Редакция Форума Образование · опубликовано 22 июля 2026 · обновлено 22 июля 2026 года
Для ректоров, проректоров и руководителей подразделений
Материал помогает выбрать первые процессы для пилота и связать учебные, научные и административные сценарии с едиными правилами вуза.
В вузе искусственный интеллект затрагивает учебный процесс, исследования и административную работу. Поэтому разрозненных подписок на сервисы недостаточно. Руководству нужен общий порядок: где ИИ разрешён, какие данные защищены, кто проверяет результат и по каким показателям оценивается пилот.
Вузу необходимо разделить применение искусственного интеллекта на учебный, исследовательский и административный контуры. Для каждого сценария отдельно устанавливаются допустимые данные, порядок проверки, требования к раскрытию использования ИИ и ответственный владелец процесса. Первый пилот лучше проводить на одной образовательной программе и одном административном процессе в течение семестра. До запуска фиксируются исходные показатели: время, ошибки, возвраты документов, обращения студентов и нагрузка сотрудников. Правила академической добросовестности должны отвечать на три вопроса: какую помощь можно получить, что пользователь обязан указать и как подтверждается самостоятельная работа. Масштабирование проводится только после выборочной проверки результатов, а не по количеству подключённых пользователей.
Первый контур — обучение: подготовка материалов, обратная связь, тренажёры и помощь студенту в поиске источников. Второй — исследования: работа с массивами публикаций, кодом и обезличенными наборами данных. Третий — управление: проекты документов, обращения, расписание и аналитические сводки.
Для каждого контура действуют разные ограничения. Черновик письма и итоговая аттестация не могут проходить одну и ту же процедуру проверки. Поэтому правила удобнее составлять по сценариям, а не по названиям сервисов.
Если на эти вопросы нет ответов, пилот лучше не расширять. Техническая доступность сервиса ещё не делает сценарий управляемым.
Такой формат даёт достаточно времени для реальной учебной работы и не заставляет вуз сразу менять правила для всех факультетов.
Единый запрет трудно исполнять и ещё труднее проверять. Рабочее правило отвечает на три вопроса: какую помощь можно получить, что студент обязан раскрыть и какую часть работы он должен подтвердить самостоятельно.
Например, можно разрешить поиск структуры и языковую правку, но потребовать журнал запросов, ссылки на исходные данные и устную защиту спорных фрагментов. Для выпускной работы требования будут строже, чем для тренировочного задания.
В учебном контуре смотрят на качество обратной связи, самостоятельность студента и нагрузку преподавателя. В административном — на полный цикл согласования, число возвратов и ошибки. В исследовательском — на воспроизводимость и проверяемость источников.
Сокращение времени учитывают только после человеческой проверки. Быстрый черновик с вымышленными ссылками не является экономией.
С одного учебного и одного административного сценария, для которых известны владелец процесса, допустимые данные, порядок проверки и исходные показатели.
Практичнее установить разные правила по видам заданий: разрешённая помощь, обязательное раскрытие использования ИИ и способ проверки самостоятельной работы.
На конференции 19–20 ноября 2026 года руководители вузов разбирают применение ИИ в учебном процессе и управлении. В пакет входит онлайн-курс, который можно начать за месяц до конференции и завершить после неё.
Детальная программа с именами докладчиков публикуется ближе к дате конференции.