У світі, де людський мозок і ШІ співіснують, яким стане освіта?

У IV столітті до н. е. Платон у «Федрі» записав застереження Сократа: текст змушує людей «більше не згадувати зсередини, а покладатися на зовнішні символи», і зрештою «забувати істину, а пам’ятати лише подобу тексту».

У XV столітті настоятель німецького монастиря Тритемій у «Нотатках про писарів» різко засудив друкарство: «Ми втратимо тренування пам’яті, станемо лінивими й порожніми».

У 2008 році «The Atlantic» опублікував статтю «Google робить нас дурнішими?» : «Ми втрачаємо здатність до глибокого читання та тривалої зосередженості».

У 2026 році, у батьківській групі однієї середньої школи в Пекіні, мати пізно вночі запитує: «Дитина за допомогою ШІ за п’ять хвилин написала твір — що мені робити?»

Від тексту до друкарства, від інтернету до ШІ — чотири епохи, одна й та сама тривога.

Очевидно, що перші три тривоги історія вже достатньо спростувала. Текст, друкарство й інтернет — це лише інструменти, що підвищують ефективність поширення знань; вони не послабили здатність людей вчитись, а навпаки — значно підвищили ефективність навчання і навіть як ключовий елемент просували поступ усього людського цивілізаційного розвитку.

Але цього разу ситуація трохи інша.

Оптимізує не просто медіум, через який людина отримує доступ до знань, а повністю замінює людину в усьому процесі: запам’ятовуванні, міркуванні, навіть у розв’язанні проблем і наданні результатів. За одну ніч усі батьки й учителі поринули в глибоку тривогу: ШІ перетворився на найтоповіший інструмент для шахрайства.

Раніше професор Стенфордського університету Лі Фейфей у розмові з Caixin/з «Тай медіа» (ексклюзивна розмова Лі Фейфей: «Я вірю в людей, а не в ШІ») згадувала: «ШІ дедалі швидше доводить, що багато речей може зробити машина. Якщо й надалі змушувати людей витрачати на навчання десятки років, щоб робити те, що машина може робити, для людства це буде колосальною марною тратою. Люди мають використати час і сили, звільнені ШІ, щоб переорієнтуватися на розвиток тих здібностей, які ШІ не зможе замінити, — когнітивності, креативності, емпатії, а також основоположних навичок “як бути людиною”.»

А поява OpenClaw ще й прискорила прихід світу співіснування людини й ШІ, у якому вони працюють разом. Якщо історично неминуче співіснування людини й машин, то нам справді немає потреби вперто захищати ті здібності, які в майбутньому точно буде замінено ШІ. Тому ми можемо оминути короткострокову тривогу «ШІ — це інструмент для шахрайства чи навчальний помічник?» і перейти до більш базового питання:

Коли Agent стане необхідним компонентом майбутнього для людей, як має оновитися сама «система здібностей» людини? Як реконструювати такий величезний суспільний базис, як освітня система? І які нові можливості з’являться в освіті після такої реконструкції?

Яка базова здатність лежить в основі вміння ставити хороші запитання?

У майбутньому критерій оцінювання здібностей людини вже не буде «що саме вона може зробити самостійно», а буде «яку унікальну цінність вона додає у співпраці з Agent». Це не прості стосунки «людина — інструмент», а перенесення внутрішнього ядра людських можливостей.

Підприємець, який тривалий час фокусується на «навчанні у взаємодії людини й машин», Лі Кеджя запропонував «модель 90/10»: людині слід віддавати Agent 90% роботи — перенесення інформації, її впорядкування, первинний відбір тощо, а решту 10% — запитання, судження та рішення — має виконувати людина.

У традиційній логіці освіти обсяг збережених знань був головним показником, за яким оцінювали учнів. Але в епоху Agent цей підхід починає втрачати силу. Коли ШІ за частки секунди може витягнути з повного банку знань людської цивілізації, «ерудитність» перестає бути дефіцитною здатністю, а «відповідь» поступово стає менш важливою. Усі говорять: «здатність ставити хороші запитання стає безцінною». Але при цьому майже ніхто не запитує: «яка ж саме базова здатність лежить в основі вміння ставити хороші запитання?»

Співзасновник і голова ради «Онуко/洋葱学园» Ян Ліньфен має з цього приводу власне унікальне бачення. Він вважає, що ця здатність корениться в «каркасній» структурі знань. «Насправді, тих, хто по-справжньому опановує знання, не визначає мертве заучування окремих пунктів. У нас раніше було звичкою вчитися: записувати “дрібниці” з того, що пояснював учитель, навіть те, що не виносили на іспит. Наприклад, на біології розповідали про бджіл — я вивчив до тонкощів різницю між робочими бджолами, маткою і трутнями та їхню роль у поділі праці. Це не перевіряли на іспиті, але тому що ти запам’ятав не дрібний фрагмент, а цілу більшу сферу, знання між собою утворюють зв’язки. Тож ти не так легко забудеш усі пункти цієї системи. У цьому сила рамковості системного навчання».

«Цінність “запам’ятовувати пункти знань” справді змінюється, але не тому, що стає непотрібною. Вона змінюється так, що потрібно пам’ятати вже не ізольовані факти, а спосіб з’єднання знань. Як із будівництвом будинку: ШІ може дати цеглу й матеріали, але у голові учня має бути власний архітектурний проєкт. Неможливо поставити хороше запитання про повністю незнайому сферу, і саме «ставити хороші запитання» неможливо без опори на кістяк знань.

“Цінність системного навчання полягає в тому, що воно вибудовує когнітивні риштування. І лише з цими риштуваннями учень, коли навчається за допомогою AI, розуміє, чого йому бракує і що потрібно додати. Якщо немає системи, так звані “пояснення від AI” нагадуватимуть збирання мушель на піску: їх можна підбирати багато, але неможливо скласти повну картину”. Ян Ліньфен додає: “На мій погляд, майбутній процес навчання — це співіснування системного навчання й AI-допомоги: спочатку є каркас, а потім — заповнення «м’ясом». Системне навчання робить базу, а Agent допомагає гнучко викликати й розширювати знання в конкретних сценаріях”.»

Ця ідея також широко схвалюється в індустрії. Лі Кеджя вважає: «Цінність пам’яті більше не в “зберіганні”, а в тому, щоб надати мозку “структуру для розміщення відповідей”. Те, що дає рамкова здатність, — це чутливе виявлення прогалин в інформації. Лише коли учень чітко бачить, де інформації не вистачає, у нього з’являється можливість ставити хороші запитання. А водночас, тільки побачивши достатньо багато каркасів, учень зможе мати здатність розкладати макросюжет на перевірювані твердження».

Як мати “гарний смак”?

Коли Agent за лічені секунди може згенерувати десять варіантів рішень, ключова цінність людини перетворюється на «вибір однієї відповіді з багатьох». Багато хто називає цю здатність вибору “гарним смаком”. У Гонконгу викладачка/професорка Ху Сюмін (香港科技大学) називає такий смак “здатністю до оцінювання/оцінювальною майстерністю (鉴赏力)”, а незалежно від того, “смак” це чи “оцінювальна майстерність”, звучить так, ніби це дуже важко уявити як навичку, яку можна прямо навчити й передати.

Один досвідчений інвестор у сфері освіти (передосвіта/ранній етап) Цзян Фен (прізвище-ім’я за псевдонімом) сказав нам: «Сутність оцінювальної майстерності — це дві здатності: висувати сумніви й оцінювати цінність».

Найнебезпечніше в AI не те, що він помиляється, а те, що навіть тоді, коли він помиляється, він залишається сповнений самовпевненості. Люди за своєю природою ліниві: коли AI видає відповідь, перша реакція пересічної людини — прийняти її, а не ставити під сумнів. Докази нейронауки показують: пасивне прийняття виводу AI викликає тривале пригнічення (LTD), послаблює силу синапсів; а активне сумнівування, вдосконалення й спільне творення сприяє довготривалому посиленню (LTP) — і справді зміцнює здатність до навчання.

Професор Лі Фейфей також згадувала в інтерв’ю: «AI не має бути “машиною для здачі відповідей”, а має стати інструментом для “сократівських діалогів”. Сократ ніколи не давав готових відповідей — він ставив запитання, змушуючи тебе самому з’ясувати, чого саме ти насправді хочеш. А сутність уміння ставити уточнювальні запитання — це формування автоматичного, природного сумніву в авторитетних відповідях».

У педагогічній практиці Ян Ліньфен уже давно почав вибудовувати розвиток уміння учнів сумніватися та ставити додаткові запитання. «AI-інтелектуальний супутник “Онуко/洋葱学园” не думатиме замість учнів, а через сократівські уточнюючі запитання допомагатиме учням роздивлятися ланцюжок міркувань AI, розкладати питання, вибудовувати логіку».

А те, що Цзян Фен називав ще однією базовою здатністю — винесення ціннісних суджень — також можна посилити через тренування.

Концепція «останнього ухвалювача рішень», яку запропонував професор Лі Цзяньшао з Hong Kong Polytechnic University, вказує на ядро здатності до ціннісних суджень: коли AI може генерувати нескінченні варіанти, людина повинна створити власну систему координат цінностей. Як повідомляється, в навчальній практиці ПоліУ не лише заохочує студентів активно використовувати AI під час виконання завдань, а й вимагає, щоб учні самостійно могли пояснити процес співпраці з AI та логіку суджень для кожного свого вибору.

Реконструкція навчального змісту та системи оцінювання

Професор Лі Фейфей у своєму інтерв’ю також публічно закликав: «Сучасна освіта, якщо й надалі використовуватиме методи більше ніж столітньої давності й підкреслюватиме стандартні відповіді та “вливання” знань, це критично відставатиме від часу. Ті, хто мислить про освіту, ті, хто здатен впливати на освітню політику, і ті, хто її реалізує, мають належно скористатися можливостями цього часу».

Безперечно, потреба часу в людських здібностях змінилася. Наші наявні системи курсів і система оцінювання, а також роль кожного з учасників освітньої екосистеми — усе це має відповідно змінитися.

І ці зміни вже відбуваються.

У лютому 2026 року Міністерство освіти скликало загальнодержавну нараду щодо пріоритетних робіт у базовій освіті й чітко сформулювало: «сприяти тому, щоб штучний інтелект потрапив у державні стандарти курсів для початкової та середньої школи, у щоденне навчання, а також в іспити та оцінювання». А починаючи з осіннього семестру 2025 року, в Пекіні та Шанхаї курси зі загального ознайомлення з AI вже включили в систему навчальних програм для початкових і середніх шкіл: AI більше не є «гуртком за інтересами», а радше обов’язковим змістом, як китайська мова чи математика.

У сфері освіти для дорослих у березні 2026 року Китайський університет комунікацій оголосив про ліквідацію 16 бакалаврських спеціальностей, зокрема переклад, фотографію тощо. Більшість цих спеціальностей мають риси «більш процедурного характеру й меншої креативності», а також «нижчої вартості заміни AI». Водночас Університет Цінхуа ще у 2024 році створив Інститут штучного інтелекту й забезпечив кожного нового студента AI-помічником для розвитку; У Чжецзянському університеті також з 2024 року курси з AI включили в систему навчання бакалаврів як обов’язкові для загальної освіти.

Ця низка змін відображає два тренди впливу AI на освіту: по-перше, реконструкцію традиційних дисциплін; по-друге, розвиток AI-цифрової/AI-освітньої грамотності (AI literacy).

Коли AI робить coding доступним для гуманітаріїв і водночас допомагає студентам природничих дисциплін краще відчути красу тексту й мистецтва, межа між інженерними та гуманітарними дисциплінами починає стиратися. У Цінхуа нещодавно також відкрили курс з програмування природної мови для гуманітаріїв — справді стає дедалі важче чітко відрізнити інженерні й гуманітарні напрями. Але який буде вплив на більше базові дисципліни — китайська мова, математика, фізика, хімія тощо? Чи взагалі потрібен традиційний поділ на предмети? Якщо ні — то якою стане форма базової освіти?

«Традиційний поділ за дисциплінами все ще важливий. У кожного предмета є власний унікальний спосіб мислення: математика — про логіку, фізика — про причинно-наслідкові зв’язки, китайська мова — про розуміння й висловлення. Ці способи мислення — когнітивні рамки, які формуються багаторічним тренуванням. Це й є ключова здатність “ставити хороші запитання”, про яку ми вже говорили. Людина без математичного мислення навіть із допомогою Agent не зможе добре робити складний кількісний аналіз», — каже Ян Ліньфен.

«Зміни полягають у тому, що “стіни” між дисциплінами ставатимуть тоншими. Раніше ми викладали з поділом за предметами, тому що обсяг знань був надто великим — інакше учні без поділу не могли б це “вмістити”. Тепер AI може в будь-який момент інтегрувати інформацію між дисциплінами. Тож дизайн курсів може бути сміливішим. Наприклад, будувати навчання навколо “теми” або “реального питання”, зв’язуючи знання з кількох дисциплін. Це відповідає базовій логіці “великомодульного дизайну (大单元设计)”, яку вже більш ніж десять років тому, коли ми розробляли курси, почала пропонувати програма нового стандарту».

Коли ж ідеться про курси з AI- грамотності, які пронизують всю освітню систему, Цзян Фен вважає, що це лише тимчасовий продукт. «Як у 90-х був предмет з мікрокомп’ютерів: його потрібно було відкривати окремо в системі освіти, лише тому що це було надто нове, а рівень поширення був ще дуже низьким».

Лі Кеджя також дотримується такої ж думки. Він вважає, що розвиток AI-грамотності має бути інтегрований у всі курси, бо сутність цього предмета — не «знання про AI», а «здатності, що формуються під час співпраці з AI».

«Ми вже навчаємо учнів тому, як використовувати Agent», — доповнює Ян Ліньфен. «Але це не означає, що ми прямо навчаємо учнів користуватися AI. Натомість ми вбудовуємо AI як “інтелектуального супутника” в сам процес навчання. Учням достатньо просто нормально вчити математику, вчити фізику — а Agent поруч допомагає пояснювати поняття, підказує думати, планує шлях. У процесі звичайного навчання учні природно сформують здатність співпрацювати з AI».

Зі зміною навчального змісту та способів викладання також постає революція в підходах до оцінювання й системах перевірки. Традиційні закриті письмові іспити втрачають сенс, бо вони вимірюють здатність, яку незабаром повністю замінить AI — пам’ять.

Насправді ж вихор реформи іспитів уже теж розпочався.

На початку 2025 року підсумковий іспит з математики для четвертого класу в районі Наньшань міста Шеньчжень викликав широкий резонанс. У тесті з’явилося багато задач із довгими текстами: вони були сфокусовані на реальних проблемах у повсякденному житті. Учням було важко завершити їх через надмірний обсяг читання, і навіть департамент освіти тимчасово повідомив про продовження часу іспиту на 20 хвилин. Це звучить так, ніби не має стосунку до AI, але насправді відображає тенденцію: майбутні іспити дедалі більше перевірятимуть здатність розв’язувати реальні проблеми, використовуючи мислення дисциплін, а не те, скільки фактів ти пам’ятаєш.

Відповідно й уся система оцінювання в освіті буде рухатися від «результатного оцінювання» до «процесного оцінювання». Учень пише твір за допомогою Agent, але чи вміє він оцінити, чи хороша ця робота? Чи може її зробити ще краще? Чи здатен побачити, де логіка “не стикується”? Такі процесні здібності можуть бути саме тим, на що в майбутньому буде звертати увагу система оцінювання в освіті.

Зміни ролі вчителя

Революція в навчальному змісті та системі оцінювання прямо лягає на найбезпосереднішу роль: учителя.

На форумі в Чуньлі (崇礼) 2026 року засновник New Oriental Ю Мінхун зробив різке судження: «AI+освіта з дуже високою ймовірністю знищить масу робочих місць учителів. За новими стандартами, чесно кажучи, нині більшість учителів початкових і середніх шкіл у Китаї — не відповідає вимогам».

Які саме нові стандарти? Не ті, що просто «краще за всіх знає теми», «краще вміє вгадувати питання». Коли AI зможе перевіряти домашні завдання, тренувати усну мову, копіювати курси топових викладачів у будь-який куточок, тоді під скорочення потрапляє не сама професія вчителя, а та функція на вчителеві — «викладач-ремісник, що просто читає й переказує».

У травні 2025 року Міністерство освіти, створивши Пораду з навчального керівництва у базовій освіті, опублікувало «Посібник з використання штучного інтелекту в формі скерованих моделей для початкових і середніх учнів (中小学生成式人工智能使用指南)», де чітко окреслили межі ролі AI в класі: учитель не має перетворювати генеративний AI на замінюваного навчального “головного суб’єкта”, заборонено прямо використовувати AI, щоб відповідати на запитання учнів; водночас вимагається, щоб учителі активно брали участь у професійних тренінгах і підвищували свою AI-грамотність. Там є три ключові моменти, які саме й відображають три “червоні лінії” ролі вчителя:

Освітнім суб’єктом має бути людина;

Не можна формувати звичку, щоб учні прямо отримували відповіді від AI;

Учитель сам має досконало користуватися AI.

«Найреальніша зміна ролі вчителя — перехід від передавача знань до тренера з постановки запитань», — каже Лі Кеджя. «Зупинити роль “перевізника знань”, але повернутися до найціннішої здатності — вміння ставити запитання; бути “квітником/ковалем” здатності учнів ставити запитання. У епоху, коли AI може відповісти на все, саме вчитель, який навчив учнів “уточнювати й допитувати (追问)”, є найбільш дефіцитним».

«Онуко/洋葱学园» із 4 мільйонами користувачів-учителів глибоко розуміє зміну ролі. «Коли ми співпрацюємо зі школами, ми бачимо, що вчителі не замінюються технологіями, а отримують від них підтримку. Ми в школах просуваємо нову модель AI-уроку: дозволяємо AI взяти на себе частину базових пояснювальних і функцій зворотного зв’язку під час тренування; а вчителі спрямовують сили на організацію дискусій, діагностику труднощів учнів, емоційну підтримку — усе те, що важливіше для формування здібностей».

Від “перевізника знань” до “коваля здатностей” — у цій зміні є ще один ключовий обов’язок: нагляд за AI. «Не йдеться про те, чи помиляється AI — йдеться про те, чи весь навчальний процес є справді ефективним для кожного учня», — підкреслює Ян Ліньфен. «Упродовж усього освітнього процесу вчителю також потрібно обирати, які саме допоміжні рішення AI запропонує учневі, і приймати судження».

Нові можливості для індустрії освіти

Термінова й неминуча трансформація освітньої системи залишає для компаній у освітньому напрямі нову хвилю масштабного простору для уяви й розвитку.

Цзян Фен вважає, що в умовах хвилі AI у сфері освіти з’являються три нові можливості:

Перша — компанії з проєктування якісного навчального змісту. Згідно з консенсусом індустрії, як би не був потужним великий мовний модуль чи Agent, якщо вони просто користуватимуться загальнодоступними датасетами з інтернету, вони точно не зможуть задовольнити вимоги актуальних освітніх сценаріїв. Як індустрії втіленого інтелекту потрібні дані високої якості, так і освітньому напряму більше за все потрібні професійні навчальні дані та продумане проєктування змісту. Це не лише допоможе учням краще розуміти навчальний матеріал, а й дасть змогу вбудувати тренування ключових здібностей — постановки запитань, уточнювальних запитань, ціннісних суджень тощо.

«Онуко/洋葱学园 має зробити саме те, — реконструювати Agent-структуру навчального змісту за допомогою технології», — Ян Ліньфен дуже впевнений у темі даних і змісту. «Наша впевненість базується на 10 тисячах ретельно спроєктованих навчальних модулів позаду, на розумінні поведінки учнів, що накопичилося через 10k взаємодій, а також на глибокому знанні того, як навчити дітей так, щоб вони справді зрозуміли. Без цього Agent був би лише порожньою оболонкою».

Друга можливість — у дизайні уроків/класних занять. Ключ дизайну уроку — допомогти школам і вчителям знайти «золоту пропорцію» між «людина+машина» та «здібності+оцінювання». У цій справі компанії освітніх технологій сильніші, ніж школи. Дизайн уроку вимагає заново розподіляти офлайн механізми співпраці людини й AI та їхню щільність, заново визначити, як саме і в яких ролях різні учасники залучаються до процесу, а також зробити відмінність від власного онлайн досвіду самостійного навчання учня. Важливість цього не менша, ніж важливість підручників у цій епосі.

Ще глибший виклик — узгодження з системою оцінювання. Коли іспити також починають наголошувати на критичному мисленні та навичках співпраці людини й AI, як шкільна освіта встигне? Це вимагає втручання на етапі розробки навчального змісту офлайн: “формування здібностей” і “вимоги до здачі тестів” потрібно вплести в одну й ту саму логіку продукту.

Третя можливість — у розвитку системи цінностей і гуманітарної грамотності/людяності. Коли технології затирають поріг доступу до знань, освіта повертається до свого первісного вигляду — культивування цілісної людини. Допитливість, стійкість до невдач, командний дух, моральне відчуття, сприйняття краси — якості, які в стару епоху були втоплені системою натаску на тести, у епоху AI стануть найбільшими відмінностями між людьми. І всі пов’язані з цим навчальні програми мають отримати вищий рівень уваги від батьків наступного часу.

Повернімося до тієї матері з тривогою

Мабуть, матері, яка пізно вночі запитала у батьківській групі, не потрібно так сильно тривожитися. Історія вже довела: тексти не зробили людей тупішими; друкарство не зробило їх лінивими; інтернет не змусив втратити здатність мислити. І цього разу, ймовірно, AI теж не зробить цього.

Потрібно турбуватися не про те, чи використовує дитина AI, а про те, як ми визначаємо поняття «освіта». Здатність ставити запитання, яку підтримують системне навчання та рамкова здатність; здатність обирати, яку підтримують сумніви та ціннісні судження; і людська душа, яку підтримує гуманітарна грамотність/людяність. Як допомогти дитині сформувати стабільно ці три рівні здатностей — ось тема, про яку батьки справді мають думати.

Трансформація освітньої системи також не станеться за одну мить. Вона потребує, щоб політика відмовилася від столітньої інерції; щоб учителі здійснили перехід від «викладача-ремісника» до «наставника/провідника»; і щоб батьки вчилися робити складний баланс між тривогою від здачі тестів і розвитком довгострокових здібностей.

Але для тієї матері та її дитини відповідь може бути простішою: спершу попросити дитину описати, як саме вона співпрацює з AI, і чому їй здається, що ця стаття/цей текст є хорошим. Інше — нехай вирішить час.

(Автор | Тао Тяньюй, редактор | Ян Лінь)