Профессор Университета Рединга сообщил о неожиданном эффекте широкого распространения генеративного искусственного интеллекта среди студентов. Во время дистанционных экзаменов средний результат обучающихся достигал 70%, однако после возвращения к очному формату, где использование нейросетей оказалось невозможно, показатель снизился почти вдвое - до около 36%. Такой разрыв, по мнению исследователя, наглядно демонстрирует, насколько активно современные ИИ-инструменты стали использоваться при выполнении учебных заданий.
Анализ охватил результаты нескольких потоков студентов. До появления популярных генеративных моделей экзаменационные оценки оставались относительно стабильными. Однако после массового распространения сервисов искусственного интеллекта дистанционные работы стали заметно успешнее, тогда как очные испытания вернули показатели практически к прежнему уровню знаний. Исследователь считает, что дело не только в списывании: многие учащиеся начали перекладывать на ИИ подготовку ответов, написание эссе, поиск аргументов и даже решение сложных аналитических задач.
По словам профессора, традиционные способы проверки знаний уже не отражают реальные компетенции студентов, если экзамен проходит без контроля. Университетам приходится пересматривать методы оценки, чаще использовать очные испытания, устные собеседования, практические задания и проекты, где невозможно полностью заменить собственные знания ответами нейросети.
Эксперт подчеркивает, что искусственный интеллект способен стать полезным образовательным инструментом, однако учебным заведениям необходимо выработать новые правила его применения. В противном случае дипломы и экзаменационные оценки будут все меньше отражать фактический уровень подготовки выпускников.
Новости нейросетей
17.07.2026