Кристиан Пантель, главный директор по продуктам в D2L – Интервью

Кристиан Пантель является главным директором по продуктам в D2L, где он руководит глобальной стратегией продукта, управлением продукта, дизайном продукта, исследованием пользовательского опыта и доступностью. Он был назначен на должность главного директора по продуктам в 2024 году после присоединения к компании в 2015 году, где он расширил свое руководство по продукту, дизайну и инженерии.

Пантель имеет более 25 лет опыта в создании программного обеспечения для предприятий, с предыдущими руководящими должностями в Workday, Infor и PeopleSoft. Его работа основана на пользовательском дизайне, с фокусом на создании интуитивно понятных, доступных обучающих опытов для разнообразных учащихся и педагогов.

D2L – это канадская компания по технологиям образования, наиболее известная разработкой Brightspace, облачной платформы управления обучением, используемой школами, университетами, правительствами и предприятиями для предоставления онлайн- и гибридных обучающих опытов. Основанная в 1999 году Джоном Бейкером, компания фокусируется на персонализированном и доступном цифровом образовании, интегрируя инструменты, управляемые ИИ, аналитику, создание курсов и адаптивные функции обучения в свою экосистему. Платформа D2L поддерживает все, от образования К-12 до корпоративной подготовки и профессионального развития, с сильным акцентом на вовлечении учащихся, доступности и непрерывном образовании. Компания расширила свою деятельность глобально и теперь обслуживает миллионы пользователей через набор продуктов, предназначенных для модернизации того, как организации преподают, обучают и управляют программами обучения

Вы провели более двух десятилетий, формируя пользовательский опыт в компаниях như Workday, Infor и PeopleSoft, прежде чем подняться по служебной лестнице в D2L. Как это путешествие повлияло на ваш подход к интеграции ИИ в платформы обучения без компрометации удобства использования и доступности? 

Проведение столько времени в программном обеспечении для предприятий учит, где продукты ломаются. Команды добавляют функции, но они теряют из виду пользователя, и сложность внедряется. Этот опыт сформировал мой подход к ИИ. Мы избегаем преследования блестящих объектов и фокусируемся на решении реальных проблем, с которыми сталкиваются педагоги и учащиеся ежедневно. Это напрямую влияет на то, как мы строим в D2L. ИИ должен вписываться в то, как педагоги и учащиеся уже работают и поддерживать то, как люди действительно учатся. Если функция добавляет трение, создает путаницу или ослабляет доступность, она не отправляется.

Как главный директор по продуктам, вы руководите продуктом, дизайном и исследованием. Как вы обеспечиваете, что функции ИИ действительно улучшают результаты обучения, а не просто добавляют сложность к платформе?

Мы начинаем с простого принципа. Обучение требует продуктивного труда. Если ИИ удаляет усилия, необходимые для обучения, это неправильное решение. Обучение зависит от практики, обратной связи, размышлений и применения, и мы проектируем ИИ для поддержки этого процесса. Каждая функция должна помочь педагогам выравнивать обучающие опыты и оценки с результатами и понимать, действительно ли учащиеся прогрессируют. Мы измеряем это влияние напрямую.

Платформа Brightspace D2L интегрирует ИИ直接 в обучающий опыт, а не рассматривает его как добавление. Какие преимущества создает этот встроенный подход ИИ для педагогов и учреждений?

Встраивание ИИ имеет значение, потому что контекст имеет значение. Когда система понимает курс, содержание и то, что делает учащийся, она может направлять обучение вместо того, чтобы просто генерировать ответы. Это приводит к лучшей поддержке в момент и более сильным результатам со временем. Это также сохраняет учреждения в водительском кресле. Они могут устанавливать политику, управлять данными и понимать, как используется ИИ, что имеет решающее значение для доверия, конфиденциальности и академической честности.

Многие инструменты ИИ в образовании обещают персонализацию. Что такое настоящая персонализация на самом деле, и где большинство платформ не оправдывают ожиданий?

Персонализация должна стимулировать обучение, а не удалять уровень сложности, необходимый для реального прогресса. ИИ может устранить ненужное трение, но обучение все еще зависит от устойчивого вовлечения, решения проблем и усилий со временем. Цель состоит в том, чтобы сохранить учащихся на правильном уровне сложности, чтобы они продолжали прогрессировать без застревания или дезинтересации.

Вы подчеркивали доступность на протяжении всей своей карьеры. Как системы ИИ должны быть спроектированы, чтобы лучше обслуживать учащихся с ограниченными возможностями, а не непреднамеренно исключать их?

ИИ может устранить реальные барьеры, предлагая несколько способов взаимодействия с содержанием и делая обучение более гибким. Он может поддерживать различные форматы, улучшать субтитры и уменьшать ручной труд для педагогов. Однако системы ИИ склонны усреднять пользователей, что означает, что они могут пропустить людей, которые нуждаются в поддержке больше всего. Все учатся по-разному, и некоторые полагаются на вспомогательные технологии для поддержки своих потребностей. Команды должны проектировать и тестировать для этих учащихся намеренно и включать их в процесс исследования и разработки, чтобы обеспечить, что доступность улучшается на практике. Отдавая приоритет инклюзивному дизайну, мы стремимся охватить всех учащихся, независимо от способностей, и создать значимые возможности для всех.

С учетом того, что ИИ все больше участвует в оценках и обратной связи, как вы думаете, учреждениям следует сбалансировать автоматизацию с сохранением доверия и академической честности?

ИИ должен поддерживать оценку, а не брать ее на себя. Он может помочь масштабировать обратную связь и создавать несколько версий оценок, которые тестируют одни и те же концепции, что укрепляет честность и углубляет общий опыт обучения. Педагоги все еще должны владеть оценкой и принимать окончательные решения. Доверие зависит от того, что человек стоит за результатом.

С точки зрения продукта, какие самые большие заблуждения университеты имеют, когда они принимают ИИ в свои экосистемы обучения?

Относиться к ИИ как к инструменту, который можно включить и решить проблему. В некоторых случаях он может сделать вещи хуже, удалив усилия, необходимые для обучения. Учреждениям необходимо быть ясными о том, что они пытаются улучшить. Больше автоматизации не означает лучшие результаты без правильных данных, управления и дизайна.

D2L работает в сегментах К-12, высшего образования и корпоративного обучения. Как роль ИИ различается в этих сегментах, и где вы видите наиболее быструю адопцию?

Роль ИИ меняется в зависимости от того, что каждая область ценит больше всего. В К-12 фокус находится на безопасности, подходящем для возраста использовании и предоставлении педагогам и родителям сильного контроля над тем, как ИИ вводится в классе. В высшем образовании учреждения больше заботятся о масштабе и качестве, особенно вокруг оценки, поддержки учащихся и управления большими студенческими популяциями. В корпоративном обучении акцент смещается в сторону скорости и эффективности, с ИИ, помогающим командам двигаться быстрее и уменьшать операционные затраты.

Адопция следует этим приоритетам, но она также сильно варьируется по регионам. Мы видим особенно сильный импульс в высшем образовании глобально, особенно в местах, таких как Сингапур, где учреждения инвестируют агрессивно в ИИ, чтобы масштабировать обучение и улучшить результаты. По всему Сингапуру мы имели давних ранних принимающих D2L Lumi, наш ИИ-управляемый помощник обучения. Они были среди первых, кто принял эти возможности, и в 2025 году alone поколения увеличились в 7,5 раза. Что выделяется, так это не только объем использования, но и ширина его. Учреждения часто являются первыми, кто экспериментирует с новыми функциями ИИ и развертывает их в масштабе реальных обучающих сред.

Мы также видим сильный и ускоряющий импульс в ЛАТАМ. С сентября 2025 года по апрель 2026 года Lumi поддерживал последовательно высокое использование в регионе, сигнализируя о том, что учреждения перешли далеко за пределы экспериментов и внедрили ИИ напрямую в учебные рабочие процессы.

Напротив, рынки, такие как США, часто принимают более структурированный подход, с пилотами, обзорами управления и поэтапными развертываниями перед более широким внедрением.

ИИ теперь способен генерировать контент, оценки и даже обучение. Как педагоги должны переосмыслить свою роль в мире, где эти возможности становятся стандартными?

Педагоги не становятся менее важными, когда ИИ улучшается. Они становятся более важными. Их роль смещается в сторону руководства процессом обучения, установки ожиданий и обеспечения того, чтобы учащиеся взаимодействовали с материалом осмысленным образом. ИИ может помочь с содержанием и обратной связью, но он не может заменить суждение, мотивацию или ответственность. Мы должны использовать ИИ для масштабирования того, что действительно важно в обучении, а не заменять процесс мышления или доставлять завершенные оценки для учащихся.

Оглядываясь вперед, какие наиболее важные решения по продукту компании по образовательным технологиям должны принять сегодня, чтобы обеспечить, что ИИ улучшает, а не ухудшает, качество образования в течение следующего десятилетия?

Если я привязываю это к решениям по продукту, победителями будут те, кто строит на сильных данных, встраивает ИИ в реальные рабочие процессы и основывает все на доверии, доступности и научении.

Если мы сделаем это правильно, ИИ станет основной возможностью, которая непрерывно улучшает обучение, помогая педагогам сосредоточиться на высокоэффективной работе и предоставляя учащимся поддержку в нужный момент.

Настоящая возможность заключается в том, чтобы перейти от образования, подходящего для всех, к чему-то гораздо более отзывчивому и эффективному, где каждый учащийся лучше поддерживается, и каждый педагог лучше оснащен, чтобы помочь им преуспеть.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить D2L.