На форуме Kazan Digital Week 2026 30 октября прошёл круглый стол «Бизнес и вузы: новые форматы индустриального партнёрства в подготовке ИТ-кадров». За одним столом собрались вузы-партнёры «БАРС Груп»: Институт информационных технологий и интеллектуальных систем КФУ, КНИТУ-КАИ имени А.Н. Туполева и Университет Иннополис. Речь шла о том, как встроить отраслевых экспертов в учебный процесс и как подготовить преподавателей к работе с индустрией. В тот же день заведующий кафедрой цифровой аналитики и технологий искусственного интеллекта КФУ Александр Тощев выступал в лектории Академии наук Татарстана и разбирал, что делать с заданиями, когда готовый ответ доступен за секунды. Публикация об этом появилась на медиапортале КФУ 31 октября.

Директор по персоналу «БАРС Груп» Лилия Азмагулова напомнила, что компания сотрудничает с вузами много лет: в этом году в ИТИС открылась совместная программа бакалавриата «Разработка национальных корпоративных платформ». Задачу она сформулировала шире помощи отдельным студентам: «масштабировать участие экспертов бизнеса в образовании и обеспечить качество их преподавания».

Директор ИТИС Михаил Абрамский перечислил форматы, которые требуют перестройки. Сетевое взаимодействие с индустрией означает, что стажировки и практики у партнёра согласуются с учебным расписанием студента. Междисциплинарные программы предполагают сразу две предметные области и две группы индустриальных партнёров. Классические предметы, по его словам, тоже придётся перестраивать с учётом того, как ИИ уже применяется в работе. О решениях по итогам встречи публикация не сообщает.

Задание в три шага и оценка понимания

Лекцию «Когда ответ доступен сразу: как ИИ меняет образование» Тощев начал с вопроса: «Искусственный интеллект ставит перед образованием простой, но неудобный вопрос: если готовый ответ можно получить за секунды, чему мы должны учить?» Одна и та же сданная работа, по его словам, может означать разное: студент разобрался в теме или получил готовое решение. По одному файлу эту разницу трудно увидеть. Если самостоятельность сданной работы нужно подтвердить, пригодится проверка выполненной работы.

Александр Тощев предложил схему задания из трёх частей. Сначала студент пробует сам, без ИИ. Затем работает с ИИ: описывает, где возникло затруднение и что изменилось после подсказки. В конце получает новую задачу без ИИ, и по ней видно, переносится ли найденный способ на другой случай.

Оценивать, по мысли эксперта, стоит понимание, а не только результат. Студента можно попросить объяснить, почему шаг корректен, найти ошибку в решении или предсказать, что изменится при другом условии. Условный пример: студенту дают функцию сортировки и просят показать место, из-за которого на почти упорядоченных данных время выполнения растёт; затем входные данные меняют и смотрят, удержался ли вывод. Пример придуман для объяснения, в источнике его нет.

ИИ может пригодиться и преподавателям, считает Тощев: «ИИ может помочь подготовить варианты задач, дополнительные объяснения и черновик обратной связи, но цель обучения, качество материала и достаточность понимания остаются зоной ответственности педагога». После лекции слушатели спорили, останется ли профессия преподавателя и как она изменится. Публикация КФУ описывает обсуждение и предложение, а не принятые правила: обязательных требований к заданиям или оцениванию в ней нет.

Схема показывает предложенный порядок работы над учебной задачей: самостоятельная попытка, затем помощь ИИ с фиксацией затруднения, затем перенос способа на новую задачу без ИИ и проверка понимания вместо оценки одного ответа.

Фото: Kampus Production / Pexels