В России с февраля 2026 года официально введены первые учебники по искусственному интеллекту для 5–9 классов. Издания «Введение в искусственный интеллект» включены в федеральный перечень и разработаны при участии издательства «Просвещение» и Альянса в сфере ИИ, куда входят ключевые технологические компании, включая Сбер, Яндекс и VK. Это уже не факультатив и не эксперимент, а закрепленная норма: государство фактически зафиксировало, каким должен быть «базовый уровень понимания ИИ» для школьника.
Сама программа выглядит логично и даже аккуратно выстроенной. В 5–6 классах — популяризация и базовые аналогии, в 7–8 — работа с данными и понимание принципов нейросетей, в 9 — генеративные системы и разговор о профессиях. Добавлены темы этики, критического мышления и кибербезопасности. Формально задача звучит разумно: не сделать всех разработчиками, а сформировать «грамотного пользователя». Но образование — это не только содержание, это среда, в которой это содержание усваивается. И здесь начинается самое интересное.
Практическая часть обучения завязана на конкретных инструментах, прежде всего на GigaChat. То есть школьников учат не абстрактному ИИ, а вполне конкретной реализации. И именно это превращает образовательную задачу в методологическую проблему. Потому что ИИ невозможно изучать как теорию — его можно понять только через поведение. А поведение задается инструментом. И если инструмент ограничен, ограниченным становится и понимание.
Комментарий Оливы Пресс
Мы в «Оливе» уже проверяли это на практике в эксперименте «Границы роста»: сравнение моделей показало, что GigaChat системно уступает более сильным аналогам — по глубине ответа, устойчивости к ошибкам и способности работать со сложным контекстом. Это не вопрос вкуса или интерфейса, это вопрос уровня мышления, который демонстрирует система. И в этой точке возникает простой, но неприятный вывод: обучение на слабом инструменте формирует заниженное представление о самом предмете.
Но даже это не главная проблема. Главная проблема — когнитивная. Любое обучение проходит через классическую динамику, описанную Эффект Даннинга — Крюгера: сначала быстрый вход, затем рост уверенности — «я понял», потом неизбежное столкновение с реальностью, которое эту уверенность разрушает, и только после этого начинается настоящее понимание. В нормальной образовательной системе этот провал — обязательный этап. Без него нет развития.
Здесь этот этап просто отсутствует.
Ученик осваивает базовые действия, учится формулировать запросы, получает ответы и довольно быстро приходит к ощущению, что он «разобрался». Но дальше ничего не происходит. Нет столкновения с системой, которая работает на другом уровне. Нет задачи, которая ломает понимание. Нет среды, которая показывает, что ты не понимаешь. Есть замкнутый контур, в котором все работает «достаточно хорошо», чтобы не вызывать сомнений.
В результате ученик фиксируется на самом опасном участке кривой — на пике уверенности без реального понимания. Это уже не просто образовательный риск, это системная конструкция: обучение не выводит к знанию, а закрепляет иллюзию знания. И это принципиально меняет саму природу образования. Потому что классическая модель предполагает движение — от уверенности к сомнению, от сомнения к пониманию. Здесь это движение обрывается.
Именно поэтому разговор о «грамотном пользователе» звучит двусмысленно. Потому что пользователь — это тот, кто работает внутри заданной системы, а не тот, кто понимает её границы. И если обучение строится вокруг одной экосистемы, то вместе с навыком использования формируется и незаметная зависимость от её логики: от того, какие ответы считаются нормой, какие ошибки допустимы, какие ограничения естественны.
Есть и третий слой — почти символический, но от этого не менее важный. Учебник по искусственному интеллекту — бумажный. В мире, где знание становится динамическим, где ответ формируется в момент запроса, мы продолжаем фиксировать его в статичной форме. Это не просто архаика, это методологическое противоречие. ИИ нельзя выучить как текст — его можно только освоить через среду. Но вместо среды — учебник и ограниченная платформа.
В итоге возникает странная конструкция. С одной стороны, школа действительно делает шаг в сторону будущего, вводя ИИ в обязательную программу. С другой — этот шаг оказывается половинчатым: детям показывают не реальную сложность технологии, а её упрощенную, контролируемую версию. И в этом смысле главный риск не в том, что они чего-то не узнают. Главный риск в том, что они будут уверены, что уже всё поняли.