Нейросети всё активнее входят в образование: помогают составлять задания, проверять работы, готовить материалы и даже проектировать целые курсы. Но отношение к ним у преподавателей остаётся неоднозначным.
Одни называют ИИ «бредогенератором» и не видят в нём практической пользы. Другие используют нейросети ежедневно, но не всегда могут оценить качество полученных результатов и понять, где заканчивается помощь инструмента и начинаются ошибки.
Почему так происходит и как преподавателю выстроить здоровые отношения с ИИ? Об этом рассказывает Елена Куклина — кандидат педагогических наук, методолог онлайн-обучения и автор курсов на Stepik. Более десяти лет она занимается повышением квалификации преподавателей, а последние три года специализируется на применении искусственного интеллекта в образовании. Через её программы уже прошли более 600 педагогов.
За это время Елена заметила интересную закономерность: и опытные преподаватели, и начинающие специалисты часто сталкиваются с одной и той же проблемой. Просто приходят к ней с разных сторон.
Два преподавателя. Два тупика.
Опытный преподаватель с двадцатилетней практикой открывает ChatGPT — и получает тот самый «бредогенератор». Не потому, что инструмент плохой, а потому, что нейросеть работает иначе, чем всё, с чем этот человек работал раньше. Мы привыкли к логике поиска: задал вопрос — получил ответ. Здесь нужно формулировать контекст, итерировать, пробовать снова. Технически это несложно, но это другое мышление — и переключиться на него после двадцати лет профессиональной практики совсем не просто.
У тех, кто только входит в профессию, — зеркальная ситуация. С интерфейсами и сервисами они на «ты», промпты составлять умеют. Но результат всё равно не тот: тесты слабые, тексты читаются как ИИ, задания оторваны от материала лекции. Потому что хороший промпт — это не только техника формулировки. Это ещё и методическая логика, которой пока может не хватать.
Однажды на курсе я попробовала объяснить это через разницу в мышлении — и эта метафора с тех пор работает безотказно.
Нейросети создавали программисты — и они встроили в них свою логику. Программист работает по принципу if-then: если это, то вот результат. Получилось — идём дальше. Не получилось — пробуем иначе. Никакой драмы, просто следующий шаг. Нейросеть устроена точно так же.
Преподаватель думает иначе. «А что, если я что-то сломаю? А что, если потрачу время и ничего не выйдет? А что, если окажусь неправ перед студентами?» Это другая профессиональная культура, где цена ошибки ощущается совсем иначе.
Опытный преподаватель знает, что хочет получить, — но боится сделать что-то не так. Начинающий не боится экспериментировать — но не знает, что именно спрашивать.
Парадокс в том, что оба правы — просто каждый в своём тупике.
Нейросети создавали программисты — и они встроили в них свою логику. Программист работает по принципу if-then: если это, то вот результат. Получилось — идём дальше. Не получилось — пробуем иначе. Никакой драмы, просто следующий шаг. Нейросеть устроена точно так же.
Преподаватель думает иначе. «А что, если я что-то сломаю? А что, если потрачу время и ничего не выйдет? А что, если окажусь неправ перед студентами?» Это другая профессиональная культура, где цена ошибки ощущается совсем иначе.
Опытный преподаватель знает, что хочет получить, — но боится сделать что-то не так. Начинающий не боится экспериментировать — но не знает, что именно спрашивать.
Парадокс в том, что оба правы — просто каждый в своём тупике.
Три ошибки, которые повторяются снова и снова
За три года работы с преподавателями по теме ИИ я вижу одни и те же сценарии — независимо от предмета, опыта и платформы.
Первая ошибка — слишком общий запрос. «Напиши обратную связь на эссе студента» — и получают универсальный шаблон, который мог бы подойти любому. Без критериев, без контекста, без понимания аудитории. Преподаватель разочарован: «ИИ пишет не то». Но проблема не в ИИ — проблема в том, что он не получил нужной информации.
Вторая ошибка — ожидание готового результата. Преподаватель хочет нажать одну кнопку и получить финальный документ. Универсальная нейросеть так не работает — она требует итераций, уточнений, доработки. Для человека, у которого нет времени осваивать промптинг, это быстро превращается в разочарование.
Третья ошибка — отсутствие педагогической рамки в запросе. Это самая незаметная и самая дорогостоящая ошибка. Преподаватель спрашивает «составь тест на тему X» — и получает набор вопросов. Технически корректных. Методически пустых. Потому что он не сказал: для какого уровня, с какой целью, по каким критериям. Нейросеть не знает педагогику — она знает только то, что ей сказали.
Первая ошибка — слишком общий запрос. «Напиши обратную связь на эссе студента» — и получают универсальный шаблон, который мог бы подойти любому. Без критериев, без контекста, без понимания аудитории. Преподаватель разочарован: «ИИ пишет не то». Но проблема не в ИИ — проблема в том, что он не получил нужной информации.
Вторая ошибка — ожидание готового результата. Преподаватель хочет нажать одну кнопку и получить финальный документ. Универсальная нейросеть так не работает — она требует итераций, уточнений, доработки. Для человека, у которого нет времени осваивать промптинг, это быстро превращается в разочарование.
Третья ошибка — отсутствие педагогической рамки в запросе. Это самая незаметная и самая дорогостоящая ошибка. Преподаватель спрашивает «составь тест на тему X» — и получает набор вопросов. Технически корректных. Методически пустых. Потому что он не сказал: для какого уровня, с какой целью, по каким критериям. Нейросеть не знает педагогику — она знает только то, что ей сказали.
Именно эти три ошибки и стали основой для проектирования Леи: методическая рамка встроена по умолчанию, итерации сведены к минимуму, а результат адаптирован под конкретную педагогическую задачу.
Нужен был посредник
Когда я вижу проблему, я не могу просто пройти мимо.
Самое неудобное: большинство проблем преподавателей с ИИ вообще не связаны с технологиями. Они связаны с тем, что между преподавателем и нейросетью не хватает посредника, который говорит на обоих языках одновременно.
Нужен был не новый ИИ, а ИИ, в который уже встроен методист. Переводчик с педагогического на «ИИшный» — и обратно.
Так появилась Лея.
Самое неудобное: большинство проблем преподавателей с ИИ вообще не связаны с технологиями. Они связаны с тем, что между преподавателем и нейросетью не хватает посредника, который говорит на обоих языках одновременно.
Нужен был не новый ИИ, а ИИ, в который уже встроен методист. Переводчик с педагогического на «ИИшный» — и обратно.
Так появилась Лея.
ChatGPT или Лея: в чём реальная разница
Универсальные нейросети — ChatGPT, Gemini, Claude — мощные инструменты. Но для преподавателя между ними и Леей есть принципиальная разница.
Если коротко: ChatGPT делает то, что вы умеете попросить. Лея делает то, что нужно преподавателю — даже если вы не знаете как это правильно сформулировать.
Что делает Лея
У Леи четыре основных сегмента, и каждый решает конкретную педагогическую задачу. По данным международных исследований, преподаватели тратят до 5 часов в неделю только на создание учебных материалов. Составление одного методически грамотного теста занимает от полутора до двух часов. На презентацию уходит от трёх до восьми часов в зависимости от опыта. Через Лею — минуты.
Обратная связь студентам
Поток в 60 студентов, письменное задание — минимум 30 часов работы только на обратную связь по одному заданию в одной группе. Почти полная рабочая неделя. А дисциплин несколько, плюс научная работа, административная отчётность, подготовка к занятиям. Итог предсказуем: отзыв превращается в несколько общих фраз, одинаковых для всех. Студенты перестают их читать, преподаватели перестают вкладываться. Замкнутый круг.
Через Лею та же обратная связь занимает одну минуту. Но дело не только в скорости — дело в качестве.
На одном из курсов я демонстрировала это в прямом эфире. Взяла студенческое эссе 2017 года — заведомо написанное человеком, никакого ИИ. Тема — законы Мерфи. Вставила в Лею, указала стандартные критерии оценки.
Лея не просто дала развёрнутый комментарий — она заметила то, что легко пропустить при быстрой проверке. Студент самостоятельно нашёл формулу вероятности мерфологии у британских учёных и включил её в текст. Лея выделила это отдельно. Именно так выглядит настоящая персонализированная обратная связь — когда ответ написан на эту работу, а не на любую.
Через Лею та же обратная связь занимает одну минуту. Но дело не только в скорости — дело в качестве.
На одном из курсов я демонстрировала это в прямом эфире. Взяла студенческое эссе 2017 года — заведомо написанное человеком, никакого ИИ. Тема — законы Мерфи. Вставила в Лею, указала стандартные критерии оценки.
Лея не просто дала развёрнутый комментарий — она заметила то, что легко пропустить при быстрой проверке. Студент самостоятельно нашёл формулу вероятности мерфологии у британских учёных и включил её в текст. Лея выделила это отдельно. Именно так выглядит настоящая персонализированная обратная связь — когда ответ написан на эту работу, а не на любую.
Второй сценарий — тот же текст, но другой запрос.
Я попросила Лею оценить работу по моим критериям: умение выделить главную идею, связь теории с личным опытом, логичность выводов. И добавила условие: кратко, мотивирующе, без оценочных «хорошо» или «плохо». Лея полностью перестроилась — три пункта строго по моим критериям, в нужном тоне. Никакой универсальной схемы — только то, что запросила я.
Я попросила Лею оценить работу по моим критериям: умение выделить главную идею, связь теории с личным опытом, логичность выводов. И добавила условие: кратко, мотивирующе, без оценочных «хорошо» или «плохо». Лея полностью перестроилась — три пункта строго по моим критериям, в нужном тоне. Никакой универсальной схемы — только то, что запросила я.
Преподаватели на курсе замолчали. Потом кто-то сказал: «Я бы это просто не заметил — у меня тридцать таких эссе».
Это и есть разница между универсальной нейросетью и специализированным ассистентом: Лея адаптируется под педагога — а не педагог под неё.
Это и есть разница между универсальной нейросетью и специализированным ассистентом: Лея адаптируется под педагога — а не педагог под неё.
Тесты и задания
За хорошим тестом стоит не просто набор вопросов — за ним стоит решение: что именно проверяем, на каком уровне сложности, в каком формате и по каким критериям. Это тестология — отдельная профессиональная область, которой преподавателей не учат специально. Большинство осваивают её методом проб и ошибок, часто не будучи уверены, что их задания измеряют именно то, что должны.
Опытный преподаватель держит всё это в голове автоматически — годами выработанная профессиональная интуиция. Но когда он обращается к нейросети, передаёт только верхушку: тему и аудиторию. Всё остальное — цель контроля, уровень группы, логика нарастания сложности — остаётся за кадром. Для человека это очевидно. Для нейросети без контекста — нет. Отсюда и результат: вопросы есть, но они не работают так, как нужно.
Опытный преподаватель держит всё это в голове автоматически — годами выработанная профессиональная интуиция. Но когда он обращается к нейросети, передаёт только верхушку: тему и аудиторию. Всё остальное — цель контроля, уровень группы, логика нарастания сложности — остаётся за кадром. Для человека это очевидно. Для нейросети без контекста — нет. Отсюда и результат: вопросы есть, но они не работают так, как нужно.
Лея встроена в роль тестолога — и именно это меняет процесс.
Получив запрос «тест на 10 вопросов по реформам Петра I для школьников», она не генерирует сразу. Сначала предлагает выбрать форматы с коротким пояснением зачем каждый: мультивыбор — для проверки фактов, соответствие — для понимания причин и следствий, хронология — для работы с последовательностью событий, открытый вопрос — для аргументации.
Например, для открытого вопроса Лея может предложить: «Объясните, как Табель о рангах изменил социальную структуру российского общества. Приведите два конкретных примера». Это не просто вопрос — это задание с встроенным критерием оценки и ожидаемым уровнем ответа.
Преподаватель выбирает — Лея собирает тест с ключами и критериями для каждого задания. От первого сообщения до готовой структуры — меньше двух минут.
Дисциплинарная специфика появляется там, где её задаёт сам преподаватель. Добавьте к тому же запросу уточнение «для студентов-филологов» — и получите совершенно другой тест: вопросы про влияние петровских реформ на административный язык эпохи, на литературные тексты, на устную традицию.
Лея не придумывает дисциплинарный угол — она реализует тот, который ей дают.
Лея не придумывает дисциплинарный угол — она реализует тот, который ей дают.
Важная оговорка: Лея даёт методически грамотный черновик, а не финальный документ. Структура, форматы, ключи, критерии — это она делает надёжно. Всё что касается фактической точности в вашей дисциплине — это ваша территория, и никакой ИИ её не заменит. Но разница между «написать тест с нуля» и «проверить готовую структуру» — это разница в несколько часов работы.
Учебные тексты
Есть задачи, о которых преподаватели почти не говорят вслух. Адаптировать лекцию под другую аудиторию, упростить академический текст не потеряв смысл, написать конспект с нуля по незнакомой теме — это рутина, которая съедает время и редко кем воспринимается как отдельная компетенция. А между тем это работа педагогического редактора — и ей нигде специально не учат.
За этим сегментом стоит ещё один негласный барьер. Многие преподаватели используют ИИ для работы с текстом — и молчат об этом. Не потому что нарушают правила, а потому что боятся вопроса: «раз помогает машина — значит сам не справляешься?» Это внутренний голос, не внешний. Но он мешает.
Лея работает с тем, что вы приносите — ваш язык, ваша логика, ваши акценты остаются в тексте. Перестраивает подачу под другой уровень аудитории, сохраняя авторские акценты и профессиональную логику. Форма становится доступнее — суть не теряется.
За этим сегментом стоит ещё один негласный барьер. Многие преподаватели используют ИИ для работы с текстом — и молчат об этом. Не потому что нарушают правила, а потому что боятся вопроса: «раз помогает машина — значит сам не справляешься?» Это внутренний голос, не внешний. Но он мешает.
Лея работает с тем, что вы приносите — ваш язык, ваша логика, ваши акценты остаются в тексте. Перестраивает подачу под другой уровень аудитории, сохраняя авторские акценты и профессиональную логику. Форма становится доступнее — суть не теряется.
Разница не в том, кто нажимает кнопки. Разница в том, кто несёт ответственность за результат. Преподаватель, который открыто рассказывает как использует ИИ — даёт студентам живую демонстрацию того, как профессионал работает с инструментом. Это не запрет на ИИ — это пример осознанного подхода.
Презентации
Среди всех задач по подготовке к занятию презентация занимает особое место — не потому что сложная, а потому что отнимает время при минимальной интеллектуальной отдаче. Содержание уже продумано, логика выстроена. Дальше начинается механическая работа: разбить текст на слайды, выбрать заголовки, найти изображения. Несколько часов — и ни одной новой мысли.
Лея закрывает эту задачу через два сценария. Первый — когда текста нет: преподаватель указывает тему и аудиторию, Лея строит презентацию с методически правильной структурой. Второй — когда текст есть: Лея переводит готовую лекцию в слайды, не переписывая содержание. Авторский голос остаётся нетронутым.
Одна тема — три разные презентации для студентов-психологов, для преподавателей и для методистов. Потому что Лея понимает не только тему, но и что важно для конкретной аудитории в конкретном контексте.
Лея работает в связке с Gamma: принимает методические решения и структурирует содержание — Gamma профессионально оформляет результат. При этом преподаватель получает доступ к профессиональному тарифу Gamma через Лею, не решая вопрос с подпиской самостоятельно.
→ Если хотите разобраться с сегментом презентаций подробнее — на Stepik есть бесплатный курс, где это показано пошагово.
Как это создавалось
Я не технический специалист. И сначала мне тоже казалось, что я не справлюсь. Пришлось смотреть много туториалов — не для того, чтобы стать разработчиком, а чтобы разговаривать с техническим помощником на одном языке.
Самой утомительной оказалась фаза тестирования. Первая версия системного промпта была слишком подробной — я хотела предусмотреть всё. Лея честно отрабатывала каждый нюанс: уточняла, переспрашивала, снова уточняла. Прежде чем получить ответ, нужно было ответить на пять вопросов. То, от чего я хотела избавить преподавателей, я воспроизвела сама — только теперь в роли того, кому задают слишком много вопросов.
Решение казалось очевидным: упростить промпт. Лея перестала переспрашивать — и начала отвечать поверхностно. Быстро, но бесполезно.
Между «слишком много» и «слишком мало» оказался очень узкий коридор. Найти его можно только одним способом — пройти через него. Несколько итераций, несколько разочарований, несколько моментов, когда хочется закрыть ноутбук и забыть обо всём.
Я не закрыла.
Самой утомительной оказалась фаза тестирования. Первая версия системного промпта была слишком подробной — я хотела предусмотреть всё. Лея честно отрабатывала каждый нюанс: уточняла, переспрашивала, снова уточняла. Прежде чем получить ответ, нужно было ответить на пять вопросов. То, от чего я хотела избавить преподавателей, я воспроизвела сама — только теперь в роли того, кому задают слишком много вопросов.
Решение казалось очевидным: упростить промпт. Лея перестала переспрашивать — и начала отвечать поверхностно. Быстро, но бесполезно.
Между «слишком много» и «слишком мало» оказался очень узкий коридор. Найти его можно только одним способом — пройти через него. Несколько итераций, несколько разочарований, несколько моментов, когда хочется закрыть ноутбук и забыть обо всём.
Я не закрыла.
→ Если вам интересно пройти этот путь самостоятельно и создать своего ИИ-ассистента под свою дисциплину и аудиторию — новый курс именно об этом.
Что попробовать прямо сейчас
Лея работает в Telegram и ВКонтакте — никаких новых регистраций, незнакомых интерфейсов и платёжных барьеров. Обычная переписка в привычном мессенджере — но с профессиональными ответами, за которыми стоит методическая логика.
Выберите любую задачу из тех, что описаны в статье: напишите обратную связь на работу студента по своим критериям, составьте тест с методическим обоснованием форматов, адаптируйте фрагмент лекции под другую аудиторию или создайте презентацию с нуля. Сравните результат с тем, что сделали бы сами — и решите, стоит ли идти дальше.
→ Попробовать Лею в Telegram
→ Попробовать Лею в ВКонтакте
Если хотите создать собственного ИИ-ассистента под свою дисциплину — курс уже готовится на Stepik.
Выберите любую задачу из тех, что описаны в статье: напишите обратную связь на работу студента по своим критериям, составьте тест с методическим обоснованием форматов, адаптируйте фрагмент лекции под другую аудиторию или создайте презентацию с нуля. Сравните результат с тем, что сделали бы сами — и решите, стоит ли идти дальше.
→ Попробовать Лею в Telegram
→ Попробовать Лею в ВКонтакте
Если хотите создать собственного ИИ-ассистента под свою дисциплину — курс уже готовится на Stepik.
Вместо заключения
Лея появилась не из желания создать продукт, а из очень простой мысли: если преподаватель снова и снова объясняет нейросети одно и то же — проблема не в преподавателе. Нужен инструмент, который понимает педагогическую логику по умолчанию — и берёт на себя рутину, оставляя преподавателю то, что действительно требует его экспертизы.
Но если говорить шире — дело не только в инструментах.
ИИ меняет не профессию преподавателя, а её структуру. Рутинные задачи — оформление, адаптация, первичная генерация материалов — постепенно уходят к инструментам. Остаётся то, что не автоматизируется: живое общение со студентами, педагогическое суждение, способность заметить человека за цифрами успеваемости, умение задать вопрос который меняет мышление.
Преподаватель с ИИ-ассистентом — это не преподаватель которого заменяет машина. Это преподаватель у которого наконец появилось время быть преподавателем.
Но это уже другой разговор — не об инструментах, а о том, как учить думать в эпоху, когда за человека всё чаще думает машина. Как развивать самостоятельное и критическое мышление студентов, выросших рядом с нейросетями. Как ставить задачи, которые ИИ не решит вместо человека.
Возможно, это и есть главный вопрос образования на ближайшие годы.
Но если говорить шире — дело не только в инструментах.
ИИ меняет не профессию преподавателя, а её структуру. Рутинные задачи — оформление, адаптация, первичная генерация материалов — постепенно уходят к инструментам. Остаётся то, что не автоматизируется: живое общение со студентами, педагогическое суждение, способность заметить человека за цифрами успеваемости, умение задать вопрос который меняет мышление.
Преподаватель с ИИ-ассистентом — это не преподаватель которого заменяет машина. Это преподаватель у которого наконец появилось время быть преподавателем.
Но это уже другой разговор — не об инструментах, а о том, как учить думать в эпоху, когда за человека всё чаще думает машина. Как развивать самостоятельное и критическое мышление студентов, выросших рядом с нейросетями. Как ставить задачи, которые ИИ не решит вместо человека.
Возможно, это и есть главный вопрос образования на ближайшие годы.
