Університети не встигають за технологіями: співзасновник Coursera дав пораду випускникам

29 серпня 2026 р. 15:38

29 серпня 2026 р. 15:38

Співзасновник Coursera та професор Стенфордського університету Ендрю Ин вважає, що сучасні моделі штучного інтелекту не варто сприймати як повноцінний інструмент для навчання. На його думку, вони допомагають швидше виконувати завдання, але часто погіршують засвоєння знань і пам'ять, якщо людина перекладає на них когнітивне навантаження.

В Silicon Valley Girl Podcast Ин розповів , що освіта в епоху ШІ стає ще важливішою, адже саме вона формує контекст, судження та смак — якості, яких сучасним моделям бракує . Він також пояснив, чому університети відстають від темпів розвитку технологій і дав пораду випускникам.

Чому ChatGPT не замінює навчання

Ин назвав сучасні великі мовні моделі “жахливими для навчання” в тому вигляді, як більшість людей використовує їх сьогодні. За його словами, дослідження вже показують доволі послідовну картину: студенти, які користуються ШІ для виконання домашніх завдань, отримують вищі оцінки, однак засвоюють матеріал значно гірше в довгостроковій перспективі. На його думку, проблема полягає в тому, що людина передає когнітивне навантаження машині, а разом із ним — можливість закріпити знання.

Ин навів приклад із власної роботи над програмними проєктами. Коли виникає питання щодо фронтенду чи бекенду , він швидко отримує відповідь від ШІ й успішно завершує завдання. Однак через кілька місяців, коли потрібно знову працювати з тим самим компонентом доводиться повторно звертатися до моделі.

“Минає пів року, і коли мені знову потрібно переробити цей компонент, я вже не пам'ятаю відповіді. І знову звертаюся до ШІ”, — зазначив Ин і додав, що це не означає, ніби ШІ неможливо використовувати для навчання ефективно — просто нинішні сценарії його застосування рідко сприяють справжньому засвоєнню знань.

Університети не встигають за ШІ

Окрему проблему Ин бачить у швидкості адаптації вищої освіти. На його думку, коли ШІ кардинально змінює підходи до розробки програмного забезпечення, університетам потрібні роки, щоб оновити курси, пройти внутрішні погодження та навчити викладачів. Через це, як він зазначив, багато навчальних програм досі готують студентів до реалій 2022 року, хоча орієнтуватися вже варто на потреби 2028-го й наступних років.

Попри це, Ин не погоджується з твердженням, що роботи для молодих спеціалістів не залишилося . За його словами, роботодавці досі відчувають нестачу кваліфікованих кадрів.

Чому молоді фахівці мають перевагу

У власній компанії Ин працює зі стажерами, серед яких є студенти, випускники й навіть учень старшої школи. Він називає їх “цифровими аборигенами” епохи ШІ .

За словами експерта, вони вміють використовувати інструменти штучного інтелекту для рутинної роботи, але водночас концентруються на завданнях, які потребують людського мислення та розуміння контексту. Саме тому головна порада Ина випускникам полягає не лише в тому, щоб добре навчатися в університеті, а й постійно опановувати нові навички самостійно.

“Якщо є навички, яких університет ще не навчає, шукайте інші шляхи опанування знань онлайн — на платформах Coursera, DeepLearning.ai, Udemy чи інших ресурсах. Там можна здобути найсучасніші компетенції, зокрема й навички роботи з ШІ, які університети ще не встигли інтегрувати у свої навчальні програми”, — підсумував Ин.

Детальніше про те, як технологічний прогрес трансформує вимоги до фахівців та освітніх програм, розповідає керівниця освітніх партнерств у SoftServe Ольга Доля у статті “ IT-освіта в еру штучного інтелекту: як університетам устигати за викликами ринку ”. Авторка наголошує, що автоматизація рутинного написання коду робить фундаментальні знання дорожчими: роботодавці все більше шукають спеціалістів із системним і критичним мисленням, глибокою математичною базою та розвиненою ШІ-грамотністю, тому головне завдання університетів — навчати базових інженерних принципів, які не застарівають, у тісному партнерстві з бізнесом.

Політика