вызовы: важно, чтобы ИИ-рекомендации обучения не загоняли людей в рамки. Например, если алгоритм посчитает, что сотрудник на основе профиля подходит только для узкой карьеры, он может не предложить ему развития вне этого, хотя у человека могли бы быть скрытые таланты.

Потому человеческий фактор – HR, менеджер – должны дополнять систему, обсуждать с человеком его желания (может он хочет совсем другой трек). Также данные обучения взрослых – чувствительны, нужна конфиденциальность: сотрудник может не хотеть, чтобы начальник знал все детали того, чему и как он учится.

В целом, будущее профессионального образования – это максимальная гибкость и кастомизация. Обучение станет неотъемлемой частью карьеры каждого, причем не хаотичным, а направляемым индивидуальным планом, в разработке которого участвует ИИ.

Компании выиграют, получая более квалифицированных и лояльных сотрудников (возможность учиться и расти – важный фактор удержания кадров). А работники выиграют, сохраняя конкурентоспособность на рынке труда и удовлетворенность своим развитием.

Можно сказать, что мы движемся к модели, где диплом один на всю жизнь сменяется портфолио микроквалификаций, регулярно обновляемому. И персонализированное обучение – тот механизм, который сделает такую модель управляемой: у каждого будет свой “навигатор” в мире знаний.

В этом – огромный социальный плюс: адаптивность системы образования к потребностям экономики и личности может снизить безработицу, повысить инновационность (люди быстрее осваивают новые навыки) и в целом привести к более устойчивому развитию общества, способного постоянно обучаться.

9. Заключение

Персонализированное обучение из специализированного педагогического подхода стремительно превращается в новый образовательный стандарт. Анализ современных практик и тенденций развития показывает, что индивидуализация обучения приносит ощутимые преимущества – повышает мотивацию учащихся, улучшает академические результаты, делает процесс обучения более гибким и ориентированным на потребности общества будущего.

Итоговые выводы: Персонализация в образовании – не прихоть и не краткосрочный проект, а долгосрочное направление трансформации всей системы обучения.

В школах персонализированное обучение помогает уйти от устаревшей модели «среднего ученика» и сфокусироваться на развитии потенциала каждого ребенка, поддерживая и отстающих, и опережающих. В университетах оно повышает качество подготовки специалистов, позволяя студентам выстраивать траектории под свои карьерные цели и формируя у них навык самостоятельного обучения.

В профессиональном образовании персонализация становится ключом к непрерывному развитию навыков работников в условиях экономики знаний.

Технологические инновации – прежде всего, искусственный интеллект, адаптивные платформы, VR/AR – дают мощный импульс персонализированному обучению, делая его масштабируемым и относительно экономичным.

То, что еще 20 лет назад требовало тет-а-тет работы с наставником, теперь может быть реализовано программными средствами для тысяч обучающихся одновременно.

Однако, важно подчеркнуть, технологии – лишь инструменты. Роль педагога остается центральной: учитель, наставник, тьютор превращается в архитектора индивидуальных образовательных маршрутов, в консультанта и модератора, который направляет ученика, вооруженный новыми инструментами.

Это требует и от самих педагогов развития новых компетенций, и системы поддержки для них.

Рекомендации для преподавателей: Учителям и преподавателям имеет смысл постепенно внедрять элементы персонализации в свою практику уже сейчас. Начать можно с малого: диагностика индивидуальных стилей и предпочтений учащихся, дифференцированные задания по уровням, проекты на выбор, использование адаптивных онлайн-тренажеров как дополнения к урокам.

Важно искать баланс – сочетать фронтальную работу с классом и индивидуальную. Полезно учиться работать с данными об успеваемости: современные электронные журналы и платформы часто имеют аналитику, ее стоит использовать для планирования.

Не надо бояться технологий: например, те же чат-боты или голосовые помощники могут стать союзниками на занятиях, если правильно их интегрировать (скажем, для тренировки навыков у детей или быстрых справок). Конечно, критически оценивайте предлагаемые tech-решения: подходите к ним с педагогическим запросом («что это даст моим ученикам?») и требуйте от разработчиков прозрачности и безопасности.

Развивайтесь профессионально – сейчас появляется много курсов и сообществ по персонализированному обучению, обмен оптом с коллегами ценен. Главное – сохраняйте учеников в центре внимания: персонализация – про них, про уважение к их индивидуальности.

Рекомендации для исследователей и администраторов: Необходимо продолжать исследовать эффективность разных подходов персонализации, собирать статистику, проводить эксперименты в контролируемых условиях. Особый упор – на выявление лучших практик, которые дают значимый результат, и на распространение этих практик.

Следует разработать четкие методические рекомендации для школ по внедрению персонализированного обучения, основанные на доказательной педагогике. Полезно также инвестировать в подготовку учителей: вводить модули по персонализации и работе с ИИ в программы повышения квалификации.

Администраторам образования стоит предусмотреть ресурсы (и время, и финансы) на переход к персонализированным моделям: например, снизить бюрократическую нагрузку на учителей, чтобы они могли больше внимания уделять индивидуальной работе, обеспечить школы необходимой техникой и программами, а также технической поддержкой.

В вопросах политики и этики – рекомендуется разработка этических стандартов использования данных учащихся и ИИ в образовании (возможно, на международном уровне). Доверие – краеугольный камень: родители и ученики должны быть уверены, что персонализация не нарушит их права, не навредит.

Наконец, важно помнить, что персонализированное обучение – не панацея и не заменяет другие педагогические подходы, а дополняет их. Человеческое общение, вдохновляющий учитель, атмосфера сотрудничества – всё это остается фундаментом. Персонализация же помогает тоньше настроить систему, чтобы каждый ученик мог преуспеть и почувствовать ценность обучения для себя лично.

Заключительное слово: Образование будущего видится как более гуманное, обращенное к личности обучающегося, и вместе с тем высокотехнологичное. Персонализированное обучение соединяет эти два вектора – гуманизацию и цифровизацию.

Его перспективы в ближайшие годы обусловлены не только развитием ИИ, но и глобальным запросом общества на более качественное и справедливое образование. Учителя, вооруженные новыми подходами, и учащиеся, мотивированные учиться на протяжении всей жизни, – вот портрет системы образования XXI века, к которому мы стремимся.

Персонализированное обучение – это инвестиция в будущее, где каждый умеет учиться, переучиваться и раскрывать свой потенциал по максимуму.

Такая система образования будет гибкой перед вызовами экономики и одновременно устойчивой, потому что опирается на интерес и вовлеченность самих учащихся. Задача педагогического сообщества и исследователей – направлять и поддерживать этот переход, обеспечивая, чтобы ни один ученик не остался вне процесса и чтобы технологии служили человеку, а не наоборот.

Для тех, кто прочитал всё исследование - Вы большие молодцы! Приглашаю Вас в развитии этой темы присоединиться к моему тг каналуhardupgrade.

---

10. Список литературы

1. Herold, B. “What Is Personalized Learning?” Education Week, 2019. URL: https://www.edweek.org/technology/what-is-personalized-learning/2019/11

2. ЮНЕСКО (2024). Концептуальная записка к Глобальному совещанию по вопросам образования – 2024. (русскоязычное издание). URL: https://www.unesco.org/sdg4education2030/.../RU_Annex_GEM 2024_Concept Note.pdf (дата обращения: 01.03.2025) ()

3. Glossary of Education Reform: “Personalized Learning.” EdGlossary.org, Great Schools Partnership, 2015. URL: https://www.edglossary.org/personalized-learning/ (Personalized Learning Definition) (Personalized Learning Definition)

4. ВШЭ – Санкт-Петербург (2019). “Персонализированное обучение: будущее или реальность?” (Новостная статья). URL: https://spb.hse.ru/news/272493429.html (Персонализированное обучение: будущее или реальность? — Новости — НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге — Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики») (Персонализированное обучение: будущее или реальность? — Новости — НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге — Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»)

5. ЗАОЧНИК (2024). “Персонализация обучения: что это такое, формы, технологии.” Блог Zaochnik.ru, 30 апр. 2024. URL: https://zaochnik.ru/blog/personalizatsija-obuchenija-chto-eto-takoe-formy-tehnologii/ (Персонализация обучения: что это такое, формы, технологии) (Персонализация обучения: что это такое, формы, технологии)

6. Pane, J. et al. (RAND) (2017). “How Does Personalized Learning Affect Student Achievement? – Research Brief.” RAND Corporation, RB-9994. URL: https://www.rand.org/pubs/research_briefs/RB9994.html (How Does Personalized Learning Affect Student Achievement? | RAND) (How Does Personalized Learning Affect Student Achievement? | RAND)

7. Moodle HQ (2024). “What is the future of personalised learning?” Moodle News, 23 Sept. 2024. URL: https://moodle.com/news/future-of-personalised-learning/ (What is the future of personalised learning?) (What is the future of personalised learning?)

8. Stand Together (2024). “A tutor for every student… using AI.” StandTogether.org – Education Stories, Feb. 2024. (Статья о Sal Khan и Khanmigo). URL: https://standtogether.org/.../are-ai-tutors-the-future-of-personalized-education (Are AI Tutors and Assistants the Future of Personalized Education?) (Are AI Tutors and Assistants the Future of Personalized Education?)

9. QuizCat AI (2025). “Voice Assistants for Study: Benefits and Challenges.” QuizCat Blog, 2 Jan. 2025. URL: https://www.quizcat.ai/blog/voice-assistants-for-study-benefits-and-challenges (Voice Assistants for Study: Benefits and Challenges) (Voice Assistants for Study: Benefits and Challenges)

10. zSpace (2019). “5 Ways to Achieve Personalized Learning with AR/VR.” zSpace Blog. URL: https://blog.zspace.com/5-ways-to-achieve-personalized-learning-with-augmented-and-virtual-reality (5 Ways to Achieve Personalized Learning with AR/VR) (5 Ways to Achieve Personalized Learning with AR/VR)

11. European Commission (2023). “Blended learning can make education more inclusive – New Report.” European Education Area News, 19 Jan. 2023. URL: https://education.ec.europa.eu/node/2391 (New report: how blended learning can make education more inclusive | European Education Area)

12. Noor Al Mazrouei (2024). “Neuro-Synchronized AI Learning Systems: The Future of Personalized Education.” TRENDS Research & Advisory – Insight, 24 Jan. 2024. URL: https://trendsresearch.org/insight/neuro-synchronized-ai-learning-systems-the-future-of-personalized-education (TRENDS Research & Advisory - Neuro-Synchronized AI Learning Systems: The Future of Personalized Education) (TRENDS Research & Advisory - Neuro-Synchronized AI Learning Systems: The Future of Personalized Education)

13. Vorecol (2023). “The Role of Gamification in Adaptive Learning: Can It Really Personalize Education?” Vorecol Blog, 2023. URL: https://vorecol.com/blogs/...gamification-in-adaptive-learning… (The Role of Gamification in Adaptive Learning: Can It Really Personalize Education?" ) (The Role of Gamification in Adaptive Learning: Can It Really Personalize Education?" )

14. Education Elements (2022). “Six Examples of What Personalized Learning Looks Like.” EdElements Blog, 18 Apr. 2022. URL: https://www.edelements.com/blog/six-examples-of-what-personalized-learning-looks-like (Six Examples of What Personalized Learning Looks Like) (Six Examples of What Personalized Learning Looks Like)

15. Schools That Lead (2021). “10 Personalized Learning Examples for High School Students.” schoolsthatlead.org, 2021. URL: https://www.schoolsthatlead.org/blog/personalized-learning-examples (10 Personalized Learning Examples for High School Students — Schools That Lead) (10 Personalized Learning Examples for High School Students — Schools That Lead)

16. D2L (2022). “3 Ways Personalized Learning Can Benefit Higher Education.” D2L Blog, 2 May 2022. URL: https://www.d2l.com/blog/3-ways-personalized-learning-can-benefit-higher-education/ (3 Ways Personalized Learning Can Benefit Higher Education | D2L)

17. Herold, B. “The Case(s) Against Personalized Learning.” Education Week, 2017. URL: https://www.edweek.org/technology/the-cases-against-personalized-learning/2017/11 (The Case(s) Against Personalized Learning) (The Case(s) Against Personalized Learning)

18. Intellum (2024). “Leveraging AI for Personalized Learning in Corporate Training Programs.” Intellum Blog, 5 Sept. 2024. URL: https://www.intellum.com/.../ai-personalized-learning-corporate-training (Leveraging AI for Personalized Learning in Corporate Training Programs)

19. Virtasant (2024). “AI Corporate Training: The $44.6B Future of E-Learning.” Virtasant – AI Today, 7 Oct. 2024. URL: https://www.virtasant.com/ai-today/ai-corporate-training-learning (AI Corporate Training: The $44.6B Future of E-Learning by Virtasant)