Влияние искусственного интеллекта на успеваемость студента: баланс возможностей и рисков

Влияние искусственного интеллекта на успеваемость студента: баланс возможностей и рисков

Искусственный интеллект стремительно проникает в сферу образования, меняя привычные подходы к обучению. Рассмотрим, как ИИ‑технологии влияют на академическую успеваемость студентов — с точки зрения как позитивных эффектов, так и потенциальных угроз.

Позитивные эффекты ИИ в обучении

1. Персонализация учебного процесса
   ИИ‑системы анализируют:

• индивидуальный темп освоения материала;

• уровень знаний по темам;

• когнитивные особенности (стиль восприятия, память, концентрацию);

• типичные ошибки и время выполнения заданий.

На основе этих данных алгоритмы формируют персонализированные траектории обучения: предлагают дополнительные материалы по слабым местам или усложнённые задания для углубления знаний.

1. Мгновенная обратная связь
   Чат‑боты и виртуальные помощники:

• отвечают на вопросы 24/7;

• проверяют задания (эссе, код, расчёты);

• дают развёрнутые рекомендации по исправлению ошибок.

Это сокращает время на получение разъяснений и ускоряет коррекцию недочётов.

1. Прогнозирование рисков отставания
   Аналитические системы выявляют студентов группы риска по параметрам:

• посещаемость;

• активностьв LMS (Learning Management System);

• динамика оценок.

Ранние сигналы позволяют преподавателям вовремя вмешаться и предотвратить падение успеваемости.

1. Автоматизация рутины
   ИИ освобождает время для осмысленного обучения, выполняя:

• проверку тестов;

• составление расписаний;

• поиск источников по заданным критериям.

Потенциальные риски

1. Снижение когнитивной нагрузки
   Чрезмерное использование ИИ‑инструментов (например, генерация текстов или решений задач) может:

• ослаблять навыки критического мышления;

• снижать глубину понимания материала;

• формировать привычку к «поверхностному» обучению.

1. Зависимость от технологий
   Студенты, постоянно полагающиеся на ИИ‑подсказки, рискуют:

• утратить способность к самостоятельной работе;

• испытывать трудности в условиях, где доступ к технологиям ограничен.

1. Искажение оценки знаний
   Использование ИИ для выполнения заданий может создавать ложное впечатление о уровне компетенций, что в перспективе приведёт к пробелам в фундаментальных знаниях.

Эмпирические данные

Исследование Тартуского университета (2025) на выборке из 231 студента выявило обратную корреляцию между частотой использования ИИ и академическими результатами. Возможные объяснения:

• к ИИ чаще обращаются студенты с изначальными трудностями в освоении материала;

• неконтролируемое применение инструментов снижает мотивацию к глубокому анализу.

При этом те же студенты отмечали, что ИИ помогал им:

• переводить код между языками программирования;

• структурировать сложные концепции;

• находить альтернативные объяснения тем, которые не давались на лекциях.

Рекомендации по эффективному использованию ИИ

Чтобы максимизировать пользу и минимизировать риски, стоит придерживаться следующих принципов:

1. Роль ИИ — вспомогательная
   Используйте ИИ как «умного помощника», а не замену собственной работы. Например:

• генерируйте с помощью ИИ план эссе, но пишите текст самостоятельно;

• проверяйте решения задач через нейросеть, но разбирайте логику каждого шага.

1. Контроль глубины понимания
   После работы с ИИ‑инструментами задавайте себе вопросы:

• Могу ли я объяснить это решение другу?

• Какие ключевые принципы здесь применяются?

• Как я бы решил задачу без помощи ИИ?

1. Баланс технологий и «живого» обучения
   Сочетайте:

• ИИ‑тренажёры для отработки навыков;

• дискуссии с преподавателями для развития критического мышления;

• групповые проекты для применения знаний в реальных контекстах.

1. Осознанный выбор инструментов
   Отдавайте предпочтение сервисам, которые:

• объясняют логику решений (а не просто дают ответы);

• позволяют настраивать уровень детализации подсказок;

• интегрируются с официальными образовательными платформами.

Искусственный интеллект — мощный инструмент, способный как повысить, так и снизить успеваемость студента. Ключевой фактор — осознанность применения. Если использовать ИИ для:

• дополнения собственного обучения;

• выявления слабых мест;

• экономии времени на рутину,

— он станет катализатором академического роста. Если же превращать его в «костыль» для обхода сложных задач, это приведёт к обратным результатам.

Будущее образования — не в замене человека машиной, а в синергии человеческого интеллекта и технологических возможностей.

Адрес публикации: https://www.prodlenka.org/metodicheskie-razrabotki/622862-vlijanie-iskusstvennogo-intellekta-na-uspevae