Распространение технологий искусственного интеллекта уже влияет на системы образования, исследований и управления в университетах. Вместе с новыми возможностями появляются вопросы: какие процессы действительно стоит менять, как выбрать проект для внедрения и кто должен отвечать за его реализацию внутри вуза.
Ответом на эти запросы стала программа «Инструменты искусственного интеллекта в управлении университетом», которую разработали и провели Томский государственный университет и Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого. Программа прошла как насыщенный образовательный интенсив с мощной онлайн частью и четырехдневной очной образовательной мастерской в Великом Новгороде на базе НовГУ. Участниками обучения стали десять команд из восьми вузов, четыре из которых входят в топ-20 российских университетов – всего 73 человека.
О том, как появилась ИИ-мастерская, почему в нее приглашали команды и какое продолжение получат университетские проекты, рассказали проректор ТГУ по развитию дополнительного образования Михаил Шепель и советник ректора НовГУ по стратегическому развитию, директор Центра подготовки кадров в сфере информационных технологий «Школа 21» в Великом Новгороде, Андрей Латышев.
«Университетам требовалась системная работа с ИИ»
— В какой момент стало понятно, что университетам нужен отдельный формат работы с искусственным интеллектом?
Андрей Латышев: Идея возникла на пересечении нескольких фактов. Первое – технологии искусственного интеллекта уже заметно меняют бизнес-процессы и подходы к организации работы в вузах, влияют на образовательный процесс, научную деятельность и качество управленческих решений.
Второе – системного подхода к обучению именно университетских команд работе с искусственным интеллектом и практикам разработки и внедрения проектов в этой области в работу вузов, практически не было. Университетам, на наш взгляд, требовалась программа, которая позволила бы связать технологию с реальными процессами и задачами.
Михаил Шепель: Для нас было важно создать максимально практикоориентированную программу. Команда университета должна была пройти путь от нескольких первоначальных гипотез до конкретного проекта, который можно продолжить и внедрить после обучения.
Поэтому в программу вошли предварительная подготовка, интенсивный очный этап и последующее сопровождение. Мы также сразу предусмотрели вовлечение руководства университетов, чтобы результаты обучения были связаны с реальными управленческими решениями.
— Почему идея объединила именно ТГУ и НовГУ и что каждый университет привнес в программу?
Андрей Латышев: ТГУ заметен и силен в сфере дополнительного профессионального образования и цифровых образовательных решений. Я сам томич и выпускник Томского государственного университета, поэтому связь с университетом у меня сохранялась. На базе НовГУ с 2023 года работает единственный в СЗФО полноценный кампус «Школа 21» от «Сбер» – Центр подготовки кадров в сфере информационных технологий и мы имеем значительный опыт в обучении технологиям искусственного интеллекта и внедрения проектов в этой области на разных уровнях управления. Соответственно родилась идея объединить наши ресурсы для создания востребованной образовательной программы.
На Конгрессе молодых ученых в ноябре 2025 года, мы обсудили идею с Михаилом Олеговичем Шепелем и договорились о создании совместной программы. Мы договорились реализовывать ее в рамках проекта «Университет Университетов» (U2U\\ University to University), которым я с командой единомышленников занимаюсь с 2020 года. Логика проекта заключается в том, что несколько университетов объединяют компетенции и создают образовательный продукт вместе. Каждый партнер привносит собственный опыт, экспертов и практики.
Михаил Шепель: Такая модель позволяет собрать содержание, которое отдельному университету было бы сложно создать самостоятельно. ТГУ внес опыт развития ДПО, работы с университетскими командами и сопровождения образовательных проектов. НовГУ предоставил площадку и собственную управленческую экспертизу. К программе также подключились специалисты других вузов и компаний.
Команда развития вместо отдельного слушателя
— Почему один подготовленный специалист редко способен запустить ИИ-трансформацию в университете?
Андрей Латышев: Программа была ориентирована на создание реальных проектов для внедрения внутри вузов. Такой проект почти всегда затрагивает несколько подразделений и требует распределения ответственности.
Когда обучение проходит один сотрудник, после возвращения ему приходится заново объяснять замысел коллегам, искать сторонников и договариваться о ресурсах. Команда проходит этот путь вместе уже во время программы. Участники одновременно изучают инструменты, обсуждают задачи и определяют, кто будет отвечать за дальнейшую работу.
— Кто должен войти в команду, чтобы проект продолжился после возвращения с обучения?
Михаил Шепель: Университеты имеют разные организационные структуры, поэтому мы не закрепляли обязательный перечень должностей. Нам была нужна команда развития, способная применять полученные знания и брать на себя ответственность за проект.
В нее могли входить представители учебного блока, дополнительного образования, научных подразделений, цифровых и сервисных служб. Важно, чтобы участники понимали задачу и обладали возможностями для ее решения.
Значение имеет участие людей, способных принимать решения и привлекать ресурсы. Поддержка высшего руководства помогает встроить проект в реальные приоритеты университета.
Андрей Латышев: В России многое зависит от конкретных людей внутри организации. Если в университете есть заинтересованный руководитель на уровне проректора или иного лица принимающего решения, у проекта появляется возможность двигаться дальше. При отсутствии такого человека даже сильная идея может остаться результатом образовательной программы.
От трех гипотез до одного проекта
— С какими идеями университеты пришли на программу и как из нескольких гипотез выбирали одну рабочую?
Михаил Шепель: До очной части проходил серьезный онлайн-премодуль. Каждая команда готовила три проекта или три гипотезы, с которыми хотела работать. Андрей Латышев и Артем Фещенко помогали участникам уточнить формулировки и подготовиться к очной сессии.
Проекты представлялись публично, поэтому участники заранее знакомились с задачами других университетов. Уже на этом этапе возникали обмен практиками и взаимное обучение.
Во время первых полутора дней очного модуля команды выбирали один проект, отказывались от менее проработанных вариантов и концентрировались на наиболее перспективном решении.
— Как участники осваивали инструменты ИИ и сразу проверяли их на задачах своих университетов?
Андрей Латышев: В программе существовал индивидуальный трек, связанный с освоением конкретных инструментов. Каждое утро проходил «Кофе с ИИ», который вел Артем Фещенко. Этот формат получил одну из самых высоких оценок участников.
Полученные навыки сразу использовались в работе над проектами. Команды могли проверить разные способы применения ИИ, уточнить свою гипотезу и увидеть ограничения выбранного решения.
Основой оставалась проектная работа. Обучение взрослых приносит наибольший результат, когда человек сразу применяет знания и создает продукт, который затем будет использоваться в его организации.
Михаил Шепель: Очный этап проходил очень интенсивно. Рабочий день начинался около восьми утра и завершался примерно в восемь вечера. Команды были полностью погружены в свои задачи.
Архитектура программы доказала эффективность. Средняя оценка участников составила 9,1 балла из десяти. Практическую часть удалось реализовать, а проекты заметно продвинулись за четыре дня.
Защита перед руководством и постсопровождение
— Что происходило с проектами после четырехдневной мастерской?
Михаил Шепель: В последний день состоялась публичная защита, к которой дистанционно подключались ректоры и проректоры университетов. Руководители видели результаты работы команд и могли подтвердить готовность поддерживать проекты.
Затем начался этап постсопровождения. Для каждого проекта разрабатывался паспорт, который команда дорабатывала вместе с экспертами. Этот документ должен стать практическим инструментом для внедрения решения.
Для каждого ректора также готовится аналитический отчет. В нем отражаются работа команды, сильные стороны проекта, возможные риски и рекомендации по дальнейшей реализации. К отчету прикладывается паспорт проекта.
— Когда станет понятно, какие проекты действительно прижились в университетах?
Андрей Латышев: Команды сформировали 10 конкретных проектов и уже приступили к их реализации. Сейчас для ректоров готовятся краткие документы с итогами программы.
В некоторых вузах решение уже получило поддержку руководства. Например, команду НовГУ возглавлял первый проректор, который отвечает за финансовые вопросы и непосредственно участвует в разработке проекта, в настоящий момент проект уже реализовывается и есть первые результаты.
В сентябре мы планируем провести контрольную точку и попросить университеты рассказать, что им удалось сделать. Тогда появятся первые данные о ходе внедрения и препятствиях, с которыми столкнулись команды.
Михаил Шепель: Часть результатов видна уже сейчас, поскольку команды начали проверять идеи еще во время мастерской. Программа изначально была построена так, чтобы проектирование и практическая апробация шли параллельно.
Дальнейшая оценка потребует времени. Важно увидеть, как проект встроился в работу университета, получил ли необходимые ресурсы и какие изменения произошли в конкретном процессе.
Сообщество, которое продолжает работу
— Как сохранить сообщество после завершения программы и какую роль в нем получат выпускники первого потока?
Михаил Шепель: Мы рассчитываем сохранить общее коммуникационное пространство. Участники уже продолжают общаться, обмениваются файлами и рассказывают о ходе проектов.
Наиболее активные команды и отдельные специалисты смогут присоединяться к следующим сессиям в качестве экспертов. Они будут рассказывать новым участникам, как проходило внедрение и какие решения подтвердили свою эффективность.
Мы хотим, чтобы выпускники становились соавторами и соорганизаторами программы, делились практиками и привносили собственные компетенции.
Андрей Латышев: Опыт первого потока должен стать частью следующих программ. Для потенциальных участников важно увидеть конкретный университет, проект и результаты внедрения.
В дальнейшем такие команды могут выступать амбассадорами мастерской, участвовать в вебинарах и представлять свои решения на общей площадке. За счет этого экспертиза сообщества будет накапливаться от потока к потоку.
— Может ли «Университет Университетов» стать постоянным объединением вузов или ему удобнее развиваться через отдельные проекты?
Андрей Латышев: Сейчас он развивается через отдельные программы и партнерства. У нас была идея создать некоммерческий консорциум из нескольких университетов. Формально подписать соответствующее соглашение можно достаточно быстро, однако пока нет окончательного понимания архитектуры такого объединения.
При этом сама модель уже работает. Есть совместный проект НовГУ и ТюмГУ, развивается программа с Самарским государственным медицинским университетом и Центром технологического лидерства Газпромбанка. И, конечно, уже в октябре мы совместно с ТГУ запустим новый проект.
Университеты объединяются вокруг конкретного продукта, распределяют роли и создают программу совместно. Практика постепенно формирует будущее сообщество.
Михаил Шепель: Одним из общих ресурсов может стать библиотека решений, ориентированная на участников и выпускников. В нее планируется включать описания проектов, инструменты и практики, которые подтвердили свою эффективность в университетах.
Следующая мастерская – в октябре
— Какой будет следующая ИИ-мастерская?
Андрей Латышев: Октябрьская программа будет отличаться от июньской мастерской. Предполагается, что она пройдет в Санкт-Петербурге в связи с форумом по дополнительному профессиональному образованию.
Программу по применению ИИ в управлении университетом в прежнем формате, скорее всего, повторим в следующем году. А на ближайшей программе покажем проекты первого потока, представим результаты и дадим слово участникам и ректорам.
— Почему следующий цикл решено сосредоточить на дополнительном профессиональном образовании?
Михаил Шепель: ДПО позволяет быстрее перестраивать программы под запросы слушателей и компаний. Здесь короче цикл разработки, проще регуляторика и больше возможностей для апробации новых решений.
Еще один фокус связан с переходом к новой модели высшего образования. В федеральном пилоте участвуют 17 вузов, и для них важно определить место ИИ в перестройке образовательных программ.
— Каким вы видите результат ИИ-мастерской через несколько лет: серией программ, библиотекой решений или устойчивой сетью университетов?
Михаил Шепель: Мы рассчитываем сформировать устойчивое сообщество University to University, в котором университеты смогут обмениваться практиками применения ИИ в управлении, основных образовательных программах, ДПО и взаимодействии с работодателями.
Такое сообщество сможет предложить целую линейку образовательных программ и совместных проектов.
Андрей Латышев: Главная ценность этой модели заключается в объединении возможностей разных университетов. Каждый вуз имеет собственные сильные стороны и ограничения.
Совместная работа позволяет создавать продукты, которые одна организация не смогла бы реализовать самостоятельно. ИИ-мастерская стала одним из первых примеров такой модели и основанием для ее дальнейшего развития.
