В перспективе отечественная система высшего образования будет испытывать влияние трех основных факторов: внедрения ИИ, демографии (в вузы все чаще будут поступать люди старшего возраста), а также психолого-поведенческих особенностей молодежи. Об этом рассказал министр науки и высшего образования Валерий Фальков на Конференции инновационных технологий электронной коммерции и медиа. По словам министра, пилотный проект по переходу на новую модель высшего образования учитывает данные факторы.

Вузовское профессиональное сообщество понимает, что прежняя модель высшего образования себя во многом исчерпала: она плохо реагирует на изменения рынка труда, слишком жесткая, поэтому идея трансформации не вызывает отторжения.

Проблема заключается в темпе и характере изменений. Для администраций вузов новая модель — это скорее возможность переупаковать программы или по-новому выстроить отношения с индустрией. А вот для значительной части преподавателей это выглядит иначе: необходимо переделывать курсы, менять подходы, осваивать новые форматы. При этом не всегда понятно, как именно будет оцениваться результат. Студентам на уровне идеи нравится всё: гибкость, практическая направленность, индивидуальные траектории. Но им прежде всего интересны плюсы, которые получат они. И здесь возникает главный разрыв: пока новая модель не дала понятных результатов (в виде более эффективного трудоустройства или интересного обучения), студенты воспринимают её как эксперимент, в котором они участвуют.

С искусственным интеллектом ситуация во многом напоминает появление интернета: все понимают, что это важно и неизбежно, но уровень внедрения очень разный. В ведущих университетах ИИ уже встроен в повседневные процессы. Он помогает анализировать успеваемость студентов, автоматизирует проверку типовых заданий, поддерживает студентов через чат-ассистентов, участвует в создании учебных материалов. Там — это уже не эксперимент, а часть инфраструктуры.

Но если смотреть шире, то в большинстве вузов ИИ пока используется фрагментарно: как набор инструментов, а не системное решение. И здесь важно не впасть в иллюзию, что ИИ автоматически освобождает время для творчества. На практике всё сложнее: меняется сам характер работы. Преподаватель действительно тратит меньше времени на рутинную проверку, но при этом ему приходится придумывать задания, которые нельзя просто сгенерировать; оценивать не только результат, но и процесс мышления; учить студентов правильно пользоваться ИИ, а не просто запрещать его. Студенты, в свою очередь, могут быстрее получить текст или решение, но от них ждут не воспроизведения, а анализа, интерпретации, критики. Поэтому главный эффект ИИ — это не освобождение, а переход от рутинных навыков к когнитивным. Система образования должна перестроиться. Если оставить старые формы контроля и обучения, ИИ будет не помогать, а разрушать. Если же адаптировать образовательные методики, то ИИ может усилить качество образования.

Высшая школа исторически была построена вокруг конкретного типа человека — выпускника 17–18 лет, который готов учиться несколько лет подряд в относительно стабильном режиме. Но эта модель начинает меняться. Люди всё чаще меняют профессии и приходят учиться заново в зрелом возрасте. И здесь выясняется, что для взрослого человека классический вуз часто неудобен: он не может учиться днём, ему не нужна избыточная теория, он хочет быстрый и понятный результат. Готовы ли вузы к этому? Частично — да. Во многих университетах развиваются программы дополнительного образования, онлайн-курсы. Но всё это пока скорее как надстройка над основной системой, а не как её ядро. Чтобы ответить на этот вызов, вузам придётся структурировать программы, сделать обучение гибким по времени, наглядно показать связь между курсом и карьерным результатом.