Недавно вышло интригующее исследование CEPR Discussion Paper DP21577 о влиянии ИИ на качество образования. Это 30 месяцев исследований по более чем 26 тыс. китайских учеников в 7–12 классе, 9 предметов, ежемесячные экзамены, вступительные испытания в старшую школу и университет, плюс оценки домашних заданий с фиксацией времени их выполнения.
Ключевой вывод — использование генеративного ИИ повышает оценки за домашние задания на 18% и сокращает время их выполнения на 30%.
! Но оценки за ежемесячные экзамены падают на 20% уже через шесть месяцев. Результаты вступительных экзаменов (аналог ЕГЭ) снижаются на 18–24% и полный эффект проявляется только спустя два года.
Главный вопрос: это потеря знаний или просто развитие других навыков?
Наибольшее снижение оценок за экзамены отмечается среди примерно 80% пользователей ИИ, которые делали «ИИ-аутсорсинг домашней работы». Такие ученики показывали исключительно короткое время выполнения ДЗ при высоких оценках за само задание. Потери оказались наибольшими в общественных науках, затем в STEM и языках. Особенно большой эффект — у учеников младших классов.
Оставшиеся 20%, которые тратили на домашнюю работу столько же времени, что и те, кто ИИ не использовал, показали лишь минимальное снижение результатов на экзаменах.
Это ключевое разграничение. ИИ как замена мышлению даёт одни результаты. ИИ как наставник, который объясняет и уточняет материал, — другие.
Механизм: когнитивное делегирование
В исследовании измерялись знания, которые хранятся в долгосрочной памяти. Когда мозг тратит усилия на решение учебных задач, возникает то, что нейробиологи называют «консолидацией» — переносом знаний из рабочей памяти в долговременную через ошибки, повторение и усилие.
Когда ребёнок 30 месяцев не работает с задачами, а делегирует их, мозг перестаёт инвестировать в поддержание соответствующих нейронных путей. Этот механизм хорошо изучен: rалькуляторы ослабили навык счёта в уме, а GPS ослабляет пространственную память.
Исследователи формулируют простой принцип:
«Использование ИИ в поддержку занятий — это хорошо. Использование ИИ вместо выполнения домашней работы — очень плохо».
Потеря или перепрофилирование?
Исследование измеряло именно то, что должен измерять традиционный экзамен. И на этом поле у обучения с ИИ однозначный минус.
Но ни одно измерение в работе не охватывало другого. Те же 26 тыс. детей параллельно учились формулировать запрос так, чтобы получить полезный ответ; оценивать, насколько ИИ прав или ошибается; совмещать несколько инструментов для решения задачи; рефлексировать о том, что они знают и чего не знают. Это реальные навыки 2026 года, и они нигде в исследовании не измерены.
Честный ответ на вопрос «дети стали учиться хуже?» звучит так: они стали хуже справляться с тестами, проверяющими знание без доступа к инструментам.
Является ли это «учёбой» — вопрос не педагогический, а философский. Пока мы отвечаем «да», данные CEPR — однозначный приговор. Если мы готовы переопределить, что значит «учиться», то разговор становится сложнее.
Что это значит для педагогики?
Прямой вывод из 20% пользователей, у которых эффект был минимальным: детей нужно учить другому режиму взаимодействия с ИИ — не «дай ответ», а «объясни, проверь моё понимание, укажи на ошибку». Разница в поведении — это разница в исходе. И это то, чему можно и нужно учить.
💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться