Лауреат «нобелевки» по образованию рассказал, за что ему дали эту премию

Премия Иданя (Yidan Prize) — глобальная образовательная награда, учреждённая в 2016 году китайским интернет-предпринимателем и филантропом Чэнь Иданем. Она вручается ежегодно тем, кто меняет мир к лучшему и вдохновляет на прогресс в образовании во имя лучшего мира. Её называют «нобелевкой» по образованию. Награда составляет 3,8 миллиона долларов.

Профессор Ури Виленски из Северо-Западного университета (Чикаго) в 2025 году стал лауреатом этой премии за новаторскую работу в области агентного моделирования, которое способствует повышению осведомлённости о сложных системах и объединяет знания различных дисциплин.

На сайте премии объясняется, что Ури Виленски помог внедрить свою работу в учебные программы по всему миру, и это помогает воспитывать поколение мыслителей, способных к сотрудничеству и междисциплинарному подходу, готовых взаимодействовать с взаимосвязанным миром.

Ури Виленски рассказал изданию EducationalWeek подробнее о сути своих разработок и о том, почему, по его мнению, они оказались так важны для сферы образования в целом, что заслужили такой высокой награды.

В чём суть работы Ури Виленски и как агентное моделирование помогает всему образованию

«Моя работа посвящена тому, как компьютерные представления могут помочь людям в обучении, — говорит профессор. — Мы знаем, что разные способы представления одних и тех же знаний могут оказывать существенное влияние на мышление и обучение. Например, римские и арабские цифры представляют числа, но умножение и деление чрезвычайно сложно выполнить с помощью римских цифр. Принятие арабских цифр в Европе, начиная с XI века, позволило даже детям изучать умножение и деление, что стало огромным достижением в образовании. Арабские цифры также привели к многочисленным достижениям в математике, науке и торговле. Аналогично, я утверждаю, что компьютерные представления могут привести к совершенно новым способам понимания сложных систем, делая их доступными для большего числа людей».

Сложные системы, объясняет он, состоят из множества взаимодействующих элементов, из которых вытекают более крупные закономерности. Они бывают в природном и социальном мире — например, мировая экономика представляет собой сложную систему. По мнению профессора, образование должно готовить людей к анализу и осмыслению сложных систем. Подходящий инструмент для этого — компьютерное агентное моделирование, в котором элементы системы представлены вычислительными объектами, которые называют «агентами».

Лаборатория, где работает Ури Виленски, сотрудничает с преподавателями для разработки учебных материалов, позволяющих студентам исследовать, модифицировать и создавать агентно-ориентированные модели. Там создали NetLogo — это язык программирования и программная платформа, с помощью которых можно создавать учебные среды, простые в освоении и одновременно способные к мощным вычислениям. По словам профессора, NetLogo — самая широко используемая в мире платформа для агентно-ориентированного программирования. Её используют тысячи классов и учебных модулей на всех уровнях обучения. Суть в том, что NetLogo обладает обширной библиотекой агентно-ориентированных моделей, которые легко интегрируются в учебный процесс, позволяя студентам работать с моделями практически по любому предмету.

Почему агентное моделирование позволяет бороться с ИИ-зависимостью

Члены жюри премии Иданя сочли работу Ури Виленски особенно актуальной в свете появления искусственного интеллекта, и интервьюер EducationalWeek спросил у собеседника, почему.

Виленски объяснил это так: существует риск, что студенты будут часто использовать генеративные ИИ (большие языковые модели) для получения механических ответов на вопросы, а когда они работают с агентно-ориентированными моделями, наоборот, студентам приходится активно думать самостоятельно — как строить моделирование или каковы основные причинно-следственные связи. То есть такие задания побуждают их размышлять и применять собственный творческий подход.

Например, студентам, изучающим науки о Земле, NetLogo помогает исследовать влияние различных факторов на развитие лесных пожаров — плотности леса, ветра, холмистой местности или разных видов древесины, загорающихся при разных температурах. Студенты могут вставлять в модель новых агентов или правила, чтобы проверить, как эти условия влияют на распространение огня. Для этого приходится рассуждать.

«Нам необходимо разрабатывать учебные программы, которые помогут студентам понимать и решать сложные проблемы реального мира посредством практического исследования, конструирования и обсуждения. Я считаю, что активное взаимодействие с моделями — один из лучших способов усвоить важные идеи и развить критическое мышление», — заключил Ури Виленски.