ИИ в образовании: что уже пробуют, что работает и что точно нет
Сразу обозначаю, будет лонгрид разбитый на 2 поста.
В этом посте я писал о неприятном эффекте: школьники с ИИ быстрее и лучше делают домашние задания, а потом хуже пишут экзамены самостоятельно. В 2026 году вышло уже несколько экспериментов, где пытаются понять, как встроить ИИ в обучение и сохранить знания у самого человека. А на этой неделе Нью-Йорк объявил новые правила использования ИИ в своей системе государственных школ, крупнейшей в США.
В июне Google DeepMind провёл эксперимент на 1 763 школьниках в Сьерра-Леоне. Восемь недель часть уроков математики проходила с Gemini в режиме Guided Learning. В 76% сообщений Gemini задавал наводящие вопросы и помогал ученику самому дойти до решения, а полный готовый ответ появлялся примерно в 2% случаев. На итоговом тесте без ИИ эта группа набрала в среднем на 0,258 стандартного отклонения больше контрольной.
В августе вышло исследование более чем на 6 000 американских школьниках. Для него создали математическую платформу NUMI со встроенным AI-репетитором. Ребёнок сначала решал задачу сам, после ошибки Numi разбирал её с ним по шагам и задавал промежуточные вопросы, затем ребёнок снова пробовал решить задачу.
С Numi дети двигались медленнее и решали меньше задач, зато глубже разбирали ошибки и быстрее возвращались к правильным решениям. Хорошо показал себя режим, где к следующей теме переходили только после нескольких правильных решений похожих задач подряд.
Есть свежий эксперимент из Middlebury College. Студенты изучали незнакомую тему с ИИ и без него, а знания проверяли сразу и ещё раз через неделю. Группа с ИИ выучила больше, и преимущество сохранилось спустя неделю. При этом студенты с ИИ меньше времени тратили на написание текста и больше читали и искали информацию по теме.
Весной вышел эксперимент “Think First, ChatGPT Later” на 196 студентах. Одни работали сами, другие свободно использовали ChatGPT, третьи сначала придумывали свои идеи и только потом подключали ИИ для критики и развития идей. С ChatGPT первая работа получалась лучше, а после его отключения лучший результат на новой задаче показала группа со схемой: “сначала подумай сам → подключи ИИ → снова сформулируй итог сам”.
Похожую картину получили в восьминедельном эксперименте на 168 студентах. Одни работали без ИИ, другие пользовались им свободно, третьи работали в ограниченном режиме с обязательным самостоятельным размышлением. Свободный ИИ помогал делать более качественные работы, а на последующей проверке без ИИ группа с ограниченной помощью лучше справлялась с аргументацией, редактированием и заданиями, где нужно было больше думать.
Khanmigo, AI-репетитор от Khan Academy, показал другую проблему. Два учебных года его тестировали в 18 американских школах вместе с обычными занятиями на Khan Academy. Вся программа дала небольшой прирост по математике, около 0,06–0,08 стандартного отклонения за год. Самим Khanmigo дети пользовались редко: во второй год после ошибки обращались к нему примерно в 17% случаев.
Сал Хан, основатель Khan Academy и один из главных сторонников персональных AI-репетиторов, в этом году признал, что многие школьники Khanmigo почти не использовали. Поэтому Khan Academy теперь встраивает помощь прямо в процесс решения задач, чтобы она появлялась в момент, когда ученик застрял или ошибся. Теперь Хан сторонник идеи, что одного хорошего AI-репетитора мало. Важно, как построен урок, в какой момент подключается ИИ и какую роль в этом играет учитель.
