Нейросети уже способны написать эссе, подготовить презентацию или создать приложение. Поэтому задания, которые проверяют лишь воспроизведение информации, не всегда показывают, насколько студент освоил предмет, считает эксперт. Вместо этого можно попросить его проверить достоверность сгенерированных материалов, найти ошибку в расчётах, обосновать архитектуру приложения или защитить решение перед реальным заказчиком.
Шушарина сослалась на исследование Финансового университета, согласно которому активное использование ИИ может снижать самостоятельность студентов. Среди способов проверить их знания она назвала устную защиту, анализ черновиков и задания, требующие личного участия.
По словам эксперта, это особенно значимо для вузов, где проектное обучение проходит совместно с ИТ-компаниями. Работодателям нужен не просто выпускник, умеющий получить ответ от нейросети, а специалист, который понимает задачу, оценивает результат и готов отвечать за последствия его применения. Шушарина добавила, что преподавателям тоже необходимо разбираться в возможностях и ограничениях ИИ.
В октябре 2026 года на форуме «Открытые данные» представили типовой регламент применения генеративного ИИ в университетах. Его подготовили «Антиплагиат» и Университетский консорциум исследователей больших данных, изучив 105 регламентов, в том числе 51 документ российских вузов. Шушарина считает, что университетам нужно менять методики преподавания, критерии оценивания и содержание программ, а не ограничиваться упоминанием ИИ в локальных актах. Если студент после защиты не может объяснить своё решение без нейросети, проблема, по её оценке, связана с тем, чему и как его учили.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!