2025 оны 12 сарын 12-ны энэ дугаарт бид их дээд сургуулийн орчноос эхлэлтэй, Монголын бизнес, сургалтын байгууллагууд шууд авч хэрэгжүүлж болох гурван гол сэдвийг хөндлөө: 24/7 ажиллах AI агентууд, хичээлийн загварт хиймэл оюун ухаан (хиймэл оюун ухаан гэж юу вэ, яаж зөв ашиглах вэ) –г интеграцлах бодит аргууд, мөн AI илрүүлэгч дээр найдахаас татгалзаж, бодлого болон даалгаврын “загварыг” өөрчлөх стратеги. Disruptor Ai Lab нь “Хиймэл оюун ухаан Монголд хөгжихийн төлөө. Далайд дусал нэмэр!” гэсэн уриан дор ХОУ-ын автоматжуулалт, сургалтаар дамжуулан оюутан, багш, бизнес эрхлэгчдэд практик шийдэл хүргэхийг зорьж байна.
AI агентууд: 24/7 оюутны дэмжлэгийн шинэ нуруу
Их сургууль, сургалтын байгууллагууд энгийн чатботоос нэг алхам урагшилж, бие даан бодож, үйлдэл хийж, нарийн ажлын урсгалыг удирддаг AI агент системүүд рүү шилжиж байна. Эдгээр хиймэл оюун ухааны агентууд нь зөвхөн асуултад хариулахаас гадна элсэлтийн мэдээлэл өгөх, сургалтын хөтөлбөр, санхүү, сэтгэл зүйн сайн сайхан байдалтай холбоотой зөвлөгөө өгөх, бүртгэл, бичиг цаасны ажлыг автоматжуулж, оюутанд 24/7, хувь хүнд тохирсон үйлчилгээ үзүүлдэг. Энэ нь сургалтын байгууллагын автоматжуулалтын систем, цаашлаад бизнесийн үйлчилгээний автоматжуулалт хөгжих үндсэн суурь болж байна.
Сүүлийн үеийн чиг хандлага бол нэг оюутантай шууд харилцахдаа олон агент бүхий төвөгтэй архитектураас илүү нэг хүчирхэг, нэгдсэн агент ашиглах явдал. WGU Labs-ийн бүтээсэн AI оюутны дэмжлэгийн туслахын туршлага үүнийг харуулсан: анхны хувилбар нь хичээл, санхүү, сайн сайхан байдал хариуцсан тус тусын олон агенттай байсан тул хариу өгөх хугацаа дунджаар 38 секунд болж удааширч, ярианы цул биш байдал үүсжээ. Архитектурыг энгийн болгож, бүх функцийг нэг том хэлний загвараар ажилладаг нэгдсэн агент дээр нэгтгэснээр хариулах хугацааг 5 секундын дотор болгож, чанартай, энэрэнгүй харилцааг хадгалж чадсан. Энэ кейс нь Монголын их сургууль, сургалтын төвүүд, бүр жижиг дунд бизнесүүдэд ч “илүү олон бот биш, илүү сайн нэг агент” бүтээх нь хэрэглэгчийн туршлага, бизнесийн үр ашгийн хувьд илүү үр дүнтэй байж болохыг харуулж байна. Тэдний хөгжүүлэлтийн түүхийг дараах холбоосоор унших боломжтой: WGU Labs – Exploring Multi-Agent and Single-Agent Systems.
Практик хэрэглээ нь өргөн. Элсэлтийн шатанд RhinoAgents зэрэг шийдэл нь цахим элсэлтийн зөвлөх болж, шалгуур хангаж буй эсэхийг урьдчилсан байдлаар шалгах, бичиг баримт цуглуулах, асуултад 24/7 хариулах замаар өргөдөл бүрэн бөглөлтийн хувь хэмжээг 58%-иас 82% хүртэл өсгөсөн тохиолдлууд байна. Хөтөлбөрөөс гарах эрсдэлтэй оюутныг илрүүлэхэд LMS-ийн идэвх, дүн, оролцооны өгөгдөлд хиймэл оюун ухааны программ ашиглан дүн шинжилгээ хийж, эрт үеийн анхааруулга, дэмжлэгийн мессеж, нөөцийн холбоосыг автоматаар илгээж болно. Мөн AI агентууд нь 24/7 ажиллах “хувийн багш” болж, даалгаврын тайлбар, жишээ, алхамчилсан зөвлөгөө өгснөөр багшийн ачааллыг бууруулж, оюутны суралцах үр дүнг сайжруулдаг. EDUCAUSE-ийн хэлэлцүүлгүүдэд дурдсанаар ийм “agentic AI” нь сургуулийн HR, IT, санхүүгийн албаны back-office процессыг ч автоматжуулж, байгууллагын нийт гүйцэтгэлийг дэмжиж байна.
Гэсэн хэдий ч амжилттай нэвтрүүлэхийн тулд тодорхой бодлого, хүний хяналт, өгөгдлийн нууцлалын хатуу стандартыг заавал хамтад нь хэрэгжүүлэх ёстой. EDUCAUSE-ийн судлаач Jenay Robert “Бодит зорилго нь хүний мэргэжлийн чадвар, шийдвэр гаргалтыг орлох бус, тэднийг дэмжсэн тэнцвэртэй түншлэл бий болгох” гэж зөвлөжээ. Монголын их, дээд сургууль, сургалтын төвүүд, мөн бизнесийн байгууллагууд AI агент ашиглан оюутан, хэрэглэгчийн үйлчилгээний автоматжуулалт хийхдээ жижиг, тодорхой туршилтын төслөөс эхэлж, амжилтын тодорхой үзүүлэлт (хариу өгөх хугацаа, сэтгэл ханамж, зардлын бууралт), одоо хэрэглэж буй мэдээллийн системтэй нэгтгэх төлөвлөгөөг урьдчилан тодорхойлох нь чухал.
Хичээлийн загвартаа хиймэл оюун ухааныг ухаалгаар шингээх нь
Generative AI-ийн түргэн өсөлт нь их дээд сургууль, сургалтын байгууллагуудад нэгэн зэрэг боломж ба сорилт авчирч байна. Хиймэл оюун ухаан ашиглахыг зөвхөн академик шударга ёсны эрсдэл гэж харах бус, зөв интеграцласнаар сургалтын чанар, оюутны оролцоог нэмэгдүүлэх хүчирхэг “педагогикийн хамтрагч” болгох боломжтой. Lipscomb их сургуулийн Сургалт, хөгжлийн төвийн захирал Laura Morrow “сайн педагогик өөрөө AI-гийн буруу хэрэглээний эсрэг хамгийн сайн дархлаа” гэж онцолсон байдаг (EdTech Magazine, 2025).
Эхлээд одоо хэрэглэж буй даалгавар, шалгалтын ажлуудаа шинэ өнцгөөс хараарай. Хиймэл оюун ухаанаар бичих даалгаврын динамик даалгаврын асуулт үүсгүүлэх, том хэмжээний төсөлд зориулсан бүтэцтэй агуулгын төлөвлөгөө гаргах, эсвэл кейс суурьтай сургалтад бодит амьдралын нөхцөл байдлыг симуляцлах боломжтой. Зарим багш нар оюутнуудад “түүхэн хүнтэй ярилцлага хийх” эсвэл “үйлчлүүлэгчтэй уулзалтын дадлага хийх” AI бот бүтээж, хичээлийн бус цагаар чиглүүлэх тусламж үзүүлж байна. Ингэснээр оюутнууд бэлэн хариу авах бус, асуулт асууж, шүүмжлэлтэй сэтгэх үйл явцдаа AI-г ашиглах боломжтой болдог.
Амжилттай нэвтрэлт нь ихэвчлэн багш нараас эхэлсэн, “доороос дээш” хөдөлгөөн байдаг. Сургалтын төв, хэлтэс, багийн түвшинд туршилтын аюулгүй орчин – сургалт, семинар, sandbox туршилтын уулзалт, peer-to-peer туршлага хуваалцах уулзалтууд – бий болгох нь зүйтэй. Every Learner Everywhere болон Online Learning Consortium-ий хамтарсан “Faculty Development and Gen AI Playbook” материалд вебинар, микрокреденшл, тэнхим тус бүрт чиглэсэн зөвлөх үйлчилгээ зэрэг олон талт хөгжлийн загварыг санал болгодог (2025). Монголын нөхцөлд энэ нь дотоод сургалт, богино онлайн сургалтын хөтөлбөр, ажлын байрны дадлага хэлбэрээр хэрэгжиж болно. Нэг модуль, нэг даалгавраас туршиж, хиймэл оюун ухааныг яаж нэмүү өртөг үүсгэж байгааг хэмжээд, үр дүнтэй хэсгийг өргөжүүлэх нь хамгийн эрсдэл багатай зам юм.
Ингэж “сайн хичээлийн загвар + AI” гэсэн хослолоор ажилласнаар AI-г айдас, хориглолтын эх үүсвэр биш, сургалтыг гүнзгийрүүлэх, оюутны оролцоог нэмэгдүүлэх, бизнесийн сургалт, корпоратив академийн гүйцэтгэлийн үнэлгээг сайжруулах хэрэгсэл болгон хувиргах боломжтой. Disruptor Ai Lab-ын хувьд энэ нь но-код сургалтын хөтөлбөрөөрөө дамжуулан багш, сургалтын менежер, HR мэргэжилтнүүдэд сургалтын төлөвлөгөө, сургалтын тайлан бичих загвар, сургалтын хөтөлбөрийн агуулгыг AI-гаар хурдан боловсруулж, дараа нь хүний мэргэжлийн шүүлтээр сайжруулах арга барил заах гол боломж юм.
Илрүүлэлтээс загварчлал руу: AI эрин дэх үнэнч байдлын бодлого
Оюутнууд болон ажилтнууд AI-г буруу ашиглах асуудлыг зөвхөн “илрүүлэх” замаар шийдэх үе өнгөрч байна. AI илрүүлэх хэрэгслүүд өндөр алдаа (false positive) гаргах, англи хэлээр төрөлх биш хэрэглэгчдийг шударга бусаар “сэжиглэх” зэрэг ноцтой эрсдэлтэй тул цэвэр технологид найдах нь бодлогын хувьд тогтвортой шийдэл биш хэмээн олон улсын туршлага харуулж байна. Үүний оронд багш, сургалтын менежерүүд даалгавраа тийнхүү загварчилж, AI-г буруу хэрэглэх нь утгагүй эсвэл маш хэцүү болгох “урьдчилсан сэргийлэх” стратеги руу шилжиж байна.
Гол зарчим нь “үлгэр жишээ бичгийн ажил” гэхээс илүү суралцах явцад төвлөрөх. Хийхэд амар, интернэтээс олдох, эсвэл AI-аар шууд бичүүлж болдог ерөнхий, стандарт сэдвүүдээс татгалзаж, хувь хүний туршлага, хичээл дээрх тодорхой хэлэлцүүлэг, байгууллагын бодит кейстэй холбосон даалгавар өгөх нь зүйтэй. Жишээ нь, сонгодог зохиолын ерөнхий сэдвээр эссэ бичүүлэхийн оронд тухайн сэдвийг Монголын бизнесийн орчин, ажлын байрны бодит нөхцөл байдал, хувь хүний туршлагатай холбож тайлбарлуулах даалгавар өгөхөд AI бэлэн хариу өгөх нь хэцүү болно. Field Guide to AI-ийн академик шударга ёсны удирдамжид “AI илрүүлэгчид найдах бус, AI-г буруу ашиглахад утгагүй болгох даалгаврын загвар боловсруулах, AI-г зөв хэрэглэхийг сургах нь илүү үр дүнтэй” гэж зөвлөдөг.
Мөн “сурах үр дүнг нотлох баримт”-ыг өөрөөр харах шаардлага үүсч байна. Олон багш, байгууллага одоо оюутнаас зөвхөн төгсгөлийн файлыг биш, процессын нотолгоо – хувилбарын түүх, track changes-тэй төслүүд, засварласан хугацааны мэдээлэл – зэргийг хамтад нь ирүүлэхийг шаардаж байна. Reddit-ийн r/Professors форумын нэг хэлэлцүүлэгт нэгэн багш “AI-гийн буруу хэрэглээг багасгах, худал эерэг үр дүнгээс сэргийлэхийн тулд оюутнууд заавал хувилбарын түүх, track changes эсвэл баримтын editing time-ээ хамтад нь өгөх шаардлагатай” гэж зөвлөсөн байсан. Энэ арга барилыг Монголын бизнесийн сургалт, компанийн дотоод сургалтын тайлан, гэрээт сургалтын ажлын гүйцэтгэлийн үнэлгээнд ч адилхан ашиглаж, оролцогчдын суралцах явцыг илүү ил тод болгох боломжтой.
Эцэст нь зорилго нь “хийж дуусгах” бус “яагаад энэ ажил чамд хэрэгтэй вэ?” гэдгийг ойлгуулсан орчин бий болгох. Michigan их сургуулийн багш Lauren Gwin “Хэрвээ суралцагчид энэ ажил ямар үнэ цэнтэйг ойлгохгүй бол тэд үүнийг AI-д даатгахад огтхон ч дургүйцэхгүй. Харин бид шүүмжлэлтэй сэтгэлгээ яагаад чухал, яагаад ирээдүйн карьер, бизнесийнх нь амжилтад нөлөөлдөгийг сайн тайлбарлаж чадвал тэд богино зам хайх нь бага байх болно” гэж хэлсэн байдаг. Монголын нөхцөлд энэ нь их сургууль, мэргэжлийн сургалтын төв, бизнесийн дотоод сургалт бүхэнд адилхан хамаатай: даалгавар, төслөө илүү бодит бизнесийн санаа, бизнес төлөвлөгөө, ажлын байрны бодит асуудалтай уялдуулах тусам AI-г зөв ашиглах, бүтээлчээр ашиглах соёл төлөвшинө.
Эдгээр гурван чиг хандлага – AI агент ашиглан 24/7 дэмжлэг үзүүлэх, хиймэл оюун ухааныг сайн хичээлийн загварт шингээх, илрүүлэлтээс илүү загварчлал дээр төвлөрсөн бодлого хэрэгжүүлэх – нь зөвхөн кампус төдийгүй Монголын бизнес, сургалтын байгууллагуудад шууд хамаатай. Disruptor Ai Lab нь жижиг, дунд бизнесүүдэд зориулсан үйлдвэрлэлд бэлэн AI автоматжуулалтын систем, агентууд бүтээх, мөн код бичих шаардлагагүйгээр хиймэл оюун ухаан ашиглах онлайн сургалт, сургалтын хөтөлбөрөөр дамжуулан танд энэ шилжилтийг хийж, “технологийн айдас”-аа “ирээдүйн итгэл”-д хувиргахад туслахад бэлэн. Хэрэв та өөрийн сургалтын төв, их сургууль, эсвэл компанид AI агент нэвтрүүлэх, сургалтын хөтөлбөрөө шинэчлэхийг хүсэж байвал манай AI chatbot-оор дамжуулан сургалтын мэдээлэл аваарай, эсвэл бизнесийн автоматжуулалтын зөвлөх уулзалт товлон, хамтдаа таны байгууллагад тохирсон шийдлийг загварчлая.
Эх сурвалжууд
- EdTech Magazine – AI in Higher Education: A Guide for Teachers
- Field Guide to AI – Academic Integrity in the AI Age
- Every Learner Everywhere – Faculty Development and Gen AI Playbook
- The Michigan Daily – UMich instructors navigate AI-based violations of academic integrity
- Reddit – How are you all handling AI detection in your classes this semester?
- WGU Labs – Exploring Multi-Agent and Single-Agent Systems: How LABS Is Building an AI-Powered Student Support Assistant