В апреле 2026 года в Москве стартовала программа обучения искусственному интеллекту для учеников 10-х предпрофессиональных ИТ-классов. Участниками станут более 10 тысяч школьников.
Оператором программы выступает Школа 21 при участии Сбер. Занятия проходят как очно в кампусе школы, так и онлайн.
В программе заявлены:
— основы работы с ИИ
— промпт-инжиниринг
— разработка ИИ-агентов на базе GigaChat
— полный цикл создания цифрового продукта
Ключевым практическим кейсом становится разработка собственного ИИ-помощника — «агента-профориентатора».
Агент вместо выбора
Суть проекта — создание ассистента, который:
— анализирует навыки ученика
— предлагает профессию и вуз
— помогает выстроить подготовку к ЕГЭ
Фактически школьникам предлагается не просто изучать технологии, а сразу делегировать одной из них решение одного из самых сложных вопросов — выбора жизненной траектории.
Это принципиальный сдвиг.
Если раньше профориентация строилась как процесс осмысления — через разговор, пробу, ошибку, — то здесь она сразу оформляется как задача, которую можно “отдать” алгоритму.
Обучение инструменту вместо обучения мышлению
Формально программа посвящена ИИ.
По факту — она обучает работе с конкретной системой.
Школьник осваивает:
— как сформулировать запрос
— как собрать агента
— как получить результат
Но не осваивает:
— как ставить задачу
— как проверять результат
— где проходит граница применимости
В результате возникает подмена:
вместо развития мышления — освоение интерфейса.
Привязка к экосистеме
Отдельный вопрос — технологическая база.
Вся работа строится вокруг одной модели — GigaChat.
Это означает, что:
— учащиеся формируют навык работы с конкретной системой
— их первые сценарии взаимодействия с ИИ закрепляются внутри одной экосистемы
— альтернативные модели и подходы не становятся частью опыта
На уровне пользователя это выглядит как обучение.
На уровне системы — как ранняя фиксация привычек.
Деньги: кто финансирует и кто выигрывает
Прямые бюджеты программы публично не раскрыты.
Но структура финансирования здесь достаточно прозрачна по модели.
1. Источник
Программа реализуется в рамках московской системы предпрофессиональных классов — то есть финансируется из городского образовательного бюджета Правительство Москвы.
Это означает:
— деньги — государственные
— масштаб — системный, а не пилотный
2. Оператор
Оператор — Школа 21 (проект Сбер).
Что получает оператор:
— формирование привычки работы с собственной моделью
— раннюю интеграцию в образовательную траекторию
3. Косвенная экономика
Даже без прямой монетизации программа создаёт:
— базу пользователей
— сценарии применения
— будущий спрос на экосистему
Фактически это инвестиция в рынок через образование.
Что происходит на самом деле
На уровне формулировок — «школьников учат работать с ИИ».
На уровне конструкции — формируется модель:
— ИИ как посредник между человеком и решением
— выбор как задача алгоритма
— обучение как освоение конкретной платформы
И это происходит не в университете и не в профессии — а в 10 классе.
Вопрос, который здесь возникает
Не в том, может ли GigaChat чему-то научить.
А в другом:
если человек с самого начала учится передавать ключевые решения системе — где в этой модели остаётся место для собственного мышления?
Оператором программы выступает Школа 21 при участии Сбер. Занятия проходят как очно в кампусе школы, так и онлайн.
В программе заявлены:
— основы работы с ИИ
— промпт-инжиниринг
— разработка ИИ-агентов на базе GigaChat
— полный цикл создания цифрового продукта
Ключевым практическим кейсом становится разработка собственного ИИ-помощника — «агента-профориентатора».
Агент вместо выбора
Суть проекта — создание ассистента, который:
— анализирует навыки ученика
— предлагает профессию и вуз
— помогает выстроить подготовку к ЕГЭ
Фактически школьникам предлагается не просто изучать технологии, а сразу делегировать одной из них решение одного из самых сложных вопросов — выбора жизненной траектории.
Это принципиальный сдвиг.
Если раньше профориентация строилась как процесс осмысления — через разговор, пробу, ошибку, — то здесь она сразу оформляется как задача, которую можно “отдать” алгоритму.
Обучение инструменту вместо обучения мышлению
Формально программа посвящена ИИ.
По факту — она обучает работе с конкретной системой.
Школьник осваивает:
— как сформулировать запрос
— как собрать агента
— как получить результат
Но не осваивает:
— как ставить задачу
— как проверять результат
— где проходит граница применимости
В результате возникает подмена:
вместо развития мышления — освоение интерфейса.
Привязка к экосистеме
Отдельный вопрос — технологическая база.
Вся работа строится вокруг одной модели — GigaChat.
Это означает, что:
— учащиеся формируют навык работы с конкретной системой
— их первые сценарии взаимодействия с ИИ закрепляются внутри одной экосистемы
— альтернативные модели и подходы не становятся частью опыта
На уровне пользователя это выглядит как обучение.
На уровне системы — как ранняя фиксация привычек.
Деньги: кто финансирует и кто выигрывает
Прямые бюджеты программы публично не раскрыты.
Но структура финансирования здесь достаточно прозрачна по модели.
1. Источник
Программа реализуется в рамках московской системы предпрофессиональных классов — то есть финансируется из городского образовательного бюджета Правительство Москвы.
Это означает:
— деньги — государственные
— масштаб — системный, а не пилотный
2. Оператор
Оператор — Школа 21 (проект Сбер).
Что получает оператор:
— формирование привычки работы с собственной моделью
— раннюю интеграцию в образовательную траекторию
3. Косвенная экономика
Даже без прямой монетизации программа создаёт:
— базу пользователей
— сценарии применения
— будущий спрос на экосистему
Фактически это инвестиция в рынок через образование.
Что происходит на самом деле
На уровне формулировок — «школьников учат работать с ИИ».
На уровне конструкции — формируется модель:
— ИИ как посредник между человеком и решением
— выбор как задача алгоритма
— обучение как освоение конкретной платформы
И это происходит не в университете и не в профессии — а в 10 классе.
Вопрос, который здесь возникает
Не в том, может ли GigaChat чему-то научить.
А в другом:
если человек с самого начала учится передавать ключевые решения системе — где в этой модели остаётся место для собственного мышления?
фото 21-school.ru