Чему вы научитесь

Объяснять принципы работы языковых моделей и их системные ограничения, чтобы осознанно выбирать задачи для делегирования ИИ
Применять техники промпт-инжиниринга — от базовых запросов до многошаговых воркфлоу — для подготовки учебных материалов, научных текстов и аналитических задач
Разрабатывать структурированные запросы с заданием роли, контекста, ограничений и формата для получения предсказуемого результата с первой-второй итерации
Строить паспорт курса и паспорт студента как инструменты системной работы с языковой моделью
Создавать тестовые задания, дискуссионные вопросы и кейсы с учётом когнитивных уровней таксономии Блума и типичных заблуждений студентов
Применять методы фактчекинга и кросс-проверки для верификации сгенерированного контента, включая ссылки на научные публикации
Использовать ИИ в научной работе: для первичного обзора литературы, редактуры статей, оформления списков литературы по ГОСТ и международным стандартам, подготовки грантовых заявок
Различать архитектуры ИИ-агентов и мультиагентных систем, оценивать уровень автономности решения и его применимость к конкретной задаче
Формулировать политику использования ИИ в учебном курсе с учётом принципов академической честности, прозрачности и требований российского законодательства
Проектировать задания, устойчивые к делегированию ИИ: устные защиты, работу с конкретными данными, рефлексию процесса, задания «поверх процесса»
Сравнивать возможности и ограничения российских и международных ИИ-сервисов с точки зрения хранения данных, функциональности и соответствия 152-ФЗ
Интегрировать освоенные инструменты в собственную дисциплину: от планирования занятий до итоговой оценки студенческих работ — в формате готового плана внедрения

О курсе

Курс «ИИ в учебной и научной работе: современные подходы» предназначен для преподавателей вузов и колледжей, научных сотрудников и всех, кто работает в образовании и хочет освоить генеративный ИИ как рабочий инструмент, а не как экзотическую новинку.

Цели курса

Сформировать системное представление о том, как устроен генеративный ИИ: что языковая модель делает надёжно, где ошибается и почему.
Освоить практические навыки работы с ИИ — от формулировки точного запроса до многошаговых рабочих процессов.
Научиться применять ИИ в преподавании и научной работе с соблюдением академической честности и требований законодательства.
Подготовить собственный план интеграции ИИ-инструментов в свою дисциплину.

Почему стоит выбрать именно этот курс

Баланс теории и практики. Каждый теоретический блок закреплён упражнениями на реальных преподавательских задачах: подготовка материалов, проверка работ, научные тексты.
Российский контекст. Работаем с сервисами, доступными в России (GigaChat, Алиса AI, отечественные агентные платформы), и учитываем требования 152-ФЗ о персональных данных.
Честный разговор об ограничениях. Показываем не только возможности ИИ, но и его системные ошибки — и учим проверять результат.
Актуальные темы. Агентные системы, этика и регулирование ИИ, политика использования ИИ в курсе — разделы, которые обычно остаются за рамками базовых курсов.

Что вы приобретёте после освоения курса

Умение осознанно выбирать задачи для делегирования ИИ и верифицировать результат.
Набор проверенных запросов и рабочих цепочек под свою дисциплину.
Готовый черновик политики использования ИИ в своём курсе.
Заполненный план интеграции ИИ-инструментов в свою дисциплину — итоговую работу, которую можно применять уже в следующем семестре.

Особенности курса

Курс построен вокруг профессиональных задач преподавателя, а не вокруг технологии как таковой.
Отдельный модуль посвящён ИИ-агентам — системам, которые не только отвечают, но и действуют: от архитектуры до вопросов безопасности.
Этика и регулирование представлены не как приложение, а как полноценный раздел с практическими инструментами.
Итоговая работа — не тест, а методический продукт с прямой применимостью в вашей практике.

Что нужно будет делать

Изучить шесть учебно-практических модулей и пройти тесты по каждой главе.
По желанию выполнить практические задания для отработки навыков (они не сдаются и делаются для себя).
Выполнить итоговую работу: заполнить таблицу, связав материалы курса с собственной дисциплиной.

Разделы и задания курса

Как устроен генеративный ИИ — история технологии, принципы работы языковых моделей, их системные ограничения.
Принципы эффективной работы с ИИ — три режима взаимодействия, итеративный диалог, паспорт курса.
ИИ в профессиональной деятельности преподавателя — подготовка учебных материалов, научная работа, студенты и ИИ.
ИИ-агенты — архитектура, мультиагентные системы, GigaAgent, безопасность, агенты в учебном процессе.
Этика и регулирование ИИ — риски, авторство, прокторинг, политика использования ИИ в курсе.
Практическая часть — введение в промпт-инжиниринг, промпт-инжиниринг для сложных задач, будущее генеративного ИИ, знакомство с OpenClaw.
Итоговая работа — разработка или актуализация рабочей программы дисциплины с интеграцией инструментов генеративного ИИ.

Для кого этот курс

Преподаватели вузов и колледжей — всех направлений подготовки. Курс построен вокруг их повседневных задач: подготовка материалов, проверка работ, научные тексты, разговор со студентами об ИИ. Специальной технической подготовки не требуется. Школьные учителя и педагоги дополнительного образования — те, кто регулярно готовит планы уроков, тесты, раздаточные материалы и дифференцированные задания под разный уровень класса. Методисты и разработчики образовательных программ — те, кто проектирует курсы, формулирует критерии оценивания, адаптирует материалы под разные аудитории и отвечает за качество учебных комплектов. Научные сотрудники и исследователи — те, кто работает с большими массивами литературы, готовит статьи и грантовые заявки, оформляет списки источников и аннотации под требования ВАК, Scopus и Web of Science. Аспиранты, магистранты и начинающие преподаватели — те, кто только входит в преподавание и хочет сразу выстроить свою работу с ИИ осознанно, а не методом проб и ошибок. Руководители образовательных программ, заведующие кафедрами, проректораты — те, кто оценивает предложения о внедрении ИИ-решений, формулирует локальные акты и отвечает за академическую честность и работу с персональными данными. Когда возникает потребность в этом курсе Вечер перед занятием. План, презентация, тест и раздатка снова собираются с нуля — на это уходят часы, которые хотелось бы потратить на содержание, а не на оформление. Работа студента «пахнет» нейросетью. Доказательств нет, детекторам доверять нельзя, а решение принимать нужно сейчас: считать это нарушением или нет. Вуз запросил политику использования ИИ в курсе. Ни шаблона, ни понимания, что в ней должно быть, — а студенты уже спрашивают, что им разрешено. Обзор литературы разросся до десятков источников. Выжимка, классификация подходов, список литературы по ГОСТ — каждый этап съедает вечер. Объявлен грантовый конкурс. Разделы «Актуальность» и «Методология» не двигаются weeks: исследователь слишком хорошо знает тему, чтоб

Начальные требования

Специальная техническая подготовка не нужна. Курс рассчитан на слушателей без опыта программирования и машинного обучения: устройство генеративного ИИ разбирается с основ, а вся практика выполняется в готовых сервисах с интерфейсом обычного диалога.

Что понадобится на старте

Уверенная пользовательская работа с компьютером: браузер, операции с файлами (сохранить, открыть, прикрепить документ к диалогу), текстовый редактор и таблицы (Word, Excel или аналоги). Практические задания и итоговая работа оформляются в виде таблицы.
Доступ к сервисам генеративного ИИ: регистрация в GigaChat (по российскому номеру телефона или Сбер ID), Алисе AI (по Яндекс ID) либо в DeepSeek, Qwen, Perplexity (по e-mail). Для большинства задач достаточно бесплатных тарифов.
Связь с преподавательской или исследовательской практикой: собственная дисциплина — ведущаяся или планируемая. Кейсы, задания и итоговая работа строятся вокруг интеграции инструментов в конкретный курс, без своей дисциплины они останутся формальными.
Время на практику: тесты по каждой главе, практические задания по желанию, участие в трёхдневном интенсиве (для итоговой работы — не менее двух дней) и сама итоговая работа.

Что НЕ требуется

Навыки программирования. Код для анализа данных по запросу пишет модель; курс учит ставить задачу и проверять результат, а не писать скрипты.
Английский язык. Все сервисы, используемые в курсе, уверенно работают по-русски.
Опыт общения с нейросетями. Если вы ни разу не открывали GigaChat или ChatGPT — курс начинается именно с этого.

Необязательно, но пригодится

Базовые навыки работы с командной строкой (консоль, SSH) помогут тем, кто захочет установить агент OpenClaw на удалённый сервер в рамках знакомства с модулем 6.4. Установка на собственный компьютер проще и таких навыков не требует.

Как проходит обучение

1. Учебные модули на платформе

Шесть тематических блоков выстроены последовательно: от устройства генеративного ИИ и его системных ограничений — через режимы работы с моделью, учебные и научные сценарии, агентные системы и этику — до практики промпт-инжиниринга. Формат — учебные страницы с примерами запросов, кейсами из преподавательской практики и готовыми шаблонами: паспорт курса, политика использования ИИ, формулы и техники запросов, примеры заполнения итоговой работы. Проходите в удобном темпе.

2. Тесты по каждой главе

После каждой главы — тест в закрытом формате (четыре варианта ответа, один верный) с автоматической проверкой. Вопросы проверяют понимание, а не запоминание: к каждому варианту дано пояснение, почему он верен или ошибочен, — чтобы тест работал как ещё один шаг обучения, а не только как контроль.

3. Практические задания по желанию

Девять практических задач в сервисах GigaChat и arena.ai: от делового письма и аудита файла биллинга до генерации изображения, пересказа видео, создания музыкального сопровождения, подкаста и видеоролика. Задания никуда не сдаются и не оцениваются — они выполняются для себя, чтобы навык стал уверенным.

4. Итоговая работа

Индивидуальный проект: заполнить таблицу, связав материалы курса и дни интенсива с собственной дисциплиной, — какой именно контент вы берёте в работу и как встроите его в свой курс. Требования: не менее 240 слов, деловой стиль, оформление по шаблону. Работа проверяется по опубликованным критериям (объём, структура, содержание, грамотность, формат); при несоответствии возвращается на доработку. Срок сдачи — до 16 августа 2026 года включительно.

Что входит в курс

шесть учебных модулей и тесты к каждой главе;
шаблоны и образцы: паспорт курса, политика использования ИИ, пример итоговой работы;
итоговая работа с проверкой по критериям — на выходе вы получаете не только зачёт, но и готовый план интеграции ИИ в собственную дисциплину.

Программа курса

Наши преподаватели

Сертификат

Сертификат Stepik

загружаем...

Что вы получаете

1. Учебные модули на платформе
Шесть тематических блоков выстроены последовательно: от устройства генеративного ИИ и его системных ограничений — через режимы работы с моделью, учебные и научные сценарии, агентные системы и этику — до практики промпт-инжиниринга. Формат — учебные страницы с примерами запросов, кейсами из преподавательской практики и готовыми шаблонами: паспорт курса, политика использования ИИ, формулы и техники запросов, примеры заполнения итоговой работы. Проходите в удобном темпе.
2. Тесты по каждой главе
После каждой главы — тест в закрытом формате (четыре варианта ответа, один верный) с автоматической проверкой. Вопросы проверяют понимание, а не запоминание: к каждому варианту дано пояснение, почему он верен или ошибочен, — чтобы тест работал как ещё один шаг обучения, а не только как контроль.
3. Практические задания по желанию
Девять практических задач в сервисах GigaChat и arena.ai: от делового письма и аудита файла биллинга до генерации изображения, пересказа видео, создания музыкального сопровождения, подкаста и видеоролика. Задания никуда не сдаются и не оцениваются — они выполняются для себя, чтобы навык стал уверенным.
4. Итоговая работа
Индивидуальный проект: заполнить таблицу, связав материалы курса и дни интенсива с собственной дисциплиной, — какой именно контент вы берёте в работу и как встроите его в свой курс. Требования: не менее 240 слов, деловой стиль, оформление по шаблону. Работа проверяется по опубликованным критериям (объём, структура, содержание, грамотность, формат).

Сколько стоит обучение

Часто задаваемые вопросы

Как оплатить курс в рассрочку?

Как оплатить от компании?

Расскажите о курсе друзьям

Прямая ссылка на курс:
https://stepik.org/295390

ИИ в учебной и научной работе: современные подходы