Когда-то даже Билл Гейтс, основатель корпорации Microsoft, не верил, что в России реально создать единую цифровую сеть для образования. О том, как масштаб нашей страны пугал мировых технологических гигантов, рассказал Дмитрий Медведев. Выступая на встрече с экспертным советом по созданию народной программы «Единой России», зампред Совбеза и лидер партии напомнил: масштаб задачи по подключению 50 тысяч школ к интернету казался Гейтсу невыполнимым из-за колоссальных расстояний между учебными заведениями.
Однако реальность оказалась сильнее скепсиса. Медведев подчеркнул, что, несмотря на технологические ограничения прошлых лет, задача была принята и реализована. Сегодняшний интернет в школах — это уже не те «медленно раскрывающиеся картинки», которыми мы привыкли пользоваться раньше, а полноценная высокоскоростная связь. И именно этот фундамент позволяет нам переходить к новому этапу — массовому внедрению технологий искусственного интеллекта в учебный процесс.
По мнению политика, обучение работе с ИИ должно стать коллективным вызовом. Причем это не должно быть узкой темой, ограниченной только уроками информатики. Эту мысль поддержал и глава «Ростелекома» Михаил Осеевский, который ранее выступал с инициативой интеграции ИИ в школьную программу. Осеевский уверен: освоение нейросетей должно охватывать гораздо более широкий спектр дисциплин.
Сам Дмитрий Медведев провел параллель со своим прошлым, отмеченным тем, что в его школьные годы информатики не существовало вовсе, а университетские лекции проходили в классическом формате «с мелком у доски». Современные реалии требуют принципиально иного подхода.
Цифровой прорыв уже стал фактом: согласно данным Минцифры, к 2024 году все школы и колледжи страны получили доступ к сети. Следующий шаг — качественное изменение содержания обучения. С 1 сентября в рамках предмета «информатика» появится новый профиль — «искусственный интеллект». Программа обещает быть содержательной: школьники будут не просто знакомиться с принципами работы нейросетей, но и учиться критическому мышлению — проверять результаты работы алгоритмов и находить в них ошибки.
