Крістіан Пантель, Головний директор з продукції в D2L – Серія інтерв’ю

Крістіан Пантель є Головним директором з продукції в D2L, де він керує глобальною стратегією продукції, управління продукцією, дизайну продукції, дослідженнями користувачів та доступністю. Він був призначений на посаду Головного директора з продукції в 2024 році після приєднання до компанії в 2015 році, де він розширив свій керівний досвід у сфері продукції, дизайну та інженерії.

Пантель має понад 25 років досвіду у створенні корпоративного програмного забезпечення, з попередніми керівними ролями в Workday, Infor та PeopleSoft. Його робота ґрунтується на користувачо-орієнтованому дизайні, з акцентом на створенні інтуїтивних, доступних навчальних досвідів для різноманітних учнів та педагогів.

D2L – це канадська компанія з технологій освіти, найбільш відома своєю розробкою Brightspace, хмарної платформи управління навчанням, яку використовують школи, університети, уряди та підприємства для надання онлайн- та гібридних навчальних досвідів. Заснована в 1999 році Джоном Бейкером, компанія зосереджена на персоналізованій та доступній цифровій освіті, інтегруючи інструменти, керовані штучним інтелектом, аналітику, створення курсів та адаптивні функції навчання у свою екосистему. Платформа D2L підтримує все, від освіти К-12 до корпоративної підготовки та професійного розвитку, з сильним акцентом на участі учнів, доступності та життєвому навчанні. Компанія розширилася глобально та тепер обслуговує мільйони користувачів через набір продуктів, призначених для модернізації того, як організації викладають, тренують та керують навчальними програмами

Ви провели понад два десятиліття, формуючи досвід користувача в компаніях, таких як Workday, Infor та PeopleSoft, перш ніж піднялися по службі в D2L. Як це сприяло вашому підходу до впровадження штучного інтелекту у навчальні платформи без компрометації зручності та доступності? 

Пробувши так багато часу в корпоративному програмному забезпеченні, ви вчитеся, де продукти зламуються. Команди додають функції, але втрачають зір з користувачем, і складність проникає. Цей досвід сформував мій підхід до штучного інтелекту. Ми уникаємо переслідування блискучих об’єктів і зосереджуємося на вирішенні справжніх проблем, з якими щодня зустрічаються педагоги та учні. Це прямує у те, як ми будуємо в D2L. Штучний інтелект повинен вписуватися в те, як педагоги та учні вже працюють, і підтримувати те, як люди дійсно вчаться. Якщо функція додає тертя, створює плутанину або ослаблює доступність, вона не відправляється.

Як Головний директор з продукції, ви керуєте продукцією, дизайном та дослідженнями. Як ви забезпечуєте, щоб функції штучного інтелекту дійсно покращували навчальні результати, а не просто додавали складність до платформи?

Ми починаємо з простої принципи. Навчання вимагає продуктивного боротьби. Якщо штучний інтелект усуває зусилля, необхідне для навчання, це неправильне рішення. Навчання залежить від практики, зворотного зв’язку, рефлексії та застосування, і ми проектуємо штучний інтелект для підтримки цього процесу. Кожна функція повинна допомогти педагогам вирівняти навчальні досвіди та оцінки з результатами та зрозуміти, чи учні дійсно прогресують. Ми вимірюємо цей вплив безпосередньо.

Платформа Brightspace компанії D2L інтегрує штучний інтелект безпосередньо у навчальний досвід, а не розглядає його як додаток. Які переваги створює цей підхід з вбудованим штучним інтелектом для педагогів та закладів?

Вбудовування штучного інтелекту має значення, оскільки контекст має значення. Коли система розуміє курс, вміст та те, що робить учень, вона може спрямовувати навчання замість генерації відповідей. Це призводить до кращої підтримки в моменті та сильніших результатів з часом. Це також утримує заклади в ролі водія. Вони можуть встановлювати політики, керувати даними та розуміти, як використовується штучний інтелект, що критично важливо для довіри, конфіденційності та академічної цілісності.

Багато інструментів штучного інтелекту в освіті обіцяють персоналізацію. Що таке справжня персоналізація на масштабі, і де більшість платформ не виходить?

Персоналізація повинна рухати навчання вперед, а не усувати рівень складності, необхідний для реального прогресу. Штучний інтелект може усунути зайве тертя, але навчання все одно залежить від тривалої участі, вирішення проблем та зусиль з часом. Метою є утримання учнів на правильному рівні складності, щоб вони продовжували прогресувати без застрягання або розчарування.

Ви підкреслювали доступність протягом усієї своєї кар’єри. Як системи штучного інтелекту повинні бути спроектовані для кращої служби учнів з обмеженнями, а не ненавмисного виключення їх?

Штучний інтелект може усунути справжні бар’єри, пропонуючи різні способи взаємодії з вмістом та роблячи навчання більш гнучким. Він може підтримувати різні формати, покращувати субтитри та зменшувати ручну роботу педагогів. Однак системи штучного інтелекту схильні до середнього користувача, що означає, що вони можуть пропустити людей, які найбільше потребують підтримки. Кожен вчиться по-різному, і деякі залежать від допоміжних технологій для підтримки своїх потреб. Команди повинні проектувати та тестувати для цих учнів свідомо та включати їх у процес дослідження та розробки, щоб забезпечити, що доступність покращується на практиці. Приоритизуючи інклюзивний дизайн, ми прагнемо досягти всіх учнів незалежно від здатності та створити справжні можливості для всіх.

З тим, як штучний інтелект все більше залучений до оцінок та зворотного зв’язку, як ви думаєте, що заклади повинні балансувати автоматизацію з підтриманням довіри та академічної цілісності?

Штучний інтелект повинен підтримувати оцінку, а не брати її на себе. Він може допомогти масштабувати зворотний зв’язок та створити 여러 версій оцінок, які перевіряють одні й ті самі концепції, що посилює цілісність та поглиблює загальний навчальний досвід. Педагоги все одно повинні володіти оцінкою та приймати остаточні рішення. Довіра залежить від того, що людина стоїть за результатом.

З продуктивної точки зору, які найбільші помилкові уявлення університетів мають при впровадженні штучного інтелекту у свої освітні екосистеми?

Розглядати штучний інтелект як інструмент, який можна увімкнути та вирішити проблему. У деяких випадках це може зробити речі гіршими, усунувши зусилля, необхідне для навчання. Заклади повинні бути чіткими щодо того, чого вони намагаються покращити. Більша автоматизація не означає кращі результати без правильних даних, управління та дизайну.

Компанія D2L працює в сфері К-12, вищої освіти та корпоративного навчання. Як роль штучного інтелекту відрізняється в цих сегментах, і де ви бачите найшвидшу адоптацію?

Роль штучного інтелекту змінюється залежно від того, чого найбільше цінує кожен сегмент. У сфері К-12 увага зосереджена на безпеці, відповідному використанні та наданні педагогам та батькам сильного контролю над тим, як штучний інтелект вводиться у класі. У вищій освіті установи більше турбуються про масштаб та якість, особливо щодо оцінки, підтримки учнів та управління великими студентськими популяціями. У сфері корпоративного навчання акцент зміщується у бік швидкості та ефективності, з тим, що штучний інтелект допомагає командам рухатися швидше та зменшувати операційний витрат.

Адоптація слідує за цими пріоритетами, але вона також сильно варіюється залежно від регіону. Ми бачимо особливо сильний імпульс у сфері вищої освіти глобально, особливо в місцях, таких як Сінгапур, де установи агресивно інвестують у штучний інтелект для масштабування навчання та покращення результатів. По всьому Сінгапуру ми мали довгострокових ранніх приймачів D2L Lumi, нашого штучного інтелекту, що підтримує навчання. Вони були серед перших, хто прийняв ці можливості, і в 2025 році лише генерації збільшилися в 7,5 рази. Що виділяється, так це не тільки обсяг використання, а й його ширина. Установи часто є першими, хто експериментує з новими функціями штучного інтелекту та розгортає їх у масштабі реальних навчальних середовищ.

Ми також бачимо сильний і прискорений імпульс у ЛАТАМ. З вересня 2025 року по квітень 2026 року Lumi підтримував стабільно високе використання по всьому регіону, що свідчить про те, що установи перейшли далеко за рамки експериментів та вбудовують штучний інтелект безпосередньо у навчальні потоки.

Натомість ринки, такі як США, часто приймають більш структурований підхід, з пілотними проектами, оглядами управління та фазовими розгортаннями перед більш широким розгортанням.

Штучний інтелект тепер здатний генерувати вміст, оцінки та навіть навчання. Як педагоги повинні переосмислити свою роль у світі, де ці можливості стають стандартними?

Педагоги не стають менш важливими, коли штучний інтелект покращується. Вони стають ще важливішими. Їх роль зміщується у бік спрямування навчального процесу, встановлення очікувань та забезпечення того, щоб учні взаємодіяли з матеріалом значимим чином. Штучний інтелект може допомогти з вмістом та зворотним зв’язком, але він не може замінити судження, мотивацію чи відповідальність. Ми повинні використовувати штучний інтелект для масштабування того, що дійсно має значення у навчанні, а не заміни думки чи доставки завершених оцінок для учнів.

Оглядаючи майбутнє, які найважливіші продуктивні рішення компанії з освітніх технологій повинні приймати сьогодні, щоб забезпечити, що штучний інтелект покращує, а не погіршує, якість освіти протягом наступного десятиліття?

Якщо я закріплю це за продуктивними рішеннями, переможцями будуть ті, хто будує на сильних даних, вбудовує штучний інтелект у реальні робочі потоки та ґрунтує все у довірі, доступності та наукових дослідженнях навчання.

Якщо ми це зробимо правильно, штучний інтелект стане основною можливістю, яка безперервно покращує навчання, допомагаючи педагогам зосередитися на високоефективній роботі та надаючи підтримку учням у потрібний момент.

Справжня можливість полягає у тому, щоб перейти від освіти “один розмір для всіх” до чогось значно більш відповідального та ефективного, де кожен учень краще підтримується, а кожен педагог краще оснащений для допомоги їм у успіху.

Дякуємо за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати D2L.