02.04.2026 11:20, аудитория 3 88

Мастер-класс Нужна предварительная запись Все места заняты Вы записаны

Не запретить, а спроектировать: как школе выстроить оценивание и правила работы с ИИ

Тарасова Ксения Вадимовна, НИУ ВШЭ, Директор Центра психометрики и измерений в образовании
Талов Даниил Павлович, НИУ ВШЭ, Младший научный сотрудник

Цель мастер-класса: показать, что именно школа должна оценивать в условиях, когда ученик может использовать ИИ, какие признаки самостоятельной работы, понимания и мышления важно фиксировать, и как проектировать задания и критерии так, чтобы оценка оставалась осмысленной, прозрачной и справедливой.
Генеративный ИИ меняет не только способы выполнения учебных заданий, но и саму логику оценивания: привычные форматы все чаще перестают надежно показывать, что именно ученик понял, сделал и может объяснить сам (Corbin, Dawson, & Liu, 2025; Digital Education Council & Pearson, 2025). Мастер-класс посвящен тому, как в этих условиях сохранить осмысленность, прозрачность и справедливость оценки. Участники разберут, что именно сегодня должно становиться предметом оценивания: не только итоговый продукт, но и ход рассуждения, качество работы с ответом ИИ, самостоятельный вклад и способность ученика обосновать принятое решение (Kaldaras, Akaeze, & Reckase, 2024). На основе конкретных кейсов участники перепроектируют задание, разработают рубрику оценивания работы с ИИ и сформулируют минимальные правила его допустимого использования. Мастер-класс ориентирован не на обзор сервисов, а на практические решения.

Аудитория мероприятия
Мастер-класс будет полезен учителям-предметникам, учителям начальной школы, педагогам дополнительного образования, методистам, заместителям директоров, управленческим командам школ, а также всем, кто отвечает за качество образования, оценивание, подготовку к оценочным процедурам и внедрение ИИ.

Ключевые вопросы
Участники научатся:
• видеть, какие школьные задания в текущем виде легко выполняются с помощью ИИ и поэтому перестают надежно показывать самостоятельную работу ученика;
• различать, где использование ИИ допустимо как помощь, а где оно разрушает смысл задания и оценивания;
• выбирать подходящий режим выполнения задания: без ИИ, с ограниченным использованием ИИ или с открытым использованием ИИ как части учебной работы;
• перепроектировать задание так, чтобы в нем сохранялись мышление, самостоятельный вклад и возможность обоснования решения;
• разрабатывать критерии оценивания работы, выполненной с использованием ИИ.

Этапы работы
• 0–10 мин. Вход: «Почему прежние задания больше не работают как раньше»
На коротких примерах участники видят, что по готовому тексту уже не всегда можно понять, что именно сделал ученик сам.
• 10–20 мин. Рабочая рамка для учителя и школы
Ведущие задают простую практическую логику: какие задания сегодня «ломаются», какие режимы использования ИИ можно задавать и как оценивать не только результат, но и самостоятельный вклад ученика.
• 20–45 мин. Работа с типологией заданий
Участники разбирают три типа заданий: задания, которые лучше выполнять без ИИ; задания, где ИИ допустим как помощник; задания, где работа с ИИ сама становится частью учебной задачи.
• 45–70 мин. Работа в группах по конкретным школьным кейсам
Каждая группа получает школьный кейс и решает: где здесь риск подмены деятельности, какой режим использования ИИ уместен, как перепроектировать задание и по каким критериям его оценивать.
• 70–85 мин. Мини-экспертиза решений
Группы обмениваются решениями и проверяют их по чек-листу: что в задании теперь делает ученик сам, понятна ли граница использования ИИ, можно ли оценить самостоятельный вклад, нет ли спорных или неэтичных моментов.
• 85–90 мин. Итог и финальный takeaway
Каждый участник фиксирует один практический шаг, который можно сделать в своей школе в ближайшие две недели: изменить задание, уточнить критерии или ввести простое правило использования ИИ.

Публикации по теме:
• Ivanova A., Tarasova K., Talov D. They Think They Use AI: Assessing the Relations Between Attitudes Toward AI and AI Proficiency Among University Students, in: 2025 5th International Conference on Artificial Intelligence and Education (ICAIE). Suzhou: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2025. Ch. 6. P. 26–29.
• Иванова А. Е., Тарасова К. В., Талов Д. П. Между интересом и умением: как студенты воспринимают и применяют ИИ // Высшее образование в России. 2025. Т. 34. № 8-9. С. 9–32.
• Тарасов С. В., Иванова А. Е., Юсупова Э. М., Грачева Д. А., Тарасова К. В., Денисов И. С., Талов Д. П., Струкова А. С. Новые подходы к оцениванию: искусственный интеллект как драйвер изменений в образовании / Науч. ред.: Е. Ю. Карданова. М.: НИУ ВШЭ, Институт образования, 2025. Т. Современная аналитика образования. Вып. № 5 (88).