Телеграм канал «Наука и университеты»

Выпуск подкаста «Высший пилотаж» с ректором МАИ

Михаил Погосян, авиаконструктор и академик РАН, рассказывает, как в МАИ @MAIuniversity воспитывают системных инженеров и будущих главных конструкторов. Университет выполняет реальные задачи авиапрома, студентам при этом доверяют проектирование ответственных узлов.

Почему работает только так? Смотрите разговор с Михаилом Погосяном.

Правительство России профинансирует на ₽150 млн участие школьников из новых регионов в «Университетских сменах».

Сегодня программа «Университетские смены» — рабочий инструмент образовательной политики: 2 300 подростков 14–17 лет из Донецкой, Луганской, Запорожской и Херсонской областей проведут июнь–август в кампусах ведущих педагогических вузов страны. Премьер Мишустин в объяснил, что многим ребятам такие смены помогают выбрать профессию и вуз — об этом участники прежних лет рассказывали Президенту.

♦️ Выбор именно педагогических вузов не случаен. Новые регионы остро нуждаются как раз в учителях: школьная система там восстанавливается параллельно с интеграционными процессами, налицо естественный кадровый дефицит. Подросток, поживший в студенческом общежитии, поговоривший с будущими коллегами и посмотревший на профессию изнутри, — потенциальный абитуриент педвуза. Это кадровая политика кабмина с четкими целями.

♦️ Тематика смен — история, культура, этнография — очевидна: они усваиваются лучше абстрактного курса по «традиционным ценностям». Каждый участник вернётся домой с конкретным опытом и, как правило, с новыми знакомыми из других регионов. Эффект от неформальной сети в среде абитуриентов не поддаётся точному измерению, но он явно должен влиять на развитие педагогики положительно.

♦️ Президент поддержал расширение программы после прямого разговора с участниками. Мишустин оперативно перевёл волю лидера в конкретные цифры на год (свыше 150 млн рублей). Соцполитика по новым регионам развивается в жёсткой президентской вертикали.

Символично, что глава кабмина объявил об «Университетских сменах» на том же заседании, где обсуждалась цифровая трансформация промышленности. Параллель технологического суверенитета и интеграции жителей новых территорий в нашу школьную систему — задачи одного порядка. Индустриальные центры компетенций дадут результат через два-три года. Школьники из Херсона, выбравшие профессию в нижегородском кампусе — через десять.

О планах выпускников школ – SuperJob опросил родителей.

❇️63% родителей выпускников 11-х классов рассказали, что их дети будут поступать в вузы, 11% - в колледжи. Остальные, вероятно, ещё не определились.

❇️56% родителей 9-классников сообщили, что их дети пойдут учиться в колледж.

❇️Самые востребованные вузовские направления, судя по результатам опроса:
инженерное дело – 15%,
медицина – 15%,
IT-специальности – 12%,
переводчики и лингвисты -11%,
юристы и учителя - по 6%,
PR-менеджеры и экономисты -по 5%

❇️Среди поступающих в колледжи IT-направления остаются лидерами: 20% родителей заявили, что их дети будут осваивать профессию программиста или IT-специалиста. На втором месте — рабочие специальности в строительстве и производстве (15%). Третье место заняла медицина (14%). В топ-5 вошли педагогика (10%), а также юриспруденция и строительство (по 7%).

Как AI меняет мышление: подборка исследований от Сони Смысловой

Генеративный AI меняет то, как студенты работают со знаниями: инструменты вроде ChatGPT, Claude и Gemini ускоряют учебные процессы и берут на себя часть операций. В исследованиях это называют cognitive offloading — переносом части мыслительных усилий на внешний инструмент.

Но если AI берет на себя задачи, которые раньше требовали самостоятельной работы, как меняется участие студента в обучении?

Парадокс в том, что AI может одновременно снижать нагрузку и требовать более сложной работы: анализа, проверки, сравнения, постановки вопросов. Это зависит от того, как устроено взаимодействие с инструментом внутри педагогического дизайна.

💓 В подборке от Сони Смысловой, сооснователя School of Education и куратора «Проектирования образовательного опыта: новые подходы» — исследования о том, как генеративный AI меняет учебное мышление и какую роль в этом играет дизайн образовательного опыта.

🟠 Pedagogical partnerships with generative AI in higher education. The "Cognitive Offloading" Paradox

🟠 Strategic Cognitive Offloading: What the Research Says, and Why Higher Education Isn't Ready for

🟠 The “Cognitive Offloading” Paradox

А непосредственно о том, как использовать данные и ИИ для усиления субъективного, осмысленного и когнитивно-оптимизированного опыта обучения, а также об этичных сценариях использования, границах автоматизации и роли живого педагога вместе с Соней говорим на интенсиве «Проектирования образовательного опыта: новые подходы».

Подробнее – на сайте
Приятного чтения!


Реклама. О рекламодателе

Институт статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ выпустил новый аналитический доклад, который обобщает результаты первого этапа проекта, посвященного комплексному изучению ИИ-трансформации российской науки.

Ключевые выводы:
♦️Применение ИИ в российской науке пока неоднородно. По оценкам респондентов, интенсивность использования ИИ существенно варьирует по областям науки: активнее всего с такими технологиями работают представители естественных и медицинских наук. Также уровень использования зависит от возраста ученых (более характерно для молодежи) и их роли в исследовательском процессе — чаще ИИ применяют те, кто задачи выполняют, а не ставят, что связано со спецификой решаемых при помощи ИИ задач.

♦️Ведущие российские ученые следят за новыми цифровыми инструментами для науки и стараются осваивать по мере их появления. Большинство респондентов обратились к технологиям ИИ 1–3 года назад, как только они стали доступными для пользователей. Все опрошенные ученые начали применять ИИ по собственному желанию, без какого-либо внешнего принуждения. Среди мотивов можно выделить три главных — прагматику (желание сэкономить время, потребность оптимизировать решение исследовательских задач и др.), личный интерес (любопытство, стремление к новым знаниям и опыту) и следование социальным трендам, желание не отстать от других.

♦️Универсальные ИИ-сервисы (GigaChat, AliceGPT (ранее — YandexGPT), ChatGPT, DeepSeek, др.) облегчают ученым работу с текстом (генерация драфтов разделов публикаций или отчетов, редактирование, перевод), информацией (поиск, систематизация, анализ данных) и кодом (генерация кода для анализа данных, создания визуализаций). Такие сервисы, по мнению респондентов, востребованы примерно в равной степени во всех областях науки и применяются в том числе для решения административных задач. А вот специализированные ИИ-инструменты и архитектуры активнее используют в естественных и медицинских науках

♦️Главный позитивный эффект от применения ИИ — экономия времени благодаря делегированию ИИ-сервисам технических, «несутевых» задач. К другим значимым эффектам респонденты отнесли сокращение расходов, рост качества научных текстов на английском языке и, как следствие, повышение шансов на публикацию в высокорейтинговых зарубежных журналах, а также новые возможности для анализа данных.

♦️Риски использования ИИ в науке пока носят гипотетический характер. Опрошенные выделили среди главных опасений возможность утраты критического мышления и других исследовательских компетенций; рост потока низкокачественных научных публикаций, который ведет к увеличению нагрузки на ученых, в том числе из-за необходимости их рецензирования; нарушения научной этики; усиление неравенства между организациями с разным уровнем ресурсной обеспеченности.

♦️Препятствовать дальнейшему распространению ИИ в российской науке могут, по мнению респондентов, барьеры, которые можно отнести к пяти типам: 1) технические (качество и функциональность доступных ИИ-сервисов, нехватка вычислительных мощностей и оборудования); 2) ограниченность объема и качества данных для обучения новых моделей; 3) состав научного коллектива (нехватка компетенций, отсутствие медиаторов между учеными-предметниками и разработчиками ИИ); 4) факторы научной среды (короткий цикл и дробный характер финансирования, избыточная отчетность, отсутствие налаженного диалога между наукой и бизнесом); 5) личностные факторы (технологическая апатия, предубеждения, желание сохранить контроль над научным процессом).

♦️Минимизировать действие указанных барьеров может, в том числе, участие государства. Респонденты выделили три направления, в которых оно было бы продуктивным: 1) правовое (урегулирование вопросов интеллектуальной собственности и др.); 2) образовательное (организация обучающих лекций, семинаров и др.); 3) финансовое (обеспечение долгосрочного финансирования научных коллективов, оплата подписок на ИИ-сервисы, др.).

По ссылке доступна полная печатная версия доклада.

В России запустили программу трансляционных исследований. Инициатива Центрального университета и Т-Технологий направлена на преодоление разрыва между фундаментальными научными изысканиями и внедрением результатов исследований в реальный сектор экономики. Ученым со всей России помогут трансформировать лабораторные гипотезы в коммерческие прототипы с возможностью последующего внедрения в бизнес-процессы российских технологических компаний.

Программа решает ключевую проблему отечественной науки — дефицит поддержки проектов на ранних, высокорисковых стадиях исследований. Подобный проект реализуется в США на базе Массачусетского технологического института (MIT), в России аналогов нет. Команды исследователей, которые примут участие в проекте, не должны переходить в Центральный университет и сохраняют за собой интеллектуальные права; в случае неподтверждения бизнес-потенциала полученные результаты используются учеными для написания профильных статей.

Отбор сфокусирован на проектах в DeepTech-областях: биомедицина, новые материалы, агротехнологии и информационная безопасность. Регистрация проектов продлится до 15 июня 2026 года, к работе с индустриальными менторами участники приступят уже в сентябре. Размер целевого гранта составляет 5 млн рублей.

Министерство просвещения РФ подвело итоги Всероссийской олимпиады школьников (ВсОШ) 2025/26 учебного года. Всего в заключительном этапе олимпиады приняли участие 8 386 учащихся. При этом в среднем каждый девятый школьник выступал в финале по двум предметам, поэтому общее количество участий в соревновательных турах составило 9 208.

🟢ТОП – 10 регионов по числу школьников, направленных на заключительный этап олимпиады:
Москва (3 788 человек);
Московская область (1 116 человек);
Республика Татарстан (563 человека);
Санкт-Петербург (519 человек);
Республика Башкортостан (193 человека);
Свердловская область (141 человек);
Челябинская область (141 человек);
Новосибирская область (104 человека);
Республика Мордовия (103 человека);
Краснодарский край (101 человек

🟢ТОП – 10 регионов по количеству победителей и призеров олимпиады:
Москва (1 972 человека);
Московская область (578 человек);
Санкт-Петербург (344 человека);
Республика Татарстан (269 человек);
Республика Башкортостан (78 человек);
Челябинская область (64 человека);
Свердловская область (63 человека);
Новосибирская область (55 человек);
Краснодарский край (50 человек);
Удмуртская Республика (39 человек).