Новости России и ближайших рынковОбзор докладов с конференции Stepicon19-20 сентября Stepic провел Stepicon — ежегодную конференцию про образование и EdTech. Представители площадки рассказали про обновления платформы, планы команды, опыт и кейсы авторов курсов. А участники рынка выступили с докладами о своих кейсах, провели живые дискуссии и воркшопы.
📈 На Stepik растет спрос на курсы по бизнесу, менеджменту и аналитикеБольше всего продаж по-прежнему у курсов по программированию, но темпы замедлились. Растёт спрос на системный и бизнес-анализ. Ключевой тренд — переход от статичных курсов к адаптивным траекториям, когда у студента есть диагностика уровня на входе и генерация теории/задач разной сложности в зависимости от его успехов. Рекомендация директора Stepik выглядит так: делайте «живые» адаптивные курсы с практикой и обратной связью, тщательно прорабатывайте метаданные (название, цели, превью, отзывы) для рекомендаций и усиливайте уникальность через кейсы и комьюнити — так вы обгоните «общий» ИИ-контент.
💼 Леся Набока, HRD Карьерный Цех: бизнес ждёт от обучения практики, измеримой пользы и подтверждённых навыковПрограммы должны быть прикладными, с сертификацией. Из-за дефицита специалистов растёт кооперация компаний с вузами и платформами. Лучше всего «залетают» смешанные форматы, где к материалам автора встроены внутренние эксперты заказчика — такой курс становится «личным» для компании и проходит легче. Советы по воронке продаж: идите через HR-сообщества и внутренних амбассадоров. Готовьте КП так, чтобы «чемпион» мог продать курс HRD. На старте закройте юридику (отчуждение прав, договор — у компаний-новичков его часто нет) и проговорите результат для слушателя: что дадут «2×2 часа» обучения и почему без этого хуже.
🟢 Как организовано обучение в Avito: в основе матрица компетенций, у каждого эксперта есть понятный портрет ожиданий, а программы закрывают конкретные «гэпы»Курсы делают «авитоспецифичными»: не абстрактный ML или Python, а практику по внутренним инструментам и реальным задачам роли. Эксперты перегружены, поэтому обучение должно конкурировать с рабочим временем и быстро давать пользу. Авторство отдают внутренним экспертам (аналитики, продакты и др.), что повышает релевантность и принятие. Для внешних провайдеров это сигнал приходить с модульными решениями, которые встраиваются в матрицы и процессы клиента.
📊 Как оценивать эффект обучения: считаем влияние на работу, а не лайки и «часы в LMS»Зашиваем курс в конкретный KPI команды (например, time-to-market, конверсию, скорость ответа). Фиксируем поведение и стандарты, считаем «до» и «после», используем операционные данные там, где есть цифровая воронка; NPS и просмотры оставляем как ранние сигналы.Ставим два горизонта проверки — сразу и через 3–6 месяцев — и, где возможно, добавляем контрольные группы или A/B, чтобы связать «умение → поведение → KPI». Считаем экономику измерений и усиливаем валидность: больше синхронных проверок и проектных заданий, чтобы меньше влиял ИИ-читинг.
🧩 Data-culture 2.0 — как подходить к созданию курсов для разных ЦАДля взрослых работаем по JTBD: начинаем с их реальной задачи, показываем пошаговый сценарий с ИИ и другими инструментами и фиксируем эффект «до/после». Аудиторию делим просто: новичкам — понятные кейсы «как у меня» и быстрые победы, опытным — разбор реальных процессов, сравнение стеков и оцифровка выгоды. В школах и вузах больше внимания «как это устроено внутри», а для работающих оставляем базу минимальной, учим правильно формулировать запросы и выбирать инструмент — поэтому растёт спрос на системный и бизнес-анализ.
🏫 ВШЭ: политика и практика ИИ в университете — «разрешено с прозрачностью» и усиление синхронного контроляВ вузе студенты могут использовать ИИ для написания диплома, но они должны явно отметить места использования. Нельзя передавать персональные данные и игнорировать фактчекинг. Вуз поменял и подход к оцениваю всех работ студентов. Теперь есть микроэкзамен на 5 минут и обязательный устный этап, чтобы проверить реальное понимание. Долю домашних и автотестов уменьшают, так как их легко делать с ИИ, дают больше проектных заданий. На больших потоках это сложнее, но иначе падает качество выпускников.
✅ Итоги форума «Цифровая среда в образовании 2025: гибкие траектории и EdTech»Площадка «Комсомольской правды» собрала представителей классического и онлайн-образования: РУДН, Skyeng, Skillbox, Яндекс Практикум, Solar и других. Обсудили состояние EdTech в России сегодня. Цифровизация дозрела: поступление через «Госуслуги», онлайн-магистратуры и единые контуры школьной коммуникации стали нормой. ИИ — уже не фича, а операционная ткань (автогенерация уроков, ассистенты, психометрики), при этом критичны бренд-safety и валидная оценка через прокторинг, практические экзамены и вендорные сертификации. Побеждает связка вуз-EdTech-бизнес, выстраивающая сквозные траектории «учёба → практика → сертификация → работа» с измеримыми исходами — удержание, освоенные навыки, закрытые кейсы и трудоустройство, а не «просмотры».