Искусственный интеллект будут изучать в школах Казахстана с первого класса

Школьную программу обновляют с учетом развития новых IT-технологий

Фото: © Depositphotos.com/pressmaster

Министерство просвещения сообщило, что содержание школьных предметов в Казахстане обновляется с учетом развития искусственного интеллекта. В ведомстве напомнили, что в ноябре 2025 года был принят Закон РК «Об искусственном интеллекте», а в мае 2026 года — указ президента Казахстана Касым-Жомарта Токаева по внедрению искусственного интеллекта в систему среднего образования.

Так, в республике уже обновлен государственный общеобязательный стандарт образования, типовые учебные планы и типовые учебные программы. Предмет «цифровая грамотность» в 1-4-х классах переименован в «цифровую грамотность и искусственный интеллект», а «информатика» в 5-11-х классах — в «информатику и искусственный интеллект».

«Речь идет не только об изменении названий предметов. Искусственный интеллект стал неотъемлемой частью цифровых технологий и информатики. В связи с этим в содержание предметов включены новые разделы по искусственному интеллекту и 43 цели обучения», — заявили в министерстве.

В 1-4-х классах в рамках раздела «Медиаграмотность и ИИ» предусмотрено 17 целей обучения. Ученики этих классов познакомятся с ИИ «на простых примерах из повседневной жизни, освоят основы цифровой безопасности, защиты персональных данных и ответственного поведения в цифровой среде».

В 5-9-х классах в рамках разделов «Компьютерное мышление и программирование», «Здоровье, безопасность и ИИ» предусмотрено 14 целей обучения: здесь учащиеся будут учиться использовать инструменты ИИ в учебном процессе, формулировать запросы, критически оценивать полученные результаты, а также «соблюдать принципы кибербезопасности и академической честности».

В 10-11-х классах в рамках раздела «Управление данными и искусственный интеллект» предусмотрено 12 целей обучения. Основной акцент, как уточнили в министерстве, сделан «на понимании принципов работы искусственного интеллекта и его практическом применении». В содержание обучения также включены основы машинного обучения, нейронных сетей, анализа данных и прикладной криптографии.