По мере того как ИИ берёт на себя всё больше задач в высшем образовании, два преподавателя Национального университета Сингапура отстаивают мысль: великое преподавание сегодня зависит не столько от передачи информации, сколько от развития суждения, любознательности и характера. Этот подход был отмечен на церемонии вручения университетской преподавательской награды и публичных лекциях лауреатов премии выдающегося преподавателя 2026 года, где были отмечены доцент Стивен Тай и доцент Робин Лун.
Ключевые факты
- Доцент Стивен Тай преподаёт на кафедре искусственной среды в Колледже дизайна и инженерии НУС.
- Его рамка Contextualised Learning via Enquiring, Answering, and Reflecting, известная как CLEAR, побуждает студентов формулировать вопросы, отвечать на них на основе реальных примеров и обучать сверстников.
- Система CLEAR уже внедрена в Сингапуре и ещё в пяти странах.
- Доцент Робин Лун является соавтором курса GEN2001 Theatre and Community Engagement на факультете искусств и социальных наук НУС.
- Профессор Питер Хо заявил, что преподаватели должны делать больший акцент на критическом мышлении и характере, поскольку ИИ всё чаще берёт на себя черновую работу, синтез и создание контента.
Что это значит для студентов НУС и других университетов
Для студентов описанный НУС сдвиг означает, что учебные задания всё чаще строятся вокруг процесса мышления, а не только вокруг конечного ответа. В подходе CLEAR, который использует Тай, студентов просят самим формулировать вопросы к семинарам, строить ответы на основе реальных примеров и затем объяснять эти ответы однокурсникам. Так роль студента меняется: он становится не только получателем знаний, но и решателем задач и наставником для сверстников.
Курс Луна делает похожий акцент на человеческой стороне обучения. Через ролевые игры, процессуальную драму и наблюдение за сообществами студентов подталкивают к переосмыслению собственных установок и к проверке того, как они реагируют на повседневные этические ситуации. Практическая цель здесь — не просто запоминание материала, а более зрелое суждение, открытость и способность к самоанализу в ситуациях, где ИИ может дать информацию, но не несёт моральной ответственности.
Для университетов и преподавателей эти примеры показывают более широкий вызов: использовать ИИ там, где он полезен, но строить оценивание и дизайн занятий вокруг того, что ИИ не способен дать. Речь идёт о критической оценке, устойчивости и характере — именно эти качества были подчеркнуты в лекциях и вступительном слове.
Почему ИИ меняет представление о великом преподавании?
ИИ меняет разговор о преподавании потому, что доступ к информации стал проще, а контент можно создавать быстрее. В такой среде преподаватели НУС утверждают, что главная ценность обучения — помогать студентам оценивать, задавать вопросы и размышлять. Профессор Хо сказал, что алгоритм может составлять черновики, синтезировать и генерировать, но не способен дать суждение, устойчивость и характер.
Такой взгляд придаёт особую ценность учебным форматам, которые требуют от студентов разбирать идеи, связывать их с жизненным опытом и самостоятельно делать выводы. Курс Тая и курс Луна представлены как примеры этого сдвига.
Как работает рамка CLEAR на занятиях?
CLEAR расшифровывается как Contextualised Learning via Enquiring, Answering, and Reflecting. Тай описал этот метод как подход, при котором студентам не просто выдают вопросы для семинара. Вместо этого их направляют к тому, чтобы они сами формулировали вопросы, отвечали на них, опираясь на реальные примеры, а затем обучали однокурсников, используя эти вопросы и ответы.
Он разработал эту рамку после того, как студенты сказали, что теоретические уравнения им трудно понимать. На одном занятии группа превратила задачи городской устойчивости в игру, где однокурсники стали искателями приключений, решающими реальные проблемы. По словам материала, CLEAR с тех пор распространился за пределы НУС — в школы и среди преподавателей по всему Сингапуру и ещё в пяти странах.
Чему хочет научить студентов Робин Лун?
Преподавание Робина Луна исходит из идеи, что образование должно формировать не только знания, но и установки. Он считает, что навыки можно забыть, а вот привычки мышления и способы реагировать на других сохраняются дольше. Эта установка лежит в основе курса GEN2001 Theatre and Community Engagement, который он соразработал на факультете искусств и социальных наук НУС.
В курсе студенты используют ролевые игры, процессуальную драму и наблюдение за сообществами, чтобы анализировать собственные реакции и поведение. Один из студенческих откликов описывал, как она пересмотрела своё поведение, когда увидела беременную женщину в переполненном поезде. Смысл, показанный в лекции, в том, что опыт в аудитории может менять то, как студенты действуют за её пределами.
Кого отметили на церемонии награждения НУС?
На церемонии University Teaching Award Ceremony и Outstanding Educator Award Public Lectures 2026 как выдающиеся преподаватели были отмечены два преподавателя: доцент Стивен Тай и доцент Робин Лун. Тай преподаёт на кафедре искусственной среды, а Лун работает на кафедре английского языка, лингвистики и театральных исследований.
На мероприятии также выступил профессор Питер Хо, вице-проректор по учебной работе и технологиям, расширяющим обучение, который изложил аргументы в пользу большего внимания к человеческому суждению в эпоху ИИ.
