Почему AI не «улучшает» образование — а делает старую модель логически несостоятельной

В Vinden.one мы посетили конференцию Machines Can Think в Абу-Даби (26–27 января 2026 года) — один из самых содержательных AI-форумов региона на уровне топ-менеджмента и институциональных лидеров. В отличие от разговоров о гипотетическом будущем, конференция была сфокусирована на том, как искусственный интеллект уже сегодня трансформирует реальные системы — от государственного управления и науки до организаций и образования.

Среди множества сессий одна панельная дискуссия выделилась особенно. Под названием «AI Classroom: Rethinking Education for the Knowledge Economy» она объединила президентов университетов, провостов и лидеров AI-исследований — Меруана Дебба (Khalifa University), Тимоти Болдуина (MBZUAI), Арли Петтерса (NYU Abu Dhabi), Эбрахима Аль-Хаджри (Khalifa University of Science and Technology) и Хорста Симона (ADIA Lab).

Разговор очень быстро вышел за рамки тактических вопросов внедрения AI в аудиториях и сосредоточился на более глубокой проблеме: как пересматриваются базовые предпосылки образования в мире, где доступ к знаниям перестал быть ключевым ограничением.

От передачи знаний — к развитию когнитивных способностей

Большинство участников сошлись в одном ключевом сдвиге: AI не радикально меняет цель образования — он обнажает хрупкость традиционной модели, которая и без него уже теряла актуальность.

Запоминание, воспроизведение, стандартизированные экзамены перестают быть значимым преимуществом, потому что студент, который лишь заучивает материал, больше не находится “выше планки”. Планка сместилась.

В центр выходят другие способности:

• адаптивность и гибкость обучения;

• sense-making — умение интерпретировать, проверять и критически оценивать результаты работы AI, а не слепо им доверять;

• устойчивость к неопределённости и противоречиям;

• самостоятельное, самоорганизованное обучение;

• эмоциональный и социальный интеллект — человеческий слой, который AI не заменяет.

AI не устраняет мышление. Он обесценивает знание без понимания.

AI как тьютор — и как «пространство мышления»

Один из самых сильных концептуальных ходов прозвучал со стороны NYU Abu Dhabi: AI следует рассматривать не просто как инструмент или даже как тьютора, а как пространство для мышления — своего рода maker space для ума.

Эта рамка принципиально важна. Участники обратились к исторической аналогии: когда появилась письменность, Сократ опасался, что она разрушит память и ослабит мышление. В реальности письмо стало расширением когнитивных возможностей человека.

AI может играть схожую роль:

• создавать условия для экспериментов,

• позволять ошибаться и корректировать подход,

• поддерживать итеративное тестирование гипотез,

• превращать обучение в активное участие, а не пассивное потребление.

В этой логике ложная дихотомия «AI делает за студента» vs «студент делает сам» перестаёт существовать. Студент участвует в мышлении, а не делегирует его машине.

Нормализация AI вместо полицейского контроля

Из этого вытекает практический вывод: пора перестать делать вид, что использование AI можно запретить.

В NYU Abu Dhabi применяется подход, при котором использование AI разрешено на всех курсах (включая инженерные), но с одним ключевым требованием: студенты обязаны раскрывать, когда и как именно они использовали AI.

Этот сдвиг снимает страх и чувство вины, разрушает логику «поймать и наказать», возвращает фокус туда, где он действительно нужен — на качество рассуждений.

Персонализация в масштабе, недоступном человеку

Khalifa University привела наглядный практический пример того, как выглядит AI-native обучение: AI-тьютор, доступный 24/7, используется в масштабе — 1 700 студентов задали более 750 000 вопросов за один семестр.

Такой уровень взаимодействия и практики структурно невозможен в классической лекционной модели. Это неизбежно меняет роль преподавателя: он больше не может оставаться «транслятором знаний». Его ценность смещается в области человеческого суждения и контекста, фасилитации и командной работы, обсуждений и кейс-ориентированного обучения, коучинга вместо повторения материала.

Оценивание — настоящий разлом системы

Когда дискуссия перешла к оценке знаний, консенсус стал ещё более жёстким: традиционные домашние задания и экзамены не «находятся под угрозой из-за AI». Они становятся устаревшими — и были плохо согласованы с реальностью задолго до AI.

Постоянно возвращались две мысли:

1. Реальная работа почти всегда командная, но образование годами оценивает людей поодиночке.

2. Списывание существовало всегда; AI его не изобрёл. Настоящая проблема в том, что мы используем неподходящие инструменты измерения для тех навыков, которые декларируем как важные.

Оценивание смещается в сторону командных результатов и ролей, прозрачности процесса мышления, диалога и устной защиты, непрерывной оценки вместо одного финального экзамена, адаптивных, а не одинаковых для всех траекторий проверки.

Flip classroom + AI-агенты: формирующаяся архитектура

В разных выступлениях постепенно сложилась целостная модель будущего:

• Студент + AI-агент — персонализированная практика, освоение базовых принципов, поддержка рассуждений.

• Время в аудитории — обсуждения, дебаты, совместное осмысление и работа с неопределённостью.

• Преподаватель — коуч, диагност понимания и носитель суждения.

MBZUAI демонстрирует продвинутую версию этой логики: учебные программы регулярно переписываются, а студенты выпускаются вместе с постоянным AI-агентом, встроенным в их профессиональный рабочий процесс.

Самое жёсткое ограничение — не технологии, а люди

Институциональная трансформация будет ограничена не моделями и не платформами. Её сдерживают страх преподавателей быть заменёнными, убеждение, что «страдание = обучение», академическая свобода, сопротивляющаяся директивным изменениям.

Работает другое: снятие рутинной нагрузки (проверка, механические задачи), демонстрация успешных кейсов, органический рост принятия новых подходов.

Горизонт 5 лет: AI как когнитивная инфраструктура

Прогнозы участников удивительно совпали:

• чувство вины за использование AI практически исчезнет;

• AI станет базовой когнитивной инфраструктурой — как поиск или текстовые редакторы;

• люди расширят сложность и масштаб задач, с которыми способны работать, — так же, как когда-то это сделало письмо;

• университеты, не интегрировавшие AI, утратят релевантность;

• AI выйдет за пределы обучения — в admissions, диагностику потенциала и индивидуальные траектории развития.

Что это означает для parent tech-продуктов

Если перенести эти образовательные сдвиги в контекст родительства и развития детей, параллели становятся очевидны.

• AI как партнёр мышления, а не машина ответов

Речь идёт не о сервисе списков или рекомендаций. Это когнитивное рабочее пространство для родительских решений — помогающее рефлексировать, проверять гипотезы и итеративно улучшать выборы со временем.

• Снижение тревоги через ясность, а не морализаторство

Так же как образование уходит от запретов к нормализации AI, такие сервисы, как Growly, уводят родительство от чувства вины и «правильных ответов» к уверенным и осмысленным решениям.

• Непрерывная персонализация через эволюционирующие профили

Логика AI-тьютора напрямую ложится на идею развивающегося профиля ребёнка — не разовой анкеты, а живой модели, обновляющейся через взаимодействие.

• От «правильных выборов» — к качеству суждения

AI-native образование оптимизирует не ответы, а суждение и sense-making. Та же логика применима и к семье: важен не «лучший кружок», а следующее оптимальное решение с учётом ребёнка и контекста.

• Роль взрослого усиливается, а не исчезает

Как преподаватель становится коучем, так и родитель становится более сильным навигатором. Growly усиливает агентность родителя, а не подменяет её алгоритмом.