Готовы записи прошедшей конференции “HYPER / DIR-2024

Готовы записи прошедшей конференции “HYPER / DIR-2024

Искусственный интеллект в обучении: только практика!”. Заходите, смотрите, обсуждали много интересного.

Видео доступны на https://directacademia.ru/dir-2024

22.05.2024 прошла встреча в on-line, посвященная 20-летию eLearnExpo - первой в истории России выставке решений в области e-learning. Искренние слова благодарности Елене Тихомировой (eLearning Center) за организацию встречи участников и экспонентов той первой выставки, получилось очень тепло и по-дружески. Встретились Владимир Тихомиров, Игорь Скальский, Елена Погодина (Северсталь), Игорь Ножкин (ЛУКОЙЛ-Технологии), Денис Сосин (РЖД), Алексей Корольков (Websoft), Дмитрий Кречман (Гиперметод), Александр Печенкин (КУ Газпром), Александр Воробьев (SRC Мультимедиа).

22.05.2024 прошла встреча в on-line, посвященная 20-летию eLearnExpo - первой в истории России выставке решений в области e-learning. Искренние слова благодарности Елене Тихомировой (eLearning Center) за организацию встречи участников и экспонентов той первой выставки, получилось очень тепло и по-дружески. Встретились Владимир Тихомиров, Игорь Скальский, Елена Погодина (Северсталь), Игорь Ножкин (ЛУКОЙЛ-Технологии), Денис Сосин (РЖД), Алексей Корольков (Websoft), Дмитрий Кречман (Гиперметод), Александр Печенкин (КУ Газпром), Александр Воробьев (SRC Мультимедиа).

Мероприятие прошло в формате профессиональной дискуссии – обсудили ретроспективу развития отрасли электронного обучения за 20 лет, успехи и достижения, поделились видением будущего. Естественно, тренд на использование искусственного интеллекта в процессах обучения стал одной из главных тем обсуждения.

Во встрече приняли участие ведущие разработчики решений для электронного обучения. Наш коллега Александр Печенкин (руководитель Корпоративного института Газпром) рассказал, что на платформе, разработанной Гиперметодом, за годы ее эксплуатации в корпоративном институте Газпрома пройдены с успехом уже миллионы человеко-курсов.

“Образование - это самая большая ценность, которая которая определяет человека и тогда, столетия назад, и будет определять на столетия вперед. Не важно, будет это система генеративного искусственного интеллекта или какие-то еще будет всеобщие искусственные интеллекты, все равно место и роль человека будет определяться его образованием. Поэтом, коллеги, мы работаем в той области, которое определяет человека в современном мире. Я не побоюсь этого слова, это касается тех ценностей которые были и которые сохранились и, уверен, сохраняться до конца.”, - отметил А. Печенкин.

Дмитрий Кречман, директор по маркетингу Гиперметод, отметил тотальное внедрение технологий ИИ в различные платформы для обучения и управления персоналом – в частности упомянул проекты по применению ИИ в подборе персонала, формировании моделей компетенций, ИПР, генерации индивидуальных треков и учебного контента под индивидуальные потребности сотрудников.

Всех кто интересуется темой обучения и ИИ, приглашаем на гибридную конференцию HYPER | DIR-2024, которая пройдет 21 июня. Искусственный интеллект в обучении: только практика!

Ссылка здесь: https://directacademia.ru/DIR-2024

Наш проект по внедрению системы полевого обучения (On the Job Training, OJT) в ООО «Нутриция» стартовал в далеком уже 2018 году и насчитывает уже более 6 лет успешного развития.

Здесь стоит отметить, что история Nutricia насчитывает более 120 лет. Основанная в Нидерландах в городе Зутермеер, компания изначально специализировалась на производстве лабораторно-синтезированных детских молочных смесей, являясь признанным экспертом в области питания для новорожденных. В этом году компания отмечает свой юбилейный 30-й год работы в России.

Сегодня специалисты Nutricia, как и их коллеги в начале XX века, продолжают заботиться о здоровье детей, выпуская полноценное сбалансированное питание, которое подбирается с учетом заболевания и особых физиологических потребностей организма ребенка.

При этом специалисты Nutricia обстоятельно подходят не только к разработке детского питания. Nutricia очень серьезно относится к качеству мерчандайзинга, поэтому обучению полевого персонала всегда уделялось много внимания. Однако по мере увеличения количества торговых сетей и отдельных розничных точек, где была представлена продукция Nutricia, потребовалось и большее количество торговых представителей. Обучение и контроль большой команды торговых представителей – амбициозная задача, поэтому возникла потребность во внедрении современных инструментов автоматизации.

Модуль автоматизации «Полевое обучение» (OJT) на базе платформы eLearning Server включает два основных блока: Планирование и Аудит.

В блоке планирования супервайзер сначала выбирает бизнес-цель (например, «Повышение SOS» (прим. SOS - доля полки, share of shelf). Затем система предлагает на выбор комплекс обучающих мероприятий для достижения поставленной цели, выбор торговых площадок, выбор всей команды или отдельных ее членов для проведения тренинга.

По итогам проведенного обучения супервайзер составляет отчет путем заполнения готовых чек-листов по каждому участнику тренинга.

Блок «Аудит» позволяет в автоматическом режиме оценивать прогресс сотрудника, диапазоны изменения его компетенций, формировать отчеты по отделам, отчет по командам, торговым точкам и ряду других параметров, целевых для компании.

Результаты оценки включены в формулу расчета финансовой мотивации сотрудников.

Иерархия чеклистов также предусматривает возможность оценки самого супервайзера его руководителем.

Как показала дальнейшая эксплуатация системы, в ходе внедрения OJT мы вместе с заказчиком придумали и реализовали интересный и полезный для HR-служб функционал, как самооценка обучаемого до обучения и после. Вскоре эти результаты внесли изменения в критерии подбора полевого персонала.

Модуль OJT позволяет не только планировать, готовить отчеты и проводить аудиты. Одним из ключевых преимуществ модуля является возможность построения отчетов с качественной визуализацией данных. Эта отчетность, например, позволила выявить такие любопытные явления, как “коэффициент коммуникации супервайзера с командой”, когда выяснилось, что довольно большое количество супервайзеров предпочитает обучать всего по 2-3 человека из команды, состоящей, например, из 10 сотрудников. Для компании федерального масштаба получить такие данные без автоматизации процесса и наличия понятной отчетности было бы невозможно.

Однако, процесс полевого обучения в аналогичной ритейлу форме сейчас присутствует на любом крупном промышленном предприятии. Учитывая ситуацию с квалифицированными кадрами, растущую потребность в передаче навыков и опыта молодым специалистам, полевое обучение требует пристального внимания и автоматизации, ведь его результаты могут использоваться не только для улучшения качества производимой продукции и снижении издержек, но и как база для последующей тренировки алгоритмов нейросети.

Новое в eLearning Server - массовые операции, генерация курсов с помощью искусственного интеллекта и еще десятки кейсов, как преподавателям, руководителям учебных центров и другим специалистам, занимающимся L&D - обучением и развитием.

Все записи вебинаров - в нашей группе ВК

Подписывайтесь на наши соцсети! Например, все записи вебинаров появляются, в первую очередь, в VK https://vk.com/hypermethod

Для опытного L&D-специалиста не секрет, что обучающиеся, особенно в крупных корпорациях, склонны проматывать обязательные для прохождения курсы и пытаться угадать ответы на тесте. Разумеется, такое поведение снижает эффективность обучения в целом, а иногда - и несет существенные риски. Как этого избежать? Контролировать способ взаимодействия с материалом. Как? Смотрите короткое видео с нашей платформы https://vkvideo.ru/playlist/-211701016_1/video-211701016_456239064. Что с этим делать - отдельный вопрос.

Участвуем в закрытом круглом столе «Искусственный интеллект в духовных учебных заведениях Русской Православной Церкви». Внимание к ИИ такого института, как церковь, не оставляет сомнений - явление это важное и требующее серьезного изучения.

Мероприятие пройдет 27 января в рамках XXХIII МЕЖДУНАРОДНЫХ РОЖДЕСТВЕНСКИХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ЧТЕНИЙ «80-ЛЕТИЕ ВЕЛИКОЙ ПОБЕДЫ: ПАМЯТЬ И ДУХОВНЫЙ ОПЫТ ПОКОЛЕНИЙ»

Нас представит Дмитрий Львович Кречман, заместитель генерального директора, кандидат технических наук, доцент, который на примере решения eLearning Server покажет, как ИИ может помочь преподавателю.

Следует отметить, что решение компании Гиперметод используется для обучения студентов в 28 духовных образовательных учреждений (семинарий и академий) в структуре учебного комитета РПЦ.

Корпоративное обучение во многом, а, точнее, практически полностью построено на базовых принципах классического образовательного процесса как такового - человек учится одинаково что в вузе, что на работе, различаются лишь его мотивация и концентрация информации. А основание этого процесса, база, аксиомы, как хотите назовите - закладываются в школе. Именно поэтому, чтобы держать руку на пульсе самых актуальных подходов в обучении и своевременно актуализировать дорожные карты ИТ-решений компании, наши методологи регулярно ходят "в поля" - в школу. Со своей стороны делимся с коллегами новостями цифровых технологий, переводим с "ИТ-шного на преподавательский" то новое, что можно использовать в обучении школьников уже сейчас. Что ж, приятно получать похвалу.

В последнее время применительно к корпоративному обучению часто используется аббревиатура L&D, которая расшифровывается как learning and development - обучение и развитие. L&D, если сильно упростить - это логичная эволюция старого доброго e-learning в сложном конкурентном мире, где простого обучения для максимизации профессиональных компетенций сотрудников уже недостаточно. Теория поколений с их разными ценностями, изменение жизненного цикла знаний в организации, молниеносное устаревание информации, высокая конкуренция за ресурсы - все это требует другого уровня решений и других подходов к автоматизации процессов управления развитием человеческого капитала.

Что должна “уметь” ваша LMS, чтобы помочь в реализации вашей L&D-стратегии и закрыть все задачи обучения и развития, которые стоят перед современной компанией?

1. Не просто назначать курсы и контролировать их прохождение, а “умно” определять потребности в обучении на базе многостороннего анализа потенциала сотрудника и его индивидуального карьерного трека.
2. Не просто создавать электронные курсы, а разрабатывать полноценные учебные программы на основе методологических рекомендаций, профилей компетенций и других, часто уникальных для разных компаний, вводных
3. Не просто структурировать и хранить документы на в базе знаний, но и предоставлять к ним удобный доступ, включая возможность поиска и получения ответов на естественном языке с помощью ИИ
4. Не просто создавать тесты, а оценивать эффективность обучения по разным (включая слабо формализуемые) параметрам и давать возможность корректировать учебные программы и курсы буквально “на лету”
5. Не просто загружать готовые курсы в популярных форматах, но и обеспечивать командную работу над созданием уникальных корпоративных обучающих материалов

По сути, тренд задан: персонализированное корпоративное обучение. Все это требует от LMS развитых инструментов аналитики, возможности их гибкой настройки, а также наличия встроенных инструментов ИИ. В работе с ИИ на текущем уровне его проникновения, желательно иметь хороший контакт с командой техподдержки вендора, которая поможет с пониманием того, как работают модели в целом и как создавать промты для целей обучения в частности.

Сейчас на рынке найдется меньше десятка решений, способных полностью закрыть такие задачи. Отрадно понимать, что наш Гиперметод - среди них.

На этой неделе Госдума приняла закон, ограничивающий дистанционное обучение в медицинском образовании. Комментирует Дмитрий Кречман, директор по развитию Гиперметод, к.т.н., доцент.

“Инициатива очевидная, хотя, по правде говоря, серьезные учреждения никогда и не использовали исключительно дистанционный формат – это невозможно в большинстве образовательных программ без потери их эффективности и не важно, медицинский это вуз или технический. Дистанционное обучение – это прежде всего инструмент – один из многих инструментов используемых в образовательном процессе.

Поэтому, если мы говорим о цифровизации вузов и автоматизации процесса обучения, надежнее говорить о гибридном формате, который тоже не всегда однозначно трактуется профессиональным сообществом. Давайте разберемся.

Есть понятие инструментов HyFlex (Hybrid+Flexible) – это технологический подход, который позволяет выстроить конвергентный процесс обучения. Нужен он, чтобы студенты и преподаватели могли “миксовать” форматы обучения в зависимости от обстоятельств. Фактически, задача HyFlex – предоставить студенту равноценный выбор между очным и онлайн присутствием, при условии, что само занятие проходит очно. Востребовано это в самых различных сценариях - территориально-распределенные программы, сезонные эпидемиологические ограничения и так далее. Как это организовано на платформе Гиперметод, в eClass, можно посмотреть в подборке записей наших вебинаров


Часто термин “гибридное обучение” звучит в контексте самой организации учебной программы и, очевидно, это и отражено в новом законопроекте. Здесь речь идет о том, что какая-то часть предметов может преподаваться дистанционно в силу самой природы материала (например, лекции по гуманитарным дисциплинам), а часть – строго на площадках вуза. Здесь уже вопросы к LMS вуза - позволяет ли она оперативно перестраивать программы, есть ли сквозная аналитика, нужная преподавателю для оценки эффективности и многое другое.

На самом деле, на рынке не так много решений, которые могут полноценно поддержать такой процесс, я знаю не больше пяти, среди них и наша LMS eLearning Server 5G, который исторически формировался по требованиям вузов и очень крупных корпораций”, eAuthor.Cloud – позволяющий создавать гибридные курсы, и конечно eClass как основа для проведения гибридных занятий.

В сфере корпоративного обучения и развития (L&D) автоматизация - не новый, но по-прежнему самый горячий вопрос. Все хотят оптимизировать свои процессы, сэкономить время и добиться большего с меньшими усилиями. Вендоры ИТ-решений обещают "успешный успех", однако, давайте подойдем к делу реалистично и с помощью действующих преподавателей и методистов Гиперметода попробуем понять, что именно имеет смысл автоматизировать и какие эффекты от HR-автоматизации в части обучения и развития можно получить.

Если вы - специалист в области L&D, вы знаете, как это бывает — бесконечный поток административных задач, отнимающих огромное количество времени. Регистрация на курсы, сбор данных о посещаемости, отправка напоминаний, составление отчетов - это оставляет крайне мало времени для действительно стратегической и креативной работы, которая способствует росту эффективности сотрудников.

Именно эти задачи и решает автоматизация обучения и развития. Автоматизация - не волшебная таблетка, она мановением волшебной палочки не сделает ваши процессы лучше, учащихся - дисциплинированнее, а учебный контент - интереснее. Она просто освободит вам время для более важных дел.

Все достаточно просто - автоматизации подлежат повторяющиеся, трудоемкие задачи, требующием минимального человеческого участия, включая те, которые под силу искусственному интеллекту. Итак, что это?

Управляемость: процессы становятся более упорядоченными, что риски задержек, накладок и связанных с ними лишних затрат.

Аналитика на основе данных: вы получаете мощную аналитику, которая помогает в принятии решений и помогает в цифрах оценить эффективность затраченных ресурсов (включая денежные) на обучение.

Персонализация опыта обучающихся: обучающиеся получают своевременную, индивидуальную поддержку на протяжении всего процесса обучения.

1. Чистые данные, четкие процессы
Неаккуратные данные или непоследовательные рабочие процессы могут помешать даже самым лучшим инструментам автоматизации. Прежде чем что-либо внедрять, уделите время:

• Аудиту данных: убедитесь, что они точные, актуальные и стандартизированные.
• Описанию ваших процессов: точно определите, что вы хотите автоматизировать. Разбейте каждый процесс на микро части, чтобы очистить его от лишних шагов

2. Сформулированный подход к управлению изменениями
Автоматизация — это не только технологии; это еще и люди. Некоторые сотрудники могут быть в восторге, в то время как другие могут саботировать изменения.

• Опередите эти опасения, объяснив «почему»: расскажите о преимуществах для всех, а не только о повышении эффективности - например, о персональных треках развития, о реальном влиянии показателей обучения на потенциальных доход и продвижение по карьерной лестнице
• Обеспечьте обучение: убедитесь, что ваша команда понимает новые инструменты и рабочие процессы. Требуйте от вендора обучение всем инструментам решения, а не только наиболее часто используемым функциям
• Запрашивайте обратную связь: активно вовлекайте сотрудников в процесс внедрения, чтобы они чувствовали, что их мнение ценится.

3. Подходящие именно вашей компании инструменты
Рынок технологий обучения и развития активно растет. Это здорово, но не все они реально нужны. При выборе инструментов:

• Четко определите свои потребности: Начните с конкретных проблем, которые хотите решить, а не гонитесь за каждой крутой функцией. Лучше на 100% автоматизировать только адаптацию сотрудников, чем замахнуться на огромное решение и везде добиться лишь 10% успеха.
• Ищите индивидуальные решения: Не выбирайте инструменты, которые требуют серьезного изменения ваших хорошо работающих процессов, даже если у них есть передовые функции. Лучшие инструменты делают работу проще для всех. Проще и дешевле доработать систему под себя, чем менять сложившиеся процессы под закрытую для изменений "коробку".
• Учитывайте интеграцию: Убедитесь, что выбранные вами инструменты хорошо работают с вашими другими ИТ-системами и не требуют создания очередного "лоскутного одеяла" сервисов.

Как только основные процессы будут автомтизированы, можно переходить на следующий уровень:

• Адаптивное обучение: здесь искусственный интеллект проявляет себя на полную катушку. Адаптивные системы предлагают учебный контент, адаптированный к индивидуальным потребностям. Это как высокотехнологичный репетитор: если учащемуся сложно с какой-то концепцией, он получает дополнительную поддержку. Если всё даётся легко, он двигается вперёд быстрее.
• Геймификация: скучное обучение по соблюдению норм? Переверните это с ног на голову с помощью баллов, значков и таблиц лидеров. Если сделать это правильно, геймификация может повысить вовлеченность и превратить даже обязательное обучение в то, что сотрудники ждут с нетерпением.
• Социальное обучение: обеспечьте обмен знаниями между коллегами с помощью автоматизированных дискуссионных форумов, систем рекомендаций для контента, созданного пользователями, и инструментов, которые помогают сотрудникам находить экспертов в своей области внутри компании.

По мере того, как автоматизация в области обучения и развития становится всё более сложной, нам нужно осознавать ее последствия:

• Качество материала: Новый риск, пришедший к нам вместе с искусственным интеллектом. Невозможно полноценно пользоваться искусственным интеллектом, если он обучен только на чужих данных. Обеспечьте дообучение ИИ на ваших собственных данных.
• Конфиденциальность: Сбор персональных данных об учащихся должен быть минимальным и синхронизированным с корпоративной политикой обработки персональных данных

Автоматизация обучения и развития в компании - процесс сложный, требующий определенных компетенций как от заказчика, так и от вендора. Если вы ищете комплексное решение для оптимизации ваших усилий в области L&D, рассмотрите платформу Гиперметод. Мы предлагаем полный спектр решений для обучения и развития сотрудников, охватывающих все, от набора и адаптации до непрерывного профессионального развития.

Компании с развитой HR-культурой и, как следствие, высокой цифровой зрелостью, достаточно активно используют инструмент карьерных треков. Мы это видим и у нас на платформе, и знаем по рассказам коллег и конкурентов.

Но есть нюанс. Этот инструмент, в силу его трудозатратности для HR, в большинстве случаев используется для высшего, реже - среднего менеджмента. ИПР (индивидуальный план развития), лежащий в основе карьерного трека - документ, требующий проработки сценариев развития, оценки, подбора обучающих материалов и т.д - за 5 минут не сделаешь.

Наверно, в прошлом кадровой реальности это и было оправдано (не раздувать же штат HR ради карьерных треков), но сейчас отсутствие понятных сотруднику (а молодому сотруднику - еще и визуально представленных) возможностей карьерного роста позволить себе уже нельзя. По разным оценкам, от 65 до 80% сотрудников увольняется по причине непонимания собственных карьерных перспектив. А последние данные рекрутеров показывают, что отсутствие такого понимания - стоп-фактор уже на этапе найма.

Возникает резонный вопрос - что делать? Как масштабировать без преувеличения жизненно необходимый в современных реалиях инструмент карьерных треков на всю компанию? Как всегда, когда речь заходит о трудозатратных операциях, которые необходимо осуществить относительно большого количества персонала, призываем на помощь искусственный интеллект. Вот как это устроено у нас на платформе - ИИ помогает HR-специалисту фактически в 2 клика создать большое количество индивидуальных планов развития.

26 июня в Санкт-Петербурге совместно с партнерами Директ-Медиа и Edtek Award проведем уже ставшую популярной конференцию, посвященную цифровым инструментам обучения, в частности - искусственному интеллекту.

Очень много сейчас говорят об ИИ и часто, к сожалению, циркулирует информация, далекая от реальности. Цели конференции - предоставить ученым, преподавателям и бизнесу площадку для обсуждения: что же действительно может дать искусственный интеллект для обучения сотрудников, студентов и других учащихся, а для чего — время еще не пришло.

Некоторые темы конференции:

♦ Искусственный интеллект: соперник или помощник
Рассмотрим практики искусственного человека с точки зрения новых возможностей, новых компетенций и новых опасностей. Польза, конкурентные преимущества, вред и ответственность.

♦ Искусственный интеллект: польза здесь и сейчас
Преподаватель, методист, руководитель: модель существования и деятельности в эпоху искусственного обучения. Рассмотрим конкретные практики, решающие конкретные образовательные и управленческие задачи.

♦ Обучение искусственного интеллекта и обучение искусственному интеллекту

♦ Как построить диалог с нейросетью, чтобы он был эффективным. Промптинг как новая компетенция. Компетенции ИИ — искусство или ремесло?

Регистрация и дополнительная информация здесь: directacademia.ru/dir-2025

ИИ и нейросети уже сегодня трансформируют образовательный рынок. Они позволяют создавать персонализированные траектории обучения, автоматизировать рутинные процессы, повышать вовлечённость пользователей и масштабировать EdTech-продукты.

Приглашаем принять участие в серии вебинаров, посвящённых актуальной теме - созданию курсов с помощью нейросетей. Процесс рассмотрим на базе обновленного конструктора курсов eAuthor.Cloud.

Нейросети в новой версии редактора курсов eAuthor.Cloud

Покажем новую версию редактора курсов с полностью новым интерфейсом и глубоко интегрированными нейросетями для быстрого создания обучающих курсов. Интересно будет всем, кому нужно быстро создавать цифровой увлекательный контент.

4 июня 2025 г. в 14:00

Зарегистрироваться

Создаем интерактивные тренажеры в редакторе курсов eAuthor.Cloud

Вебинар-практикум по созданию интерактивных обучающих материалов с помощью облачного конструктора eAuthor.Cloud. Будет полезен методистам, преподавателям, разработчикам электронных курсов и всем, кто занимается созданием сложных интерактивных элементов для обучения.

18 июня 2025 г. в 13:00

Зарегистрироваться

Создаем интерактивный тренинг из видео с помощью встроенных нейросетей в eAuthor.Cloud

Вебинар раскрывает практические приёмы использования искусственного интеллекта для разработки образовательных курсов на основе видеоконтента.

Актуален для всех, кому нужно быстро и эффективно превращать видео в полноценные обучающие модули с элементами интерактивности.

18 июня 2025 г. в 14:00

Зарегистрироваться

HYPER / DIR-2025 состоялась!

25 и 26 июня мы собрали ведущих экспертов в области EdTech, представителей вузов, разработчиков и практиков цифрового образования на гибридной конференции, посвященной цифровым технологиям обучения и искусственному интеллекту.

В эти насыщенные два дня активно обсуждались перспективы использования нейросетей в обучении, автоматизация оценки знаний, персонализация образовательных траекторий и интеграция цифровых решений в традиционные форматы преподавания. Мероприятие стало важной площадкой для обсуждения актуальных трендов в обучении с применением нейросетей и цифровых платформ, а также демонстрации передовых решений в этой сфере.

Тем, кто пропустил конференцию, предлагаем посмотреть, как это было:

Видео онлайн-конференции от 25 июня

Видео очной конференции в Санкт-Петербурге 26 июня

HYPER / DIR-2025 «Питер.АI» в очередной раз подтвердила, что цифровые технологии и нейросети становятся неотъемлемой частью образовательной среды и играют ключевую роль в формировании нового поколения образовательных платформ.

Особое внимание привлек конструктор электронных курсов eAuthor.Cloud. Решение вызвало живой интерес у представителей образовательных организаций и корпоративных клиентов благодаря своей гибкости, интуитивному интерфейсу и широким возможностям для создания интерактивного контента. Многие выразили готовность внедрить платформу в свои образовательные процессы уже в ближайшее время.

Попробовать eAuthor.Cloud можно уже сейчас!

Получите бесплатный демо-доступ

Стартуем цикл публикаций с выступлениями спикеров HYPER / DIR-2025!

Мы начинаем делиться записями и материалами с конференции HYPER / DIR-2025 — места, где встречаются идеи, технологии и люди, которые формируют будущее.

В каждом выступлении — концентрат опыта, инсайтов и практических решений от экспертов индустрии. Это не просто доклады — это источник вдохновения и инструмент для роста.

Вас ждут:
— Актуальные тренды и кейсы
— Глубокий анализ и прогнозы
— Ответы на острые вопросы
— И, конечно, заряд мотивации!

Следите за публикациями — будет много полезного.

А сегодня предлагаем посмотреть выступление Светланы Михайловой.
Скачать презентацию к выступлению можно здесь.

Продолжаем публиковать для вас выступления спикеров HYPER / DIR-2025!

Чем может помочь искусственный интеллект в создании электронного курса, а что лучше ему не доверять?

Предлагаем сегодня посмотреть выступление Дмитрия Кречмана.
Скачать презентацию к выступлению можно здесь.

Государственные учебные центры и вузы при выборе LMS уделяют особое внимание функциям, которые позволяют соответствовать требованиям законодательства и регуляторов. Попросили наш департамент продуктов прокомментировать, на что следует обращать внимание при замене импортной или гибридной LMS, кроме того факта, что решение находится в реестре российского ПО.

Вчера город украсился Андреевскими флагами, а значит, пришло время от всего сердца поздравить коллег с Днем Военно-Морского флота! Уже более 20 лет мы сотрудничаем с предприятиями, занимающимися военным кораблестроением и не перестаем удивляться, насколько все сложно и технологично на флоте.

С праздником! Ура! Ну а мы продолжим вместе с вами совершенствовать свои решения, чтобы процессы обучения и развития на флоте всегда шли в ногу со временем.

В эпоху цифрового дизайна и автоматизации творческих процессов всё большую популярность приобретают нейросетевые инструменты для генерации и обработки графики. В этой статье мы рассмотрим шесть популярных решений:

Vectorizer
SVG.io
Codia AI
Recraft
Icons8
Нейрохолст

Мы сравним их по ключевым параметрам: качество результата, удобство интерфейса, скорость работы, стоимость, и уникальные функции.

Vectorizer.ai

Плюсы:
● Поддержка API
● Наличие цветов у объектов
● Хороший импорт в eAuthor.Cloud с разделением объектов;
● Качественная генерация из картинок с возможностью редактирования
● Поддержка популярных входных (SVG, EPS, PDF, DXF, PNG)
● Широкий выбор выходных форматов (GIF, PNG, JPG)
● Довольно низкая цена (8.99€/9.99$)

Минусы:
● Невозможность генерации из промптов

Пример SVG в eAuthor.Cloud


SVG.io

Плюсы:
● Поддержка API
● Возможность генерации из промптов
● Довольно низкая цена на минимальный тариф (9$)

Минусы:
● Отсутствие цветов у объектов
● Импорт в eAuthor.Cloud осуществляется только единым элементом
● Генерация из PNG доступна только в платной версии
● Ограниченный входной формат (текст на Английском/PNG)
● Высокая цена на максимальный тариф (24$)

Пример SVG в eAuthor.Cloud


Codia.ai

Плюсы:
● Поддержка API
● Наличие цветов у объектов
● Возможность генерации SVG из PNG/JPG

Минусы:
● Проблемы с импортом в eAuthor.Cloud (потеря цвета, импорт осуществляется только единым элементом)
● Ограничения на входные изображения (максимальный размер 512x512)
● Очень высокая стоимость (29$ - 49$)

Recraft

Плюсы:
● Поддержка API
● Наличие цветов у объектов
● Возможность генерации из промптов
● Наличие функций редактирования

Минусы:
● Ограниченный функционал редактирования
● Ограниченный входной формат (PNG)
● Самая высокая цена среди аналогов

Icons8

Плюсы:
● Поддержка API
● Возможность генерации из промптов

Минусы:
● Для SVG не поддерживаются цвета
● Импорт в eAuthor.Cloud осуществляется только единым элементом
● Отсутствие генерации из PNG (PNG могут использоваться только для задавания стилистики)
● Ограниченные входные данные (только текст)
● Довольно высокая цена за месячный тариф (19$)

Пример SVG в eAuthor.Cloud


Нейрохолст

Плюсы:
● Является российской разработкой
● Поддержка текста на русском языке
● Наличие цветов у объектов
● Возможность генерации из промптов
● Широкий диапазон цен (100₽-5000₽)

Минусы:
● Не поддерживается API;
● Минимальные возможности генерации из картинок (только задание стиля через PNG)

Выбор оптимального сервиса зависит от конкретных задач.
Для профессиональной работы векторной графикой и цветом лучше всего подойдёт Vectorizer.ai, несмотря на отсутствие генерации из промптов.
Если вам нужна качественная генерация из промптов, можно рассмотреть SVG.io или Icons8.

P.S. статья написана коллективом авторов: Claude Sonnet 4.0 Thinking, Chat GPT-5 и редактором Гиперметод

Почему алгоритмические дорожные карты сегодня проблематичны

Создание образовательных «фильтрующих пузырей»

Главная опасность автоматических дорожных карт заключается в создании фильтрующих пузырей — изолированных информационных сред, где ученик видит только тот контент, который алгоритм считает «подходящим» для его профиля. Исследования показывают, что такая персонализация лишает детей возможности развивать любознательность, креативность и критическое мышление, поскольку они не получают доступа к разнообразной информации. Если система однажды определила студента как «гуманитария», она будет постоянно предлагать ему литературу и историю, блокируя математику и естественные науки. В результате теряется междисциплинарное мышление и возможность неожиданных открытий.

Подавление студенческой автономии

Современные исследования убедительно доказывают, что предоставление выбора студентам повышает их мотивацию и результаты обучения. Когда учащиеся сами выбирают тему или способ выполнения задания, они берут больше ответственности за свою работу и чувствуют себя увереннее. Алгоритмические дорожные карты делают прямо противоположное — они лишают студента возможности самостоятельно принимать решения о своём образовании. Система «знает лучше», какой курс изучать следующим, какие навыки развивать, на что тратить время. Студент превращается в пассивного потребителя, а не активного архитектора своего развития.

Усиление социально-экономических диспропорций

Алгоритмы неизбежно отражают паттерны из исторических данных, включая социально-экономические различия в образовательных возможностях. Если в прошлом студенты из семей с низким доходом имели ограниченный доступ к продвинутым курсам, алгоритм будет воспроизводить эту закономерность, направляя таких учащихся на «упрощённые» траектории. При этом студенты из более обеспеченных семей получают рекомендации к сложным и престижным программам. Система превращается в механизм цифрового неравенства, маскируя социальную дискриминацию под объективную «персонализацию».

Когнитивная атрофия и потеря навыков планирования

Когда ИИ берёт на себя функцию выбора образовательного пути, у студентов атрофируется способность к самостоятельному анализу и планированию. Они перестают задаваться вопросами «Что мне действительно интересно?», «Какие навыки мне нужны для достижения моих целей?», «Как связаны между собой разные области знания?». Вместо этого они привыкают полагаться на алгоритмические рекомендации. Такая зависимость особенно опасна, поскольку способность к самостоятельному принятию решений является ключевым навыком для успешной взрослой жизни.

Редукция обучения к предсказуемым паттернам

Алгоритмы оптимизируют траектории под предсказуемые метрики успеха — оценки, скорость прохождения материала, количество выполненных заданий. При этом они не учитывают развитие креативности, способности к нестандартному мышлению, умения работать с неопределённостью — качеств, которые сложно измерить, но критически важны для инновационной деятельности. Студент «натаскивается» на паттерны, которые легко распознать машине, но теряет способность к оригинальному мышлению.

Как использовать ИИ в персонализации конструктивно

Несмотря на серьёзные риски, искусственный интеллект может стать мощным инструментом поддержки индивидуального обучения — при правильном подходе.

Поддержка осознанного выбора вместо его замены

ИИ должен не принимать решения за студента, а предоставлять информацию для осознанного выбора. Вместо «Тебе нужно изучить алгебру» система может сказать: «На основе твоих целей стать программистом, вот три математических направления, которые могут быть полезны. Какое из них больше соответствует твоим интересам и планам?» Окончательное решение остаётся за человеком, а ИИ играет роль информационного консультанта.

Активное противодействие фильтрующим пузырям

Алгоритм должен специально предлагать контент, выходящий за рамки текущих предпочтений студента. Если ученик увлёкся биологией, система может предложить ему курс по биоинформатике, чтобы показать связь с программированием, или курс по биоэтике для развития гуманитарного мышления. Такой подход стимулирует интеллектуальное любопытство и помогает обнаружить неожиданные таланты и интересы.

Развитие метакогнитивных навыков

ИИ может обучать студентов анализу собственного учебного процесса: «Почему этот материал дался тебе легко/трудно?», «Какие стратегии обучения работают для тебя лучше всего?», «Как изменились твои цели с начала курса?». Такие вопросы развивают способность к рефлексии и учат быть аналитиком своего образования. Это гораздо ценнее, чем простое следование готовому плану.

Оптимальное количество выбора

Психологические исследования показывают, что от 3 до 5 вариантов выбора обеспечивают максимальную мотивацию и удовлетворённость. Слишком много опций приводят к когнитивной перегрузке и прокрастинации. ИИ может структурировать образовательные возможности, предлагая ограниченный, но качественно подобранный набор альтернатив для каждого этапа обучения.

Динамическое моделирование с обратной связью

Современные подходы позволяют создавать динамические модели, которые обновляют рекомендации в реальном времени на основе текущих действий студента. Если ученик неожиданно проявляет интерес к новой области, система может тут же предложить соответствующие ресурсы, не ожидая накопления большого массива данных. Это делает персонализацию более гибкой и отзывчивой.

Прозрачность и объяснимость решений

Каждая рекомендация должна сопровождаться понятным объяснением: «Я предлагаю этот курс, потому что он развивает навыки X и Y, которые связаны с твоей целью Z. Но ты можешь выбрать другой путь, если считаешь его более подходящим». Студент видит логику системы и может её оспорить или скорректировать.

Измерение комплексного развития

Алгоритмы должны учитывать не только академическую успеваемость, но и развитие любознательности, креативности, способности к коллаборации и других навыков XXI века. Только комплексный подход к оценке может предотвратить сведение обучения к механическому выполнению заданий.

Ключевые принципы этичной персонализации

Студент как субъект, а не объект — технология поддерживает его выборы, а не заменяет их.

Разнообразие важнее оптимизации — система должна специально предлагать неожиданные пути развития.

Прозрачность важнее эффективности — лучше менее точная, но понятная рекомендация, чем непрозрачный «чёрный ящик».

Развитие автономии как конечная цель — персонализация должна постепенно передавать контроль над обучением самому студенту.

Человеческий ментор незаменим — ИИ дополняет живое общение с педагогом, но не подменяет эмпатию и мудрость.

При таком подходе персональные дорожные карты становятся не инструментом алгоритмического принуждения, а средством развития студенческой автономии, критического мышления и осознанного отношения к собственному образованию.

Что изменилось

Раньше ИИ воспринимался как «надстройка» к LMS/LXP: генерация тестов, автопроверка, подсказки. Теперь фокус сместился к платформам, где алгоритмы управляют траекторией обучения, контентом и оценкой в реальном времени. Термин HPLP фиксирует переход от «цифровой библиотеки курсов» к системе, которая проектирует опыт обучения под задачу и контекст.

Определение HPLP

Hyper Personalized Learning Platform — это решение, где ИИ формирует персональные цели, контент, формат, темп и оценивание, исходя из реальных данных о ролях, навыках, задачах и результатах. Платформа не «выдает курс», а конструирует маршрут и постоянно переобучается на обратной связи.

Почему произошёл сдвиг

• Перегрузка контентом: нужнее «что дальше для меня» вместо каталогов из тысяч модулей.
• Дефицит и скорость изменений навыков: требуется динамическая «подгонка» обучения под рабочие задачи.
• Давление на ROI L&D: нужны измеримые метрики компетентности, а не «часы в LMS».

Короткий дайджест, посвященный развитию искусственного интеллекта в высших учебных заведениях. Что принес нам сентябрь?

Расширение списка университетов — федеральных центров ИИ
В 2025 году более 20 российских вузов, включая ИТМО, ВШЭ, МФТИ, СПбГУ, Университет Иннополис, получили статус федеральных центров по подготовке топ-специалистов в сфере искусственного интеллекта. К 2030 году планируется обучение не менее 10 тысяч студентов по ИИ-программам бакалавриата и магистратуры. Обучение осуществляется с участием индустриальных партнёров: Сбера, Яндекса, VK, Авито и других крупных ИТ-компаний.

Запуск новых образовательных программ и специализаций
Российские вузы в 2025 году продолжают запуск новых профильных программ — например, центры искусственного интеллекта созданы в Севастопольском госуниверситете, в ведущих вузах разрабатываются модули «Топ-ИТ» и «Топ-ИИ», активизирован набор студентов через конкурсное тестирование и портфолио.

Индивидуальные треки и интеграция с индустрией
Так, ИТМО внедряет компетентностно-ролевую модель подготовки кадров в ИИ — программы строятся с учётом индивидуальных образовательных траекторий и активной практики студентов на реальных кейсах, а индустриальные партнёры участвуют в проектном обучении и оценке результатов.

Исследовательские проекты в области ИИ
Семь российских вузов стали победителями федерального конкурса исследовательских ИИ-центров. На их финансирование в 2025 году выделено 4,7 млрд рублей; поддержка направлена на развитие фундаментальных и прикладных научных проектов в искусственном интеллекте.

Национальные и региональные рейтинги по ИИ
Публикуются свежие рейтинги по подготовке специалистов в сфере ИИ — в 2025 году в такие рейтинги вошло более 200 университетов России, что стимулирует вузы повышать свой уровень и инвестировать в развитие ИИ-направлений.

Внедрение ИИ в образовательные процессы и кампусы
Многие вузы сообщают о внедрении цифровых профилей, персонализации обучения, анализе больших образовательных данных и использовании ИИ для оптимизации учебного процесса. Эти инициативы обсуждаются и на топовых конференциях, и на страницах вузовских пресс-релизов.

Прокторинг — это технология контроля онлайн‑испытаний, которая подтверждает личность участника (в соответствии с законодательством), фиксирует ход испытания и соблюдение правил без переключения на внешние сервисы. Решение работает прямо в учебной среде вуза, синхронизируется с курсами, расписанием и журналом оценок.

Прокторинг обеспечивает сопоставимые с очной аудиторией условия проверки знаний: система идентифицирует участника, наблюдает за процессом, фиксирует события и формирует протокол для разбора спорных ситуаций. В LMS HyperMethod все операции выполняются в едином интерфейсе курса, а результаты автоматически привязываются к попытке теста или экзамена.

Контроль качества: регулярно анализировать отчеты и метки событий, корректировать правила и настройки под специфику дисциплин.

Гиперметод приглашает принять участие в серии новых практических вебинаров, раскрывающих тему применения нейросетей в обучении и развитии!

15 октября 2025 г. в 15:00
ИИ в обучении: создаем Базу Знаний по документам за 30 минут
Рассмотрим самый понятный и распространенный пример создания базы знаний различных материалов: курсов, регламентов, технической документации, методических материалов и прочего как информационной основы цифрового обучения с использованием RAG модели.
Зарегистрироваться

22 октября 2025 г. в 15:00
ИИ в обучении: LMS на нейронках
Покажем, как работает на благо обучения модель использования нейросетей в LMS на основе базы знаний.
Зарегистрироваться

29 октября 2025 г. в 15:00
ИИ в обучении: контент, рефераты, тесты на нейронках
Рассмотрим отраслевые примеры использования ИИ для повышения квалификации и обучения взрослых, создания учебного контента.
Зарегистрироваться

Приглашаем вас в среду, 22 октября, в 15:00 на новый вебинар, посвящённый практическому применению нейросетей: "ИИ в обучении: LMS на нейронках".

Покажем, как работает на благо обучения модель использования нейросетей на LMS/LXP платформе на основе базы знаний, как формировать модель компетенций с использованием ИИ, выявлять талантливых слушателей, формировать планы развития, применяя ИИ.

Зарегистрироваться

Приглашаем в среду, 29 октября, в 14:00 на новый вебинар
"ИИ в обучении: LMS на нейронках".

Рассмотрим примеры использования ИИ для повышения квалификации и обучения взрослых, создания учебного контента.
👉🏼 Зарегистрироваться

Кай-Фу Ли "Сверхдержавы искусственного интеллекта"

В профессиональных сообществах много говорят об "AI Superpowers", есть что о ней сказать и edtech-специалистам.

Красной нитью в книге проходит мысль, что решающим фактором становятся не уникальные алгоритмы, а массивы данных и то, как они собираются и используются в бизнес-процессах. Страна или компания выигрывает там, где данные полные, чистые, структурированные и постоянно пополняются в рамках понятных процессов.

ИИ-модели учатся на структурированных фактах не хуже, чем на «сыром» тексте, а иногда именно стандартизированные данные дают им устойчивое «знание» о мире. Без такой основы любая история про ИИ превращается в демо, а не в системный эффект.

Сейчас много говорят о внедрении ИИ в образовательный процесс, при этом упуская важный момент - к этому внедрению нужно очень хорошо подготовиться. В случае с учебным заведением - как минимум, внедрить LMS или обновить текущую до уровня, достаточного для работы с ИИ.

LMS — это не «еще один портал про обучение», а фабрика стандартизированных знаний: кто чему учится, какие курсы проходят, как оцениваются результаты, какие навыки есть у обучающихся. Вся эта информация превращается в структурированные датасеты: попытки, траектории обучения, результаты тестов, компетенции, контент, метаданные.

Когда LMS нет, знания живут в головах, чатах и разрозненных файлах, и для ИИ это просто шум. Когда LMS есть, ИИ можно использовать для персонализации обучения, рекомендаций, аналитики квалификаций и автоматизации контента — потому что есть единый, стандартизированный слой данных.

Если формализовать мысль из книги:

Сначала создается инфраструктура сбора и стандартизации данных.

Потом поверх нее строятся ИИ-сервисы, которые усиливают уже выстроенные процессы.

В обучении эта инфраструктура — LMS. Она задает язык, форматы, события и контексты, с которыми уже может работать ИИ (рекомендательные модели, ассистенты, автоаналитика). Поэтому честный порядок такой: не «мы внедряем ИИ в обучение», а «мы сначала наводим порядок и стандарты через LMS, чтобы ИИ вообще имел смысл».

Сегодня отмечаем День преподавателя высшей школы — праздник талантливых наставников, от которых зависит будущее студентов и развитие страны.

Дата праздника выбрана в честь дня рождения Михаила Ломоносова — выдающегося русского учёного, просветителя, одного из основоположников отечественного образования и создателя Московского государственного университета.

Спасибо, что вдохновляете, поддерживаете и всегда остаетесь открытыми к новым знаниям и современным технологиям!

Пусть инновационные инструменты и цифровые платформы помогают делать обучение еще интереснее и эффективнее, а ваши ученики всегда радуют успехами.

Приглашаем на серию вебинаров

ИПР – к черту планы! Начните создавать свое будущее сегодня.

На реальных примерах рассмотрим как использование ИПР помогает сохранять и развивать кадровый потенциал.

Раскатали конкурентов в пыль. История создания учебного центра для сети автодилерских центров.

Если у вас дилерская сеть или хотя бы несколько филиалов, этот вебинар для вас. Берите опыт на заметку и развивайте свой бизнес быстрее.

Атомные успехи. Может ли ИИ управлять учебным центром атомной электростанции?

Никакой «воды», только чистая энергия и реальные доработки, которые меняют к лучшему жизнь учебного центра на промышленном предприятии.

Вебинары пройдут по средам в 15.00 26 ноября, 3 и 10 декабря. Регистрация: https://eclass.elearn.ru/#events

Гиперметод - один из немногих вендоров, который пристально следит не только за корпоративным, но и за школьным и вузовским образованием. Профессиональная деятельность обязывает - у нас в портфеле большое количество проектов с образовательными учреждениями. Как следствие, к нам часто приходят с вопросами цифровизации обучения в этом сложном сегменте. Один из самых популярных за последнее время — а зачем школе вообще ИИ?

Отвечаем буллетным списком, практически, как ИИ.

Мир вокруг детей уже не «меняется» — он несется на скорости нейросетей. Профессии, где важно просто аккуратно переписывать, считать по шаблону или заполнять таблицы, постепенно забирают машины, зато растет спрос на тех, кто умеет анализировать, работать с данными, общаться и придумывать новое. Фактически мы с малых лет должны учить ребенка правильно работать с тем, что станет его рабочим инструментов в будущем, правильно задавать вопросы, правильно оценивать релевантность и качество ответов. С этим ребенок не справится сам, это функция школы.

Школа больше не единственный «вход» в знания. Ребенок может открыть YouTube, онлайн‑курс или ИИ‑ассистента — и за вечер получить то, на что раньше уходили недели. Конспект по физике, упражнения по языку, объяснение сложной темы «на пальцах» — все это в один клик. Если школа игнорирует такие инструменты, она просто проигрывает конкуренцию за внимание ученика; если же встраивает их в уроки - превращает чужие сервисы в своих союзников.

ИИ уже делит детей на тех, у кого есть доступ к технологиям и понимание, как ими пользоваться, и тех, кто остается оффлайн. Для одних — персональный ассистент, который помогает учиться, для других — что-то непонятное. Когда школа учит работать с цифровыми инструментами и критически относиться к их результатам, она снижает разрыв: не только дает знания, но и открывает дверь в новую цифровую культуру для всех.

В заключение что хочется сказать. ИИ — это не модная опция, а новая грамотность. Мы уже прошли этап «научить пользоваться интернетом» и «научить работать с офисными программами». Следующий шаг — учить про ИИ (что это, как устроен, чего не умеет и где врет) и учить с помощью ИИ (как ставить задачи, проверять ответы, включать его в проекты по всем предметам). ИИ все равно будет в жизни детей — на работе, в университетах, в сервисах, которыми они пользуются каждый день; вопрос только в том, научим ли мы их быть хозяевами этих инструментов, а не пассивными пользователями.

Компания Hypermethod продолжает укреплять статус экспертного лидера в области образовательных технологий и искусственного интеллекта. 22 апреля в Алматы (Казахстан) начал работу HOPE AI Summit 2026 — это одна из ключевых международных площадок, объединяющая EdTech-лидеров, политиков и инноваторов для обсуждения будущего глобального образования.

В трехдневном саммите приняли участие спикеры из России, Казахстана, США, Великобритании, Канады, Мальты, Австралии, Швеции, Польши, Италии, и других стран. Нашу компанию на саммите представлял Дмитрий Кречман, заместитель генерального директора Hypermethod.

О чем доклад?
Дмитрий выступил с докладом на тему: «Смена образовательной парадигмы или "О дивный новый мир"» (Educational Paradigm Shift or "Brave New World").

Выбор темы подчеркивает философию которой придерживается Hypermethod. Мы рассматриваем внедрение ИИ не как модный тренд, а как фундаментальный сдвиг в архитектуре передачи знаний. В своем выступлении Дмитрий затронул критические вопросы трансформации систем обучения.

Ключевые тезисы выступления и запись в нашем Telegram-канале.

Официальный сайт мероприятия: hope-ai-summit.com