Нейросети официально входят в российскую школьную практику. Минпросвещения подготовило методические рекомендации, которые разрешают учителям применять искусственный интеллект при подготовке занятий и анализе успеваемости. Для школьников доступ разделён по возрастам. Ведомство отдаёт приоритет российским разработкам и сервисам в составе государственных образовательных систем.
Учителя могут поручать нейросетям подготовку конспектов, заданий, тестов, презентаций, схем и видео. ИИ применяется для поиска и систематизации источников, создания материалов разного уровня сложности, анализа результатов обучения и выявления проблем в освоении программы. Нейросети помогают адаптировать материалы для детей с ограниченными возможностями здоровья.
На уроках педагог может попросить класс найти ошибку в ответе нейросети, проверить аргументы и самостоятельно обосновать правильное решение. Такой подход развивает критическое мышление вместо передачи учебной работы машине.
Самостоятельный доступ школьников к ИИ зависит от возраста. С первого по четвёртый класс ученики не используют нейросети самостоятельно. С пятого по девятый класс учитель может разрешить поиск информации, получение объяснений сложных понятий, визуализацию материала и проверку гипотез. В десятом и одиннадцатом классах нейросети применяются в проектах и исследованиях: анализ больших данных, автоматизация расчётов, построение прогнозов и подготовка визуальных материалов.
Учитель может запретить ИИ в заданиях на анализ, аргументацию и творчество, если это мешает проверить самостоятельную работу. При промежуточной и итоговой аттестации, а также в заданиях для демонстрации знаний и навыков, искусственный интеллект использовать нельзя.
Проблема проверки самостоятельной работы стала очевидной с распространением нейросетей. Весной глава Рособрнадзора предлагал пересмотреть домашние задания, так как ИИ затрудняет оценку реальных знаний по работе, выполненной дома.
Любой материал, созданный нейросетью для урока, должен проверить педагог на фактическую точность, соответствие стандартам и программам, методическую корректность и соответствие возрасту. Педагог не может выдавать сгенерированный текст за собственную авторскую работу в конкурсах или публикациях без переработки. Использование ИИ в этих случаях должно быть обозначено с указанием технологии.
Школьникам и учителям запрещено передавать нейросетям информацию с ограниченным доступом. Перед началом работы педагог объясняет правила информационной безопасности и условия использования ИИ. Родителей информируют о применении нейросетей и целях использования этих инструментов.
Минпросвещения предупредило о ненадёжности сервисов для определения происхождения текста. Высокая вероятность ошибок не позволяет считать результат ИИ-детектора доказательством нарушения. Решение о недопустимом использовании принимает педагог с учётом самой работы и обстоятельств.
Приоритет российских разработок продолжает курс, обсуждавшийся до появления школьных рекомендаций. В сентябре правительство рассматривало возможность предоставить российским моделям преимущество при использовании ИИ в образовании, госуправлении и других чувствительных сферах.
Суверенные и национальные модели требуют разных условий разработки, но обработка запросов и хранение данных должны происходить в России. Обсуждение критериев затронуло крупнейших российских разработчиков. Статус суверенных моделей напрямую связан с государственной поддержкой и применением в чувствительных сферах.
Государство готовит учителей к более широкому применению нейросетей. До конца 2026 года 250 тысяч педагогов должны пройти повышение квалификации по работе с ИИ. Обучение включает принципы работы языковых моделей и практическое применение при подготовке уроков, презентаций и личных заданий.
Искусственный интеллект закрепляется и в самой школьной программе. В обновленном стандарте среднего общего образования впервые предусмотрено умение использовать технологии ИИ среди метапредметных результатов. Переход на новый стандарт начнётся 1 сентября 2027 года с десятиклассников. На углубленном уровне школьники смогут изучать машинное обучение, нейронные сети и ИИ-агентов на базе больших языковых моделей.
