Поколение ChatGPT: ИИ меняет подход студентов к учебе и экзаменам
Тема влияния искусственного интеллекта на образование в последние годы все чаще становится поводом для исследований. Она как никогда актуальна сегодня, при этом довольно многослойна. Так, в научном журнале Nature в 2025 году была опубликована статья «To adopt or to ban? Student perceptions and use of generative AI in higher education», посвященная использованию студентами ChatGPT и других генеративных инструментов в академической и личной сферах.
Авторы опираются на результаты опроса 1366 студентов из 24 итальянских университетов, который показал, что студенты все еще довольно осторожно используют искусственный интеллект, причем чаще в личных целях, чем для обучения. Так, 69,2% опрошенных заявили, что использовали генеративные инструменты для личных проектов, и лишь 38,7% — для выполнения учебных заданий. Эта разница отражает социально-этические сомнения: многие студенты считают спорным и даже нечестным использование ИИ в академических целях.
Сегодня очевидно, что количество студентов, использующих ИИ для выполнения учебных заданий, значительно выросло. На этом фоне стал еще более актуальным вопрос: сможет ли использование ИИ привести к тому, что обучение станет более поверхностным? Да, такой риск действительно существует, и он связан не столько с самим искусственным интеллектом, сколько с тем, как сегодня выстроен образовательный процесс.
В школьном образовании ситуация несколько проще: там важна не профессиональная подготовка, а развитие личности, формирование базовых навыков мышления и способности к самостоятельной работе. Опасность возникает в том случае, если учебные задания не адаптированы к современным реалиям. Если человек не научится прилагать умственные усилия в детстве и юношестве, уже не так важно, какие именно учебные задания он будет выполнять с помощью ИИ. Проблема в том, что он в целом окажется не готов к самостоятельной работе.
ИИ формирует новые привычки у студентов
Использование искусственного интеллекта заметно меняет учебные привычки современных студентов. В первую очередь речь идет о снижении интереса к самостоятельной работе. Проблема заключается не столько в ослаблении критического мышления, сколько в разрыве между умственным усилием и получаемым результатом.
Генеративные инструменты позволяют получить готовый ответ значительно быстрее и легче, чем это предполагалось при разработке учебных заданий. Решение становится слишком простым: ученик получает задачу, загружает ее в ИИ-сервис, получает готовый ответ и сдает работу без необходимости самостоятельно размышлять и искать ответ — так формируется устойчивая привычка не прилагать усилий. В результате в будущих ситуациях, когда от студента потребуется самостоятельная интеллектуальная работа, он столкнется с трудностями. Способность самостоятельно решать задачи можно сравнить со спортивной подготовкой: бегун, который тренируется регулярно, легко пробежит дистанцию и успеет на автобус или самолет, тогда как неспортивному человеку ускориться, что-то или кого-то догнать будет физически сложнее.
Особенно отчетливо это проявляется в естественно-научных и технических дисциплинах. В таких предметах существует класс задач, решение которых требует выполнения последовательности вычислений и операций. В условиях экзаменов или других форм контроля с ограниченным временем важно не только знать теорию, но и владеть техникой решения: уметь быстро и без ошибок выполнять необходимые действия, правильно выбирать пути к решению.
А при активном использовании ИИ возникает риск, что студенты запомнят только общее направление решения, но при этом утратят навык самостоятельно воспроизводить саму технику вычислений.
Как студенты сдают экзамены в эпоху ИИ
Несмотря на то, что нейросети уже несколько лет активно используются и студентами, и преподавателями, формат экзаменов и зачетов в большинстве учебных заведений практически не изменился. Как правило, учащимся по-прежнему запрещено пользоваться телефонами и другими электронными устройствами. Тем не менее они все равно находят лазейки.
Современный смартфон — это далеко не бумажная шпаргалка с ответами. Это доступ к мощным вычислительным системам и генеративным моделям, способным решать широкий круг задач и отвечать на самые разные вопросы. Фактически телефон предоставляет доступ к огромному массиву знаний, накопленных человечеством, которые можно получить практически мгновенно.
Поэтому знания становятся скорее косвенным индикатором других, более фундаментальных навыков, которые формируются в процессе обучения.
- Способность запоминать и удерживать информацию. Если человек не умеет структурировать материал и переносить его в долговременную память, это свидетельствует о проблемах в обучении.
- Умение обрабатывать информацию — то есть не просто воспроизводить заученные факты, а делать выводы и собирать из разрозненных фрагментов целостную картину. Это и есть критическое мышление. В простейшем виде оно представляет собой привычку к самопроверке: когда после получения ответа прикладываешь дополнительные усилия, чтобы точно убедиться в корректности решения.
Да, не всегда провести проверку так же легко, как, например, в математике, однако сама по себе установка на сомнение — важный навык для развития живого интеллекта. Именно эта привычка постоянно соотносить полученные выводы с реальностью и составляет одну из основ критического мышления в современную цифровую эру.
Новый подход в подготовке к экзаменам
Искусственный интеллект действительно меняет привычные стратегии студентов, в том числе подход к подготовке к экзаменам и зачетам. Особенно это заметно среди мотивированных студентов, которые хотят разобраться в материале. Для них появился доступный инструмент, способный в спокойном режиме и простым языком объяснить сложную тему — без каких-либо ограничений по времени или страха задать «неудобный» вопрос на всю аудиторию. Раньше стеснительный студент нередко оставался один на один со своим непониманием, но ИИ эту проблему отлично решает. У учащихся есть возможность задать вопрос и получить разъяснение в удобное им время и в комфортной форме. Это безусловно расширяет образовательные возможности и снижает порог входа в сложные темы. Однако у этого процесса есть и обратная сторона. Во время лекции студент может чего-то не понять и решить, что он уточнит тему позже у искусственного интеллекта, а потом забыть о своих планах — так появляются пробелы в знаниях.
Что делать с ИИ в образовании — запрещать или регулировать?
Результаты упомянутого в начале статьи исследования ставят перед сферой образования вопрос: запрещать студентам применять генеративные инструменты или пытаться процесс регулировать?
Запретительные меры в данном случае вряд ли будут эффективны. Гораздо более результативным подходом является четкое и прозрачное регулирование. В первую очередь в каждом учебном задании должно быть прямо указано, можно ли для поиска решения использовать искусственный интеллект. Аналогично тому, как эта практика работает с другими инструментами: например, в одних типах задач использование калькулятора запрещено, в других — допускается для упрощения рутинных вычислений.
Второй важный элемент регулирования — установление понятной ответственности за нарушение правил. Если использование генеративных инструментов запрещено, студент должен заранее понимать, какие последствия наступят в случае нарушения. Наличие четко зафиксированных санкций должно стать сдерживающим фактором.
Третья составляющая — механизмы выявления или предотвращения несанкционированного использования технологий. Они могут быть разными: от систем прокторинга до технических решений, ограничивающих доступ в интернет в экзаменационных помещениях. Такие меры не являются универсальными и всегда будут иметь ограничения, однако в сочетании с прозрачными правилами они повышают общую управляемость процесса.
Наконец, важным элементом регулирования является формирование культуры честного прохождения испытаний. Использование запрещенных инструментов — это не просто нарушение формальных требований, а форма нечестной конкуренции по отношению к другим студентам. Любая система контроля предполагает ранжирование результатов, и тот, кто незаконно упрощает себе путь, фактически занимает место, которое могло бы достаться другому. За рубежом так и работает: студенты осознают, что конкурируют друг с другом за академические рейтинги, возможности трудоустройства и будущий доход. В таких условиях соблюдение правил становится не только требованием администрации, но и частью коллективной ответственности внутри учебного сообщества. В этой ситуации все большую роль могут играть работодатели. Если рынок труда начнет ценить не формальное наличие диплома, а реальное умение думать и решать задачи самостоятельно, это может стать для студентов стимулом использовать ИИ осознанно — как инструмент помощи, а не как быстрый способ «закрыть» задачу и получить зачет.
Как изменится студенчество под влиянием ИИ
Если пофантазировать, каким может быть учебный процесс через 5–10 лет, то одним из возможных сценариев может стать не единая модель, а расслоение образовательных форматов. По аналогии с сегодняшним разделением на онлайн- и офлайн-обучение, массовые цифровые программы с активным использованием ИИ будут сосуществовать с более дорогими и «человекоцентричными» форматами, где ключевую роль по-прежнему играют живые преподаватели и наставники.
Офлайн-образование и живое взаимодействие будут восприниматься как признак более высокого, элитного образования, тогда как автоматизированные решения останутся в основном вспомогательными. При этом на сегодняшний день ожидания быстрого и повсеместного внедрения ИИ в вузах пока не подтверждаются: большинство учреждений используют технологию точечно и крайне осторожно — преимущественно для аналитики, а не для замены преподавания.
Опубликовано 13.02.2026
