PROFIT Education Day 2026: ИИ в казахстанском образовании - от стратегии к измеримым результатам и новым вызовам

30 октября в Алматы состоялась конференция Profit Education Day 2026, посвященная цифровизации образовательной среды в Казахстане. Мероприятие прошло в гибридном формате: площадка отеля InterContinental собрала более 200 участников офлайн, а к онлайн-трансляции подключилось свыше 1000 зрителей. Ключевыми темами конференции стали построение цифрового кампуса, развитие казахстанского EdTech, облачные экосистемы, кибербезопасность и внедрение генеративного искусственного интеллекта. Представители госсектора, ИТ-вендоров и академического сообщества встретились, чтобы обсудить, как современные технологии меняют инфраструктуру учебных заведений и подходы к подготовке кадров.

Разговоры о внедрении искусственного интеллекта звучат сегодня буквально повсюду: кто-то рапортует о небывалом росте, кто-то хвастается инновационными подходами. Но как только дело доходит до реальных метрик и измеримых результатов, дискуссия часто застревает в теоретических рассуждениях.

Именно с попытки нащупать твердую почву под ногами и началась панельная дискуссия на PROFIT Education Day 2026. На сцене собрались представители ведущих вузов страны, чтобы обсудить, что на самом деле происходит с образованием в эпоху тотальной генерации контента, как измерить эффективность ИИ и не рухнет ли под тяжестью новых технологий базовая университетская инфраструктура.

От стратегии к результатам — как измерить невидимое?

Рынок труда стал диктовать новые правила, и университеты оказались в ситуации, когда игнорировать ИИ просто невозможно. Бизнес уже сейчас отказывается нанимать выпускников, не владеющих инструментами искусственного интеллекта — от них требуют выполнять двухнедельные задачи за два часа. Такая ситуация заставляет вузы искать новые подходы и буквально на ходу перестраивать принципы подготовки студентов. Однако ситуация усугубляется жесткими нормами, которые накладывает на учебные программы Минобразования.

В SDU University к вопросу подошли институционально: вуз утвердил официальную политику использования искусственного интеллекта и создал реестр ИИ-агентов. Однако внедрение упирается в необходимость развития локальных мощностей и обеспечение безопасности данных. По словам проректора по стратегическому развитию и цифровизации SDU University Андрея Богданчикова, фокус оценки сместился с самого факта решения задачи на умение студента грамотно делегировать ее машине: «Я задаю своим студентам полноценную задачу и разрешаю использовать искусственный интеллект. Пользуйтесь на здоровье. Но я оцениваю умение им пользоваться. Студент пишет: как он применял промпты, что понял из этого взаимодействия, где ИИ оказался неправ и как студент проверил правильность его результатов. Только так мы сможем подготовить выпускников к текущей трансформации».

Если в SDU делают ставку на рефлексию, то в Казахском национальном педагогическом университете им. Абая смотрят на трудозатраты. Как отметил Нуркен Мусабаев, проректор по цифровизации КазНПУ им. Абая, проблема в том, что использование ИИ в вузах пока остается преимущественно стихийным. Обеспечить платной подпиской каждого из 1 300 преподавателей — удовольствие не из дешевых, несмотря на наличие точечных партнерских программ: «У преподавателя около 1 680 трудовых часов в году, из них 550 уходит на аудиторные занятия. Считалось, что на каждый час лекции тратится час на оценивание или подготовку. С использованием ИИ преподаватель может сэкономить эти вторые 550 часов на 40-60%. А освободившееся время направить на воспитание студента, наставничество и науку. Но пока замерить это сложно: все используют ИИ хаотично».

Совершенно иной, философский, взгляд на проблему метрик предложила Оксана Киричок, проректор Caspian University. В вузе существует своя «формула гениальности», где профильная подготовка умножается на компетенции в полярных областях (например, ядерная физика и актерское мастерство). Искусственный интеллект в этой системе выступает лишь как «химический катализатор»: «Он ускоряет реакцию, это безусловно. Но есть и побочный эффект — он нивелирует конечные свойства. Результат оказывается более средним, гениальность усредняется. А что касается измерения эффективности… Я думаю, будет действенен только один способ. Взять месяц, наблюдать за качеством, а потом на месяц полностью выключить весь искусственный интеллект. И мы увидим разницу».

«ИИ-инъекции»: стероиды для ума или опасное оружие?

Параллельно с метриками встает более серьезная проблема — так называемые «ИИ-инъекции». Речь идет не только о классическом списывании, но и о том, что генеративные сети выдают политизированную, ограниченную или просто удобную для себя картину мира. Студенты, потребляя этот контент, рискуют получить искаженные знания. Также они совершенно не учатся критическому мышлению, перестают оценивать озвученные ИИ факты.

Сравнение с инъекциями оказалось как нельзя кстати. «Это как попытка похудеть, — проводит аналогию Оксана Киричок. — Делать упражнения — это долго, больно и сложно. Процесс развития мышления тоже болезненный и трудный. Гораздо проще принять инъекцию искусственного интеллекта. Ты раздуваешься как шар, можешь говорить и писать как человек, который в теме, а внутри ты — фейк».

С тем, что бездумное потребление сгенерированного контента ведет к атрофии мыслительных процессов, согласилась и Ажар Нурмагамбетова, ведущий научный исследователь Kazakh-American University. Вспоминая недавний визит главы Nvidia Дженсена Хуанга и разговоры о Казахстане как хабе для Physical AI, она отметила, что подготовка кадров для такой амбициозной задачи не терпит профанации.

«ИИ-инъекция — это сильнодействующий препарат. Должна соблюдаться дозировка и определенный протокол. В случае передозировки или неправильного назначения нас ждут тяжелые последствия, вплоть до атрофии мышления студента. Поэтому использование ИИ должно строго мониториться научным консультантом, наставником и регулироваться нормами этики», — считает и Ажар Нурмагамбетова.

Отрезвляющую ноту в дискуссию о всемогуществе нейросетей внес руководитель центра дистанционных образовательных технологий АУЭС Игорь Федоренко. Будучи представителем профильного технического вуза, он напомнил, что индустрии нужны инженеры, а не просто операторы чат-ботов: «Университеты готовят специалистов, а не пользователей искусственного интеллекта. Искусственный интеллект в руках дилетанта — это опасное оружие. Недавно я задал ИИ несколько профессиональных вопросов и с удовлетворением обнаружил, что он ошибся и выдал неправильный ответ. Я успокоился и понял, что мне рано идти на покой».

Инфраструктура: сервера, общежития и кибербезопасность

Еще одна важная часть академической жизни — развитие инфраструктуры. Пока на конференциях обсуждают генерацию промптов, студентам все еще нужно где-то учиться и жить, проводить опыты в лабораториях и читать книги.

По мнению Ажар Нурмагамбетовой, инфраструктура сегодня адаптируется под новые реалии, а ИИ лег сверху «как слой на торте», потребовав более мощных серверов и широких каналов связи, но не отменив потребности в новых аудиториях и классических библиотеках.

А Нуркен Мусабаев поделился масштабами реальных проблем крупного вуза с 23 000 студентов. Университет сейчас занят перестройкой целого квартала старых общежитий в центре Алматы за счет инвесторов. Но главным вызовом внезапно стала не стройка, а информационная безопасность: «После небольшого инцидента мы полностью перекроили всю нашу серверную и коммуникационную архитектуру. Недавно, когда многие сервисы на базе PHP подвергались атакам, это потребовало огромного количества времени от наших ребят на обновления и проверки. Сейчас с внедрением ИИ и подключением к единой платформе высшего образования больше всего вопросов возникает именно к информбезопасности», — говорит Нуркен Мусабаев.

В качестве одного из мнений прозвучала и весьма радикальная идея: возможно, в будущем некоторые университеты станут своеобразными «AI-free» зонами, подобно эко-деревням, выращивающим органические продукты. Местами, где будут предлагать исключительно «органические знания», полученные через живые «сократовские беседы» и развитие собственного мышления без «цифровых костылей».

Каким бы ни был исход этой технологической битвы, эксперты сошлись в одном: традиционное образование не исчезнет. Освободившееся от рутинной проверки заданий время преподаватели смогут направить на то, что машина пока сымитировать не в силах — на менторство, живой диалог, нетворкинг и воспитание личности, готовой критически оценивать любой, даже самый убедительный машинный ответ.

Образование vs бизнес: реальные потребности рынка

Сегодня бизнес не готов пассивно ждать, пока университеты перестроят свои программы под новые технологические реалии, поэтому берет инициативу в свои руки. О том, как компании самостоятельно взращивают дефицитные кадры, рассказал Амирхан Оразбай, Forward Deployed Engineer и преподаватель qCloudy Academy. В своем докладе он поделился опытом построения прямого моста между студенческой скамьей и реальным сектором.

За пять лет работы в Казахстане инженерная компания qCloudy запустила более 100 проектов на базе Amazon Web Services и стала первым в Центральной Азии локальным партнером со статусом AWS Advanced Tier Services. Однако стремительный рост бизнеса обнажил классическую проблему — острый дефицит квалифицированных облачных инженеров и AI-специалистов. Попытки решить кадровый голод только через развитие профессионального сообщества (такого как AWS User Group) и масштабные профильные ивенты показали свои пределы. Компании стало очевидно: чтобы обеспечить рынок сильными кадрами, растить таланты нужно еще со студенческой скамьи, выступая прямым технологическим мостом между академической базой и индустрией.

Решением стала глубокая интеграция бизнеса в вузовскую среду. В qCloudy решили налаживать партнерство с ведущими техническими университетами страны (SDU, KBTU, Astana IT University, МУИТ), запустив студенческие сообщества AWS Student Builder Group и программу AWS Academy. Доступ к учебным планам, лабораторной среде и ваучерам на международную сертификацию получило уже более 400 студентов. А накопленный опыт вылился в создание собственной qCloudy Academy, где обучение строится исключительно на реальных AWS-аккаунтах. В результате выпускники выходят на рынок с готовыми архитектурными и AI-проектами в портфолио, а лучшие получают стажировку в инженерной команде компании.

«Наш опыт показал: критически важно, чтобы преподавание шло на уровне практики. Человек должен не просто смотреть на слайды, а делать все руками и осознавать результат своих действий в реальной облачной среде, — говорит Амирхан Оразбай. — Кроме того, преподавателем должен быть именно практикующий инженер. Сфера облачных технологий и ИИ развивается настолько стремительно, что за три-шесть месяцев знания могут устареть или кардинально измениться. Обучать студентов должен только тот, кто каждый день на передовой сталкивается с этими сервисами и решает реальные бизнес-проблемы».

Следующим спикером, предложившим взглянуть на образовательный процесс под неожиданным бизнес-углом, стала Елена Войтова, эксперт по управлению клиентским опытом. В своем докладе «Learning journey: 7 этапов пути студента и 3 ошибки, из-за которых теряем результат», она переложила классическую корпоративную концепцию Customer Journey (пути клиента) на реалии вузов. По ее словам, академическая среда привыкла фокусироваться на наполнении программы, часто забывая о самом треке обучения.

Жизненный цикл учащегося (Student Journey) состоит из семи ключевых этапов: выбор, поступление, получение доступов, старт занятий, закрепление на практике, постподдержка и переход на новый образовательный цикл. Если на этих этапах студент сталкивается с административными барьерами, он тратит энергию на борьбу с системой, что ведет к оттоку аудитории, потере будущих продаж, снижению LTV и удару по репутации учебного заведения.

Главным целевым ориентиром для университетов при проектировании образовательных треков должен стать принцип «минимум усилий студента» в каждой точке касания. Это означает внедрение удобного самообслуживания через трекеры и личные кабинеты, обеспечение интуитивно понятного доступа к материалам и проактивную поддержку, когда вуз предвосхищает потребности учащегося. Елена Войтова рекомендует начинать трансформацию с поиска самых «болезненных» зон, на которые уже жалуются студенты — обнаружить их, убрать лишние бюрократические шаги, а оставшиеся рутинные процессы грамотно автоматизировать.

«Давайте посмотрим на студента как на клиента. Он к нам зачем-то пришел, ему от нас что-то надо, и у него есть выбор — прийти к вам или поменять вуз. Мы можем спроектировать, проанализировать и улучшить путь обучения, чтобы студент не споткнулся, а с удовольствием дошел до конца и потом вернулся к нам на дополнительные программы. Возьмите для проверки один целевой ориентир, найдите те точки, где студентам тяжело, выкиньте лишние действия, без которых вообще можно было обойтись (а их всегда можно сократить процентов на десять), и автоматизируйте нужное. И обязательно позаботьтесь о том, чтобы ваша автоматизация не создала новые лишние проблемы», — советует Елена Войтова.

Борьба за студента: как трансформировать образовательный процесс?

Тему трансформации образовательной среды поднял Игорь Федоренко, руководитель центра дистанционных образовательных технологий АУЭС им. Г. Даукеева. В своем выступлении с провокационным названием «Онлайн-обучение как нокаут по педагогическим стереотипам» он предложил взглянуть на диджитал-формат не как на вынужденную меру, а как на инструмент «профессионального отрезвления преподавателей». Опираясь на свой уникальный бэкграунд — более 20 лет работы в высшей школе и столько же в профессиональной журналистике — спикер разобрал главные ошибки академической подачи материала.

По мнению Игоря Федоренко, сдержанно-негативное отношение к онлайн-обучению вызвано тем, что академическая среда оказалась к нему не готова, ни ментально, ни профессионально. Многие десятилетия преподаватели находились в зоне комфорта, где отсутствовала конкуренция, а единственным ориентиром служил сложный, написанный скорее для коллег, чем для студентов, конспект. В онлайне же традиционные методы удержания внимания (вроде хождения вдоль рядов аудитории) не работают. Дистанционный формат требует от лектора совершенно иных навыков — структурированной подачи, использования коротких предложений по 5-7 слов, контролируемых пауз и выразительной мимики.

«В советское время у преподавателей были просто райские условия: доступного интернета не было, и лектор чувствовал себя царем и богом, у которого, по сути, нет конкурентов. Мы до сих пор говорим, какие хорошие были советские учебники, но я считаю, что это были учебники для самих преподавателей. Какой нормальный студент будет в них разбираться? Сейчас же молодежь подсела на YouTube-каналы и шоу, где информацию подают эмоционально. И если вы сегодня читаете лекцию монотонно или по суфлеру, вы эту конкуренцию проиграете. Именно поэтому онлайн-формат — это не только бесспорно полезный опыт, но и очень серьезное испытание, заставляющее сбросить сложность изложения, свойственную людям науки», — высказался Игорь Федоренко.

Поставить точку в спорах о том, какие образовательные форматы работают лучше всего, решила наука. О том, как нейротехнологии разрушают устоявшиеся педагогические стереотипы, рассказала Мария Толстова, директор Центра когнитивных исследований и нейронаук «НейроТомск» Национального исследовательского Томского государственного университета.

С помощью междисциплинарной команды ученых и специального оборудования (трекеров, электроэнцефалографов и специальных браслетов) центр фиксирует неосознаваемые реакции студентов в процессе обучения. В условиях, когда миллионы людей переходят в онлайн (только в 2025 году программы дополнительного профессионального образования завершило 8,39 млн человек), то, как именно человеческий мозг адаптируется к цифровой среде, остается изученным крайне фрагментарно. Объективные же данные нейрофизиологии позволяют точно определить, на что на самом деле смотрит студент, где он теряет концентрацию и почему перестает воспринимать материал.

Исследования томских ученых уже привели к неожиданным открытиям, опровергающим популярные советы по педагогическому дизайну. Например, считалось, что диалог двух лекторов в кадре «оживляет» курс и повышает вовлеченность аудитории. Однако датчики показали обратный эффект: при наличии в кадре лишь одного лектора внимание слушателей оказывается на 20% выше, а интерес — почти в полтора раза сильнее. Эксперименты также подтвердили критическое влияние вводных установок: если перед лекцией объяснить ее профессиональную значимость, у студента повышается здоровая когнитивная нагрузка (на 36% относительно покоя), тогда как банальная угроза грядущего теста лишь рассеивает внимание и провоцирует неэффективный стресс.

«Условно существует хорошая и плохая когнитивная нагрузка. Когда мы изучаем пики этой нагрузки у слушателей онлайн-курсов, то видим, что чаще всего они возникают не от сложности материала. Пик напряжения приходится на некорректно составленное задание или момент, когда человек на платформе просто не может найти нужную функцию, — рассказывает Мария Толстова. — Современные люди потребляют контент совершенно в иных условиях, нежели те, кто это образование создает, из-за чего возникает разрыв. Поэтому сегодня принципиально важно осуществлять экспертизу качества образовательного контента не только с точки зрения его эффективности, но и с позиции безопасности, сохраняя когнитивное благополучие человека».

Путь от использования сторонних программ к разработке собственных виртуальных образовательных миров продемонстрировал Амир Орцханов, руководитель Лаборатории виртуальной реальности Центра развития цифровых технологий в образовательных процессах РУДН им. Патриса Лумумбы.

Идея внедрить VR в учебный процесс для усиления практикоориентированности появилась в университете в конце 2020 года. Начав с закупки готовых платформ вроде VR Concept и Varwin Education, вуз вскоре столкнулся с тем, что преподавателям сложно создавать качественные симуляции самостоятельно. В итоге в конце 2022 года была создана отдельная Лаборатория VR, которая взяла на себя методологию и разработку на профессиональных движках Unity и Unreal Engine. Чтобы избежать типичных рисков (эффекта «аттракциона», укачивания студентов и потери контроля над группой) в РУДН разработали стандарт классов «15+1». На группу из 30 человек закупается 15 шлемов, а студенты работают в парах — один погружается в виртуальную среду максимум на 30 минут, а второй ассистирует ему у монитора, после чего они меняются местами. Это решает проблемы безопасности, гигиены и экономии пространства (требуется класс площадью около 120 кв. м).

За 2025-2026 учебный год в РУДН провели 396 VR-занятий для более чем 5,5 тысяч обучающихся из 11 учебных подразделений, а абсолютным рекордсменом по использованию технологии (43% всех занятий) стал Медицинский институт. Переход к собственным разработкам изменил логику учебного процесса. Если раньше занятие выстраивалось вокруг готовой программы-«песочницы», то теперь полноценный урок «зашит» внутрь тренажера: от постановки задачи цифровым наставником до итогового тестирования со случайными вопросами из банка данных и автоматической выгрузкой оценок.

Кроме того, VR открывает доступ к режимным или опасным объектам: таможенным постам, нефтебазам или зонам радиационного контроля. Университет уже получил шесть свидетельств Роспатента на свои программы, еще 24 заявки находится на рассмотрении. Университет планирует довести парк собственных тренажеров до 112 единиц к 2030 году.

«Наш виртуальный тренажер-симулятор — это готовый образовательный продукт, внутри которого есть свой „цифровой преподаватель“, — говорит Амир Орцханов. — Он сам ставит цель занятия, проводит инструктаж, следит за отработкой навыков на практике и в конце проводит итоговое тестирование на усвоение материала. Живой преподаватель на таком занятии просто отдыхает и контролирует процесс каждого студента с экрана монитора в центре класса. Мы настоятельно советуем вузам начинать свой путь с готовых решений, чтобы наработать методику, и лишь затем, когда появятся авторы сценариев и команда разработчиков, плавно переходить к созданию собственных VR-миров».

Завершил блок о модернизации высшей школы Калилалло Байтасов, CIO Kazakh-American University, с докладом «Цифровая трансформация вуза: применение систем искусственного интеллекта в управлении, науке и образовании». Выступление стало своеобразным ответом на дискуссию о будущем классических университетов. Спикер подчеркнул, что романтизация доиндустриальной эпохи, когда университет был закрытым элитарным «храмом науки» с элементом религиозного пиетета перед учеными, сегодня губительна. В XXI веке университеты утратили монополию на создание технологий: по количеству патентов корпорация IBM давно обходит все вузы мира, а фундаментальные открытия больше не совершаются за университетской кафедрой. Молодежь живет в других реалиях, где главным источником знаний и авторитетным собеседником становится искусственный интеллект.

Чтобы не превратиться в интеллектуальные музеи, университетам необходимо трансформироваться в подобие IТ-корпорации — стать платформой цифровой трансформации общества и координаторами технологий. По мнению Калилалло Байтасова, миссия современного вуза — преодолеть цифровое неравенство, предоставив массовый доступ к дорогим ИИ-инструментам, которые учебным заведениям часто достаются на льготных условиях. KAU, например, выстраивает для этого целевую модель Digital University, интегрируя в свою экосистему решения глобальных вендоров. Эта единая цифровая среда объединяет кампус, финансовые процессы, HR, электронный архив и управление на основе данных (ERP).

Переход к такой модели требует изменения мышления, в первую очередь, от самих преподавателей. Лектор больше не должен замыкаться на собственных «ламповых конспектах» — его с легкостью заменит ИИ, который прочитает интерактивную лекцию со ссылками на первоисточники: «Надо понимать, что цифровая эпоха уже наступила, и искусственный интеллект — это не просто очередная технология вроде смартфона в кармане. Нам нужно перестать считать студентов маленькими детьми и прекратить делать фетиш из закрытой академической информации. Корпорации открывают свои образовательные ресурсы. Берите материалы Microsoft, AWS, SAP, интегрируйте их в учебные курсы и повышайте компетенции. На выходе студент должен получать не просто диплом о высшем образовании, а становиться сертифицированным специалистом, готовым работать в реальной цифровой экономике уже со второго-третьего курса».

Альтернативный подход к цифровизации университета представила Арайлым Мардемханова, ведущий специалист Центра цифровизации SDU University. В то время как многие вузы гонятся за количеством новых IT-решений, SDU сфокусировался на концепции Single Source of Truth (Единый источник правдивых данных) и объединении десятков существующих платформ в бесшовную экосистему. Чтобы избежать дублирования информации и постоянных перерегистраций, в университете разработали собственное ядро — SDU Digital Core. Эта система интегрирует академические платформы, корпоративные сервисы (HR, общежития), внешний электронный документооборот (включая e.gov.kz) и даже модули физической безопасности, такие как турникеты и Face ID.

На практике это выглядит как непрерывный цифровой маршрут: когда абитуриент вводит свои данные при поступлении, они автоматически создают его профиль во всех учебных и библиотечных системах вуза. Аналогично работает и трек сотрудника: от оформления в HR-системе до автоматического предоставления доступа в кампус. Все накопленные данные собираются в едином хранилище (Data Warehouse), после чего очищаются и передаются на аналитическую платформу, где руководство университета может в реальном времени мониторить KPI через дашборды. За внедрение новых функций, в том числе ИИ-помощников, отвечают сами студенты IT-школы SDU в рамках внутренней лаборатории.

«Когда говорят о цифровизации, чаще всего просто перечисляют системы: LMS, ERP, мобильные приложения, — говорит Арайлым Мардемханова. — Наша же главная цель заключалась в том, чтобы связать их между собой. Например, у медицинской справки о флюорографии есть срок годности. Как только медпункт вносит данные в нашу академическую платформу, система начинает отсчет. Если студент или сотрудник своевременно не проходит обследование, эти данные взаимодействуют с системой физической безопасности, и доступ в кампус через Face ID или карту автоматически ограничивается. Именно так медицинские требования, академическая среда и физическая безопасность работают как единый организм».

Следующий уровень цифровизации, переход к AI-Native университету, представил Нуркен Мусабаев, проректор по цифровизации Казахского национального педагогического университета им. Абая. Он отметил, что последние 10-15 лет высшая школа жила в парадигме простой оцифровки — вузы создавали мобильные приложения и внедряли информационные системы, но по сути просто переносили традиционную бюрократию в цифровую среду. В результате преподаватели, которые раньше утопали в бумагах, теперь тратят массу времени на заполнение бесконечных электронных отчетов.

Чтобы ИИ действительно забрал на себя рутину, нужно не надстраивать чат-боты поверх устаревших процессов, а заново спроектировать нормативную базу, данные и саму культуру университета. В концепции AI-Native университета в центре системы оказывается не интерфейс программы, а человек и его задачи (переход от Application-centric к Human-centric). Например, чтобы оформить академический отпуск, студенту больше не нужно искать шаблоны заявлений и собирать справки — достаточно сформулировать свое намерение ИИ-агенту, который сам сверится с правилами, проверит статус, запустит маршрут согласования и вернет готовый приказ на подпись человеку. При этом в целевой архитектуре Abai Digital между расчетным ядром и языковыми моделями стоит шлюз безопасности: ни одно юридически значимое действие (оценка, приказ, диплом) не может быть совершено ИИ без подтверждения электронной цифровой подписью ответственного лица. Фундаментом такой системы становятся не программы, а наведение порядка в документах. Вуз разработал целостный нормативный фреймворк из 249 взаимосвязанных документов. В AI-Native университете инструкции пишутся не для того, чтобы их читали люди, а для машин, для которых любое противоречие — это гарантированный сбой.

Отдельный акцент сделан на изменении методики преподавания. Традиционные контрольные задания нижних уровней пирамиды Блума (запоминание и понимание), которые нейросети щелкают за секунды, уступают место задачам на создание оригинального практического продукта. Для будущих педагогов это формат Lesson Study и Action Research, когда дипломная работа защищается не в виде теоретического реферата, а как доказанное решение реальной школьной проблемы, например, повышение понимания обыкновенных дробей в пятом классе через новую визуально-игровую методику.

«Сегодня очень велик соблазн перепрыгнуть сразу на пятый уровень эволюции, внедрив Copilot’ы и чат-боты, — предостерегает Нуркен Мусабаев. — Но искусственный интеллект мгновенно вскрывает все организационные и правовые проблемы предыдущего этапа цифровизации. Если нормативные документы противоречат друг другу, а права доступов не определены, ИИ начинает работать поверх этого бюрократического хаоса, лишь умножая ошибки и правовые риски. Именно поэтому AI-Native университет начинается не с нейросетей, а с наведения порядка в процессах, данных и изменения корпоративной культуры».

Собственно, о подобном подходе говорилось уже не раз на многих конференциях Profit Day. Он справедлив абсолютно для всех сфер бизнеса. «Автоматизируя хаос, вы получите автоматизированный хаос». Прежде, чем внедрять технологии, необходимо перестроить бизнес-процессы…

Особую, глубоко социальную, ноту в технологичную конференцию внесла Аружан Саин, автор проекта Mektep Online. Свое выступление она адресовала в первую очередь представителям высшей школы, напомнив фундаментальную истину: качество высшего образования напрямую зависит от школьной базы абитуриентов. Как отметила спикер, «из плохой ткани не сошьешь хорошую вещь». Без качественной школьной подготовки даже самый лучший университет не сможет выпустить сильного специалиста.

Проект бесплатных видеоуроков Mektep Online уже стал феноменом. Команда отсняла более 7 000 занятий по математике, физике, химии, биологии и географии. За год аудитория проекта выросла с 1,1 млн до более чем 1,5 млн подписчиков, принеся создателям три серебряные кнопки YouTube и свыше 140 миллионов просмотров. Казахстанскую математику смотрят дети из 130 стран мира, а видеоуроки, специально записанные на английском языке, алгоритмы YouTube переводят еще на 20 языков. Проект, созданный на пожертвования предпринимателей, доказал, что потребность в понятном, человеческом объяснении материала колоссальна.

Отвечая на массовые запросы зрителей «а где можно порешать и проверить себя?», команда пошла дальше и запустила образовательную платформу Oilau.kz. Видеоуроки на ней остаются бесплатными, но для самоокупаемости проекта введена символическая стоимость. За 500 тенге в месяц (что несопоставимо со стоимостью часа репетиторства в размере 7-10 тысяч тенге) ученик получает доступ к тестам и авторским конспектам. Учителя-практики прописали в конспектах не только теорию, но и разбор типичных ошибок, а главное — объяснение, где конкретная тема применяется в реальной жизни. До введения платной подписки платформой активно пользовалось 872 000 человек.

Отдельный блок Аружан Саин посвятила тревожной тенденции, угрожающей интеллекту будущих поколений — гаджетозависимости и «социальному аутизму». Чтобы помочь родителям, на каналах проекта были размещены бесплатные курсы от психологов по профориентации и буллингу, а также фундаментальный курс по развитию детей от профессора-психиатра Куралай Садуакасовой. Спикер отметила, что здоровые дети теряют потенциал развития из-за того, что родители заменяют живое общение планшетами с младенчества, сужая кругозор ребенка буквально до размеров экрана смартфона. Во многом именно это привело к глобальному падению результатов в тестах PISA на 20%.

«Сейчас говорят, что искусственный интеллект может все объяснить ребенку. Я очень рада развитию технологий, но все-таки детям должен объяснять живой человек. От учителя, который любит детей и свои науки, информация воспринимается лучше, — говорит Аружан Саин. — Наша главная мечта на будущее — чтобы современные технологии помогали возвращать детей в нормальную жизнь. Мы хотим добавить на платформу уроки танцев, ИЗО, базовую основу футбола, чтобы ребенок поставил планшет, повторил движения балета, а родители это увидели и отдали его в реальный кружок. Цифровизация и ИИ — это важно, но они будут взаимодействовать с теми детьми, которых мы вырастим сегодня».

Завершило программу конференции выступление Адильмурата Нагашпекова, менеджера по стратегическим партнерствам и образовательным инновациям АО «Назарбаев Интеллектуальные школы». Он рассказал, как искусственный интеллект демократизировал процесс создания контента, превратив учителей из потребителей в разработчиков.

Спикер напомнил, что еще 2-3 года назад для добавления банального огня на картинку требовалось потратить час в Photoshop, а для создания образовательной платформы или игры нужны были целая команда программистов, бюджет и время. Сегодня благодаря ИИ один человек без знания кода может собрать полноценный прототип интерактивного тренажера. Однако здесь кроется главная ловушка, которую Адильмурат Нагашпеков обозначил термином AI Slop. Когда пользователь бездумно просит ИИ «сделай мне что-нибудь», на выходе получается красивый, но поверхностный и дублируемый черновик с ошибками, который выдают за готовый продукт. Если дать ученикам сгенерированный на скорую руку тест, они могут угадать ответы по примитивным паттернам ИИ или вообще не смогут его открыть из-за багов в коде.

ИИ лишь снизил технический порог, но методика и педагогическая задача все еще остаются за человеком. Разработка качественного продукта — это поэтапный процесс. Постановка задачи, создание чернового прототипа нейросетью, тщательная ручная проверка содержания преподавателем, тестирование логики и лишь затем — публикация с последующей поддержкой.

В качестве примера спикер показал собственную — тренажер B2 Speaking Pro, созданный для отработки разговорных навыков. Инструмент родился из острой профессиональной нужды: ученики массово не выполняли домашние задания, потому что преподаватель отправлял им неадаптированные сканы страниц учебников в формате PDF, которые было сложно читать с экранов телефонов.

«Когда меня спрашивают, какая ИИ-модель лучше, я всегда отвечаю: та, которой вы лучше умеете пользоваться, — говорит Адильмурат Нагашпеков. — Быстро создать первую версию не означает быстро закончить продукт. Вы как руководители должны понимать, что хотя прототипы учителя теперь могут делать сами, но для того, чтобы превратить их в реальный образовательный инструмент, педагогам нужны поддержка и оплачиваемое время на обучение. Качественный продукт требует времени, его нужно пробовать, проверять, улучшать и поддерживать», — заключил спикер.

Заключение

Конференция PROFIT Education Day 2026 наглядно показала, что казахстанское образование стоит на пороге глубокой структурной трансформации, где искусственный интеллект, VR-симуляторы и единые цифровые экосистемы становятся не просто маркетинговыми инструментами для привлечения абитуриентов, а базовым условием выживания на рынке. Успешными окажутся те вузы, которые откажутся от монополии на «сухую теорию» и начнут готовить адаптивных специалистов в тесной связке с реальным бизнесом. Но при этом основным посылом экспертов стал главный вывод: никакие, даже самые совершенные генеративные сети, не заменят живого наставника. Ключевая задача текущей цифровизации — убрать бюрократический хаос, чтобы у преподавателей появилось время на то, чего машины пока не умеют. Это воспитание критически мыслящей личности, способной управлять этими самыми технологиями.

Посмотреть фоторепортаж с конференции PROFIT Education Day 2026.

Видеозапись конференции: