Какое воздействие ИИ-технологии в действительности оказывают на успеваемость и уровень знаний учеников? В новой работе Центра эко номических исследований (CEPR) — независимой общеевропейской некоммерческой организации — изучалось, как генеративный ИИ влияет на продуктивность при выполнении домашних заданий и на качество обучения.
Если делегировать учебу… нейросетям
Искусственный интеллект распространяется настолько стремительно, что последствия его применения практически невозможно адекватно просчитать. При этом результаты неограниченного использования ИИ зачастую могут перекрывать предполагаемые выгоды, о чем, собственно, и заставляет задуматься новое исследование.
Специалисты из Стокгольмского университета и Университета Гонконга на протяжении 30 месяцев сопоставляли время выполнения домашнего задания и оценки за него по 9 предметам среди 26,8 тысячи китайских учащихся 7–12 классов с результатами промежуточной аттестации (ежемесячные контрольные работы) и двух главных государственных экзаменов — Чжункао (вступительный в старшую школу) и Гаокао (единый экзамен для поступления в вузы).
Авторы сравнивали изменения показателей у учащихся, которые самостоятельно пользовались инструментами ИИ, с изменениями у тех, кто этого не делал. Ученики сами выбирали инструменты и способы их применения — в основном обычные версии DeepSeek или других китайских чат-ботов (Doubao, ChatGLM, Ernie Bot и Qwen).
Последствия использования ИИ учащимися:
- Время на домашнюю работу – 30 %
- Оценки за домашние задания + 18 %
- Результаты итоговых контрольных и вступительных экзаменов – 18–24 %
Когда учащиеся использовали генеративные модели ИИ как опору при выполнении домашних заданий, это повышало их оценки за домашнюю работу, но приводило к тому, что они усваивали гораздо меньше знаний, что и показало резкое ухудшение результатов экзаменов. Примечательно, что полный масштаб этого негативного эффекта проявляется лишь примерно через 2 года.
Потери наиболее значительны по общественно-научным предметам (сильнее всего просели обществознание, политология и география — в среднем минус 27 %), за ними следуют STEM-дисциплины (математика, естественные и технические науки) с показателем снижения около 22 % и, наконец, языки — от 9 % (китайский) до 17 % (английский). Среди учеников наибольший ущерб понесли младшие школьники, отличники и мальчики (последние пользуются ИИ интенсивнее и больше теряют в результате).
Снижение уровня обучения отмечено у 81 % пользователей ИИ, чье поведение соответствует передаче домашних заданий на аутсорсинг. Оставшиеся 19 %, тратившие на задания столько же времени, что и ученики без ИИ, сталкивались лишь с небольшими потерями в результатах обучения.
Исследование подтверждает опасения, что учащиеся, использующие нейросети для выполнения «домашки», избегают труда, необходимого для учебы. Но обучение, как и физическая тренировка, требует усилий. Чтобы нарастить мышцы, никто не привозит в спортзал погрузчик. А доступные ИИ-инструменты фактически дают такой «погрузчик для домашних заданий» в руки любого школьника, имеющего подключение к интернету.
Главный вывод исследования состоит в том, что большинство учеников не используют ИИ как помощника или репетитора, но делегируют ему домашние задания целиком. Чем больше часов в неделю ученик проводит с ИИ, тем сильнее падают его экзаменационные оценки.
Оценки ничего не гарантируют?
Учителя не бьют тревогу, потому что видят результаты каждого ученика только по своему предмету, а снижение успеваемости на 20 % в отдельно взятом классе не выглядит катастрофой. Ученики, разумеется, не связывают использование ИИ с каким-то там ухудшением — их жизнь просто стала удобнее. Экзаменационные баллы падают постепенно, а работа с нейросетями воспринимается как нечто передовое, современное, а значит эффективное.
Наиболее значительные негативные последствия могут быть обусловлены не внедряемыми инструментами, а тем, как люди самостоятельно решают применять технологии. Понимание этой более широкой картины должно стать одним из центральных приоритетов, чтобы успешно реализовать потенциал ИИ и одновременно защитить людей от связанных с ним рисков.
В исследовании авторы предлагают: во-первых, объяснять ученикам долгосрочные риски передачи домашнего задания на аутсорсинг ИИ; во-вторых, повысить роль проверочных заданий, которые выполняются в классе под контролем учителя. Родителям и педагогам рекомендуется следить за временем, которое ученик тратит на учебу, ведь высокая оценка больше не гарантирует, что материал реально усвоен.
Означает ли это, что ИИ вреден для обучения? Авторы исследования придерживаются мнения, что различие между ИИ, который обогащает обучение, и ИИ, который его ухудшает, заключается в том, создан ли этот инструмент именно для преподавания. Современной школе нужны ИИ-инструменты, разработанные с учетом педагогических принципов.