Домашняя работа не работает
Генеративный ИИ повышает оценки за задания, снижая результаты контрольных и экзаменов
Свободное использование генеративного искусственного интеллекта (ИИ) при выполнении домашних заданий может заметно повышать текущие оценки школьников, не улучшая их знания. Более того, результаты контрольных, которые учащиеся выполняют без нейросетей, со временем снижаются. К такому выводу пришли авторы исследования The Generative AI Learning Penalty: Evidence from Chinese Secondary Education («Потери в обучении при использовании генеративного ИИ: данные китайской средней школы»), выпущенного в июне 2026 года Центром исследований экономической политики (CEPR).
Фото: Юрий Мартьянов / Коммерсантъ
Фото: Юрий Мартьянов / Коммерсантъ
Работу подготовили Дэвид Стремберг из Стокгольмского университета, Виктор Лэй и Яньхуэй У из Университета Гонконга. В июле она была представлена на летней конференции Национального бюро экономических исследований США (NBER). Работу отличают необычно крупная выборка и продолжительный период наблюдений. Исследователи использовали данные о 26,8 тыс. учеников 7–12-х классов из девяти школ одного из уездов центрального Китая. В течение 30 месяцев они отслеживали оценки за домашние задания, время их выполнения, результаты ежемесячных контрольных, а также вступительных экзаменов в старшую школу и университет. Сведения об успеваемости и времени работы были получены из административных систем школ, а дату начала использования генеративного ИИ школьники указали в опросе, проведенном в июне 2025 года.
Распространение технологии происходило постепенно: в начале наблюдений нейросетями пользовалась лишь небольшая доля учащихся, к июню 2025 года — около 80%. Это позволило сравнить изменение результатов школьников после начала работы с ИИ с динамикой показателей тех, кто им еще не пользовался. До начала использования технологии оценки обеих групп менялись сходным образом. Через шесть–десять месяцев после подключения к генеративному ИИ средняя оценка за домашнюю работу выросла на 18% относительно исходного среднего уровня. Время выполнения одного задания одновременно сократилось почти на треть — с 64 до 45 минут.
По внешним признакам учебная производительность резко повысилась: школьники тратили меньше времени и сдавали более качественные работы. Результаты ежемесячных контрольных без доступа к ИИ за тот же период, по оценке авторов, снизились примерно на 20% относительно исходного среднего уровня. Падение происходило не сразу, а накапливалось в течение примерно шести месяцев, после чего стабилизировалось. Авторы связывают это как с постепенным освоением нейросетей, так и с накоплением пробелов: не усвоенный ранее материал затрудняет понимание следующих тем.
На вступительных экзаменах эффект проявлялся медленнее. В среднем школьники, пользовавшиеся ИИ, получили результаты на 5–7% ниже, чем сопоставимые учащиеся, не применявшие его. Среди тех, кто начал пользоваться нейросетями более чем за два года до экзамена, авторы оценивают снижение в 24% на экзамене в старшую школу и в 18% — на экзамене в университет. Эти оценки менее надежны, чем результаты ежемесячных контрольных: вступительный экзамен наблюдался только один раз, а число ранних пользователей ИИ было сравнительно небольшим.
Важный результат работы касается механизма снижения успеваемости. Через пять месяцев после начала использования ИИ 81% пользователей выполняли домашнее задание менее чем за 50 минут — быстрее наиболее расторопных школьников из контрольной группы. Они получали высокие оценки за домашнюю работу, но заметно хуже справлялись с контрольными. Авторы осторожно определяют это как поведение, соответствующее передаче задания нейросети: непосредственно содержание запросов школьников исследователи не наблюдали.
У другой группы пользователей результаты складывались иначе. Школьники, которые после подключения ИИ продолжали уделять домашней работе столько же времени, сколько учащиеся без нейросетей, получали более высокие оценки за задания и показывали почти такие же результаты на контрольных. Следовательно, снижение знаний связано прежде всего с замещением самостоятельной работы готовыми ответами. Использование ИИ для объяснения материала, поиска ошибок и последовательного решения задач может давать другой результат.
Вывод согласуется с экспериментом почти на тысяче турецких старшеклассников, опубликованным в 2025 году в Proceedings of the National Academy of Sciences. Доступ к обычной версии помощника на основе GPT улучшал выполнение тренировочных заданий, однако результат последующей самостоятельной контрольной оказался на 17% ниже. Версия помощника с педагогическими ограничениями, которая подводила ученика к решению и не выдавала готовый ответ, позволяла избежать такого эффекта.
В январском Digital Education Outlook 2026 Организация экономического сотрудничества и развития также разделяет универсальные чат-боты и специализированные образовательные инструменты. Первые часто улучшают качество выполненной работы без соответствующего прироста знаний. Вторые способны поддерживать обучение, если требуют от ученика рассуждать, отвечать на вопросы и исправлять собственные ошибки.
Для российской школы эта проблема уже стала практической. Согласно результатам исследования «Школьники и ИИ в России», представленного НИУ ВШЭ 18 июля 2026 года, нейросетями пользуются 89% старшеклассников и 68% учащихся 6–7-х классов. Четверть опрошенных не проверяют ответы ИИ, поскольку считают их точными. При этом утвержденное российским правительством стратегическое направление цифровой трансформации образования предусматривает к 2030 году применение систем искусственного интеллекта для автоматизации проверки домашних заданий. Возникает риск двойной автоматизации: один алгоритм производит работу за ученика, другой ее оценивает, а школа получает формально растущие показатели успеваемости, все слабее связанные с реальными знаниями.
Китайское исследование показывает, что распространение ИИ меняет информационную ценность домашней оценки. В традиционной модели хороший результат задания служил косвенным свидетельством усвоения материала. Среди активных пользователей нейросетей эта связь может исчезать и даже становиться обратной: самые высокие оценки получают учащиеся, хуже справляющиеся с самостоятельной проверкой знаний. Для образовательной политики из этого следуют как минимум три направления работы. Необходимо увеличить значение очных контрольных, устных разборов и заданий, в которых оценивается ход рассуждения. Учителям потребуются способы наблюдать не только итоговый ответ, но и процесс его получения. Образовательные помощники следует проектировать так, чтобы они задавали вопросы, давали подсказки и помогали находить ошибку, сохраняя за учеником основную умственную работу.
Работа имеет и более широкий экономический смысл. Обычное применение ИИ действительно повышает производительность при выполнении текущей задачи. Однако в образовании производство ответа является лишь средством накопления знаний и навыков. Если технология позволяет получить ответ без освоения способа решения, статистика фиксирует рост производительности, а человеческий капитал не увеличивается. Системе образования необходимо заново определить, какой результат она измеряет и за что вознаграждает ученика.
На этом фоне два крупнейшие школьные округа США одновременно остановили внедрение генеративного ИИ. 2 сентября Нью-Йорк ввёл на 2026-2027 учебный год мораторий на ученический генеративный ИИ в классах почти для 600 тыс. детей. Чатботы-компаньоны запрещены во всех классах; в старшей школе остаются обязательная AI-грамотность и ограниченные контролируемые пилоты максимум для 50 тыс. учеников. Одновременно установлены возрастные ограничения экранного времени. В тот же день Los Angeles Unified ограничил доступ всех примерно 378 тыс. учащихся к генеративному ИИ на устройствах школьного округа до окончания пересмотра правил. Два крупнейших школьных округа страны перестали считать массовое внедрение ИИ неизбежной модернизацией: сначала безопасность, образовательный результат и правила управления, затем масштабирование. Это меняет доступ поставщиков к крупнейшим образовательным рынкам и может стать моделью для других округов.