Якою має бути вища освіта в епоху штучного інтелекту?

Ще десять років тому штучний інтелект для більшості людей залишався чимось далеким від повсякденного життя. Про нього говорили переважно в технологічному середовищі, а можливість за кілька секунд створити текст, написати фрагмент коду, проаналізувати великий масив інформації чи згенерувати зображення здавалася радше технологією майбутнього. Сьогодні все змінилося. AI поступово стає звичним робочим інструментом у маркетингу, ІТ, бізнесі, медицині, дизайні, освіті та багатьох інших сферах.

Разом із цим змінюється і сам ринок праці. Від фахівців дедалі частіше очікують не просто знання певних програм чи інструментів, а вміння швидко адаптуватися, працювати з новими технологіями, аналізувати інформацію, перевіряти отриманий результат і приймати рішення. Те, що ще кілька років тому могло бути окремою професійною перевагою, поступово стає базовою частиною роботи.

Саме тому ці зміни безпосередньо стосуються університетів. Якщо технології змінюють те, як люди навчаються, працюють і вирішують професійні завдання, освіта також має змінюватися. Університет повинен бути середовищем, де студент може познайомитися з новими інструментами, навчитися правильно їх використовувати, зрозуміти їхні можливості та обмеження і, головне, навчитися мислити самостійно.

Йдеться вже не просто про те, щоб додати до навчальної програми окремий курс про штучний інтелект. Значно важливіше зрозуміти, як AI змінює сам підхід до навчання: які завдання варто давати студентам, як перевіряти їхні знання, якою має бути роль викладача і які навички університет повинен формувати сьогодні, щоб випускник був готовим до професійного середовища через кілька років.

Штучний інтелект не робить університет менш важливим. Навпаки, він змушує університети чіткіше відповісти на питання, у чому сьогодні полягає цінність вищої освіти. І, на мою думку, одна з головних відповідей полягає в тому, що університет має бути місцем, де людина вчиться працювати зі змінами: розуміти нові технології, критично оцінювати інформацію, застосовувати знання на практиці та відповідати за власні рішення.

Я виділив 8 тез, які якнайкраще підкреслюють вплив штучного інтелекту на сучасну освіту. Вони допоможуть зрозуміти, що варто змінювати та вдосконалювати, від чого сучасні університети повинні відмовлятися і що потрібно знати студентам для того, щоб бути якісними і затребуваними спеціалістами в час, коли AI стає таким масштабним.

Теза №1: “AI вже змінив студентів. Чи готові змінюватися університети?”

На мою думку, відповідь на це питання визначатиме майбутнє вищої освіти значно більше, ніж сама поява чергового технологічного інструменту. AI змінив інструменти та водночас переосмислив саму цінність знань.

Традиційно університет був одним із головних місць, де людина отримувала доступ до інформації. Студент приходив на лекцію, слухав викладача, читав книжки, писав реферати, виконував завдання і складав іспити. Сьогодні значна частина інформації доступна практично миттєво. Можна знайти наукову статтю, пройти онлайн-курс, переглянути лекцію, поставити запитання експерту або попросити AI пояснити складну тему простими словами. Тому виникає принципове питання: якщо доступ до інформації перестає бути дефіцитним ресурсом, у чому тоді полягає цінність університету?

На мою думку, відповідь полягає не в тому, щоб конкурувати з Google чи ChatGPT за кількість інформації. Цінність університету — у здатності навчити людину розуміти, аналізувати, застосовувати та перевіряти інформацію, працювати з іншими людьми і відповідати за власні рішення. І саме тут AI не зменшує значення університету, а навпаки — підвищує вимоги до нього.

Теза №2: “Перевіряти потрібно вже не те, що студент запам'ятав”

Ще донедавна типовим завданням у закладі вищої освіти могли бути реферат, есе або письмова робота на певну тему. Сьогодні значну частину такого завдання студент може виконати за допомогою генеративного AI за кілька хвилин. Тому варто чесно запитати себе: що саме ми оцінюємо?

Сам факт наявності добре написаного тексту вже не завжди свідчить про те, що студент розуміє тему, вміє аналізувати інформацію чи здатен аргументувати власну позицію.

На перший план виходять інші речі. Чи може студент пояснити запропоноване рішення? Чи здатен знайти помилку? Чи може поставити правильне запитання? Чи вміє перевірити достовірність отриманої інформації? Чи здатен застосувати знання до конкретної ситуації? Чи може захистити власне рішення перед іншими?

Штучний інтелект фактично змушує освіту поступово відходити від перевірки того, що студент запам'ятав, до перевірки того, що він здатен зробити зі своїми знаннями. Це не просто зміна окремого типу завдань. Це зміна самої логіки оцінювання.

Теза №3: “Заборонити AI — не означає підготувати студента до майбутнього”

Найпростішою реакцією на появу генеративного AI може бути його заборона, але чи готує це студента до реального професійного середовища?

Після університету він працюватиме у світі, де AI дедалі частіше буде звичайною частиною робочих процесів. Тому завдання університету, на мою думку, полягає не в тому, щоб створити для студента штучний світ без AI. Університет має навчити його працювати разом із AI. Це значно більше, ніж просто вміти написати запит до ChatGPT.

Підписуйтеся на наші соцмережі

Фахівець майбутнього повинен уміти правильно сформулювати проблему, поставити завдання AI, критично оцінити отриманий результат, перевірити факти, знайти помилки, доповнити відповідь власними знаннями і, зрештою, прийняти остаточне рішення. Тому перевагу матиме не той, хто просто користується AI, а той, хто вміє поставити правильну задачу, оцінити результат і перетворити його на професійне рішення. І відповідальність за це рішення залишається за людиною. AI має стати не окремим предметом, а новим шаром освіти

На мою думку, було б помилкою звести відповідь університету до появи в навчальному плані окремого предмета «Штучний інтелект». Студенти повинні розуміти принципи роботи AI, його можливості, обмеження, питання безпеки та етики, але цього недостатньо. AI має стати наскрізним інструментом професійної освіти. Майбутній програміст має вміти використовувати AI у програмуванні. Маркетолог — у дослідженні аудиторії, аналізі даних і створенні контенту. Фінансист — в аналізі інформації та моделюванні. HR-фахівець — у роботі з інформацією, комунікаціями та процесами. Підприємець — у дослідженні ринку, автоматизації та прийнятті рішень.

Тобто питання вже не в тому, чи буде в університеті дисципліна про штучний інтелект. Питання в тому, чи буде AI присутній у підготовці фахівця незалежно від його спеціальності. Саме такий підхід ми розвиваємо в ІТ СТЕП Університеті.

Теза №4: “Роль викладача також змінюється”

У традиційній моделі освіти викладач часто був головним джерелом інформації для студента. Сьогодні інформація доступна практично миттєво. Тому цінність викладача вже не визначається лише тим, скільки інформації він може передати. Викладач дедалі більше стає ментором, експертом і провідником у професію. Він допомагає студенту поставити правильне запитання, побачити причинно-наслідкові зв'язки, перевірити рішення, зрозуміти його слабкі місця і побачити те, що не завжди видно з першої відповіді AI.

Особливо важливим стає практичний досвід. AI може запропонувати десятки варіантів рішення, але практик може пояснити, чому в реальному бізнесі дев'ять із них не спрацюють.

Саме тому я переконаний, що в епоху AI роль сильного викладача не зменшується. Вона стає іншою і, можливо, навіть складнішою. Якщо AI може виконати завдання за хвилину, можливо, потрібно змінити саме завдання.

Це питання стосується вже не тільки викладачів, а всієї організації освітнього процесу. Якщо завдання можна повністю виконати одним запитом до AI, варто запитати себе: чи відповідає воно сучасним освітнім потребам? Можливо, замість написання ще одного реферату студенту варто дати реальну проблему компанії. Замість стандартного есе — попросити проаналізувати конкретну ситуацію і захистити власне рішення. Замість абстрактного завдання — командний проєкт із реальним замовником. Саме тому дедалі більшого значення набувають проєктна робота, реальні кейси, командна взаємодія, презентації, дискусії та захист власних рішень.

У роботі зі студентами ІТ СТЕП Університету ми бачимо, що значно більше користі студент отримує тоді, коли перед ним стоїть конкретне завдання, для виконання якого потрібно поєднати знання з різних сфер, знайти власне рішення та пояснити, чому воно працює. У такій моделі AI може бути дуже потужним інструментом, але він не може повністю замінити роботу самого студента.

Потрібно домовитися з командою, визначити пріоритети, прийняти рішення, презентувати результат, відповісти на запитання, відреагувати на критику і, за потреби, переробити свою роботу. Саме в таких ситуаціях формується професійний досвід.

Теза №5: “Академічна доброчесність потребує нового підходу”

Є ще одна сфера, де університетам доведеться переосмислювати усталені підходи. Раніше часто можна було поставити відносно просте питання: студент виконав роботу самостійно чи скопіював її? З появою генеративного AI ситуація стала значно складнішою.

Якщо студент використав AI, щоб структурувати власні думки, це порушення? А якщо попросив знайти помилку в коді? А якщо AI створив першу версію тексту, яку студент потім перевірив, доповнив і суттєво переробив?

Універсальної відповіді на всі ці питання немає. Саме тому університетам потрібні не заборони, а зрозумілі правила використання AI.

Студент має знати, коли використання технології допустиме, коли його потрібно зазначати, а коли завдання має бути виконане повністю самостійно. І головне — незалежно від того, скільки технологій було використано, відповідальність за кінцевий результат має залишатися за людиною.

Теза №6: “Чим сильнішим стає AI, тим важливішими стають людські навички”

Розвиток штучного інтелекту створює цікавий парадокс. Чим більше технічних завдань може виконувати машина, тим більшої ваги набувають навички, які важко автоматизувати повністю.

Критичне мислення. Комунікація. Командна робота. Креативність. Здатність ставити правильні запитання. Уміння аргументувати власну позицію. Здатність бачити проблему комплексно. Відповідальність за прийняті рішення.

Тому сучасна освіта не повинна протиставляти професійні знання і, так звані, soft skills. Навпаки, у світі AI вони дедалі більше поєднуватимуться. Фахівець повинен знати свою професію, але водночас уміти комунікувати, працювати в команді, презентувати результат, критично оцінювати інформацію та приймати рішення. AI може підсилити ці здібності, але він не може взяти на себе відповідальність за людину.

Теза №7: “Університет має змінюватися не лише всередині аудиторії”

Є ще один рівень змін, про який говорять значно менше. AI змінює не тільки студента, викладача чи навчальне завдання. Він змінює сам університет.

Як швидко університет оновлює освітні програми? Як навчає своїх викладачів? Як взаємодіє з роботодавцями? Як формує індивідуальну освітню траєкторію студента? Як використовує AI у власній адміністративній роботі? Як допомагає студенту обрати професію? Як організовує академічну підтримку? Як швидко реагує на появу нових професій та інструментів?

Якщо технології змінюються щомісяця, а освітні програми переглядаються лише раз на кілька років, між освітою та професійним світом неминуче виникатиме розрив. Тому сучасний університет має бути установою, яка насамперед передає актуальні знання. Він має бути організацією, здатною швидко навчатися самій.

Теза №8: “Освіта має готувати не до конкретної технології, а до світу змін”

За чотири роки навчання технології можуть змінитися кілька разів. Інструменти, які сьогодні здаються революційними, до моменту випуску студента можуть стати стандартом або поступитися місцем зовсім іншим рішенням. Тому університет уже не може будувати освіту лише навколо конкретного набору програм чи технологій.

Набагато важливіше навчити студента самостійно вчитися, аналізувати нове, швидко адаптуватися і розуміти фундаментальні принципи, які залишаються актуальними незалежно від конкретного інструменту. Фактично ми повинні готувати людину не до професії на момент вступу. Ми повинні готувати її до професійного життя, у якому сама професія постійно змінюватиметься.

Що це означає для університету? Для мене як ректора це означає дуже конкретні речі. Ми повинні змінювати освітні програми. Змінювати підходи до оцінювання. Навчати викладачів. Розширювати проєктне та практичне навчання. Працювати разом із бізнесом. Формувати зрозумілі правила використання AI.

І головне — зробити роботу з AI частиною професійної підготовки студентів, а не окремою технологічною дисципліною. Такий підхід ми розвиваємо в ІТ СТЕП Університеті. Для нас AI — це не просто ще одна технологія. Це можливість переосмислити саму модель університетської освіти.

Ми рухаємося від моделі «університет навчає студента» до моделі, де університет створює середовище, у якому студент навчається працювати з інформацією, технологіями, людьми та реальними проблемами. І AI у цьому середовищі є не заміною людини, а інструментом, який розширює її можливості.

AI вже змінив студентів. Тепер черга університетів

Сьогодні питання вже не в тому, чи використовуватимуть студенти штучний інтелект. Вони вже його використовують. Питання в іншому: чи навчимо ми їх використовувати його розумно, відповідально і професійно?

Штучний інтелект не скасовує потребу в освіті. Він підвищує вимоги до її якості.

Якщо раніше університет мав допомогти людині отримати необхідні знання, то сьогодні цього вже недостатньо. Університет має навчити людину ставити правильні запитання, знаходити рішення, перевіряти їх, працювати з іншими людьми, адаптуватися до нового і відповідати за власний вибір.

Технології будуть змінюватися. Професії будуть змінюватися. Інструменти будуть змінюватися. Але здатність людини мислити, навчатися, співпрацювати і відповідально діяти залишатиметься основою її професійного майбутнього.

Можливо, саме в цьому і полягає головний виклик університету епохи штучного інтелекту: не навчити людину всього, що вже знає машина, а навчити її бути людиною, яка знає, що робити з можливостями машини.

Віктор Волошин
Ректор ІТ СТЕП Університету