Продолжаю разбирать спецвыпуск Assessment & Evaluation in Higher Education про обратную связь и ИИ. И вот исследование, которое реально стоит того, чтобы притормозить и вчитаться — потому что оно не спрашивало студентов "нравится ли вам ChatGPT", а записывало экран во время реальной работы над эссе IELTS, а потом ещё и садилось со студентом пересматривать запись и разбирать: а что ты в этот момент думал?
16 студентов, экран записан от начала до конца, плюс часовое интервью на следующий день. Дотошно.
Что получилось:
⬆️ С мышлением всё неплохо. Студенты реально сравнивали фидбек ChatGPT с прошлыми комментариями преподавателя, с критериями IELTS, с собственной версией текста "до" и "после". Причём такое многократное сравнение стало возможно именно благодаря ИИ — раньше у студента просто не было под рукой инструмента, чтобы за пять минут прогнать текст туда-сюда и сверить с тремя источниками сразу.
⬇️ А вот с саморегуляцией — беда. Из 16 человек только пятеро отслеживали собственный процесс переработки текста, и ни один не занимался целеполаганием ("что именно я хочу улучшить в следующий раз"). Авторы называют это "метакогнитивной ленью" — когда ИИ настолько удобен и убедителен, что мозг перестаёт напрягаться. В итоге правки в основном сводились к грамматике и лексике — а не к тем более глубоким навыкам письма, которые реально переносятся на будущие задания.
⬆️ Доверие — избирательное, и это хорошо. Студенты верили ChatGPT насчёт грамматики, но сомневались в его советах по содержанию и аргументации — некоторые прямо говорили, что "ChatGPT — не настоящий экзаменатор IELTS". Здорово, что критичность вообще присутствует.
⬇️ Но поведение тревожит. 308 промптов от 16 человек — казалось бы, много взаимодействия. Но:
🤍 почти каждый пятый промпт был просто копированием текста без вопроса;
🤍 большинство диалогов были одноразовыми: спросил — получил ответ — закрыл, без уточнений и итераций;
🤍 56% советов ChatGPT приняты без изменений, ещё 27% — с небольшой адаптацией. То есть 84% фидбека студенты в итоге просто взяли как есть.
Получается интересный парадокс: студенты выглядят активно вовлечёнными (диалог, промпты, правки), но на уровне поведения многие взаимодействия — это по сути "спроси и скопируй", а не подлинная проработка.
На основе этого авторы предлагают расширить классическое трёхчастное деление вовлечённости (когнитивная-аффективная-поведенческая) до четырёх компонентов, добавив метакогнитивную, и формулируют пять навыков ИИ-фидбек-грамотности, которым, по идее, нужно бы специально учить:
🤍 умение формулировать промпты (prompt engineering);
🤍 оценочное суждение — сравнивать источники, а не брать первый попавшийся ответ;
🤍 эмоциональная рефлексивность — осознанно калибровать, чему верить, а чему нет;
🤍этическое решение — когда использование ИИ ещё «помощь», а когда уже подмена своей работы;
🤍 метакогнитивные навыки — ставить цели и рефлексировать над процессом, а не просто принимать готовый ответ.
Мне кажется, главный вывод тут звучит примерно так: студенты уже умеют разговаривать с ИИ, но пока не умеют по-настоящему с ним думать. А это ровно то, чему сейчас, кажется, никто системно не учит — ни в школе, ни в вузе. Хотя в рамках курсов, которые веду я на факультете и других структурных подразделениях МГУ, я все больше уделяю внимание тому, как работать с GenAI, чтобы получать из него как можно больше пользы.
📎 Zhan, Y., & Yan, Z. (2026). Students’ engagement with ChatGPT feedback: implications for student feedback literacy in the context of generative artificial intelligence. Assessment & Evaluation in Higher Education, 51(5), 821–834.