AI-native-подход в карьерном обучении

AI-native-подход в карьерном обучении #заметки с выступления Владимира Щербакова, основателя и СЕО Teachbase, на митапе Yandex Cloud, 19.03.2026

Изменение UX ученика

1. Обучение больше не живёт в отдельном окне. Знания встраиваются в инструменты, которыми люди уже пользуются: чаты, рабочие среды, ИИ-ассистенты LMS конкурирует не с другой LMS, а с ChatGPT

2. Обучение внутри рабочих задач Было: HR выбирает курс → назначает сотруднику → контролирует прохождение Стало: сотрудник сталкивается с задачей → ИИ рекомендует релевантный контент → обучение в моменте

Изменение UX преподавателя Преподаватель перестаёт быть автором-одиночкой. Он становится дирижёром: задаёт структуру, а ИИ помогает с рутиной — генерацией, адаптацией и аналитикой

Инструменты преподавателя: • Copilot для создания курсов и тестов • Диалоговые тренажёры и новый уровень обратной связи

Набор предустановленных ИИ-инструментов, заточенных под задачи методолога при разработке курсов • Структуризация Декомпозиция темы на модули и уроки с учётом таксономии Блума • Генерация тестов Создание вопросов разных типов с валидными дистракторами • Анализ ЦА Профилирование аудитории и адаптация сложности материала • Сценарии кейсов Генерация бизнес-кейсов и ролевых ситуаций для тренажёров • Аналитика курса Поиск узких мест: где теряются ученики, что не работает • Адаптация Перевод контента между форматами: текст - видеоскрипт – тест

Что делать на фоне рассинхрона моделей РФ vs мир: • Абстрагировать слой LLM Архитектура должна позволять менять провайдера без переписывания продукта • Комбинировать модели Routing: сложные задачи — лучшая доступная модель, простые — локальная • Инвестировать в промпт-инжиниринг Для локальных моделей качество промпта определяет 80% результата

Телеграм | Max | ВКонтакте База знаний whrdata