К 2030 году, согласно прогнозу экспертов Gartner, 40% вузов во всем мире внедрят цифровых двойников в основные образовательные программы.
Цифровые двойники (Digital Twins) – виртуальные копии физических объектов, процессов или даже людей, которые позволяют моделировать, анализировать и оптимизировать их поведение в реальном времени. В образовании эта технология открывает новые возможности: от персонализированного обучения до симуляции сложных сценариев.
Вопрос «как внедрять возможности искусственного интеллекта в образовательный процесс» сейчас ставит в тупик руководителей учебных заведений, чьи сотрудники имеют солидный успешный опыт преподавания. Любые изменения люди с опытом воспринимают как вызов. Чтобы согласиться принять их, нужна мотивация.
Здесь хочется процитировать Стивена Кови, автора книги «7 навыков высокоэффективных людей»:
«Доверие – высшая форма человеческой мотивации».
Как выстраивать доверие к ИИ? Можно пойти проверенным путем внедрения изменений, проложенным основателями ADKAR. Главная фишка этой модели: она превращает абстрактные «изменения» в понятные шаги, которые может пройти каждый сотрудник — от учителя до топ-менеджера.
Модель ADKAR (Awareness, Desire, Knowledge, Ability, Reinforcement) была разработана в конце 1990-х годов Джеффри Хайатом, основателем компании Prosci – одного из ведущих мировых консалтинговых агентств в области управления изменениями.
В 1990-х годах многие компании сталкивались с проблемами при внедрении новых технологий и процессов. До 70% изменений проваливались из-за сопротивления сотрудников.
Хайат и его команда исследовали сотни кейсов и пришли к выводу: успех изменений зависит не только от процессов, но и от принятия их людьми. В 1998 году Prosci представила ADKAR как практическую модель, фокусирующуюся на индивидуальном переходе сотрудников через изменения.
Рассмотрим, как работает алгоритм ADKAR в контексте формирования доверия к ИИ.
Шаг 1. Awareness (Осведомленность): почему ИИ важен
Задача – показать, что ИИ не заменяет преподавателя, а становится его помощником.
Возможные действия:
- Проводить лекции и воркшопы с примерами успешного использования ИИ в школах (например, автоматизация проверки тестов или адаптивное обучение).
- Приводить данные: снижение нагрузки на 30% при использовании ИИ-планировщиков, персонализация заданий для учеников.
- Объяснять риски бездействия: отставание школы от современных стандартов, потеря мотивации у цифрового поколения учеников.
Шаг 2. Desire (Желание): как разжечь интерес
Задача – создать личную мотивацию.
Возможные действия:
- Вовлекать преподавателей в пилотные проекты. Например, предложить испытать ИИ-инструмент для анализа успеваемости и получить обратную связь.
- Подчеркивать выгоды: больше времени на творческие задачи, снижение рутины.
- Использовать «амбассадоров – коллег-энтузиастов, которые уже применяют ИИ. Их истории успеха снимут страх «я не справлюсь».
Шаг 3. Knowledge (Знание): обучение без стресса
Задача – обеспечить сотрудников понятными инструментами обучения.
Возможные действия:
- Организовать курсы в формате «перевернутого класса»: короткие видеоуроки + практика с наставником.
- Создать библиотеку инструкций и чек-листов («Как начать работу с ИИ-планировщиком за 5 шагов»).
- Внедрить систему менторства: молодые учителя помогают старшим коллегам освоить технологии.
Шаг 4. Ability (Способность): поддержка на старте
Задача – помочь сотрудникам почувствовать уверенность.
Возможные действия:
- Тестовый период: разрешить работать с ИИ в «безопасном режиме» (например, без выставления оценок в систему).
- Техническая поддержка 24/7: чат-бот или горячая линия для ответов на вопросы.
- Поощрять эксперименты: даже если первые попытки неудачны, это шаг к прогрессу.
Шаг 5. Reinforcement (Подкрепление): как сделать изменения необратимыми
Задача – поддерживать мотивацию.
Возможные действия:
- Публично отмечать успехи: вручать грамоты за использование ИИ, делиться кейсами на педсоветах.
- Включить ИИ-критерии в систему оценки учителей (например, плюс 10% к премии за инновации).
- Регулярно собирать обратную связь и улучшать процессы: если учителя видят, что их мнение учитывают, растет лояльность.
Пример: Школа в Финляндии ввела «цифровой день» раз в месяц, где педагоги делятся лайфхаками по работе с ИИ.
✔Задачи можно считать выполненными, когда сотрудники действительно будут считать, что ИИ – не угроза, а возможность переосмыслить роль преподавателя. Модель ADKAR помогает провести изменения безболезненно, потому что:
- учитывает человеческий фактор: страх, неуверенность, потребность в признании;
- дает четкий план, а не общие лозунги;
- превращает сопротивление в сотрудничество через поддержку, а не давление.
Больше интересного и полезного контента – в ТГ-канале «HR в образовании». Подписывайтесь.