В Томске создали ИИ-тренажёр для вузов, чтобы выпускники конкурировали с нейросетями
Учёные Томского госуниверситета разработали ИИ-тренажёр, который анализирует образовательные программы и подсказывает, какие функции лучше оставить за человеком.
Нейросети пишут код, переводят тексты, составляют отчёты. Они уже сегодня заменяют «джуниоров» в IT и младших специалистов в экономике. А что будут делать выпускники вузов через 2–3 года? Томские учёные нашли ответ: конкурировать. Но для этого нужно менять образование. Срочно.
Учёные ТГУ разработали ИИ-тренажёр, который «прокачивает» образовательные программы и подсказывает, какие функции в них может взять на себя искусственный интеллект, а какие лучше сохранить за человеком. Наряду с этим ИИ даёт рекомендации, как изменить программы, чтобы их выпускники могли успешно конкурировать с нейросетями.
В России проанализировали 42 миллиона рабочих мест, выделили 142 распространённые профессии. В зоне риска замещения ИИ оказались программисты, экономисты, переводчики, журналисты и другие специалисты, чьи функции уже можно автоматизировать. Рабочие специальности с высокой долей физического труда — под минимальной угрозой.
Проблема в том, что большинство учебных заданий — это типовые упражнения. С ними нейросети справляются лучше человека. Выпускники теряют практику в декомпозиции проблем и реальных решениях. Вторая проблема — массовое делегирование учебных задач ИИ ещё в школе. Студенты продолжают использовать языковые модели и не получают необходимой когнитивной нагрузки для развития критического и творческого мышления. Без перестройки образовательной модели эти надпрофессиональные навыки не будут формироваться, а ценность выпускника на рынке снизится.
Разработка ТГУ даёт конкретные рекомендации: какие новые компетенции добавить в учебный план, чем усилить практику, какие форматы оценки пересмотреть. Чтобы выпускник был не просто «инструментом» для ИИ, а ценным создателем контекста и носителем навыков, трудно автоматизируемых. Креативность, критическое мышление, умение задавать правильные вопросы — то, что нейросеть пока не умеет.
