Научный подход

Методология обучения

8 ключевых рычагов по принципу 20/80 — минимум усилий, максимум эффекта

8 ключевых рычагов

1

AI-Assisted Learning

Персональный AI-тьютор для каждого ученика. Мгновенная обратная связь, адаптивная сложность

24/7 поддержка
2

Vibe Coding с AI

Обучение программированию через диалог с AI. Описываешь задачу — получаешь работающий код

10x быстрее старт
3

Когорты по 20-30 человек

Организационное решение. Peer pressure, социальная поддержка, общий темп

90% vs 7% completion
4

CTF с первого месяца

Capture The Flag челленджи для вовлечения и автоматического выявления талантов

+300% вовлечение
5

Parsons Problems

Перестановка готовых блоков кода вместо написания с нуля

-50% когнитивная нагрузка
6

Обучение в парах

Pair programming, взаимная поддержка, социальное обучение

+50% скорость
7

Наставники из выпускников

Трек «инструктор» — лучшие выпускники становятся преподавателями

Экспоненциальный рост
8

Прогресс компетенций

Вместо баллов и бейджей — реальные навыки с уровнями

Внутренняя мотивация

Модель обучения: Наставник + Peer Instruction

Платформа ведёт, человек поддерживает. AI-платформа является основным источником контента и заданий, а наставники и менторы обеспечивают социальную поддержку и помощь когда ученик застрял.

Ключевые принципы

Платформа ведёт

AI-платформа = основной источник контента. Персонализированные уроки, задания, обратная связь

24/7 доступ

Наставник, не учитель

Выпускник программы. Контролирует прогресс, помогает когда застрял, мотивирует

1 на 100 учеников

Peer Instruction

Старший курс помогает младшему. Культурно естественно для Узбекистана

+50% скорость

Низкий порог для наставника

Не нужно быть экспертом — достаточно пройти программу и уметь поддержать

Экспоненциальный рост

Роли в обучении

Наставник
Выпускник программы. 1 на 3-4 когорты (~100 человек). Проводит утренние сборы и вечерние разборы
Ментор
Продвинутый ученик внутри когорты. 2-3 на когорту. Помогает отстающим, отвечает на вопросы
Напарник
Peer learning в парах. Меняется еженедельно. Работают вместе на практике
1:10:100
Соотношение: 1 наставник, 10 менторов, 100 учеников. Масштабируемая модель

Цикл практического обучения

В основе методологии — цикл Колба (Experiential Learning). Люди учатся не слушая лекции, а через повторяющийся цикл: делай → анализируй → понимай → применяй.

1

Делай

Практическое задание: код, CTF, симуляция

2

Анализируй

Разбор с наставником: что получилось, что нет

3

Понимай

Теория и принципы: почему это работает

4

Применяй

Новое задание с учётом изученного

80% практика
20%

Почему 80/20: Retention после лекций — 5%. После практики — 75%. Теория нужна только для объяснения того, что уже попробовал.

5%
запоминается после лекций
75%
запоминается после практики
90%
запоминается когда учишь других
15×
разница между лекцией и практикой

Доказательная база

75%
retention при практике на cyber ranges (vs 5% на лекциях)
90%+
completion rate в когортных программах (vs 3-7% self-paced)
+50%
запоминание при spaced repetition
10 мин/день
эффективнее 2 часов раз в неделю

Анти-паттерны

Чего мы сознательно избегаем — научно доказано, что это не работает:

Points / Badges / Leaderboards (PBL)

Убивают внутреннюю мотивацию. Исследования показывают снижение интереса после снятия вознаграждений

Self-paced без структуры

3-7% завершают курсы. Без дедлайнов и когорты — прокрастинация побеждает

Лекции > 20% времени

Retention после лекций — 5%. Практика важнее теории

Искать «талантливых»

Talent is made, not born. Лучшие предикторы объясняют только 34% успеха

Сложные задания сразу

Cognitive overload. Scaffolding и постепенное усложнение критичны

AI как конкурентное преимущество

Почему AI-first подход критичен

  • AI-инструменты кратно ускоряют обучение новичков
  • Prompt engineering — базовый навык современного специалиста
  • Vibe coding позволяет решать задачи с первого дня обучения
  • AI-тьютор обеспечивает индивидуальный подход при массовом обучении
  • Выпускники готовы к реальной работе с современными инструментами

Источники

Исследования проекта

  • 01 — Военное IT-образование (США, Израиль, НАТО)
  • 02 — Обучение новичков с нуля
  • 03 — AI-assisted learning и Vibe Coding
  • 04 — Научные данные о геймификации
  • 05 — Масштабирование на 100K+
  • 06 — Тестирование способностей
  • 07 — Потребности военных в IT
  • 08 — Обучение реверс-инжинирингу