Где я бы не спешила внедрять ИИ в EdTech прямо сейчас
Моё скромное мнение
При всём энтузиазме вокруг ИИ в образовании, есть несколько зон, где, как мне кажется, не стоит спешить с внедрением — не потому что технология плоха, а потому что цена ошибки в этих местах непропорционально высока по сравнению с выигрышем в скорости или удобстве.
♻ Первая — итоговая оценка, которая напрямую влияет на судьбу студента: перевод на следующий курс, допуск к экзамену, финальная отметка в дипломе. Здесь даже небольшой процент систематической ошибки ИИ способен серьёзно повлиять на реальную жизнь конкретных людей, а исправить последствия уже принятого решения намного сложнее, чем не допустить ошибку заранее.
♻ Вторая — моменты, где студенту нужна не просто информация, а эмоциональная поддержка: серьёзный кризис мотивации, конфликтная ситуация, ощущение, что всё бросаешь. ИИ может быть полезным первым фильтром или подсказкой для куратора, но полная замена живого человека в такие моменты рискует оставить студента наедине с проблемой ровно тогда, когда контакт с реальным человеком нужен больше всего.
♻ Третья, менее очевидная зона — использование ИИ там, где команда ещё сама не может сформулировать, что считать хорошим результатом. Внедрять технологию раньше, чем определены чёткие критерии успеха, почти гарантированно приводит к тому, что позже придётся либо подгонять критерии под то, что получилось, либо признавать, что непонятно, сработало ли вообще.
Это не список того, чего нужно бояться, — это список мест, где стоит двигаться медленнее и проверять тщательнее, чем в остальных.
