ИИ в образовании: как использовать и каковы перспективы?

Нейросети проникли в университеты и школы быстрее, чем кто-либо успел придумать правила использования. Кто-то считает их спасением от рутины, кто-то – угрозой для мышления. Разбираемся, где ИИ в образовании помогает, а где вредит, как его теперь вычисляют системы вроде «Антиплагиата» и что нас ждёт через пару лет.

Светлана Крюкова

Где нейросети уже стали частью учебного процесса?

Если ещё пару лет назад преподаватели ловили студентов на копировании рефератов из открытых источников, то сегодня битва перешла на новый уровень. Нейросети пишут эссе, решают задачи и даже генерируют презентации за секунды. В исследовании Высшей школы экономики за 2024 год утверждается: более 40% российских студентов хотя бы раз использовали нейросети для выполнения учебных заданий, и эта цифра продолжает расти. По данным компании «Антиплагиат», за последний год доля студенческих работ с признаками использования нейросетей выросла с 16% до 23%.

«Ты сам это писал?»: как преподаватели вычисляют использование ИИ за секунды

Я оканчиваю обучение в этом году и могу сказать, что студенты делятся на две категории. Одни используют нейросеть как продвинутый поисковик – просят найти идеи, структурировать мысли, подобрать цитаты. Другие просто копируют ответ целиком, даже не читая. На собственном опыте использования ИИ, могу выделить три сценария, где нейросети в учёбе полезны:

Помощник в рутине. Студенты и школьники используют ИИ для структурирования информации. Например, я часто использую боты для выделения основных тезисов из научных статей или видеолекций. Это особенно помогает при написании курсовых или дипломных работ.

Языковой тренажёр. Сервисы на базе больших языковых моделей позволяют практиковать иностранный язык в диалоге. Ты можешь попросить бота быть строгим экзаменатором или, наоборот, доброжелательным собеседником. Некоторые нейросети также качественно переводят тексты с учётом контекста и специфической лексики.

Генератор идей. В творческих и гуманитарных дисциплинах нейросети используют для поиска неочевидных связей. Например, можно запросить у алгоритма 10 тем для курсовой на стыке биологии и урбанистики или сгенерировать визуальный ряд для презентации проекта.

Что говорят преподаватели об использовании ИИ в образовании?

Пока студенты осваивают промпты, преподаватели пытаются перестроить систему оценки знаний. Многие уже перестали бороться с нейросетями как с явлением и начали использовать их в своих целях. Однако отношение остаётся сложным.

«По моему опыту преподавания, студенты довольно часто обращаются к нейросетям, но не всегда осознают, что их использование может быть неуместным. Как правило, учащиеся поручают искусственному интеллекту выполнение работы, которая кажется им рутинной, неинтересной: подготовить презентацию, сделать краткий пересказ длинного текста, написать эссе. К сожалению, зачастую это приводит к множеству неточностей и искажению фактов, а также излишне расслабляет ум», – отметила Наталья Бизяева, кандидат педагогических наук, доцент Российской академии образования.

При этом она подчеркивает, что запретительными мерами тут не обойтись. Гораздо эффективнее встраивать ИИ в задания так, чтобы он оставался инструментом, а не исполнителем.

«По возможности я предлагаю студентам такие форматы упражнений, для выполнения которых нейросети можно использовать как инструмент творчества: например, сгенерировать изображение, подготовить видеоролик. Но чаще всего подобная форма работы – это визуальное дополнение к аналитической работе по научным источникам, рекомендованным в рамках учебно-методического комплекса по “Истории России”», – добавила Наталья Бизяева.

Когда нейросеть становится учителем, а не шпаргалкой?

Есть и другой подход. Не запрещать и не пытаться контролировать каждый шаг, а учить студентов взаимодействовать с искусственным интеллектом критически. Ведь ИИ в учёбе помогает писать красивый текст, но в нём ты можешь найти ошибки и ссылки на несуществующие научные работы.

«Я использую нейросеть не для того, чтобы она делала работу за студентов, а чтобы учила их думать. Например, прошу бота сгенерировать стихотворение в духе Есенина – и мы вместе разбираем, что получилось, а где фальшь. Студенты учатся замечать неточности, спорят, предлагают свои варианты – вот это уже живая работа», – рассказала Татьяна Мадиева, эксперт Президентской платформы «Россия – страна возможностей».

Такой метод работает на любых предметах. Вместо того, чтобы копировать реферат из нейросети, студент выступает в роли редактора. Он должен проверить факты, исправить стилистику и доказать, почему его правка лучше исходного варианта. Это развивает аналитическое мышление гораздо эффективнее, чем механическое переписывание.

Исследователи из НИУ ВШЭ ранее отмечали, студенты, которые осознанно работают с ИИ в учёбе, выстраивают с ним симбиотические отношения. Человек оставляет за собой творческие функции и финальную ответственность, а машине делегирует рутинные операции.

Как преподаватели распознают ИИ в работах студентов?

С появлением нейросетей классическая проверка письменных работ перестала быть объективной. Преподаватели рассказывают, что сейчас сложно определить, кто писал текст – человек или алгоритм, особенно, если студент умеет грамотно писать промты. Кстати, ранее мы составили гайд, как формулировать запросы для нейросетей. Поэтому возвращаются старые методы контроля, которые невозможно обмануть с помощью ИИ.

Работа системы «Антиплагиат». Графика: Норма.Медиа

«Мне помогает самый простой способ – устное собеседование с уточняющими вопросами ”на понимание”. Студент, который действительно разобрался в теме, способен объяснить материал своими словами, привести примеры и ответить на нестандартные вопросы. Как учитель литературы, я часто проверяю так: после сдачи практической работы по анализу произведения, прошу студента ответить на пару простых вопросов. Например, если он писал про Раскольникова, спрашиваю: “А вот ты сам его оправдываешь или нет? Почему?“ Тот, кто реально читал и думал, сразу начнёт рассуждать, а у кого текст сгенерирован – молчит или отвечает общими фразами. Ещё даю такие задания: например, прошу сравнить героя с кем-то из современного кино или придумать альтернативную концовку. Тут сразу видно, было ли понимание или просто красивая картинка», – поделилась личным опытом Татьяна Мадиева.

Большинство университетов России более радикально подходят к распознаванию ИИ-контента в работах студентов. Система «Антиплагиат», которую используют 92% вузов, давно вышла за рамки простого поиска скопированного текста. Сегодня она использует два основных механизма.

Первый – алгоритм шинглов. Система разбивает текст на небольшие фрагменты в несколько слов и сравнивает их с существующими источниками. Чем больше совпадающих фрагментов, тем выше процент заимствования .

Второй – векторизация слов. Текст преобразуется в набор чисел, и система оценивает не только буквальные совпадения, но и смысловую близость фрагментов. Это позволяет находить даже пересказы и парафразы.

Для выявления текстов, созданных нейросетями, разработчики обучили алгоритм на уникальной выборке, собранной за 20 лет сотрудничества с университетами. Сегодня точность определения ИИ-текста в академических работах достигает 98%.

Как студент НИУ ВШЭ, я сама проверяю каждую свою работу на ИИ-детекторе. Забавно, но один и тот же текст сервисы оценивают по-разному: один говорит «95% ИИ», другой – «70% человек». Так что полагаться только на цифры не стоит. Но тренд очевиден: вузы вооружаются, и наивно думать, что преподаватель не заметит подмены.

Как распознать ИИ-текст самостоятельно

Даже без специальных сервисов можно заметить характерные признаки машинной генерации. Вот на что обращают внимание эксперты.

📌Структура и предложения. Нейросети любят шаблон: «вступление – основная часть – вывод». Предложения часто неоправданно длинные, с обилием причастных и деепричастных оборотов. Также легко заметить одинаковую грамматическую и синтаксическую структуру: короткие, рубленые предложения, чередующиеся с более длинными и развёрнутыми.

📌Неуместный пафос. Если ты не укажешь тон и стиль написания текста, нейросеть вполне может выдать чрезмерно эмоциональный ответ с обилием риторических вопросов.

Графика: Норма.Медиа

📌Клише и общие фразы. «Следует отметить», «нужно подчеркнуть», «важно помнить», «можно сделать вывод», «многие считают», «широко известно» – эти обороты ИИ использует, чтобы создать видимость экспертности и набрать нужный объём.

📌Галлюцинации. Нейросеть может противоречить сама себе в длинном тексте или выдавать фейки. Она ориентируется на популярность данных, а не на их достоверность. Поэтому фактчекинг – лучший способ проверить автора.

📌Много метафор, сравнений и «красивых» оборотов. Конечно, если ты пишешь литературный текст, то обилие средств художественной выразительности допустимо. Но в большинстве случаев это выглядит неуместно и даже смешно.

Графика: Норма.Медиа

📌Конструкция «Это не про Х. Это про Y». А это мой фаворит. Почти в каждом тексте от ИИ ты увидишь такое противопоставление.

Графика: Норма.Медиа

Михаил Кожокин, историк и журналист, в интервью для Таможенной академии точно подметил: «Исчезли характерные для студенческих работ шероховатости: неровный стиль, живые, но не всегда точные формулировки, местами наивная логика. Вместо этого – ровный академический тон, обобщённые выводы, аккуратная структура. Академический камуфляж, если по-простому».

Если кратко, то в текстах нейросетей много:

• Канцеляритов.

• Устойчивых выражений, которые употребляются не по адресу.

• Устаревших выражений.

• Апелляций к статистике (часто это просто фейк)

Риски: что мы теряем, делегируя ИИ слишком много

Кажущаяся лёгкость, с которой нейросети справляются с учебными задачами, формирует опасную привычку. В исследовании Университета Пенсильвании (2023) отмечается, что студенты, регулярно использующие ИИ для решения аналитических задач, демонстрируют на 20% более низкие результаты в тестах на критическое мышление в ситуациях, где доступ к интернету ограничен.

«Из моей практики: студенты, которые с первого курса привыкли всё делать через нейросети, потом теряются, когда нужно написать простой текст без интернета. Например, на устном экзамене прошу сформулировать мысль, а студент не может связать двух слов без подсказки. С другой стороны, те, кто учится работать с ИИ в образовании осознанно, быстрее находят информацию и проверяют факты. Но им всё сложнее читать длинные книги или разбираться в темах без готовой выжимки», – отметила эксперт Татьяна Мадиева.

Это тревожный сигнал. Если студент привыкает получать готовые структурированные ответы, у него атрофируется навык самостоятельного выстраивания причинно-следственных связей. Чтение длинных книг, изучение первоисточников требуют напряжения, от которого современные учащиеся начинают уходить.

Каковы прогнозы использования ИИ в образовании?

Судя по текущим трендам, через 5–7 лет нейросети станут такой же привычной частью образования, как интернет. Но это не значит, что учителя станут не нужны. Скорее изменится их роль. Если раньше преподаватель был главным источником знаний, то теперь он становится тренером по критическому мышлению.

«Предполагаю, что в перспективе мы действительно можем получить большие проблемы с аналитическим и критическим мышлением у подрастающего поколения. Складывается такая ситуация: вместо того, чтобы развиваться и учиться самим, молодые люди обучают нейросети. Но это не развивает пользователей: они перестают учиться на своих и тем более чужих ошибках. В итоге молодые люди могут стать лёгкой мишенью для различного рода мошенников и жертвами непроверенных фактов, расплачиваясь своим здоровьем и благополучием за леность ума», – отметила Наталья Бизяева.

С этим прогнозом сложно спорить. Уже сейчас мы видим, как растёт количество фейков, сгенерированных нейросетями, и как сложно их отличить от реальности.

Однако есть и более оптимистичный сценарий. Разработчики «Антиплагиата» планируют к концу 2026 года полноценно запустить обновлённую платформу, которая будет не только контролировать, но и поддерживать академическую этику. В новой версии системы преподаватель видит не просто долю заимствований, а реальную степень участия автора: какие фрагменты сгенерированы ИИ, какие написаны вручную, а какие переработаны после машинной генерации.

Работа системы «Антиплагиат». Графика: Норма.Медиа

Что в итоге: как учиться с ИИ, но не потерять себя

Скорее всего, в ближайшее время нас ждёт появление новых образовательных стандартов. В них будет прописано не «запрещать ИИ», а «использовать нейросети с указанием степени участия». Уже сейчас в некоторых вузах студенты обязаны прикладывать к работам запросы, которые они отправляли нейросети, и пояснять, как именно они дорабатывали полученный результат.