Сейчас высшее образование уже невозможно представить без искусственного интеллекта. Согласно исследованию, 40% преподавателей создают образовательные программы при помощи ChatGPT, еще 20% поручают ИИ генерацию заданий. При этом 63% студентов активно используют искусственный интеллект в учебе.
Получается замкнутый круг: GPT помогает написать задание, а потом он же и решает его. Человек начинает присутствовать в образовании скорее как наблюдатель, чем как непосредственный участник. «Компьютерра» выяснила, как этот круговорот ИИ уже меняет университетскую реальность.
Как ИИ меняет работу преподавателя
Технологии генеративного ИИ в буквальном смысле вошли в университетские аудитории. Если раньше преподаватель сам разрабатывал учебный план, формулировал задания и подбирал литературу, то сегодня значительная часть этих функций делегируется алгоритмам. По данным «Яндекс Образования» и ВШЭ, уже 40% педагогов доверяют ChatGPT проектирование образовательных программ, а каждый пятый использует его для составления заданий.
ИИ все активнее включается в подготовку к занятиям, управление групповой работой и составление идей для интерактивных мероприятий. Он помогает выстраивать индивидуальную обратную связь студентам, а также поддерживает непрерывное профессиональное развитие преподавателя. Таким образом, искусственный интеллект становится не только «черновиком» для заданий, но и полноценным ассистентом в повседневной педагогической рутине.
Однако отношение к этой трансформации неоднозначно. 37% преподавателей все еще негативно оценивают цифровые форматы обучения, опасаясь снижения качества и результативности. Многие видят риск того, что педагог превратится в контролера за корректностью работы алгоритмов, а не в наставника и носителя экспертного знания.
В ответ на это университеты запускают образовательные проекты для самих преподавателей: их обучают принципам работы ИИ, Python и no-code инструментам анализа данных. Логика понятна: без новой цифровой грамотности преподаватель рискует оказаться в положении догоняющего собственных студентов.
Если тенденция сохранится, то роль педагога все больше будет смещаться к функциям куратора образовательного процесса. С одной стороны, это позволит сосредоточиться на индивидуальной работе и развитии критического мышления у студентов. С другой — грозит превращением образования в сервис, где главные решения принимает не человек, а алгоритм.
Что делают студенты с ChatGPT
Согласно отчету, 63% студентов уже включили генеративные модели в повседневную учебу. Среди инженеров эта цифра еще выше — 75%, у гуманитариев показатель составляет 61%, а среди медиков чуть более 50% применяют ИИ в учебе.
Популярнее всего — использование ИИ для объяснения сложных дисциплинарных концепций: 56% студентов обращаются к нему именно за этим. Далее идут задачи исследования и анализа литературы (45%), переводы (42%) и подготовка текстов (39%).
То есть ChatGPT стал не столько «подсказчиком», сколько персональным репетитором и редактором. Это радикально меняет привычную модель учебы: студент получает ответ быстрее, чем способен сформулировать собственный поиск.
В итоге формируется парадоксальная ситуация: преподаватели генерируют задания с помощью ИИ, а студенты этими же инструментами находят решения. Так выстраивается круговорот ИИ в образовании, где человек постепенно отходит на второй план.
Опыт университетов: от ВШЭ до Калифорнии
Практика показывает, что подходы к интеграции ИИ в образование сильно отличаются. Так, в московской НИУ ВШЭ студенты с помощью YaGPT готовили выпускные работы, а преподаватели учились использовать алгоритмы для проектирования курсов.
В свою очередь, в Лидсе выстроили целую систему правил: в одних заданиях ChatGPT допустим только как справочный инструмент, в других — как помощник для структурирования текста или поиска идей. Калифорнийский политех пошел еще дальше и внедрил систему Packback, где ИИ помогает студентам задавать вопросы и обсуждать тексты, но принципиально не пишет за них готовых ответов.
Такие примеры демонстрируют: ключевой вопрос не в том, «можно или нельзя» использовать ИИ, а в том, как именно это делать. Университеты, которые выстраивают ясные правила, получают не подмену образования алгоритмами, а новые формы взаимодействия студентов и преподавателей.
Однако разница между этими сценариями огромна: там, где ИИ используется без ограничений, велик риск превращения образовательного процесса в имитацию.
Риски и новые правила игры
Оптимизм от внедрения ИИ разделяют не все. Некоторые преподаватели опасаются, что алгоритмы приведут к девальвации образования: студенты будут сдавать работы, созданные нейросетями, не включаясь в процесс.
Есть и сомнения в достоверности контента: известны случаи «галлюцинаций», когда ChatGPT выдавал неправдоподобные или ошибочные данные. Не исчезают и опасения о том, что использование цифровых платформ приведет к утрате живого общения и углубит разрыв между студентом и преподавателем.
С другой стороны, практика показывает: ясные правила и грамотное внедрение ИИ снимают большую часть этих рисков. Университеты, которые вводят обязательные курсы по ИИ-грамотности, обучают студентов проверять достоверность данных и формулировать запросы, формируют у них критическое мышление.
Для преподавателей ИИ перестает быть угрозой и становится помощником, который берет на себя рутину, освобождая время для индивидуальной работы с группой. По сути, речь идет не об исключении человеческого участия, а о его перераспределении.
Выводы: человек или алгоритм?
Когда почти две трети студентов и значительная часть преподавателей доверяют алгоритмам проектирование и выполнение учебных заданий, речь идет уже не об осторожных экспериментах, а о глубокой трансформации. Круговорот «преподаватель — ИИ — студент — ИИ» становится новой нормой, и вопрос стоит не в том, чтобы его остановить, а в том, как встроить в него человеческое участие.
Если университеты сумеют сделать ИИ помощником, а не заменой, то образование получит новые формы продуктивности. Но если цифровые модели окончательно вытеснят преподавателя и студента с ключевых ролей, то университет рискует превратиться в автоматизированный сервис по обмену текстами между машинами. И именно от сегодняшних решений зависит, какой сценарий станет реальностью завтра.