Как преподаватель тестирования за два года встроил ИИ в каждый элемент своих курсов

С 2023 года Артём Русов, автор курсов по тестированию ПО на Stepik и Udemy, последовательно заменяет статичные учебные материалы интерактивными средами, собранными с помощью генеративного ИИ. Отправной точкой стала учебная песочница — полноценное веб-приложение с фронтендом, бэкендом, документацией, макетами и базой данных, которое он собрал через ChatGPT, не имея глубоких знаний в разработке. Для курса по ручному тестированию это решало принципиальную проблему: студент работал не в упрощённом тренажёре, а в среде, близкой к реальному проекту.

Собственная песочница даёт преподавателю несколько практических преимуществ перед сторонними бесплатными сервисами. Приложение точно соответствует программе курса, в него можно намеренно заложить нужные баги для отработки конкретных навыков, а проблемы — быстро исправить. Зависимость от чужих платформ, которые могут закрыться или сменить условия, исчезает. Код хранится на GitHub, что позволяет откатывать изменения. Русов отмечает, что работа над собственным продуктом прокачала его понимание того, как устроены системы изнутри — опыт, который найм не давал.

Следующим шагом стали тренажёры по отдельным аспектам тестирования: анализ требований, тест-дизайн, работа с Devtools, написание SQL-запросов, поиск ошибок в документации. Все задания проверяются автоматически, прямо в браузере, без установки дополнительного ПО. Сейчас Русов разрабатывает новую версию тренажёров на базе Gemini: студент может генерировать неограниченное количество новых заданий по тому же шаблону нажатием одной кнопки. Масштабирование под большое число пользователей потребовало подключения API-ключей и облачных платформ — в частности, Together AI.

Параллельно коллега Русова Алексей Коледачкин разработал инструмент оценки открытых ответов через LLM. Студент не выбирает из готовых вариантов, а пишет развёрнутый комментарий и объясняет позицию — модель выставляет балл и формирует текстовую обратную связь. Задания создаются через административную панель и встраиваются на платформу Stepik через iframe. По словам Русова, отзывы студентов положительные. Отдельно он осваивает RAG — подход, при котором языковая модель отвечает только на основе заранее проверенных источников, а не всего обучающего корпуса. Это снижает риск галлюцинаций в учебном контексте.

В 2026 году Русов добавил в один из курсов геймификацию: маскот-артишок по имени Арти путешествует по древним цивилизациям и тестирует API. Курс получил собственный сюжет, визуальный стиль и тематическую песочницу. Все иллюстрации сгенерированы через сервис Nana Banana. Песочница для этих курсов открыта и бесплатна.

При этом Русов сохраняет классические форматы заданий — тесты, сопоставление, восстановление хронологии, заполнение пропусков — и не отказывается от ручной редактуры текстов. Он прямо критикует практику массовой генерации контента без проверки, называя её «ИИ-слопом»: каждый фрагмент текста, по его словам, должен быть методически обоснован и проверен автором. Для самостоятельного обучения он рекомендует бесплатный инструмент Google NotebookLM, который позволяет строить учебные материалы на основе собственной базы знаний.