Доля российского ПО на ЕГЭ выросла до 20%, но замедлилась

Доля российского ПО на ЕГЭ выросла до 20%, но замедлилась

Доля российского ПО на ЕГЭ выросла до 20%, но замедлилась

За последние четыре года доля российских регионов, использующих отечественное программное обеспечение для проведения итоговой аттестации по информатике, выросла с 11% до 20%. Однако в 2025 году эта доля немного снизилась по сравнению с 2024 годом, когда она превышала 20%.

Такие данные представил Комитет по информатизации образования Ассоциации разработчиков программных продуктов (АРПП) «Отечественный софт».

Согласно информации ассоциации, Microsoft Office, LibreOffice и OpenOffice по-прежнему доминируют, хотя их доля постепенно снижается на фоне роста использования российских аналогов.

Лидером остаётся LibreOffice — его используют в 55 регионах. Такой выбор объясняется бесплатной лицензией, открытым исходным кодом и совместимостью с российскими операционными системами, в некоторые из которых он входит «из коробки».

Москва и Санкт-Петербург продолжают использовать Microsoft Office — главным образом из-за привычности и широкого распространения этого пакета в образовательных учреждениях. Однако его позиции сдают: всё чаще его заменяют как решения на открытом коде, так и российские продукты. В отдельных регионах, например в Вологодской области, допускается использование сразу нескольких офисных пакетов.

АРПП «Отечественный софт» отмечает активное распространение российских решений — «МойОфис» и «Р7-Офис». Если в 2021 году они использовались лишь в одном регионе, то в 2024 году — уже в 27.

По прогнозам, в 2026 году рост доли российского ПО продолжится. Согласно оптимистичному сценарию, она достигнет 50–60%, по консервативному — 40–45%. При этом доля зарубежных продуктов, в первую очередь устаревшего OpenOffice, будет сокращаться. Microsoft Office и LibreOffice также потеряют часть аудитории, но менее стремительно.

В ассоциации подчёркивают, что для ускорения перехода на отечественное ПО необходимо активнее внедрять его в образовательный процесс, адаптировать учебные программы и обеспечивать техническую поддержку. Учителям и организаторам экзаменов специалисты АРПП советуют учитывать региональные особенности, а разработчикам — адаптировать свои продукты под требования экзаменационных заданий.

«Мы уже несколько лет наблюдаем за ситуацией с проведением итоговой аттестации в компьютерной форме и анализируем по открытым источникам информацию о применяемом ПО. Видим положительную динамику, но её темпы пока невысоки: за четыре года лишь около 20% регионов перешли на российские решения. Выбор отечественного ПО — это не только вопрос безопасности, но и вклад в будущее ИТ-отрасли страны. Наш опыт показывает, что российские продукты не уступают зарубежным аналогам, а их использование в школах — это инвестиции в цифровую экономику России», — прокомментировала Анастасия Горелова, глава комитета по информатизации АРПП «Отечественный софт».

«Курс на технологический суверенитет сегодня проходит красной нитью через все сферы. Поэтому так важно, чтобы знакомство с российскими решениями начиналось ещё в школе. Чем раньше учащиеся начнут работать с отечественным ПО, тем проще им будет в будущем», — отметила Анастасия Баранова, руководитель направления обучения Центра по работе с образовательными учреждениями АО «Р7».

«Мы видим разрыв между тем, чему учат в школах, и тем, что регионы выбирают для экзаменов. Учебные материалы ориентированы на зарубежное ПО, и школам сложно самостоятельно осваивать новые инструменты. В “МойОфис” мы стараемся сократить этот разрыв — обучаем педагогов точечно в регионах, а также проводим открытые бесплатные лекции каждый месяц. На этом этапе особенно важна поддержка со стороны региональных властей и профильных министерств, чтобы как можно больше педагогов и учеников знали о российских решениях и умели ими пользоваться», — добавила Светлана Гиацинтова, генеральный директор «Хаб Знаний МойОфис».

ИИ учится задавать вопросы сам себе — и от этого становится умнее

Даже самые продвинутые ИИ-модели пока что во многом лишь повторяют — учатся на примерах человеческой работы или решают задачи, которые им заранее придумали люди. Но что если искусственный интеллект сможет учиться почти как человек — сам задавать себе интересные вопросы и искать на них ответы?

Похоже, это уже не фантазия. Исследователи из Университета Цинхуа, Пекинского института общего искусственного интеллекта (BIGAI) и Университета штата Пенсильвания показали, что ИИ способен осваивать рассуждение и программирование через своеобразную «игру с самим собой».

Проект получил название Absolute Zero Reasoner (AZR). Его идея проста и изящна одновременно. Сначала языковая модель сама придумывает задачи по программированию на Python — достаточно сложные, но решаемые. Затем она же пытается их решить, после чего проверяет себя самым честным способом: запускает код.

 

Если решение сработало — отлично. Если нет — ошибка становится сигналом для обучения. На основе успехов и провалов система дообучает исходную модель, постепенно улучшая и умение формулировать задачи, и способность их решать.

Исследователи протестировали подход на открытой языковой модели Qwen с 7 и 14 миллиардами параметров. Оказалось, что такой «самообучающийся» ИИ заметно улучшает навыки программирования и логического мышления — и в некоторых тестах даже обгоняет модели, обученные на вручную отобранных человеческих данных.

 

По словам аспиранта Университета Цинхуа Эндрю Чжао, одного из авторов идеи, подход напоминает реальный процесс обучения человека:

«Сначала ты копируешь родителей и учителей, но потом начинаешь задавать собственные вопросы. И в какой-то момент можешь превзойти тех, кто тебя учил».

Идея «самоигры» для ИИ обсуждается не первый год — ещё раньше её развивали такие исследователи, как Юрген Шмидхубер и Пьер-Ив Удейер. Но в Absolute Zero особенно интересно то, как растёт сложность задач: чем умнее становится модель, тем более сложные вопросы она начинает ставить перед собой.

«Уровень сложности растёт вместе с возможностями модели», — отмечает исследователь BIGAI Цзилун Чжэн.

Сейчас подход работает только там, где результат можно легко проверить — в программировании и математике. Но в будущем его хотят применить и к более «жизненным» задачам: работе ИИ-агентов в браузере, офисных сценариях или автоматизации процессов. В таких случаях модель могла бы сама оценивать, правильно ли агент действует.

«В теории это может стать путём к суперинтеллекту», — признаёт Чжэн.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru