Молодые люди часто видят и используют системы искусственного интеллекта (ИИ) и много слышат о том, как их применяют в самых разных сферах жизни. Это вполне объяснимо побуждает их желать узнать больше о том, как работает ИИ. Для некоторых этот интерес перерастает в желание поэкспериментировать с технологией, чтобы исследовать собственные вопросы и создать что‑то своими руками. Как школы могут поддержать обучающихся, которые хотят развить свой интерес и получить признание за знания и навыки, которые они при этом приобретают?

Для учащихся в Великобритании в настоящее время не существует устоявшейся квалификации, развивающей технические навыки в области ИИ. Это затрудняет выделение места в учебной программе для целенаправленного изучения ИИ, особенно для учащихся в возрасте от 14 лет, для которых подготовка к важным экзаменам приоритетна по сравнению с необязательным обучением.

В течение прошлого года мы работали над разработкой основанной на исследованиях рамочной учебной программы по науке о данных, которая описывает многие базовые навыки и знания, необходимые для понимания и разработки моделей ИИ. Параллельно мы отстаиваем в Англии необходимость создания квалификации уровня 3 по науке о данных и ИИ. Однако создание новой квалификации может занять годы.

Тем временем мы начали поддерживать студентов в Англии, которые выбирают уже устоявшийся путь для расширения своих навыков и получения признания за свои усилия: Extended Project Qualification (EPQ).

Устоявшаяся квалификация с возможностью исследования ИИ

EPQ — это хорошо зарекомендовавшая себя квалификация для 16–19‑летних, предлагаемая в Англии, Северной Ирландии и Уэльсе несколькими экзаменационными комиссиями (включая AQA, Pearson Edexcel, OCR, Eduqas/WJEC и City & Guilds). Её выполняет примерно каждый десятый учащийся на этом этапе образования.

Обучающиеся, проходящие EPQ, выполняют расширенное, самостоятельно направляемое исследование или проект. Они выбирают интересующую их область, в которой хотят разработать собственный проект, и берут на себя ответственность за планирование, выполнение и оценку проектной работы.

Самостоятельный характер EPQ делает её особенно подходящей для учащихся, желающих изучать новые области, такие как искусственный интеллект и наука о данных. Для студентов, увлечённых ИИ, EPQ предоставляет возможность сделать больше, чем просто изучать технологию. При наличии подходящей базы и поддержки они могут исследовать собственный вопрос, построить модель машинного обучения и использовать эту работу для получения признанной квалификации.

Мы теперь работаем над тем, чтобы дать такую базу через новый вводный курс «Наука о данных и ИИ», который позволит учащимся создать модель машинного обучения в качестве артефакта для EPQ.

Создание основы для самостоятельного исследования в области ИИ

Построение модели машинного обучения включает гораздо больше, чем выбор статистической техники и использование легко доступных обучающих данных. Это требует понимания решаемой задачи, решения, какие данные использовать, исследования и подготовки этих данных, создания и оценки модели, а также интерпретации её выводов.

Учащимся, желающим выполнить такую работу в рамках EPQ, необходимы не только технические знания и навыки, но и умения критически мыслить, проводить исследования, принимать решения, оценивать результаты и рефлексировать — навыки, ценные для любого дальнейшего обучения и будущей карьеры.

Чтобы помочь учащимся развить эту базу, мы создаём вводный курс «Наука о данных и ИИ», основанный на нашей рамочной учебной программе по науке о данных и предназначенный для прохождения до начала их EPQ, ориентированного на ИИ.

Курс проведёт студентов через структурированное исследование, основанное на признанной жизненном цикле обработки данных. Проходя его, студенты:

  • Узнают о каждом этапе жизненного цикла науки о данных
  • Разовьют техническое понимание, необходимое для принятия самостоятельных решений в ходе исследования по ИИ
  • Получат практический опыт работы с данными и построения модели машинного обучения
  • Изучат ключевые концепции, лежащие в основе используемых методов, через теоретические материалы, которые помогут понять не только что делать, но и почему

Курс будет состоять из 10 модулей, каждый из которых предполагает 2–3 часа самостоятельной работы учащегося. Мы разрабатываем задания с подходом без кода (no-code), чтобы студенты могли сосредоточиться на понимании концепций и процессов науки о данных.

Поддержка самостоятельной проектной работы

Важно то, что работа, которую учащиеся выполняют в ходе этого курса, не будет самой EPQ‑работой. Прохождение курса «Наука о данных и ИИ» даст учащимся знания и навыки, необходимые для выполнения проекта, посвящённого ИИ, с большей самостоятельностью и уверенностью.

После завершения курса, начиная свой проект EPQ и следуя вопросу, который их интересует, студенты смогут применять новые навыки и знания для принятия решений в своём исследовании по ИИ и документировать свой прогресс.

Мы с нетерпением ожидаем возможности поддержать учащихся в Англии, чтобы их интерес к одной из наиболее значимых современных технологий превратился в возможность развить навыки самостоятельных исследований и проектной работы в рамках признанной квалификации.

Курс «Наука о данных и ИИ» будет доступен выбранным школам в Англии с сентября 2026 года, где студенты и преподаватели протестируют материалы, и мы сможем улучшить их на основе обратной связи. Мы планируем сделать курс общедоступным и бесплатным в 2027 году.