В академической среде студентам все чаще задают вопрос: «Не ChatGPT ли это написал?». Обсудим, почему искусственный интеллект вызывает споры и настороженность в образовательном деле.
Почему не доверяют учебным работам, созданным с помощью нейросетей
Настороженность преподавателей во многом уходит корнями в прошлое. Еще несколько лет назад тексты, созданные генеративными моделями, легко выдавали неживое происхождение: в них встречались неловкие фразы, неуклюжие повторы и логические сбои. Казалось, будто эти тексты не прошли «человеческую» редактуру, поэтому выглядели искусственно. Эти примеры хорошо запомнились и сформировали восприятие ИИ как посредственного автора.
Со временем модели усовершенствовались, но машинный почерк все равно видно: в неестественных речевых оборотах, грамматических неточностях или в «артефактах генерации». Для опытного преподавателя это может быть сигналом: перед ним не самостоятельная работа, а результат работы алгоритма.
Дело не только в самих технологиях, важно и то, как студенты ими пользуются. Неправильно или слишком широко заданный запрос («промпт») часто приводит к шаблонным ответам. Без редактуры эти тексты производят впечатление дежурных и поверхностных, что снижает доверие к итоговому материалу. Добавим сюда безответственное обращение с результатом: студенты нередко копируют сгенерированный текст без последующей проверки и редактуры. Так в работах появляются фактические ошибки, выдуманные источники, исследования или вовсе очевидные следы общения с нейросетью.
Само собой, ситуацию стоит рассматривать и с педагогической позиции. Многие типы учебных заданий изначально создавались для развития самостоятельного мышления. А когда студент привлекает нейросеть, это воспринимается как нежелательное упрощение процесса. Чтобы, например, выучить иностранный язык, нужно научиться самостоятельно переводить тексты и выстраивать грамматику. Поэтому, если работа внезапно выполнена идеально, у преподавателя закономерно возникает вопрос – действительно ли ее сделал студент.
Где заканчивается помощь ИИ и начинается обман
Пока нет четкой границы между легитимным использованием нейросети и действием, которое может считаться нарушением. В каких-то университетах созданы регламенты и составлены методические указания по использованию генеративных моделей, но таких вузов пока немного. В основном студенты ориентируются на общие нормы, здравый смысл и логику задания. Некоторые пытаются апеллировать к формальной логике: раз не запрещено, значит, можно.
Этичнее и безопаснее уточнить у преподавателя, допустимо ли использование ИИ. Но пока единого подхода нет. Сфера образования ищет баланс, а многие вузы выбирают путь осторожности – ограничить или запретить использование алгоритмов, чтобы избежать злоупотреблений.
Почему студенты скрывают, что им помогает ИИ
Несмотря на распространенность нейросетей, многие авторы предпочитают не афишировать их присутствие в своих работах. Главная причина – страх предвзятости. Студенты и исследователи опасаются, что факт использования искусственного интеллекта будет рассматриваться как обман, даже если ИИ применялся честно, лишь как вспомогательный инструмент.
Есть и внутренняя мотивация молчать. Когда сложная задача решается за считанные минуты с помощью алгоритма, возникает ощущение, будто результат дался чересчур легко. В академической среде, где поощряется самостоятельный поиск, такой подход может восприниматься почти как моральное нарушение: труд без усилий кажется ненастоящим.
Знаковая история произошла в 2023 году: студент РГГУ публично признался, что использовал ChatGPT при написании диплома и подробно описал процесс. Признание стало прецедентом – ранее никто не говорил об этом открыто. Реакция оказалась бурной: диплом попытались аннулировать, однако после общественного резонанса работу все же признали, хотя оценка осталась минимальной. Этот случай показал, как болезненно воспринимается открытость.
Наконец, студенты боятся неопределенности. В большинстве университетов до сих пор нет единых и прозрачных правил обращения с нейросетями. В таких условиях даже добросовестные студенты не чувствуют себя в безопасности, предпочитая просто не говорить о цифровом помощнике.
Почему нет единых правил использования ИИ в учебной работе
Создать универсальный свод норм для работы с генеративными моделями оказалось непростым делом. Пока нет общего понимания, где проходит граница между допустимой помощью технологии и нарушением академической добросовестности. ИИ вошел в образовательную среду слишком стремительно, институты просто не успели выработать устойчивые и проверенные правила.
Обычно такие регламенты появляются не сразу, а постепенно – через накопление опыта, обсуждение спорных кейсов и сравнение разных подходов. Фактически, система образования находится в режиме эксперимента: вузы самостоятельно пробуют собственные модели регулирования, вводят локальные ограничения и смотрят, как это работает на практике. Каждый такой пример становится пилотным проектом, за которым внимательно наблюдают другие учебные заведения. И если решение окажется удачным, его могут взять за основу другие заведения или даже регуляторы. Спешить опасно. Если на федеральном уровне закрепить неудачные правила, они рискуют надолго зафиксировать неэффективный подход и затормозить развитие более гибких решений.
Почему нельзя просто разрешить использование ИИ
На практике не получится разделить типы заданий к простому списку «можно» и «нельзя». Правила нужно устанавливать исходя из целей обучения и типа задания: где-то ИИ можно разрешить как инструмент для черновика, поиска идей или самооценки, а где-то важно, чтобы работа оставалась полностью самостоятельной. Дело в том, что генеративный ИИ меняет логику учебных заданий: можно быстро создавать текст, план, анализ или ответы, поэтому привычные формы проверки не всегда показывают реальный уровень знаний студента.
Во многих практиках задания разделяют не по формальному признаку, а по образовательной цели. ИИ можно допускать для мозгового штурма, подготовки черновиков, объяснения сложных тем или критической оценки сгенерированного текста, но ограничивать или запрещать там, где важно проверить индивидуальное понимание, оригинальность или способность самостоятельно искать решение. Для задач, где важно личное участие, часто рекомендуют добавлять устную защиту работ, промежуточные черновики и работу с локальными или офлайн-источниками, чтобы результат было труднее подменить генерацией.
Выводы
Запрет на использование ИИ выглядит маловероятным сценарием. Скорее, наоборот: в ближайшие годы технология станет таким же базовым инструментом, как поиск в интернете или текстовый редактор. Такой подход выглядит более жизнеспособным, потому что сохраняет академическую честность и одновременно признает, что ИИ – это часть реальной образовательной среды.
Также читайте:
Я привел этот пример для того, чтобы показать, что задачи системы образования в целом могут быть покрыты базовой функциональностью ИИ уже сегодня. Никто от студента не станет требовать особой разработки под конкретный проект с конфиденциальными данными.
Обычно все ограничивается общими темами, в которых студент должен хорошо ориентироваться. И в этом отношении хоть курсовой, хоть дипломный проект - даже в технических специальностях - могут быть исполнены ИИ, а сам студент может по итогам этого текста подготовиться к защите.
С направлениями в области психологии и экономики дела обстоят еще проще. Отчасти этим обусловлено сокращение заказов у консалтинговых компаний: базовая экспертиза стала доступна на уровне выпускников вузов. Ранее это требовало наличия людей.
В части перспективных разработок - здесь интересно посмотреть на опыт внедрения ИИ McKinsey и других лидеров. Если имеется доступ к уникальной базе информации, ее структурирование при помощи LLM может оказаться существенно более эффективным, чем работа человека.
Мы в советское время делали курсовые и дипломные проекты под конкретные базы, возможно без лишних подробностей, но основные стадии проектирования присутствовали.
Это было важно, знать и уметь реализовать все стадии проектных работ.
Ну это надо смотреть конкретную специализацию.
По данной теме:
«Смысла задавать нет»: в Рособрнадзоре задумались о целесообразности домашнего задания в связи с появлением ИИ
Это вполне логично. Интересно, что при ретроспективном анализе можно отметить сильное торможение в программах образования по всему миру с конца 1960-х. В сети есть изображения задач, которые требовались для поступления в вузы в начале прошлого века, в середине, в конце. Уровень неуклонно снижался.
В современных условиях применение ИИ позволяет формально закрыть KPI в системе образования и исполнить требования стандартов, но в дополнение - и понизить "общую планку" уровня знаний. Отмена домашних заданий будет очень способствовать этому.
В целом, само появление идеи домашних заданий пришло в США из Германии ближе к концу XIX века, но до конца 1920-х годов идея успешно блокировалась под разными предлогами (в том числе и из-за ассоциаций с принудительным трудом). Бан был снят с обоснованием необходимости конкурировать с СССР. После его распада некоторые школы с конца 2010-х стали прорабатывать идеи отказа от домашних заданий. Как можно видеть, ИИ здесь вовсе ни при чем. Сейчас "волна" дошла и до России, а ИИ просто помогает "подвести базу".
Исторически российская система образования наследовала черты немецкой, с которой и копировалась. В годы после ликцидации СССР бОльшую роль стала играть британская модель. Она примечательна тем, что существует система частных школ, куда попадают примерно 6% населения, но она выпускает свыше 30% чиновников высшего ранга и более половины инвестбанкиров в стране. Технически попасть в эти 6% можно, если есть средства и правильное произношение (то есть нет классовых запретов), но не у всех имеются бюджеты свыше GBP 17k в семестр. В таких частных школах задания отменять никто не планирует. Вся ситуация создает условия и задает весьма комфортный темп для воспроизводства управленческого корпуса, оставляя при этом достаточную базу для комплектования рабочей силы предприятий.
Отмена домашних заданий в России отвечает мировым трендам, приведет к дополнительному снижению компетенций студентов и упростит социальное расслоение. В этом отношении формируемые усилия весьма последовательны.
Ну с этим пытаются бороться.
В канадской провинции запретят молодежи пользоваться соцсетями и ИИ
Разговоры идут. Но чтобы что-либо менять, нужно сначала убедиться, что достигнут нецелевой результат.
Какой узнаваемый нарратив... А ИИ-то в части домашних заданий здесь причем? Разве что отношение к Интернету имеет - возможно, под раздачу и попал. С соцсетями же все гораздо проще и понятнее: проблема не в том, что они "промывают мозги" детям, а в том, что марка "омывателя" отличается от согласованной. Проще запретить на вырост.
Ну если вернуться к исходной теме, то хочу отметить, что для выполнения конкретной работы наличия диплома может быть недостаточно, а для этого может быть нужен специальный допуск к этим работам (аттестация, сертификация, лицензия и т.д.).
Например, для работы с оборудованием высокого давления нужен допуск к работе с оборудованием такого-то давления, аналогично с оборудованием высокого напряжения и т.д.
А для этого нужно сдавать специальные экзамены, могут быть другие требования, стаж работы, например, наличия диплома.
Это все вне ВУЗа и диплома.
Совершенно согласен. Даже больше - здесь мы можем разделить минимум три принципиально разных вектора, каждый из которых имеет значение на определенном этапе подготовки студента:
1) реальные компетенции по программе обучения;
2) формальный диплом;
3) реальные навыки для работы по допуску "в жизни".
1) Реальные компетенции в рамках программы обучения формируются, если студент работает в рамках учебного процесса: посещает занятия, выполняет контрольные работы, сдает экзамены. На минимальный балл он при таком подходе заработает практически гарантированно и получит диплом как формальные документ.
2) Формальный документ может использоваться как критерий допуска к ряду вакансий: преимущественно набираются люди с высшим образованием, а направление и балл в выписке здесь вторичны.
3) Реальные навыки могут требоваться для того, чтобы управлять процессами. Наличие диплома здесь может оказаться приятным бонусом. Так, в экономических направлениях подготовки в том или ином виде рассказывают про построение финансовых моделей, их роль и применение. Однако, существуют и специализированные программы по финансовым моделям длительностью в несколько месяцев. Например, та же FMVA заканчивается трехчасовым экзаменом на английском языке с решением разного рода задач. Какой обычный госэкзамен здесь сравнится по сложности?
К сожалению, у нас очень часто подменяют суть образования его формой. Не дать множество ненужных знаний, но развить навык из многих источников формировать немногое, нужное в моменте знание - вот такую задачу редко кто реализует на практике. ИИ, кстати, реализует, и в этом его радикальное преимущество перед усредненным лектором.
Работая с ИИ сегодня, студент получает возможность опираться на опыт, недоступный прежним поколениям, а вот как воспользуется он такой возможностью - зависит от конкретного учащегося. Запрет же ИИ, как мне видится, - это очередная «охота на ведьм», последствия которой могут печально отразиться на конкурентоспособности выпускников. Вспоминается борьба с воробьями в Китае.
В этом, собственно, и заключается основной вопрос. Что должно включать в себя образование, и в чём именно должна быть роль новых инструментов - цифровых архивов, поисковых систем, AI и GAI. А что и в какой форме при этом остаётся на долю студента, и в какой момент он начинает действительно думать и делать.
Допустим, что в библиотеку можно не ходить, книги не покупать, конспекты не писать, на то, чтобы получить или найти учебные материалы и пособия, тратить минимум усилий. Логарифмические линейки больше не нужны. Как и перьевые ручки. Да можно и не писать, если есть инструменты, примерно правильно переводящие речь в текст.
В итоге видим, что длинные тексты читают всё реже, пишут всё проще или всё более туманно, а базовые навыки устного счёта требуют калькулятора даже для арифметических манипуляций с двузначными числами (не шучу).
Не берусь судить о прогрессе в гуманитарных дисциплинах. Зачем мучиться сомнениями на пути к мастерству, если генератор по первой просьбе напишет сколько угодно в стиле Шекспира, Островского или Чехова.
Меняется вся система ценностей и - коренным образом - отношение к учёбе как к труду.
Из сегодняшней рассылки:
Сервис для проверки уникальности текстов «Антиплагиат» проанализировал загруженные в систему тексты на наличие ИИ-генерации за I квартал 2026 года и аналогичный период 2025 года. Если в период с января по март 2025 года признаки ИИ встречались примерно в каждой шестой студенческой работе, то в 2026 году уже каждая четвертая работа пишется с участием нейросетей.
Чаще всего элементы генерации текста с помощью искусственного интеллекта встречаются в компьютерных и информационных науках, искусствоведении, политологических науках, массовых коммуникациях, философии, этике и религиоведении.
Меньше всего сгенерированных текстов замечено в химических науках, математике, физике, астрономии, механике и машиностроении.
Пока так.