А вы знаете, куда уходят данные ученика, когда учитель загружает его работу в нейросеть? — 11 сентября 2026 г. в 07:53:19.139
А вы знаете, куда уходят данные ученика, когда учитель загружает его работу в нейросеть? Вчера произошло событие, которое на первый взгляд выглядит довольно скучно: Microsoft и два крупнейших американских профсоюза педагогов договорились о новом стандарте безопасности ИИ в школах. Но я бы, честно говоря, на него не обратил внимание. Потому что красочный спор об ИИ в образовании неожиданно перемещается из эффектной области промптов и возможностей нейросетей в гораздо более унылую, но значительно более серьёзную область — данные. В новом соглашении зафиксированы довольно жёсткие требования: данные учеников и педагогов нельзя использовать для обучения моделей, продавать или использовать для других целей; школа должна контролировать их хранение и удаление; родители должны понимать, какие данные собираются; решения с высоким риском не должны приниматься ИИ без участия человека. И тут я поймал себя на мысли. Когда преподаватель загружает в обычный ИИ-сервис обезличенный фрагмент текста и просит придумать к нему задания — вопросов нет. А теперь изменим запрос: «Проанализируй работы моей учебной группы, найди слабых студентов и составь индивидуальные рекомендации по персоналиям». И загрузим ведомость с фамилиями, оценками, электронной почтой и студенческими работами. Педагогическая задача вроде бы та же. А ситуация — уже совершенно другая. Причём для меня это уже не абстрактный пример. Буквально вчера на университетском совещании нам показывали браузерный ИИ-конструктор для подготовки программ дисциплин и фондов оценочных средств. Преподаватель загружает исходные данные, заполняет поля, а система помогает формировать документы. И первая мысль у меня была вовсе не «как удобно», а другие: куда физически уходят загружаемые материалы, сохраняются ли запросы, кто имеет к ним доступ? Я специально посмотрел, как сегодня эту проблему решают сами разработчики. У OpenAI для образовательных и корпоративных продуктов отдельно оговорено, что данные организации по умолчанию не используются для обучения моделей. Для ChatGPT for Teachers дополнительно действует соглашение об обработке данных учащихся, а контроль над такими данными сохраняется за образовательной организацией. У Microsoft для образовательного Copilot логика похожая: данные остаются внутри защищённой среды организации, не используются для обучения базовых моделей. И отсюда следует вывод: «Мы используем нейросеть» — недостаточная характеристика любой внедряемой ИИ-технологии. Нужно до начала работы оговаривать: - какую версию сервиса? - под каким аккаунтом? - какие данные туда передаются? - где они хранятся? - используются ли для обучения модели? - кто имеет к ним доступ? Именно здесь я бы провёл очень практическую границу для преподавателя. Придумать с ИИ десять вариантов одной задачи — одно. Передать ему реальные работы студентов вместе с фамилиями, оценками, характеристиками, результатами диагностики и другой персональной информацией — совсем другое. И есть ещё один важный момент. Если ИИ-конструктор снимает условные 60–70% рутинной работы по подготовке РПД или ФОС — это действительно крайне полезно. Но тогда оставшиеся 30–40% проверки становятся кратно важнее. Потому что именно там остаётся профессиональная ответственность преподавателя: корректны ли формулировки, логичны ли результаты обучения, соответствует ли оценочный материал программе, не внесла ли система фактические или методические ошибки. То есть: Чем больше рутины мы отдаём ИИ, тем выше цена человеческой проверки того, что осталось. Следовательно, ИИ-компетентность педагога начинается не с хорошего промпта. Она начинается с понимания того, какие данные вообще нельзя бездумно помещать в этот промпт — и за какую часть результата ответственность всё равно остаётся на человеке. Потому что плохой промпт можно переписать. А однажды отправленные чужие персональные данные — уже нет.