Apsara 2026 · Образование · октябрь 2026
ИИ в образовании: чему учат вузы Китая и что из этого взять школам и компаниям
На Apsara 2026 вузы Китая показали, сколько стоит ИИ в учёбе и где он ломается. Главная проблема оказалась не в моделях, а в людях, которые не проверяют ответ.
Артём Борисов - бизнес-консультант, внедрение AI-сотрудников ·
Коротко
ИИ в образовании уже массовый, но пользы от него меньше, чем кажется: в Китае почти половина студентов работает с нейросетями пять дней в неделю, а проверять их ответы не умеет больше половины. Эти цифры прозвучали на Apsara 2026, конференции Alibaba Cloud. Ниже - что показали вузы и школы Китая: правило 85:15 для нагрузки на модели, ассистенты учителя с ценой одного слайда и выводы для школ, вузов, корпоративного обучения и частных школ в России.
Студенты пользуются ИИ, но не умеют проверять ответ
Самую отрезвляющую статистику принесла Frost & Sullivan на форуме Alibaba Cloud для вузов. Цифры - из исследования, которое цитировал докладчик; как и всё остальное в этой статье, это заявления спикеров без независимой проверки.
| Показатель | Доля студентов |
|---|---|
| Пользуются AI 5 и больше дней в неделю | 42,3% |
| Прошли профильный курс по AI | 17,9% |
| Прошли системное обучение или проектную практику | 5,1% |
| Жалуются на неточность ответов | 55,1% |
| Не умеют проверить достоверность данных и ссылок | 52,6% |
Картина знакомая: инструмент есть у всех, навыка нет почти ни у кого. Вывод доклада сформулирован жёстко: рынок труда ждёт не «умею пользоваться AI», а «решаю профессиональную задачу с AI и отвечаю за результат». То есть умею поставить задачу, проверить вывод и вынести своё суждение.
«Сбор материалов и черновики отдать AI, постановку задачи, оценку доказательств и ответственность оставить себе.»
Хороший пример такого разделения показали археологи Чжэцзянского городского университета. Модель определила происхождение 13 750 из 14 918 черепков (92,17%), но датировку выдаёт только как интервал-кандидат. Финальное решение принимает археолог. Я бы повесил эту схему на стену в любой учительской.
Правило 85:15: как вуз считает деньги на нейросети
Пекинский университет с марта 2025 года держит собственную платформу доступа к моделям Tatu. Через неё прошло больше 60 млн вызовов, онлайн 45 моделей, около 200 тыс. обращений в день. Фань Чунь из университета вывел из этого правило, которое подходит не только вузам.
85% нагрузки - внешним моделям
Всё, что можно выпускать наружу, университет покупает у нескольких внешних поставщиков. Секретные 15% обрабатывает на своих серверах.
ПодробнееСвернуть
Логика простая. Своё железо под весь поток дорого и быстро устаревает: по словам Цюй Чжэньбиня из Alibaba Cloud, лучшие модели сменяются в среднем быстрее чем за 10 дней. Внешние модели дешевеют: цена входных токенов у основных моделей за два года упала примерно на 98%. Поэтому массовую нагрузку разумно отдавать наружу, причём нескольким поставщикам, чтобы не зависеть от одного.
Локально остаётся то, что нельзя выпускать: персональные данные, закрытые исследования, внутренние документы. Для России это прямо пересекается с требованиями к персональным данным, подробнее в статье про 152-ФЗ и нейросети.
Кэш как источник экономии
92% запросов на платформе Пекинского университета попадают в кэш повторяющегося начала запроса. Чем больше одинаковых инструкций, тем дешевле каждый вызов.
ИИ переписал старую систему
Систему питания университета переписали с помощью AI: 39 056 строк на Java превратились в 12 896 строк на Python и Vue3, на 67% меньше кода.
Ху Инин из Юго-Восточного университета добавил правило, под которым я подпишусь: «сначала понять бизнес, потом применять AI», и судить по результату в реальном процессе, а не по бенчмаркам. Их медицинская модель для реанимации сократила оформление записи о ходе болезни примерно с часа до минуты. Это пример не из учёбы, а из университетской клиники, но логика та же: одна понятная операция, измеренная до и после.
Ассистент учителя: сколько стоит слайд и учебная игра
Цифры из школьного сегмента скромнее вузовских, зато ближе к жизни. Они разбросаны по разным секциям конференции.
TAL Education: анимации по геометрии
С ассистентом учителя «Цзючжан» два человека сделали 557 анимаций за 3 недели. Раньше выходило 2 анимации в неделю на человека.
ПодробнееСвернуть
TAL Education - крупная китайская образовательная компания. Кроме анимаций, она привела стоимость материалов: слайд курса - 13 секунд и 4,5 юаня (≈58 ₽) против 45 юаней (≈585 ₽) раньше, учебная игра - 40 юаней (≈520 ₽) против 3000 (≈39 000 ₽). Это цифры компании, методику подсчёта на секции не показывали. Но порядок понятен: подготовка наглядных материалов, на которую у учителя уходили вечера, дешевеет в десятки раз.
Запись урока превращается в задания
Преподаватель экономики центра Лишэн записывает урок, AI делает конспект, фрагменты для переслушивания, задания по материалу и разбор урока. Каждое задание преподаватель проверяет перед выдачей.
ПодробнееСвернуть
На секции DingTalk про AI-записи привели расчёт: 300 студентов × 10 задач × 1,5 минуты ручной проверки - это 450 минут, 7,5 часа. Система готовит отчёт за 20 минут. Это расчёт, а не замер, и объём работы там разный, так что сравнивать в лоб нельзя. Общее правило всех кейсов секции: итог утверждает профессионал, в образовании - преподаватель.
Детская школа программирования учит создавать с AI
Сеть Сяомаван (60+ школ, 200 тыс.+ учеников) сменила программу с «научиться программировать» на «научиться создавать с AI». Дети в лагере собирают книжки-сказки и справочники исторических персонажей.
ПодробнееСвернуть
У них есть «модель пяти сил»: воображение, критическое мышление, обучаемость, коммуникация и управление AI. Код как цель обучения ушёл на второй план, на первый вышло умение поставить задачу и проверить, что получилось. По сути, это вайбкодинг для детей.
Ещё два сигнала. Платформа онлайн-курсов Chaoxing вместе с Alibaba Cloud сделала общий курс по AI: 12 курсов и 61 лабораторная, от агента-тренажёра для устного перевода до сборки сайтов. Бесплатный курс «AI своими руками» взяли 700+ вузов. А доля AI-курсов среди 5 994 «первоклассных» бакалаврских курсов Китая пока 1,92%. Студенты уже там, программы ещё нет.
Что из этого взять школам, вузам и компаниям в России
Сами китайские продукты, скорее всего, недоступны: работа российских компаний с Alibaba Cloud не подтверждена. Переносим подходы, а они от платформы не зависят.
| Кто | Что взять из Apsara | С чего начать |
|---|---|---|
| Школа | Ассистент учителя для наглядных материалов, правило «AI готовит, учитель проверяет» | Один предмет и один тип материала: слайды или задания по записи урока |
| Вуз | Правило 85:15, учёт расходов на модели, проверка ответа как отдельный навык | Задание, где студент обязан показать, как проверил ответ нейросети |
| Корпоративное обучение | Обучение через реальную задачу и конкурс проектов | Внутренний конкурс: каждый сотрудник решает свою рабочую задачу с AI |
| Частная школа | Сначала навести порядок в учёте, потом ставить AI в учебный процесс | Одна система для учеников, оплат и расписания |
Про корпоративное обучение на Apsara рассказывали HR-директора Alibaba. Бао Чэньсин описал внутренний конкурс AI-проектов: 2300+ работ, 100% участие, 100 дней. Результат он оценил широко, «от -1% до +40% роста выручки», и такой разброс сам по себе говорит больше, чем средняя цифра. Принцип «выращивать, а не покупать» таланты там поставлен выше найма готовых специалистов. Подробнее про такие компании - в статье об AI-native компании.
Частным школам я бы советовал начинать не с нейросети на уроке, а с учёта. Пример из моей практики: частная школа Babelfish заменила четыре сервиса одной своей системой, и подписки упали примерно с 30 000 до 2 000 ₽ в месяц. Это автоматизация учёта школы, к учебному процессу она отношения не имеет. Но без чистых данных об учениках и оплатах любой AI в школе упрётся в хаос таблиц.
Вывод
Главный урок Apsara для образования: доступ к нейросетям уже не проблема, проблема в том, что 52,6% студентов не умеют проверить их ответ. Выигрывают те, кто учит ставить задачу и проверять результат, а не нажимать кнопку. Для владельца школы или учебного центра практический эффект лежит в подготовке материалов: у TAL Education слайд подешевел в 10 раз, а учебная игра - в 75 раз. Для компании - в обучении через реальные рабочие задачи, где сотрудник отвечает за результат.
Что сделать
- 1Выберите один тип учебного материала, на который у преподавателей уходит больше всего времени, и замерьте, сколько он стоит сейчас.
- 2Введите правило «AI готовит, человек проверяет» и пропишите, кто именно утверждает материал перед выдачей ученикам.
- 3Разделите данные на те, что можно отправлять во внешние нейросети, и те, что должны оставаться внутри: персональные данные учеников и сотрудников.
- 4Запустите для сотрудников короткий конкурс: каждый решает одну свою рабочую задачу с AI и показывает, как проверил результат.
Частые вопросы
Как используют искусственный интеллект в образовании?+
По материалам Apsara 2026, чаще всего для подготовки учебных материалов, разбора записей уроков и научной работы в вузах. В Китае ассистент учителя делает слайды и анимации, а записи уроков превращаются в конспекты и задания. Финальную проверку везде оставляют преподавателю.
Что такое правило 85 на 15 в ИИ?+
Это подход Пекинского университета: 85% нагрузки на нейросети, которую можно выпускать наружу, покупают у нескольких внешних поставщиков. Оставшиеся 15% секретных данных обрабатывают на своих серверах. Так вуз экономит на железе и не выпускает наружу то, что выпускать нельзя.
Почему студентам вредно слепо доверять нейросетям?+
Потому что ответы бывают неточными: по исследованию Frost & Sullivan, на это жалуются 55,1% студентов в Китае. При этом 52,6% не умеют проверить данные и ссылки. Работодателю нужен человек, который решает задачу с AI и отвечает за результат.
Может ли нейросеть заменить учителя?+
На Apsara 2026 никто этого не предлагал. Нейросеть готовит материалы и черновики заданий, а учитель проверяет их перед выдачей и отвечает за итог. В кейсе TAL Education два человека с ассистентом сделали 557 анимаций за три недели, но учителями они быть не перестали.
С чего начать внедрение ИИ в частной школе?+
С порядка в учёте учеников, оплат и расписания, потому что без чистых данных AI работать не на чем. Затем можно взять одну задачу преподавателей, например подготовку заданий по записи урока, и поставить на неё ассистента с обязательной проверкой.
Источники
- Apsara Conference 2026, Ханчжоу, 22-24 сентября 2026: секция «AI for Science and Education: Innovation Leap in the Agentic Era» (Пекинский университет, Юго-Восточный университет, Alibaba Cloud)
- Apsara Conference 2026: секция «AI + Campus: How Universal Computing Access Reshapes Talent Development» (Frost & Sullivan, Chaoxing, Чжэцзянский городской университет)
- Apsara Conference 2026: секция «The Agentic Era: A Workspace Shared by Humans and Agents» (кейс TAL Education)
- Apsara Conference 2026: секция «Language Data Consumption in the AI Era» (DingTalk, кейс центра Лишэн)
- Apsara Conference 2026: секция «Enterprise Practices and Reflections on Building Full-Stack AI Applications with Meoo» (кейс Сяомаван)
- Apsara Conference 2026: «AI-Native Organization Forum» (внутренний конкурс AI-проектов Alibaba)
Об авторе. Артём Борисов - бизнес-консультант, внедряет AI-сотрудников в малом и среднем бизнесе: продажи, документы, учёт, мониторинг. Кейсы с цифрами - на главной странице.
Читайте также
Хотите применить это в своей компании?
Опишите процесс, который съедает больше всего ручного времени. Я покажу, как выглядело бы решение на ИИ-агенте и какие метрики оно изменит.