ChatGPT وGemini في تدريب مختبري QA: تجربة مؤلف دورات Stepik للمبتدئين

Артем Русов, автор курсов по тестированию на Stepik и Udemy, рассказал, как встраивает ИИ в обучение новичков. По его опыту, модели не отменяют классический курс, а расширяют его: помогают собирать собственные учебные стенды, генерировать задания и давать студентам более живую практику.

Собственная учебная песочница

Поворотным моментом для автора стал 2023 год, когда он без глубокого бэкграунда в программировании собрал с помощью ChatGPT полноценную песочницу для своего основного курса. Речь не о наборе моков, а о системе с фронтендом, бэкендом, документацией, макетами и базой данных. Для преподавателя по ручному тестированию это оказалось не просто эффектной демонстрацией возможностей ИИ, а способом получить среду, которая полностью совпадает с логикой курса и не зависит от чужих ограничений.

У такого подхода быстро нашлись и прикладные плюсы. Преподаватель может сам заложить нужные баги, быстро исправить найденные проблемы и строить сценарии, которые действительно проверяют навык, а не умение пройти конкретный тренажер. По словам Русова, студент в этом случае работает не в стерильной учебной оболочке, а в системе, похожей на реальный продукт.

Дополнительный бонус для самого автора курса — рост собственной экспертизы: когда собираешь учебный сервис сам, начинаешь гораздо лучше понимать код, инфраструктуру и процессы доставки.

Генерация заданий и RAG

Следующий этап — перенос ИИ из этапа подготовки курса прямо в пользовательский опыт. Сейчас Русов разрабатывает новую версию тренажеров в Gemini, где студент сможет генерировать сколько угодно новых заданий в том же интерфейсе и по тому же шаблону. Это уже не история про одиночный эксперимент: чтобы все работало при большом числе запросов, приходится думать про API-ключи, облачные платформы и устойчивость системы под нагрузкой.

• Собственная песочница под программу курса Браузерные тренажеры по требованиям, SQL, DevTools и поиску ошибок Задания с оценкой от LLM и автоматической обратной связью RAG-поиск по проверенной базе знаний вместо случайной генерации Генерация иллюстраций и сюжетной оболочки для курса Параллельно автор осваивает RAG, чтобы студент искал ответы не в произвольной выдаче модели, а в заранее отобранной базе знаний. По той же логике в курсах появились задания, где ИИ оценивает развернутый ответ, выставляет балл и дает комментарий. Такой инструмент, разработанный вместе с коллегой, встраивается в образовательную платформу через админку и iframe. Но Русов сразу оговаривает границы подхода.

«В обучении важно не навредить».

Геймификация без слепой веры Еще одно направление — визуальная и сюжетная упаковка курса.

Автор пишет, что превратил свой давний маскот, артишок, в персонажа по имени Арти: тот путешествует по древним цивилизациям и тестирует API. Под этот сеттинг он собирает отдельные песочницы и изображения, сгенерированные через Nana Banana. Идея не в декоративности ради декоративности, а в том, чтобы курс лучше запоминался и выглядел как цельный продукт, а не как набор разрозненных уроков и тестов.

При этом Русов не противопоставляет ИИ классическим форматам обучения. Обычные тесты, задания на сопоставление, восстановление хронологии и заполнение пропусков никуда не исчезают, а все тексты, созданные с помощью модели, он вычитывает, правит и проверяет по фактам вручную. Его главный тезис простой: массово генерировать «ИИ-слоп» нельзя, потому что за каждый фрагмент курса отвечает автор.

ИИ в этой схеме — не замена методике, а инструмент, который работает только при четких рамках и редакторском контроле.

Что это значит

Кейс Русова показывает, что ИИ в онлайн-обучении начинает приносить пользу не на уровне лозунгов, а в конкретных элементах продукта: от песочниц и проверки ответов до персонализированных тренажеров и визуального слоя. Но выигрыш появляется только там, где автор курса сохраняет ответственность за содержание, качество и учебную логику, а не перекладывает все на генерацию.