Проба пера: ИИ привлекут для оценки Всероссийских проверочных работ

Судьи кто?

«Душевную часть машина никогда не освоит. В современном мире с новыми технологиями, которые есть в школе и вузах, важная роль учителя – научить ориентироваться в этом потоке информации, различать, что хорошо и что плохо, где белое и где чёрное, делать правильные выводы, которые не приведут человечество к трагедии», – говорил в 2024 году глава Рособрнадзора Анзор Музаев. Мнения с тех пор в ведомстве не поменяли, а большую игру с технологиями начинают с одной лишь целью - дать педагогам передохнуть от бумажной рутины. Для этого объявлен старт апробации ИИ для автоматизированной проверки Всероссийских проверочных работ. Однако спешить с выводами не стоит: пока это лишь эксперимент.

Единственное заметное изменение — календарное. Школам дали право проводить ВПР не раньше 1 апреля, сдвинув сроки ещё ближе к концу учебного года. А вот о введении выбора предмета для проверочных работ речи не идёт. В Рособрнадзоре уверены: существующая система, при которой никто не знает, какие именно два предмета выпадут для сдачи, — оптимальна. Такой подход, по мнению чиновников, не позволяет устроить «гонку за результатом» и превратить подготовку в простое натаскивание.

В поиске аномалий

Роль ИИ пока чётко ограничена: поручать нейросетям составление заданий для ВПР, ОГЭ или ЕГЭ не планируется. Их зона ответственности — техническое обеспечение честности процедуры, её чистота.

Алгоритмы уже учатся сравнивать почерки и выявлять аномалии: например, подозрительное поведение учеников во время экзамена. При этом система не претендует на самостоятельность: окончательное решение в любом случае остаётся за человеком.

Анзор Музаев - руководитель Федеральной службы по надзору в сфере образования и науки (Рособрнадзор)«Рособрнадзор ведёт «апробацию» автоматизированной проверки ВПР, чтобы облегчить жизнь и так загруженных учителей, но пока это лишь эксперимент».

Практика показывает, что такие меры не лишние. Как отметил глава Рособрнадзора, необходимость в проверке почерков возникает нечасто, а вот случаи, когда на экзамен является другой человек с паспортом выпускника, — увы, встречаются. Таким образом, цифровой ассистент начинает свою работу не как судья, а как страж, призванный защитить объективность экзамена.

Почва для технологий

Путь к алгоритму, способному проверять работы, был достаточно длинным.

Сначала на помощь учителям пришли цифровые ассистенты. Ещё в 2023 году в российских школах начали тестировать сетевой продукт «ОКО ВПР». Это был не надзиратель, а скорее цифровой репетитор для педагога. Система анализировала данные и подсказывала, как улучшить результаты проверочных работ, не прибегая к изматывающему учеников дополнительному «натаскиванию».

Следующим шагом стала автоматизация чисто бюрократических процессов. К 2025 году Рособрнадзор взялся за упрощение и автоматизацию внесения результатов ВПР в федеральную систему. Это был чёткий сигнал: любое повторяющееся действие, любая рутинная операция должны быть переложены на технику, освобождая учителям время для их главной задачи — преподавания. В период проведения ВПР в 2025 году более 30 тысяч школ использовали эту программу.

Параллельно с практическими шагами в России развивался и мировой тренд. Исследования по всему миру показывали, что технологии готовы на большее, чем просто сканирование бланков. Работа «CHECK-MAT» демонстрировала, что современные модели уже способны «читать» и проверять даже рукописные решения сложных математических задач. А проект «AINL-Eval 2025» преследовал другую, не менее важную цель — обучение алгоритмов распознаванию научных текстов, созданных самим ИИ.

Фундаментом для этого многослойного процесса стало масштабное нововведение 2016 года — старт Всероссийских проверочных работ. Именно ВПР, создав огромное поле для анализа и последующей автоматизации, подготовило почву для того дня, когда за проверку работ возьмётся не только человек, но и его цифровой помощник.

Карьерный рост ИИ

Если первый опыт использования алгоритма окажется успешным, через несколько лет его роль может серьёзно вырасти. Из простого контролёра он превратится в аналитика. Обрабатывая массивы результатов, ИИ сможет подмечать тенденции, невидимые глазу: выявлять, в каких именно школах или по каким темам ученики стабильно допускают ошибки. Такие «цифровые зоны риска» помогут точечно корректировать учебный процесс. Именно этот аналитический потенциал может открыть технологии дорогу к главным школьным экзаменам — ОГЭ и ЕГЭ.

В перспективе у России появляется шанс создать собственные интеллектуальные системы для оценки знаний, которые могут заинтересовать и другие страны. Хотя на сегодня это лишь гипотетическая возможность. Главными же ограничителями выступают не технологические, а этические проблемы. Алгоритмы должны быть абсолютно прозрачными и справедливыми, личные данные учащихся — надёжно защищены. И, как подчёркивает Рособрнадзор, последнее слово в любом спорном случае должно всегда оставаться не за машиной, а за учителем.