Исследование Preply показывает, что ИИ расширяет обучение — но не приводит к мастерству в реальном мире

Preply сообщает, что искусственный интеллект сделал профессиональное обучение быстрее и доступнее, но его первый ежегодный отчёт о прогрессе показывает, что доступ не постоянно превращается в практические навыки.

Компания опросила 5,050 работающих профессионалов в девяти странах и обнаружила, что 88 % используют ИИ в процессе обучения. 76 % заявили, что тратят на обучение больше времени, чем два года назад, при этом средний респондент использовал почти три метода обучения.

Тем не менее более активная деятельность не обязательно приводила к большей уверенности. Почти половина респондентов — 49 % — заявила, что поддерживала учебный режим в течение нескольких месяцев, но всё ещё испытывала трудности с применением навыка в реальной жизни. Еще 52 % сказали, что тратят больше времени на обучение, но не всегда видят улучшения, а 63 % описали себя как занятых обучением без реального прогресса.

Preply называет эту разницу «пробелом прогресса»: расстоянием между достигнутым прогрессом в процессе обучения и уверенностью в использовании навыка в реальной ситуации.

ИИ становится отправной точкой

Опрос демонстрирует, как быстро ИИ стал частью образовательного стека. 37 % назвали инструменты ИИ основным методом обучения, опередив обучение от работодателя (34 %) и онлайн‑курсы (33 %).

Респонденты чаще всего использовали ИИ для получения объяснений или определений, резюмирования материалов, перевода контента, получения исправлений и структурирования обучения. Пользователи ИИ, использующие его ежедневно, были почти вдвое более склонны заявлять, что учатся быстрее, чем ожидали, по сравнению с теми, кто никогда не использует ИИ — 60 % против 31 %.

Эти результаты помогают объяснить привлекательность ИИ. Он может сразу ответить на вопрос, упростить сложный материал и предоставить возможность практики между формальными занятиями. Эти возможности также способствуют более широкому переходу к агентам ИИ, которые персонализируют обучение, помогая учителям.

Однако скорость и доступность решают лишь часть процесса обучения. По результатам опроса Preply, 66 % согласились с тем, что доступ к информации не автоматически приводит к прогрессу. Более половины — 55 % — заявили, что сейчас сложнее, чем когда-либо, определить, что действительно помогает им улучшаться. Это отражает более широкую озабоченность тем, что беспрепятственный доступ к ответам не то же самое, что более глубокое обучение.

Это различие важно как для отдельных обучающихся, так и для работодателей. ИИ может упростить получение информации, но эффективность на рабочем месте зависит от воспоминаний, суждений, практики, обратной связи и способности действовать в реальных условиях. Тот же принцип лежит в основе растущего внимания к владение ИИ как практической компетенцией рабочей силы, а не к подсчёту завершённых обучений или использованию инструментов.

Обучающиеся хотят, чтобы ИИ поддерживал, а не руководил

Отчёт не демонстрирует отторжение ИИ. Вместо этого он указывает на предпочтение сочетания автоматизации с человеческой экспертизой — подход, который Preply также описал в своём собственном обзоре комбинирования человеческих репетиторов с обучающими инструментами на базе ИИ.

90 % респондентов хотели, чтобы ИИ играл поддерживающую роль, а не руководил их обучением. 75 % доверяли сочетанию ИИ и человеческой экспертизы для долгосрочного прогресса, по сравнению с 14 % предпочитающих традиционный подход без ИИ и 11 % предпочитающих полностью самостоятельный опыт с ИИ.

Человеческая обратная связь или подотчётность были наиболее часто упоминаемыми факторами стабильного обучения, их выбрало 46 % респондентов. Ясные цели следовали за ними — 44 %, а возможность применять обучение в реальных ситуациях — 42 %. Напоминания ИИ или инструменты заняли значительно более низкое место — 18 %.

«Люди ценят ИИ, потому что он помогает им учиться легче», — сказал в отчёте генеральный директор Preply Кирилл Бигаи. «Они ценят людей, потому что те делают обучение прочным и переводят знания в реальные навыки».

Такое разделение труда предполагает практическую модель обучения с поддержкой ИИ. ИИ может снизить трение в начале процесса, объясняя, резюмируя, переводя и создавая упражнения. Человеческие инструкторы, менеджеры и коллеги могут обеспечить подотчётность, замечать недопонимания, адаптировать практику к контексту и оценивать, может ли обучающийся действовать самостоятельно.

Поколение Z сообщает о самом большом разрыве

Самые высокие показатели внедрения не всегда соответствовали наилучшим результатам.

Поколение Z зафиксировало наивысший уровень внедрения ИИ среди всех поколений — 92 %, но также сообщило о наибольших трудностях с преобразованием обучения в действие. 71 % респондентов из поколения Z сказали, что они заняты обучением без улучшения, по сравнению с 56 % у поколения X. 57 % заявили, что не могут применить полученные знания в реальной жизни, против 40 % у поколения X, а 68 % прекратили обучение в течение прошлого года, против 38 % у поколения X.

Отчёт не устанавливает, что ИИ стал причиной этих различий. Prefly явно отмечает, что его опрос не может объяснить, почему существует эта связь. Выводы показывают, что группа, наиболее активно использующая современные обучающие инструменты, также является группой, наиболее осведомлённой о разрыве между приобретением знаний и уверенным выполнением задач.

Принятие также различалось в зависимости от уровня руководства и страны. 47 % высших руководителей ежедневно использовали ИИ для обучения, по сравнению с 35 % младших или средних менеджеров и 31 % сотрудников без управленческих функций. Наивысший общий уровень принятия зафиксировали Аргентина и Польша — 93 %, тогда как США и Япония показали наименьший показатель среди девяти рынков — 85 %, что всё равно является большим большинством.

Что это значит для обучения на рабочем месте

Для работодателей доклад выступает против того, чтобы рассматривать затраченное время, завершённые курсы или серии обучения как достаточные показатели прогресса. Если цель — повышение эффективности, программы обучения должны проверять, может ли сотрудник применять навык в реальных ситуациях.

Это может означать сочетание объяснений, созданных ИИ, с симуляциями, контролируемой практикой, обратной связью от менеджера или живым коучингом. Это также подразумевает оценку результатов, ближе к самой работе: может ли человек решить проблему, ясно коммуницировать, принять решение или выполнить задачу с меньшей поддержкой.

Исследование основано на онлайн‑опросе, проведённом компанией Dynata и завершённом 26 июня 2026 года. Респондентами были работающие или самозанятые взрослые в возрасте от 18 до 55 лет, которые активно пытались освоить профессиональный навык в течение последних 12 месяцев. Выборка охватывала Соединённые Штаты, Соединённое Королевство, Испанию, Францию, Германию, Италию, Польшу, Японию и Аргентину. Поскольку результаты являются самоотчётными, они отражают восприятие и опыт респондентов, а не независимо измеренные приросты навыков.

Несмотря на это ограничение, центральный вывод трудно игнорировать: ИИ снизил стоимость доступа к информации, но обучение всё равно должно выдерживать проверку реальным миром. Следующая стадия образования с поддержкой ИИ будет оцениваться не столько по объёму предоставляемого контента, сколько по тому, могут ли обучающиеся уверенно применять полученные знания.