Изграждане на обучение, ориентирано към бъдещето, в ерата на генеративния изкуствен интелект

От стабилност на работното място до гъвкавост на задачите: последици за развитието на работната сила

Изкуственият интелект се е превърнал от периферна технология в структурна сила, която преобразява пазарите на труда с безпрецедентна скорост. Бързият напредък в изчислителната мощност, наличността на данни и генеративните модели доведе до широкото му внедряване в организациите, с измеримо въздействие върху производителността и разходите в различните сектори. От решаващо значение е, че тази трансформация се случва на ниво задача: рутинната когнитивна и административна работа е все по-автоматизирана, докато професионалистите се допълват от “ко-пилоти” с изкуствен интелект в писането, разработването на софтуер, изследванията и дизайна – преконфигурирайки ролите в хибридни професии, съчетаващи човек и изкуствен интелект, и създавайки изцяло нови. Тъй като дигитализацията, работата през платформи, трансграничната конкуренция и демографските промени взаимодействат с тази промяна, профилът на уменията, изискван от работодателите, се променя по-бързо, отколкото традиционните системи за обучение могат да се адаптират. Следователно, проектирането на обучение за бързо променящите се пазари на труда изисква преминаване от статичните, многогодишни учебни програми към модулни, непрекъснато актуализирани учебни единици, които вграждат оперативна грамотност в областта на изкуствения интелект, критична оценка на резултатите от изкуствения интелект и сътрудничество между човек и изкуствен интелект като основни компетенции.

Дизайн, ориентиран към оценката, в бързо променящите се пазари на труда

Проектирането на обучение, което остава актуално на бързо променящите се пазари на труда, не е просто трудно – то е структурно ограничено. Тъй като технологиите, работните роли и изискванията за умения се развиват по-бързо от учебните цикли, никоя програма за обучение с наситено съдържание не може да остане актуална за дълго време. Изводът е, че не трябва да се изостави дизайнът на обучението, а да се измести центърът му на тежестта: от обхват на съдържанието към дизайн на обучението, ръководен от оценяване. Основното предложение е просто, но съществено: съдържанието изчезва, обучаемите продължават. За да остане обучението актуално, то трябва да дава приоритет на трайните умения: формулиране на проблеми, критична оценка, сътрудничество, рефлексия и способност за непрекъснато учене в нестабилна среда на знания.

Това преосмисляне поставя оценяването в основата на дизайна на учебната програма. Вместо да се третира като допълнение или изискване за съответствие, оценяването се превръща в основен двигател на дизайна. Начинът, по който се оценяват учащите, определя как те учат, какво приоритизират и какви способности развиват. В нестабилна среда на умения, формирана от генеративен изкуствен интелект, оценяването е един от малкото лостове, които преподавателите могат надеждно да контролират, за да формират смислено учебно поведение.

Конструктивно подравняване и проектиране, ориентирано към оценката на първо място

Подходът, ориентиран към оценяването, се операционализира чрез конструктивно съгласуване: резултатите от обучението, учебните дейности и оценяването са проектирани като единна, интегрирана система, а не като свободно свързани компоненти. Това обръща традиционната последователност от “съдържание първо, оценяване след това”. Дизайнерите започват с уточняване на това, което учащите трябва да могат да правят в автентични контексти, след това проектират задачи за оценяване, които доказват тези способности, и едва след това подбират учебни дейности и ресурси, за да подпомогнат успеха при тези задачи.

Това е важно, защото учащите се организират усилията си около сигнали за оценяване. В бързо развиващи се области като генеративния изкуствен интелект, където информацията бързо остарява, архитектурата на обучението трябва да се основава на преносими резултати, а не на преходно овладяване на съдържанието. Добре съгласуваното оценяване изяснява очакванията, намалява неправилно насочените усилия и увеличава вероятността наученото да се приложи в практиката на работното място.

Защо автентичната оценка е важна в ерата на изкуствения интелект

Автентичната оценка предоставя практичен механизъм за подготовка на обучението срещу нестабилността на пазара на труда. Вместо да се дава предимство на тестове, базирани на припомняне, или модели на пасивно потребление, автентичните задачи симулират практика от реалния свят. Ефективната автентична оценка показва няколко характеристики на дизайна:

Релевантност в реалния свят: задачите отразяват проблемните контексти на работното място (напр. проектиране на подкани, изграждане на цифрови артефакти, предлагане на интервенции за смекчаване на рисковете, свързани с изкуствения интелект).
Неясно дефинирани проблеми: учащите се ангажират с отворени предизвикателства, а не с предварително зададени отговори.
Продължително разследване: обучението се развива с течение на времето чрез итеративно развитие, а не чрез еднократни подавания.
Множество гледни точки и източници: учащите интегрират различни гледни точки и доказателства.
СътрудничествоВзаимодействието между връстници отразява съвременните трудови практики.
Рефлексия и саморегулация: учащите развиват метакогнитивно осъзнаване на своите учебни процеси.
Интегрирана оценкаОценяването е вградено в учебните дейности, а не е добавено в края.
Значителни продукти: учащите създават артефакти, които имат стойност отвъд оценяването.
Множество показатели за ученеПортфолиа, рубрики, обратна връзка от връстници и рефлективни разкази допълват оценяването с единична оценка.

В онлайн и асинхронни контексти – вече структурно вградени в екосистемите за обучение след пандемията – тези принципи са особено важни. Пасивните модели на потребление в стил MOOC са слабо подходящи за развиване на адаптивна експертиза. Конструктивисткият, ориентиран към оценяването дизайн създава учебни преживявания, които дават предимство на приложението, преценката и трансфера на знания пред възпроизвеждането на съдържание.

Проектиране за учащи, не само за съдържание

Друго следствие от дизайна, ориентиран към оценяването, е необходимостта да се постави на преден план контекстът на учащия. Ефективният дизайн на обучението изисква разбиране на произхода, професионалните идентичности, съществуващите нива на умения и ограниченията на учащите. В мащабното онлайн обучение това все повече се подкрепя от профилиране на учащите, основано на данни, и анализ на кохортите от участници, базиран на изкуствен интелект. Проектирането за разнообразие на аудиторията подобрява приобщаването, достъпността и справедливостта на оценяването, особено в асинхронни курсове, където подкрепата от фасилитатора е ограничена.

Тази ориентация става от съществено значение в дългосрочни проекти в бързо развиващи се области като генеративния изкуствен интелект. Съдържанието на курса неизбежно ще остарее в рамките на многогодишните цикли на разработка. Дизайнът на оценяването, основан на трайни практики – решаване на проблеми, сътрудничество, критична оценка на резултатите от изкуствения интелект, рефлективна самооценка – запазва актуалността си дори когато специфични инструменти и техники се променят.

Самооценката и оценката от колеги като механизми за устойчивост

Когато фасилитацията е ограничена или липсва, самооценката и оценяването от взаимни партньори функционират като структурна подкрепа за устойчиво качество на обучението. Самооценката култивира метакогнитивния капацитет и саморегулираното учене – способности, които позволяват на учащите се да се адаптират с развитието на инструментите и базите от знания. Оценяването от взаимни партньори използва разпределения експертен опит в рамките на групите учащи, като признава, че участниците все повече внасят разнородни и основани на практика знания в учебната среда, особено в напреднали области, свързани с изкуствения интелект.

Обратната връзка от колеги също така възпроизвежда ключови характеристики на професионалната практика: критика, итеративно усъвършенстване и съвместно осмисляне. Тези механизми изместват обучението от модел на предаване към екология на учене, основана на участието, по-добре съобразена със съвременната работа със знания.

Последици за дизайна на обучението на нестабилни пазари на труда

Централното значение на дизайна е стратегическо: обучението не може да изпревари промените на пазара на труда само чрез актуализации на съдържанието. Вместо това, системите за обучение трябва да бъдат проектирани около трайни функции на обучение. Дизайнът, насочен към оценяването на първо място, вграден в конструктивно съгласуване, осигурява мащабируем механизъм за поддържане на актуалност на фона на бързите технологични и професионални промени.

На практика това означава:

проектиране на оценяването около преносимо представяне, а не около специфични за инструмента знания;
вграждане на сътрудничество, рефлексия и взаимно обучение в архитектурата на оценяването;
привилегиране на автентични задачи, които отразяват практиката на работното място;
приемане на остаряването на съдържанието, като същевременно се защитава развитието на способностите на учащите;
изграждане на системи за оценяване, които остават смислени дори с развитието на специфични технологии.

На бързо променящите се пазари на труда, оформени от генеративния изкуствен интелект, стабилността на системите за обучение не се крие в тяхното съдържание, а в качеството на техния дизайн на оценяване.

——————————————————

Тази статия е разработена след първия Европейски семинар, Проектиране на обучение за бързо променящите се пазари на труда: Прозрения от Академията за генеративни умения с изкуствен интелект, проведена на 11 февруари 2026 г. Работилницата събра практикуващи, изследователи и доставчици на обучение, за да проучат как генеративният изкуствен интелект променя търсенето на умения и какво означава това за проектирането на системи за обучение, готови за бъдещето. Ако желаете да прегледате записа на работилницата и материалите, споделени от лекторите и участниците, можете да получите достъп до тях чрез тази връзка.