Сооснователь Coursera Эндрю Ын объявил о создании LearnVector — компании, которая будет разрабатывать образовательные системы на основе ИИ-агентов. Coursera инвестирует в проект $100 млн и получит треть компании. Первые продукты LearnVector планируется представить в начале 2027 года.

Заявленная цель выглядит серьёзнее очередного добавления чат-бота к онлайн-курсу.

LearnVector должна превратить обучение из массового формата «один преподаватель — много слушателей» в индивидуальный процесс. ИИ будет строить персональную траекторию, приспосабливаться к особенностям человека, практиковаться вместе с ним и сопровождать его до тех пор, пока навык не будет действительно освоен и подтверждён.

Эндрю Ын формулирует идею прямо: искусственный интеллект не должен заменить человека. Он должен помочь людям получить новые навыки и оставаться востребованными в мире, где часть профессиональной работы автоматизируется. Основными клиентами LearnVector должны стать корпорации, университеты и государственные организации.

У проекта есть ресурсы, которыми располагают немногие образовательные стартапы. Coursera предоставляет доступ к курсам университетов и компаний, инфраструктуре, более чем 300 млн учащихся, тысячам корпоративных клиентов и огромному массиву данных о том, как люди проходят обучение. LearnVector должна добавить к этому агентный искусственный интеллект.

Получается почти идеальная технологическая конструкция: содержание, данные, рынок и персональный ИИ-наставник.

Но остаётся главный вопрос: какая педагогика будет заложена внутрь этой конструкции?

Публичное описание LearnVector пока говорит о персональной траектории, адаптации, практике и подтверждённом освоении навыка. Оно почти ничего не говорит о том, как система будет различать понимание и запоминание, самостоятельное решение и удачную подсказку, интеллектуальное затруднение и потерю мотивации.

Неясно и то, чему будет подчинена работа наставника: завершению курса, получению сертификата, выполнению профессиональной операции, удержанию пользователя или развитию способности самостоятельно мыслить.

Это не претензия к продукту, которого ещё нет. Это принципиальный вопрос ко всему новому рынку ИИ-образования.

Персонализировать можно не только хорошее обучение. Можно очень точно подбирать человеку следующий видеоролик, следующий тест и следующую подсказку — и при этом почти не влиять на его способность рассуждать.

Алгоритм может обнаружить, что ученик ошибается в задачах на проценты, и предложить ему ещё двадцать похожих заданий. Педагог должен понять другое: человек не знает формулу, не понимает отношение частей, механически выполняет действия или боится предложить собственное решение.

Это четыре разные проблемы. Они требуют четырёх разных учебных ситуаций.

Именно здесь подход LearnVector интересно сравнить с образовательной архитектурой, которую компания «ИИ Капитал» разрабатывает в проекте ШЕЛ — Школе естествознания и любознательности.

В основе ШЕЛ находится не персональный курс и даже не отдельный ИИ-наставник. Основной единицей становится учебная среда, в которой могут одновременно действовать ученик, преподаватель, другие ученики и искусственный интеллект.

ИИ в такой системе не обязан всё время объяснять материал. Иногда он задаёт вопрос. Иногда играет роль оппонента. Иногда намеренно предлагает спорное решение. Иногда становится участником дискуссии, покупателем в виртуальном магазине, собеседником на другом языке или персонажем сложной профессиональной ситуации.

А иногда он должен отступить и дать человеку подумать самому.

Это принципиальная разница.

LearnVector, судя по опубликованному описанию, движется от массового курса к индивидуальному сопровождению:

контент → персональная траектория → практика → подтверждение навыка.

В ШЕЛ создаётся другая последовательность:

учебная ситуация → действие ученика → наблюдение за ходом мысли → диагностика → педагогическое вмешательство → новая ситуация.

В первом случае ИИ прежде всего помогает человеку пройти путь.

Во втором система должна понять, почему человек идёт именно так.

Поэтому в ШЕЛ важен не только правильный ответ. Разрабатываемый компанией «ИИ Капитал» «Дневник решений» должен фиксировать сам процесс: какие предположения сделал ученик, где изменил решение, заметил ли противоречие, воспользовался ли подсказкой, смог ли объяснить результат и перенести найденный способ в другую задачу.

Так возникает не просто адаптация сложности, а динамический профиль мышления.

Кроме того, образование не всегда должно быть индивидуальным.

Разговор, спор, совместный поиск решения, необходимость услышать чужую аргументацию и объяснить свою позицию — не помехи на пути к персонализации. Это самостоятельные механизмы развития.

Поэтому ИИ-аудитория ШЕЛ предполагает не только формат «человек — машина», но и занятия, в которых несколько учеников взаимодействуют друг с другом и с искусственным интеллектом. ИИ может организовывать диалог, распределять роли, замечать выпадение участника из работы и создавать ситуации, в которых готового ответа заранее нет.

Преподаватель при этом не исчезает.

Его задача меняется. Он уже не обязан всё занятие передавать информацию и проверять однотипные упражнения. Часть наблюдения, диагностики и подготовки материалов можно передать системе. Но постановка образовательной цели, выбор методики, интерпретация поведения ребёнка и ответственность за результат остаются педагогической работой.

Предлагаемая ШЕЛ архитектура выглядит рациональнее и с экономической точки зрения.

Не каждое действие ученика требует обращения к самой мощной модели искусственного интеллекта. Теорию можно изучать самостоятельно. Часть заданий проверяется формальными правилами. Некоторые упражнения выполняются в группе. ИИ подключается там, где действительно необходимы диалог, диагностика, адаптация или моделирование сложной ситуации.

Задача состоит не в том, чтобы окружить ученика искусственным интеллектом на каждой секунде занятия. Задача — точно определить, когда без него обучение становится хуже, а когда его присутствие только увеличивает стоимость и мешает человеку думать.

LearnVector и ШЕЛ пока находятся в несопоставимых положениях.

За LearnVector стоят $100 млн, одна из крупнейших образовательных платформ мира, глобальный рынок и Эндрю Ын. ШЕЛ — разрабатываемая российской компанией образовательная система, отдельные элементы которой создаются и проверяются на реальных занятиях.

Однако на уровне педагогической архитектуры различие уже видно.

LearnVector обещает дать каждому человеку персонального ИИ-преподавателя.

Компания «ИИ Капитал» в проекте ШЕЛ пытается сначала ответить на более сложный вопрос: что должен делать преподаватель — человек или искусственный интеллект, — чтобы обучение действительно развивало человека?

Комментарий редакции

Инвестиция Coursera показывает, что ИИ в образовании перестаёт быть дополнительной функцией. Он становится основой нового рынка.

Это хорошая новость.

Массовый онлайн-курс, одинаковый для десятков тысяч людей, действительно не может учитывать различия в подготовке, скорости, целях и способах мышления. Индивидуальное сопровождение способно изменить образование сильнее, чем появление видеолекций и образовательных платформ.

Но следующий шаг нельзя свести к формуле «тот же курс, только составленный лично для вас».

Настоящий преподаватель не просто выбирает следующий фрагмент содержания. Он создаёт затруднение, замечает страх, не разрешает спрятаться за правильной формулой, сталкивает разные позиции и иногда сознательно не помогает.

Он отвечает не только на вопрос: «Что дать ученику дальше?»

Он решает, что сейчас должно произойти с самим учеником.

Пока ИИ-системы не научатся работать с этой задачей, они будут очень хорошими персонализаторами, тренажёрами и помощниками. Но преподавателями станут не сразу.

Возможно, поэтому будущее образования находится не в выборе между человеком и искусственным интеллектом.

Оно находится в правильно построенной аудитории, где каждый из них делает то, что умеет лучше.