Апгрейд одной из самых популярных моделей проектирования курсов: как в ADDIE интегрировать искусственный интеллект

Например, уже пару лет стремительно расширяется применение нейросетей в разработке учебных материалов и целых курсов. Конечно, рисков всё ещё много. Среди них и нехватка методической глубины, и ограничение креативности. Но есть и плюсы - упрощение персонализации и контекстуализации обучения. В любом случае, игнорировать возможности искусственного интеллекта сегодня, по меньшей мере, глупо. В этой статье мы разберемся, как исследователи и педдизайнеры адаптировали популярную модель ADDIE для внедрения ИИ в проектирование обучения.

Как пользовались ADDIE до эпохи ИИ

Эта модель считается классической в педагогическом дизайне, поскольку отличается универсальностью, то есть подходит для подавляющего большинства самых разных образовательных программ и курсов. ADDIE придумали еще в 80-е годы прошлого века в США. Если обобщить и не вдаваться в детали, то такая система описывает пять этапов, которые необходимо пройти для создания курса. Эти пять этапов - расшифровка названия модели:

• A - Analyze. Этот этап предполагает исследование всех потребностей обучающихся и самого рынка, то есть глубокое изучение своей целевой аудитории, ее "болей" и особенностей, желаний и ожиданий от обучения.

• D - Design, то есть непосредственно проектирование. Проще говоря, это составление самой структуры будущего курса, карт компетенций и мотивационной стратегии для учеников. На этом же этапе выстраивают обобщенную Learning или Student Journey Map - схему, отражающую образовательный маршрут именно с точки зрения учеников (конечно, учитывая изначальный уровень знаний, потребности, возможные трудности и желаемый результат).

• D - Development, то есть наполнение программы фактурой курса. Этот этап предполагает создание и распределение заданий, лекций, семинаров, лабораторных и других работ.

• I - Implementation или реализация. Это и есть сам учебный процесс: проведение первых занятий офлайн или публикация курса на сайте и так далее.

• E - Evaluation, оценка. На заключительном этапе важно оценить, были ли достигнуты намеченные результаты. Оценивают это с помощью определенных метрик, которые зависят от специфики и направления обучения. Например, если курс скорее теоретический, то результатом может быть сдача экзамена, если же практический, то выполнение определенного задания, реализация проекта и так далее.

Когда ADDIE только появилась ее преимущества были очевидны - четкость и системность, поскольку программу строится не на догадках, а на конкретных результатах предварительного исследования. Но сейчас в глаза бросаются скорее недостатки - долгое время разработки и невысокий уровень гибкости, ведь обратная связь от обучающихся тоже занимает время, поэтому внедрить изменения бывает не так просто и быстро.

В классическом своем виде эта модель не предусматривает совместной работы человека и ИИ. Но ученые из Марокко Хадижа Хилали и Мерьем Шерги предложили встроить нейросети прямо в ADDIE.

ADDIE 2.0

Целью исследовательниц Хадижи Хилали и Мерьем Шерги было объединить ключевые компоненты ADDIE c возможностями ИИ для удовлетворения актуальных потребностей как профессионалов в сфере обучения, так и самих обучающихся.

При работе над обновлением модели исследовательницы провели опрос и выяснили у 90 коллег - тренеров, преподавателей и педагогических дизайнеров - их ожидания и запросы по поводу внедрения ИИ в работу.

В результате, они разработали ADGIE. Теперь вместо стадий разработки и реализации появились этапы генерации и индивидуализации.

Но на самом деле, на каждом этапе обновлённой модели используются ИИ-инструменты, хотя важен и человеческий контроль.

Поэтапный разбор

Этап 1 - все тот же анализ

Задачи в данном случае все те же - выяснить ключевые запросы рынка и непосредственно будущих обучающихся. Что можно поручить ИИ в этом процессе:

• генерацию вопросов для анализа целевой аудитории (чтобы выяснить уровень знаний, ожидания от обучения, потребности, интересы, страхи);

• проанализировать ответы;

• составить собирательный образ разных сегментов аудитории.

Педдизайнер же должен проверить работу ИИ и убедиться, что все характеристики соответствуют заявленным при проведении опроса потребностям, целям и задачам обучения.

Этап 2 - проектирование

Здесь также выстраивается структура курса, последовательность модулей и уроков. Это также называют "скелетом" курса. ИИ на этом этапе структурирует собранный педагогическим дизайнером контент (актуальные учебные материалы), составляет ту самую SJM или карту пути студента, предлагает прототип курса.

Этап 3 - генерация

В классической ADDIE третьим был этап "разработка", его суть все равно осталась та же. Это создание самих учебных материалов, с которыми будут работать студенты. Задачи ИИ здесь - после утверждения педдизайнером структуры курса, сгенерировать его наполнение. Это могут быть, например, черновые варианты иллюстраций и схем, прототипы заданий, упражнений, тестов. Педдизайнеру важно внимательно проверить соответствие материалов, их релевантность, качество, в случае необходимости переработать самостоятельно.

Этап 4 - индивидуализация

В новой версии модели появляется фокус на адаптации образовательного опыта с помощью ИИ, его персонализации. Важно, чтобы во время процесса обучения, нейросети в реальном времени анализировали данные об успехах, освоении материалов и в целом поведении обучающихся. Далее ИИ должен адаптировать контент и саму траекторию. Так, если устное объяснение темы из видеолекции оказывается непонятным обучающемуся, то нейросеть генерирует для него саммари в виде текста. Также ИИ может предлагать дополнительные материалы, исходя из интереса и успехов студентов.

Как меняется роль педагогического дизайнера при внедрении ИИ: от создателя контента к архитектору обучения

Кажется, что с появлением нейросетей, способных за минуты сгенерировать учебный план, лекцию или интерактивный тест, профессия педагогического дизайнера скоро окажется под угрозой. Однако реальность, которую фиксируют теоретические исследования и практика, оказалась ровно противоположной: ИИ не упраздняет эту роль, а кардинально её трансформирует, делая более стратегической, творческой и ответственной. Педагогический дизайнер сегодня перестаёт быть просто составителем курсов и становится архитектором образовательных экосистем и куратором цифрового педагогического процесса. Происходит это за счёт трёх фундаментальных сдвигов.

• От индивидуального создателя - к куратору качества и стратегу контента

Раньше значительную часть времени дизайнера занимала рутина: написание текстов, подбор иллюстраций, составление упражнений. Теперь эту черновую, техническую работу берут на себя нейросети. Например, по промпту «создай пять заданий на применение теоремы Пифагора в реальных ситуациях для учеников 8 класса» ChatGPT или аналогичный инструмент мгновенно выдаст несколько вариантов. Но здесь и начинается новая, более сложная задача дизайнера.

Его фокус смещается с производства на экспертизу: он должен критически оценить сгенерированный материал, проверить его на фактические ошибки («галлюцинации» ИИ), соответствие учебным целям, возрастным особенностям и даже культурному контексту. Он становится фильтром и усилителем. Например, ИИ может предложить стандартное объяснение сложной темы, а дизайнер, опираясь на знание педагогики, доработает его, добавив метафору, аналогию или дополнительный визуальный ряд, который повысит понимание. Его ключевой навык теперь - не просто умение сделать, а умение понять, что именно нужно сделать, и корректно поставить эту задачу ИИ, а затем - отобрать и улучшить результат.

• От исполнителя учебного плана - к проектировщику персонализированных траекторий

Классический курс часто был линейной дорогой, которую проходили все ученики. ИИ ломает эту модель, открывая возможность для адаптивного обучения, которое подстраивается под успехи, темп и интересы каждого. И здесь роль дизайнера становится похожей на роль сценариста интерактивного кино.

Он проектирует не один жёсткий маршрут, а сеть возможных путей. Он определяет ключевые точки принятия решений: «Если студент ошибся в этом задании, система предложит ему вот этот дополнительный модуль для отработки навыка. Если он справился блестяще - откроет доступ к углублённому материалу». Дизайнер закладывает в систему логику адаптации, разрабатывает алгоритмы ветвления и готовит контент для разных сценариев. При этом он остаётся ответственным за то, чтобы персонализация была содержательной, а не превращалась в простое усложнение или упрощение задач. Его задача - с помощью ИИ создать ощущение, что у каждого студента есть персональный наставник, который ведёт его по оптимальному маршруту к цели.

• От технического специалиста - к этическому гаранту и аналитику данных

Это, пожалуй, самый важный и новый аспект профессии. Нейросети обучаются на данных, созданных людьми, а значит, могут неосознанно воспроизводить человеческие предубеждения: гендерные, культурные, расовые стереотипы. Дизайнер должен уметь распознавать и нейтрализовывать такие риски. Например, при проверке сгенерированных ИИ задач по обществознанию нужно убедиться, что в примерах фигурируют люди разных профессий и социальных ролей, избегая клише.

Кроме того, ИИ в обучении работает с огромным массивом персональных данных об успеваемости, поведении и вовлечённости студентов. Педагогический дизайнер становится защитником приватности, проектируя системы так, чтобы данные собирались и использовались этично, прозрачно и только в образовательных целях.

Наконец, он превращается в аналитика. Раньше обратная связь от курса была точечной (оценки, опросы). Теперь ИИ предоставляет непрерывный поток данных: где студенты делают паузу в видео, на каких вопросах чаще ошибаются, какие материалы перечитывают. Дизайнер должен уметь интерпретировать эти данные, чтобы постоянно точечно улучшать курс, делая его более эффективным и человекоориентированным.

Таким образом, внедрение ИИ не обесценивает педагогического дизайнера, а, наоборот, возводит его на новый уровень. Он освобождается от рутины и получает в руки мощнейший инструмент. Его новая роль - это стратег, этический компас. Искусственный интеллект берёт на себя скорость и масштаб, а человек оставляет за собой смыслы, цели и ответственность. В этом продуктивном симбиозе и рождается образование будущего - более гибкое, персонализированное и, как ни парадоксально, более человечное.