В мире, где человек и ИИ сосуществуют, каким станет образование?

В IV веке до н.э. Платон в «Федре» зафиксировал предупреждение Сократа: текст заставляет людей «больше не вспоминать изнутри, а полагаться на внешние символы», и в итоге «забывать истину, запоминая лишь образы слов».

В XV веке настоятель немецкого монастыря Тритемий в «Заметках о переписчиках» с негодованием писал об издательском деле: «Мы потеряем тренировку памяти и станем ленивыми и пустыми».

В 2008 году в журнале The Atlantic вышла статья «Google делает нас тупыми?» («Google: Сделает ли он нас глупее?»): «Мы утрачиваем способность к глубокому чтению и устойчивой концентрации».

В 2026 году в родительской группе одной средней школы в Пекине одна мама, поздно ночью, спрашивает: «Ребёнок написал сочинение с помощью ИИ за пять минут. Что мне делать?»

От текста к печатному делу, от интернета к ИИ — четыре эпохи, а тревога та же.

Очевидно, что первые три тревоги уже были убедительно опровергнуты историей. Текст, печать и интернет — это всего лишь инструменты, повышающие эффективность распространения знаний; они не только не ослабили способность человека учиться, но и резко повысили эффективность обучения, а иногда даже, как ключевой элемент, продвинули вперёд весь прогресс человеческой цивилизации.

Но на этот раз всё немного иначе.

Оптимизируется не просто посредник, через который человек получает доступ к знаниям. ИИ полностью заменяет человека на всём процессе: от запоминания и рассуждений до решения проблем и выдачи результата. В одночасье все родители и учителя оказываются глубоко охвачены тревогой: ИИ превратился в самый топовый инструмент для списывания.

Ранее профессор Стэнфордского университета Ли Фэйфэй в диалоге с Tsai Media (исключительное интервью Ли Фэйфэй с Чжао Хэюань: «Я верю в человечество, а не в ИИ») уже упоминала: «ИИ быстро доказывает, что многие вещи может делать машина. Заставлять людей тратить на изучение того, что может делать машина, десятилетия — это огромная трата для человечества. Людям следует использовать время и силы, высвобожденные ИИ, чтобы перейти к развитию способностей, которые ИИ не может заменить: когнитивных навыков, креативности, способности к сопереживанию, а также фундаментальной грамотности “как быть человеком”».

А появление OpenClaw ещё сильнее ускоряет наступление мира кооперативного сосуществования человека и ИИ. Если неизбежность истории — симбиоз человек-машина, то нам действительно нет необходимости упорно защищать те способности, которые в будущем обязательно будут заменены ИИ. Поэтому мы можем пропустить краткосрочную тревогу «ИИ — это всё-таки инструмент для списывания или помощник для обучения?» и обсудить более базовую задачу:

Когда Agent становится необходимым компонентом будущего для людей, как должна обновиться сама «система способностей» человека? Как реконструировать огромную социальную инфраструктуру — систему образования? И какие новые возможности возникнут в системе образования после этой реконструкции?

Какая базовая способность лежит в основе умения задавать хорошие вопросы?

В будущем мерилом способности человека будет не «что он может сделать самостоятельно», а «какую уникальную ценность он вносит в сотрудничестве с Agent». Это не просто отношения «человек — инструмент», а перенос ключевых способностей человеческого ядра.

Основатель, который сосредоточен на «обучении в сотрудничестве человек—машина», Ли Кэцзя предложила модель «90/10»: 90% задач — перенос информации, её структурирование, первичный отбор и т.п. — человек должен поручить Agent, а оставшиеся 10% — вопросы, оценка и принятие решений — делаются человеком.

В логике традиционного образования объём знаний — главный показатель, по которому оценивают ученика. Но в эпоху Agent эта логика утрачивает силу. Когда ИИ может за доли секунды извлечь всю базу знаний цивилизации, «эрудированность» перестаёт быть дефицитной способностью, а «ответы» постепенно перестают быть важными — все говорят: «умение задавать хорошие вопросы становится бесценным». Но почти никто не спрашивает: что именно лежит в основе умения задавать хорошие вопросы?

Совместный основатель и председатель правления Onion Education Park (Onion Education Park) Ян Линьфэн думает об этом по-особенному. Он считает, что эта способность коренится в «каркасной» структуре знаний. «На самом деле человека, который действительно всё понимает и усваивает, отличает не механическое заучивание отдельных пунктов. У нас в обучении была привычка записывать то, что говорит учитель — даже “краешки”, включая вещи, которые не будут спрашивать на экзамене. Например, на уроках биологии про пчёл: я досконально разбирал различия и разделение труда между рабочими пчёлами, маткой и трутнями. Это не попадало в экзамен, но поскольку ты запоминаешь более широкий домен, между знаниями возникает связь. Тогда ты не так легко забудешь все точки знаний в рамках этой системы. В этом и сила основы системного обучения».

«Ценность “запоминания пунктов знаний” действительно меняется, — но она не становится неважной, а меняется то, что именно нужно запоминать: не разрозненные пункты, а способы соединять знания. Как при строительстве дома: ИИ может дать кирпичи, но у ученика в голове должна быть своя архитектурная схема. Нельзя задать хороший вопрос в совершенно незнакомой области, потому что само “умение задавать хорошие вопросы” невозможно без опоры на каркас знаний.

Ценность системного обучения в том, что оно возводит когнитивные леса. И только имея эти леса, ученик, обучаясь с помощью ИИ, понимает, чего ему не хватает и что нужно восполнить. Если нет системы, то так называемая “ИИ-помощь с ответами” похожа на то, как собирать ракушки на пляже: соберёшь много, но не сложишь из этого цельную картину». Ян Линьфэн добавляет: «На мой взгляд, будущий процесс обучения — это сосуществование системного обучения и ИИ-помощи. “Сначала каркас, потом наполняем мясом”. Системное обучение служит основанием; Agent помогает тебе гибко вызывать и разворачивать знания в конкретных ситуациях».

Эта идея получила широкое признание и в отрасли. Ли Кэцзя тоже считает: «Ценность памяти больше не в том, чтобы “хранить”, а в том, чтобы обеспечивать мозгу “структуру для размещения ответов”. То, что даёт способность строить рамки, — это тонкое ощущение информационных пробелов. Ученик сможет задавать хорошие вопросы только тогда, когда ясно видит нехватку информации. И только если ученик видел достаточно много рамок, он сможет разложить большой нарратив на проверяемые утверждения».

Как обладать “хорошим вкусом”?

Когда Agent за несколько секунд может сгенерировать десять вариантов плана, ключевая человеческая ценность превращается в «умение выбрать один вариант из множества ответов». Многие называют способность выбора «хорошим вкусом». Профессор Ху Суминь из The Hong Kong University of Science and Technology называет этот вкус «способностью к оценке». А независимо от того, говорим ли мы о «вкусе» или «способности к оценке», звучит это как умение, которое трудно представить как объект для обучения и передачи.

Один опытный инвестор в образовательные проекты на ранней стадии, Цзян Фэн (псевдоним), сказал нам: «Суть способности к оценке — это два навыка: умение ставить под сомнение и умение выносить суждение о ценности».

Самое опасное в ИИ — не ошибки, а то, что при ошибке он остаётся самоуверенным. У людей от природы есть склонность к лени: когда ИИ даёт ответ, первая реакция обычного человека — принять, а не сомневаться. Данные нейронауки показывают: пассивное принятие вывода ИИ запускает длительное торможение (LTD) и ослабляет силу синапсов; а активное сомнение, улучшение и совместное творчество способствует длительному усилению (LTP) и реально укрепляет способность учиться.

Профессор Ли Фэйфэй также упоминала в интервью: «ИИ не должен быть “машиной для ответов”, он должен стать инструментом “сократовского диалога”. Сократ никогда не даёт готовых ответов — он задаёт вопросы, заставляя тебя самому разобраться, чего ты на самом деле хочешь. А суть умения задавать уточняющие вопросы — это воспитание врождённой привычки сомневаться в ответах авторитетов».

В педагогической практике Ян Линьфэн ещё давно начал выстраивать обучение с развитием навыков сомнения и уточняющих вопросов. «ИИ-умный учебный спутник Onion Education Park не будет думать вместо учеников. Вместо этого, через сократовское уточняющее расспрашивание, он помогает ученикам рассматривать цепочку рассуждений ИИ, разбирать задачу и выстраивать логику».

А Цзян Фэн говорил ещё об одном базовом навыке — вынесении ценностных суждений. Он тоже может быть усилен тренировкой.

Концепция «конечного решающего субъекта», предложенная профессором Ли Цзяньшао из The Hong Kong Polytechnic University, указывает на ключевое ядро способности к ценностному суждению: когда ИИ способен генерировать бесконечные варианты, человеку необходимо выстроить собственную систему ценностных координат. Как сообщается, на практике в образовательных занятиях в HKPU они не только поощряют студентов использовать ИИ проактивно в заданиях, но и требуют, чтобы студенты могли самостоятельно описать процесс сотрудничества с ИИ и логику суждений на каждом этапе выбора.

Реконструкция учебного содержания и системы оценки

В интервью профессор Ли Фэйфэй также публично призвала: «Современное образование, если оно по-прежнему использует методы более чем столетней давности и акцентирует стандартные ответы и “вливание” знаний, будет серьёзно отставать от эпохи. Те, кто думает об обучении, те, кто может влиять на образовательную политику, и те, кто осуществляет образование на практике, должны по-настоящему воспользоваться возможностями этого времени».

Разумеется, потребность эпохи в способностях человека изменилась. Поэтому должны измениться и наши существующие системы курсов и экзаменов, включая роль каждого участника в образовательной экосистеме.

И такие изменения действительно происходят.

В феврале 2026 года Министерство образования провело всероссийское совещание по ключевым направлениям работы в базовом образовании, где чётко обозначило: «внедрять искусственный интеллект в стандарты школьных курсов, повседневное обучение и экзаменационную оценку». А начиная с осени 2025 года Пекин и Шанхай уже включили AI-курсы общеобразовательного характера в программы для начальной и средней школы. ИИ больше не является «кружком по интересам» — он становится обязательным предметом, как китайский язык и математика.

В сфере взрослого образования в марте 2026 года China Media University объявила о сокращении 16 бакалаврских специальностей, включая перевод и фотографию. Эти упраздняемые направления в большинстве своём имеют черты «высокой процедурности, низкой креативности, а также низкой стоимости замены ИИ». С другой стороны, в 2024 году Университет Цинхуа создал Институт искусственного интеллекта, а каждому новому студенту назначили AI-growth assistant; Университет Чжэцзян также в 2024 году включил курсы по ИИ в систему общих обязательных дисциплин для бакалавров.

Эта серия изменений показывает два тренда влияния ИИ на образование: первый — реконструкция традиционных дисциплин, второй — формирование AI-грамотности.

Когда ИИ позволяет coding быть доступным гуманитариям, и также помогает тем, кто в точных науках, лучше почувствовать красоту текста и искусства, границы между инженерными и гуманитарными дисциплинами начинают стираться. В недавнее время Цинхуа даже запустил курс по программированию естественного языка для гуманитарных студентов — граница действительно становится всё более размытой. Но какое влияние это окажет на большее количество базовых дисциплин — китайский язык, математику, физику, химию и т.д.? Нужно ли тогда традиционное разделение по предметам? Если нет — во что превратится форма базового образования?

«Традиционное разделение по предметам всё ещё важно. У каждой дисциплины есть свой уникальный способ мышления: математика — логика, физика — причинность, китайский язык — понимание и выражение. Эти способы мышления — когнитивные каркасы, сформированные длительной тренировкой, то есть ключевые способности, о которых мы говорили раньше: “умение задать хороший вопрос”. Человек без математического мышления даже с помощью Agent не сможет хорошо выполнить сложный количественный анализ». Ян Линьфэн говорит нам.

«Изменение в том, что “стены” между дисциплинами становятся тоньше. Раньше мы преподавали по дисциплинам отдельно, потому что объём знаний был слишком большим — без такого разделения ученики не могли бы “вместить” всё. Сейчас же ИИ может в любой момент интегрировать информацию между дисциплинами, поэтому мы можем смелее проектировать курсы. Например, вокруг “темы” или “реального вопроса” связать знания нескольких дисциплин. Это согласуется с логикой “дизайна больших модулей”, которую новые стандарты курса продвигали ещё более десяти лет назад, когда мы разрабатывали учебные материалы».

А говоря о курсах по AI-грамотности, которые сейчас проходят через всю систему образования, Цзян Фэн считает, что это лишь временный продукт. «Как в 90-е годы нужен был отдельный курс по микроЭВМ, потому что для образовательной системы это было слишком ново и ещё недостаточно распространено».

Ли Кэцзя тоже придерживается этой позиции: он считает, что развитие AI-грамотности должно быть встроено во все курсы, потому что по сути это не «знания об ИИ», а «способности, которые формируются в сотрудничестве с ИИ».

«Мы уже учим студентов “как пользоваться Agent”, — добавляет Ян Линьфэн. — Но это не означает, что мы напрямую учим использовать ИИ. Мы превращаем ИИ в умного учебного спутника и встраиваем его в учебный процесс. Если студент нормально учит математику или физику, Agent рядом помогает объяснять понятия, направлять мышление и планировать маршрут. В процессе нормального обучения студенты естественным образом развивают способность к сотрудничеству с ИИ».

С изменением содержания и методов обучения революции подвергаются и способы проверки, а также система оценивания. Традиционные экзамены в закрытом формате теряют смысл, потому что они измеряют способность, которую ИИ в итоге полностью заменит — запоминание.

На самом деле, ветер реформ экзаменов уже начался.

В начале 2025 года в Шэньчжэнь, Наньшаньском районе, на итоговом экзамене по математике для 4 класса поднялся ажиотаж: в вариантах встречалось много задач с длинными текстами. Эти вопросы были сфокусированы на практических проблемах из жизни. Ученики не успевали из-за слишком большого объёма чтения, и отдел образования даже временно сообщил о продлении времени экзамена на 20 минут. Хотя это выглядит не связанным с ИИ, на самом деле это отражает тренд: в будущем экзамены будут больше направлены на проверку способности решать реальные задачи с использованием дисциплинарного мышления, а не на то, сколько ты запомнил.

Соответственно, вся система оценки в образовании будет смещаться от «оценки результата» к «оценке процесса». Ученик пишет сочинение с Agent, но есть ли у него способность оценить качество этой работы? Может ли он улучшить её? Может ли он увидеть, где логика не работает? Эти процессные способности, вероятно, станут тем, на что будущая система оценивания будет обращать всё больше внимания.

Изменение роли учителя

Революция в учебном содержании и системе оценки напрямую ударяет по самой очевидной роли: учителя.

На форуме в Чунли (2026) основатель New Oriental Юй Миньхун высказал резкое суждение: «ИИ + образование с высокой вероятностью уничтожит огромное число рабочих мест учителей. По новым стандартам, откровенно говоря, сейчас учителя в начальной и средней школе Китая — как минимум половина — не соответствуют требованиям».

Что за новые стандарты? Это не «кто лучше знает экзаменационные пункты», не «кто лучше умеет прогнозировать темы». Когда ИИ будет проверять задания, тренировать разговорную речь и копировать курсы лучших преподавателей в любой угол, из практики будет исключаться не профессия учителя как таковая, а функция «учителя-пересказчика», которую выполняют учителя.

В мае 2025 года Министерство образования опубликовало «Руководство по использованию формирующегося (generative) ИИ для учащихся начальной и средней школы» комитетом по методическому руководству базовым образованием. Там чётко определили границы роли ИИ в классе: учителям запрещено использовать генеративный ИИ как замещающий основной учебный субъект; запрещено напрямую использовать ИИ, чтобы отвечать на вопросы учеников; при этом требуется, чтобы учителя активно участвовали в профессиональном обучении и повышали свою AI-грамотность. В документе три ключевых пункта — они как раз отражают три линии учительского «должностного предела»:

Учебным субъектом должен быть человек;

Нельзя формировать привычку у учеников получать ответы напрямую от ИИ;

Учителя сами должны свободно уметь пользоваться ИИ.

«Самое реалистичное изменение роли учителя — это переход от преподавателя знаний к тренеру, который учит задавать вопросы», — говорит Ли Кэцзя. «Перестать быть грузчиком знаний — и вернуться к самому ценному умению задавать вопросы: стать “кузнецом” способности учеников задавать вопросы. В эпоху, когда ИИ отвечает на всё, учитель, который может научить студентов “уточнять”, — самый дефицитный учитель».

Onion Education Park, у которой 4 миллиона учителей-пользователей, глубоко понимает изменения роли учителя. «Мы, сотрудничая со школами, обнаружили: учителя не заменяются технологиями, их технологии усиливают. Мы всё время внедряем в школах новую модель AI-класса: ИИ выполняет лишь часть базовых функций — объяснение и обратную связь по упражнениям, а учителя концентрируют внимание на том, чтобы организовывать обсуждение, диагностировать трудности учеников и оказывать эмоциональную поддержку — то есть делать то, что важнее для формирования способностей».

От «перевозчика знаний» к «кузнецу способностей» — в этом изменении есть ещё одна более ключевая ответственность: надзор за ИИ. «Дело не в том, чтобы следить, ошибается ли ИИ. Нужно следить, действительно ли весь учебный процесс эффективен для каждого конкретного ученика». Ян Линьфэн подчёркивает: «В процессе образования учитель тоже должен выбирать сценарии помощи, которые ИИ предоставляет ученику, и принимать решения».

Новые возможности для индустрии образования

Неотложная революция системы образования даёт компаниям образовательного сектора новое большое пространство для воображения.

Цзян Фэн считает, что ИИ-волна создаёт для компаний в образовательной сфере три новых возможности:

Первое — компании, проектирующие качественный учебный контент. Общий отраслевой консенсус таков: будь то большие модели (large models) или Agent, если просто использовать общедоступные датасеты из интернета, они точно не удовлетворят требования текущих образовательных сценариев. Как и в body/embodied intelligence отрасли нужны высококачественные данные, образовательному сектору нужны профессиональные обучающие данные и дизайн контента. Это не только сделает усвоение учебного материала более простым, но и позволит встроить тренировки ключевых навыков — умение задавать вопросы, уточнять, выносить ценностные суждения и т.д.

«То, что должна сделать Onion Education Park — это использовать технологии для реконструкции контента под Agent», — Ян Линьфэн очень уверен в вопросах данных и контента. «Наша уверенность основана на 10 000 тщательно спроектированных уроков, на понимании учебного процесса, накопленном из 5000 млрд взаимодействий, и на нашем глубоком понимании того, как обучать детей так, чтобы они действительно разобрались. Без этого Agent будет просто пустой оболочкой».

Вторая возможность — дизайн класса. Ключ в том, чтобы помочь школам и учителям найти «золотую середину» для «человеко-машинного сотрудничества» и «способностей и оценивания». В этом образовательные техкомпании способны лучше, чем школы. Дизайн класса требует заново перераспределить способы и плотность человеко-машинного сотрудничества офлайн, заново определить этапы и формы участия разных ролей, и при этом отличаться от того, как студенты сами учатся онлайн в самостоятельном режиме. Важность этого не меньше, чем у учебников в эту эпоху.

Более глубокий вызов — синхронизация с системой оценивания. Когда экзамены тоже начнут акцентировать критическое мышление и навыки человеко-машинного сотрудничества, как школа сможет идти в ногу? Это нужно встроить уже на этапе проектирования офлайн-учебного содержания — вплести «развитие способностей» и «жёсткую потребность подготовки к экзаменам» в одну и ту же логику продукта.

Третья возможность — развитие ценностной системы и гуманитарной грамотности. Когда технологии стирают порог доступа к знаниям, образование возвращается к своему первозданному виду — воспитанию целостного человека. Любознательность, устойчивость к неудачам, дух сотрудничества, чувство морали и восприятие красоты — качества, которые в старой эпохе были поглощены экзаменационной системой, в эпоху ИИ станут главными преимуществами для различий между людьми. А все связанные с этим системы обучения должны получить большее внимание со стороны родителей следующего поколения.

Вернёмся к той обеспокоенной матери

Возможно, той матери, которая поздно ночью написала вопрос в родительской группе, нет нужды так сильно тревожиться. История уже доказала: текст не делает людей тупыми, печатное дело не делает ленивыми, интернет не лишает способности мыслить. В этот раз, вероятно, ИИ тоже не станет исключением.

В реальном фокусе должно быть не то, пользуется ли ребёнок ИИ, а то, как мы определяем «образование». Умение задавать вопросы, опирающееся на системное обучение и рамочные способности; способность выбирать, поддержанная сомнениями и ценностными суждениями; человеческая душа, опирающаяся на гуманитарную грамотность. Как помочь детям выстроить эти три устойчивые способности — вот что действительно должно волновать родителей.

Изменения в системе образования не произойдут за один день. Это потребует, чтобы политики сняли с рельсов зависимость от вековых траекторий; чтобы учителя совершили переход от «учителя-пересказчика» к «проводнику»; и чтобы родители нашли трудный баланс между тревогой из‑за экзаменов и развитием долгосрочных навыков.

Но для той матери и её ребёнка ответ, возможно, прост: пусть сначала ребёнок опишет, как он сотрудничал с ИИ, и почему ему кажется, что эта статья хорошая. Остальное — дело времени.

(Автор | Тао Тяньюй, редактор | Ян Линь)