Вебинары

Что было на вебинаре:

1. Вступление — о чём этот вебинар.

• почему рынок обучения массово бросился внедрять ИИ;
• откуда возник миф, что нейросеть может заменить куратора и проверку;
• почему я решил проверять это не на гипотезах, а в реальном курсе.

Ключевые вопросы:

• что именно в обучении пытаются автоматизировать с помощью ИИ;
• какую роль ИИ чаще всего ему приписывают ошибочно.

Результат для слушателя: понимание рамки вебинара — это не обзор ИИ, а разбор конкретной педагогической функции: проверки и обратной связи.

2. Исходная задача курса — что я хотел улучшить

• какая образовательная проблема стояла изначально: нагрузка на кураторов, задержка обратной связи, масштабируемость курсов;
• почему именно проверка заданий стала точкой эксперимента.

Ключевые вопросы:

• зачем в курсе нужна проверка заданий;
• какие функции выполняет обратная связь в обучении, кроме оценки.

Результат для слушателя: чёткое понимание, что ИИ внедрялся под конкретную дидактическую задачу, а не «потому что модно».

3. Мини-кейс — как работала нейросеть внутри курса

• как выглядело задание для обучающегося;
• что именно делала нейросеть — что анализировала и какую обратную связь возвращала;
• как это воспринималось студентами на уровне пользовательского опыта.

Ключевые вопросы:

• что обучающийся реально получает от автоматической проверки;
• чем этот опыт отличается от проверки человеком.

Формат: показ фрагмента курса или примера задания с обратной связью.

Результат для слушателя: конкретное представление о том, как ИИ реально используется в e-learning, без абстракций и фантазий.

4. Ключевое сравнение — где обучение меняется, а где нет сравнение двух сценариев: задание и обратная связь от человека; задание и обратная связь от нейросети;

• анализ различий не по ощущениям, а по образовательным функциям.

Ключевые вопросы:

• что именно влияет на понимание, мышление и перенос знаний;
• где автоматизация даёт эффект, а где не добавляет образовательной ценности.

Результат для слушателя: осознание, что не все процессы в обучении улучшаются за счёт технологий.

5. Методологический блок — где ИИ уместен в геймификации

• Разбор трёх зон применения ИИ в обучении.
• Создание игрового контента: сценарии, ветвления, роли, игровые ситуации.
  Сопровождение игрового процесса: подсказки, вопросы, навигация, роль помощника или NPC.
• Контроль и оценка: где появляются ограничения и почему это самая чувствительная зона.

Ключевые вопросы:

• почему геймификация не равна автоматической проверке;
• где ценность создаёт игровой дизайн, а не технология.

Результат для слушателя: понимание, куда ИИ логично встраивать в игровом дизайне обучения, а куда — нет.

6. Вывод — почему отказ от решения тоже результат

• как отличать технологическую сложность от образовательной ценности;
• почему зрелый методолог иногда выбирает «не нужно», а не «можно».

Ключевые вопросы:

• что важнее — инновационность или эффект обучения;
• почему усложнение само по себе не улучшает образовательный результат.

Результат для слушателя: смена оптики с вопроса «что внедрить» на вопрос «зачем внедрять».

7. Финальный блок — прикладной выход и курс

• что из опыта с ИИ реально можно применять в курсах;
• почему геймификация — это управление опытом обучения, а не набор инструментов.

Содержание:

• кратко о курсе по геймификации обучения — логика, формат, результат;
• подарок: чек-лист «Где ИИ усиливает обучение, а где не нужен»;

Результат для слушателя: чёткое понимание ценности курса как методологического решения, а не технологического эксперимента.