Содержание темы
Мультиагентные системы ИИ меняют не только технологии — они меняют педагогическую практику. Тема даёт прикладное понимание того, как распределять задачи между ИИ-агентами, генерировать и проверять учебный контент, автоматизировать рутинные операции подготовки к занятиям.
Что такое мультиагентный ИИ
- Агент, инструмент, оркестратор: архитектура мультиагентных систем.
- Отличие одного LLM-запроса от цепочки взаимодействующих агентов.
- Примеры агентных сценариев: поиск → синтез → критика → форматирование.
ИИ-агенты в педагогической практике
- Генерация учебных материалов: задания, объяснения, кейсы, контрольные варианты.
- Агент-критик и агент-редактор: как встроить проверку качества контента.
- Персонализация: адаптация сложности под разных учеников средствами ИИ.
- Автоматизация рутины: шаблоны, планы уроков, структуры рабочих программ.
Инструменты и ограничения
- Обзор доступных платформ: ChatGPT, Claude, Gemini, NotebookLM, Perplexity.
- Агентные сценарии без программирования: Zapier AI, Make, n8n.
- Этические ограничения: что нельзя делегировать ИИ и почему это важно понимать педагогу.
Практикум
Каждый участник собирает мультиагентный сценарий для подготовки одного занятия: формулирует задачи агентам, прогоняет цепочку, оценивает результат и корректирует промпты. Обсуждение: что получилось, что нет и почему.