Онлайн-курсы

ПРОГРАММА КУРСА

Вебинар 1. Оценивание по-новому: как нейросети помогают освободить время и повысить качество обратной связи.

На этом вебинаре вы узнаете ключевые тренды в педагогическом оценивании и получите широкий взгляд на эволюцию обратной связи — от классических методов к современным решениям на базе нейросетей. Мы обсудим реальные вызовы, с которыми сталкиваются преподаватели сегодня, и покажем на примерах образовательных организаций, как инновационные инструменты ИИ уже сейчас увеличивают эффективность работы педагога, помогая экономить время и выстраивать более осознанное, индивидуальное взаимодействие со студентами.

• Почему классические методы проверки и обратной связи перестают справляться с современными требованиями и нагрузкой.
• Возможности и ограничения традиционного и современного оценивания
• Лучшие практики применения нейросетей и ИИ в вузах, школах и EdTech: что работает и что можно позаимствовать.
• Быстрый разбор актуальных инструментов (ChatGPT, Gemini, Copilot, Mizou, Rwantik и др.): как они помогают автоматизировать проверку и обратную связь.

Практикум и задания:

1. Создайте запросы для генерации в текстовой нейросети мотивирующих комментариев студентам.
2. Выберите одну-две задачи в вашем курсе, которые отнимают больше всего времени на проверку или подготовку обратной связи. Например, это может быть оценка тестов, эссе или творческих работ. Запишите эти задачи и коротко опишите, почему именно их важно автоматизировать в первую очередь.
3. Проанализируйте свою преподавательскую практику и определите основные этапы или процессы, где рутинная нагрузка особенно ощутима. Составьте список этих процессов и для каждого подумайте, какой ИИ-инструмент поможет сделать работу быстрее и проще (например, автоматическая проверка домашних заданий, генерация индивидуальных советов для студентов и т.д.). В результате у вас получится персональная карта возможностей для внедрения ИИ в ваш курс.

Вебинар 2. Автоматизация проверки тестов и заданий: как сэкономить время и получить полную аналитику с помощью ИИ.

На этом вебинаре вы узнаете, как с помощью современных цифровых инструментов и нейросетей можно автоматизировать проверку тестов и кратких заданий, экономя 3-5 часов в неделю. Мы рассмотрим, какие типы тестов проще всего автоматизировать (мультивыбор, True/False, короткие ответы) и как быстро настроить автоматическую проверку и аналитику через Google Forms, Quizizz и ChatGPT. На реальных примерах покажем, как формировать отчёты и видеть слабые места группы за считанные минуты, что позволяет оперативно корректировать курс и повышать вовлечённость студентов. В практической части вы сами протестируете автоматическую аналитику и внедрите элемент автоматизации в свой курс.

• Возможности автоматизации: как сэкономить до 5 часов в неделю на проверке тестов и коротких письменных заданий.
• Обсуждаем реальные потери времени на рутину и показываем, как ИИ и онлайн-сервисы снимают нагрузку.
• Быстрая проверка мультивыборных, True/False, коротких тестов с помощью Google Forms, Quizizz, ChatGPT, Gemini, Copilot.
• Пошагово разбираем алгоритмы настройки: как быстро сделать автоматическую проверку для своих заданий.
• Формирование автоматических отчётов и аналитики результатов (Google Forms, Quizizz, ChatGPT).
• Показываем, как автоматически получать сводные отчёты, видеть статистику по вопросам и находить проблемные зоны у студентов.
• Интеграция с образовательными платформами: зачем подключать Google Forms, Quizizz и другие сервисы, и как это реально облегчает вашу работу
• Практические сценарии: от автоматической отправки результатов до отслеживания динамики в LMS.

Практикум и задания

1. Создайте короткий тест (3-5 вопросов) в Google Forms или Quizizz с автоматической проверкой (например, вопросы с выбором ответа или True/False). Оцените, сколько времени у вас ушло на настройку по сравнению с ручной проверкой.
2. Проведите автоматический тест для одной из ваших учебных групп, а затем сформируйте и проанализируйте отчёт об ошибках с помощью встроенной аналитики Google Forms или Quizizz. Отметьте, какие темы были самыми сложными для студентов, и определите, какие корректировки стоит внести в курс для повышения успеваемости.

Вебинар 3. Экспертная обратная связь с ИИ: как анализировать открытые задания быстро, точно и персонально

В этом вебинаре вы узнаете, как использовать нейросети для анализа и оценки открытых заданий — эссе, проектов и письменных работ. Мы разберём, как интегрировать собственные критерии оценивания (рубрики) в работу с ИИ (ChatGPT, Gemini, Copilot) и создавать развернутые, индивидуализированные комментарии. Вы познакомитесь с тонкостями формулировки запросов к нейросетям, чтобы получать содержательные и мотивирующие отзывы. Кроме того, обсудим, как сочетать автоматический анализ и педагогический такт, чтобы обратная связь оставалась человечной и поддерживающей. В практической части вы сгенерируете комментарий к конкретной работе и настроите стиль обратной связи для своих студентов.

• Анализ письменных работ, эссе, проектов с помощью нейросетей (ChatGPT, Gemini, Copilot): интеграция рубрики для более точной и объективной оценки
• Формулировка эффективных запросов к ИИ: как получать развернутые, персонализированные комментарии
• Разграничение автоматического анализа и педагогического такта: как совместить ИИ-обратную связь и индивидуальный подход

Практикум и задания

1. Разработайте и протестируйте собственный шаблон автоматизированной обратной связи на конкретной письменной работе из вашего курса.
2. С помощью ChatGPT или Gemini проанализируйте короткое эссе или письменное задание студента с использованием вашей критерийной рубрики. Оцените, насколько быстро и качественно ИИ даёт обратную связь по сравнению с ручной оценкой.
3. Разработайте шаблон-промпт для автоматизированной экспертной обратной связи на задания из вашего курса (например, эссе, проект или исследование). Протестируйте шаблон на одной из реальных работ, скорректируйте стиль и содержание комментария, чтобы он соответствовал вашим педагогическим целям и этическим стандартам.

Вебинар 4. Мотивация и индивидуализация: современные форматы обратной связи с помощью ИИ

В этом вебинаре вы познакомитесь с современными форматами обратной связи, которые делают взаимодействие со студентами, более мотивирующим, персонализированным и технологичным. Мы рассмотрим, как новые инструменты позволяют не просто информировать студентов об их успехах и зонах для роста, а действительно поддерживать вовлечённость и желание учиться. Вы узнаете основные принципы мотивирующей обратной связи, научитесь избегать типовых ошибок автоматизации и освоите приёмы генерации персональных советов для разных групп студентов с помощью ИИ. Также вы получите обзор мультимедийных форматов — от эмодзи и игровых элементов до аудио- и видеокомментариев (на примере ElevenLabs, Pictory и других сервисов). В практической части вы создадите шаблоны обратной связи для разного типа студентов и опробуете новый формат в своём курсе.

• Современные форматы обратной связи: чем они отличаются, почему они эффективнее и как их внедрять с помощью ИИ-инструментов (ChatGPT, Gemini и др.)
• Принципы мотивирующей обратной связи: как поддерживать вовлечённость и развитие студентов.
• Ключевые ошибки автоматизации: типичные проблемы и как их избежать на практике.
• Генерация персональных советов и рекомендаций для разных категорий студентов с помощью ИИ (ChatGPT, Gemini).
• Мультимедийные форматы обратной связи: использование эмодзи, геймификации, аудио- и видеокомментариев (обзор ElevenLabs, Pictory и др., рекомендации по быстрому старту).

Практикум и задания

1. С помощью ChatGPT или Gemini сгенерируйте мотивирующую обратную связь для одной из типичных категорий студентов вашего курса (например, для «отличника» или «студента из группы риска»), используя персональные рекомендации и эмодзи для усиления вовлечённости.
2. Разработайте собственный шаблон мотивирующей обратной связи для трёх различных типов студентов («отличник», «отстающий», «студент из группы риска»). Внедрите его в электронную платформу или отправьте тестовое сообщение с помощью выбранного цифрового или ИИ-инструмента. Проанализируйте реакцию и определите, как новый формат повлиял на вовлечённость студентов.

Вебинар 5. Этика, риски и качество обратной связи при работе с ИИ: как обеспечить доверие и профессионализм

В этом вебинаре вы разберёте ключевые этические вопросы и возможные риски, связанные с применением ИИ в образовательной обратной связи. Узнаете, как корректно информировать студентов о вовлечении нейросетей в процесс оценивания и обратной связи, где проходят границы автоматизации, и когда необходимо вмешательство преподавателя. Мы рассмотрим типичные ошибки и «галлюцинации» ИИ на конкретных примерах, научимся фильтровать и корректировать такие случаи для сохранения качества обучения. Также обсудим реальные кейсы и выработаем практические рекомендации и регламент этичной работы с искусственным интеллектом. В результате вы получите чек-лист этики и личной ответственности — инструмент для уверенной и прозрачной работы с ИИ в вашем курсе.

• Этические вопросы и риски автоматизации: почему это важно и как влияет на доверие студентов
• Как информировать студентов о применении ИИ при оценивании и обратной связи (примеры формулировок)
• Границы автоматизации: в каких случаях стоит доверять ИИ, а когда — обязательно вмешиваться вручную
• Примеры ошибок и «галлюцинаций» ИИ: как их вовремя обнаружить и корректировать (разбор типичных ситуаций).
• Обсуждение кейсов: выработка коллективного регламента этичной работы с ИИ в обучении.

Практикум и задания:

1. Проанализируйте реальный или учебный кейс, где ИИ допустил ошибку в обратной связи или дал некорректный совет. Определите, на каком этапе вы бы вмешались вручную и как проинформировали студентов о ситуации.
2. Составьте личный чек-лист этики и ответственности при работе с ИИ в обратной связи: укажите, как вы будете информировать студентов, где пройдёт граница автоматизации и какие шаги предпримете при обнаружении «галлюцинаций» или ошибок ИИ в вашем курсе.

Вебинар 6. Интеграция ИИ в образовательный процесс: пошаговое внедрение и масштабирование

В этом вебинаре вы получите инструкцию по интеграции искусственного интеллекта в действующие образовательные процессы вашего курса. Мы рассмотрим не только варианты подключения ИИ к популярным LMS, таким как Moodle, Google Класс, корпоративные среды и электронные дневники, но и альтернативные подходы для тех, кто работает без LMS. Вы узнаете, как автоматизировать оценивание с помощью таких сервисов, как Google Forms, Quizizz, ChatGPT и Gemini, и как выбрать решения, подходящие именно для вашей аудитории и инфраструктуры. Итогом станет ваш мини-проект: вы автоматизируете проверку одного задания на своём курсе, получите профессиональную обратную связь и рекомендации по масштабированию и поддержке системы автоматизации в будущем.

• Пути интеграции ИИ с LMS (Moodle, Google Класс, Электронный дневник) и альтернативные варианты для курсов без LMS: как организовать автоматизацию в любом формате
• Как автоматизировать оценивание с помощью инструментов Google Forms, Quizizz, ChatGPT, Gemini и других сервисов — пошаговые сценарии для разных задач.
• Итоговый мини-проект: автоматизация проверки одного из ваших заданий, настройка аналитики и получение результатов
• Разбор мини-проектов участников, обратная связь от спикера и коллег, лайфхаки по улучшению системы.
• Заключение: как сопровождать, обновлять и масштабировать внедрённые решения, чтобы они оставались актуальными и эффективными.

Практикум и задания:

1. Выберите одно задание из вашего курса и автоматизируйте проверку с помощью Google Forms, Quizizz или ChatGPT, даже если у вас нет LMS. Проверьте, насколько процесс стал проще и быстрее.
2. Разработайте и внедрите решение по автоматизированной проверке одного задания (или блока заданий) с использованием выбранного вами инструмента (Google Forms, Quizizz, ChatGPT, Gemini и др.). Подготовьте краткое описание этапов внедрения и представьте результаты.

Конкретные результаты по окончании курса

• У вас на руках готовые шаблоны prompts для разных типов заданий (тесты, эссе, проекты и др.), которые вы сможете использовать и адаптировать под свои курсы.
• Вы внедрили автоматизацию проверки и обратной связи хотя бы для одного задания в своём курсе с помощью выбранных ИИ-инструментов.
  Сформировали свой этический регламент использования ИИ в образовательных целях и готовы передавать эти знания коллегам

Дополнительные материалы

• Подробные инструкции, чек-листы и шаблоны для самостоятельного внедрения автоматизации и обратной связи с ИИ.
• Подборка сервисов и платформ для автоматизации оценки и обратной связи, а также практические рекомендации по их выбору и использованию — вы научитесь находить и применять наиболее подходящие инструменты в зависимости от задач и особенностей вашего курса.
• Готовый банк моделей обратной связи (промптов и сценариев), которые можно использовать и дорабатывать для индивидуализации работы со студентами на разных этапах обучения.