Использование ИИ в образовании: помощь студенту или читинг — где проходит граница

Вокруг использования ИИ студентами сейчас заметно расходятся мнения.
Одни воспринимают его как полезный инструмент, а другие считают, что это прямой путь к читерству, упрощению и деградации образования.

Чаще всего эти позиции существуют параллельно. Разговор быстро сводится к оценкам — «можно» или «нельзя» — и редко касается того, как студенты реально используют ИИ.

Недавнее исследование НИУ ВШЭ добавляет в эту картину важный факт: ИИ уже стал массовым инструментом. Среди более чем 500 опрошенных студентов около 90% используют ИИ в учёбе. В большинстве случаев к нейронке обращаются не из-за желания обмануть систему, а по другим причинам: она экономит время, снижает нагрузку и воспринимается как низкорисковый способ справиться с однотипными заданиями.

Если принять это как отправную точку, вопрос «запрещать или разрешать» становится вторичным. Гораздо важнее другое: какую часть учебной работы ИИ может взять на себя, а где участие студента остаётся принципиально важным.

Дальше — взгляд со стороны продукта: как мы в Кэмпе проектировали работу с ИИ, где сознательно провели границы и почему не делаем полноценный читинг-сервис.

Граница ответственности: где ИИ полезен, а где — нет

В учебных задачах ИИ часто воспринимают как универсального исполнителя — инструмент, который может «написать, решить и оформить».

Проблема в том, что учебная задача не сводится к одному акту генерации. Она состоит из нескольких шагов, и на каждом из них требуется разный тип участия и ответственности. 

Когда мы проектировали сценарии, то сразу осознали, что часть шагов можно автоматизировать, а часть — нет. Внутри генератора текстов это хорошо видно технически. ИИ хорошо справляется:

• с рутиной — оформлением, структурой, первичной сборкой текста;

• поиском и сопоставлением источников;

• черновыми формулировками, которые можно читать, править и улучшать.

Другие этапы требуют контекста, оценки уместности и ответственности за итоговый смысл. Например, выводы, аргументирование и выбор релевантных источников из предложенных.

Поэтому мы намеренно разделяем зоны ответственности. ИИ делает то, что ускоряет и разгружает. Студент принимает финальные решения и несёт за них ответственность.

Когда эти границы стираются, появляются сервисы, которые обещают закрыть задачу целиком и исключить участие студента.

Почему «читинг-сервис» — тупиковая модель

На короткой дистанции такие сервисы действительно дают результат. Они решают конкретную задачу, например быстро собрать текст под формальные требования и закрыть дедлайн с минимальным участием пользователя.

Проблемы начинаются дальше — когда условия перестают быть одинаковыми, а система должна адаптироваться к новым требованиям, проверкам и контексту.

На длинной дистанции такие сервисы ломаются сразу в нескольких направлениях.

• Во-первых, технически

Гонка между генераторами и AI-детекторами не имеет финала. Любой «стопроцентный обход» живёт недолго: детекторы дообучаются, паттерны меняются, под подозрение начинают попадать не только ИИ-тексты, но и обычные человеческие работы.

Чтобы поддерживать обещание «стопроцентного результата при проверке», команде нужно постоянно мониторить изменения детекторов и перестраивать генерацию под новые правила. В экономическом смысле это тоже тупик. Этот процесс требует постоянных затрат — на мониторинг, тестирование и перенастройку — но не создаёт устойчивой ценности для пользователя. Каждый новый виток гонки съедает ресурсы, не приближая систему к стабильному состоянию.

• Во-вторых, продуктово

Сервис, который берёт на себя всю задачу целиком, неизбежно строится вокруг обещаний, а не сценариев. Пользователь не управляет процессом и не может адаптировать результат под свои требования — остаётся только верить, что «в этот раз прокатит».

Поэтому продукту приходится постоянно обещать: гарантировать прохождение детекта, заявлять универсальный результат и делать вид, что участие человека не требуется. Как только эти обещания перестают срабатывать, ценность сервиса резко падает — внутри продукта просто нет альтернативного сценария.

• В-третьих, с точки зрения учебного процесса

Если за студента все учебные задачи решает ИИ, он выпадает из учебного процесса: не понимает материал, не может объяснить ход рассуждений и теряется при любых вопросах или изменении условий. В итоге обучение превращается в последовательность формальных результатов без усвоения содержания.

В результате модель, где ИИ полностью берёт на себя учебную задачу, оказывается неустойчивой: она плохо масштабируется технически, держится на одних обещаниях и ломает сам учебный процесс.

Поэтому Кэмп построен вокруг мысли: нейросеть — это инструмент для студента, а не замена его участия в учебном процессе.

Как участие студента меняет результат

Самый важный эффект, который мы наблюдаем на практике, связан не с тем, насколько хорошо ИИ выдаёт результат, а с тем, насколько студент погружён в процесс его доработки.

Результат перестаёт быть формальным, когда студент:

• проверяет предлагаемые решения и объяснения;

• уточняет шаги и задаёт дополнительные вопросы;

• исправляет неточности и предлагает свои варианты;

• сопоставляет ответы с требованиями задания и логикой предмета.

Он остаётся частью процесса изучения, углубления и понимания материала. Работа с промежуточным результатом, даже если тот получен с помощью ИИ, снижает страх ошибки и даёт пространство для размышлений. 

По нашим наблюдениям, именно контроль и доработка со стороны студента делают результат более осмысленным и устойчивым в учебных проверках. И в этом сценарии ИИ выступает в роли инструмента: ускоряет, подсказывает и помогает — но не заменяет работу студента.

Роль ИИ в учебном процессе: взгляд команды Кэмпа

Мы исходим из простой позиции: нейросеть не должна подменять участие студента в учебной задаче. Она не отвечает за смысл, выводы и понимание материала. Зато она хорошо работает там, где студент застревает, выгорает или что-то не понимает.

Это отражается в реальных историях студентов, с которыми мы постоянно ведём диалог.

Один из респондентов рассказывал, что писал работу самостоятельно, но застрял на последней главе: структура не складывалась, мысли повторялись, а переписывание не приводило к результату. В Кэмп он пришёл, чтобы посмотреть на возможные варианты структуры и логики — и уже отталкиваясь от этого смог завершить работу.

Другой студент описывал ситуацию с узкой темой, по которой в открытых источниках оказалось мало информации. После нескольких дней безрезультатного поиска он уже был уверен, что провалит задание. В итоге Кэмп помог найти релевантные источники и собрать основу, на которой дальше он уже сам выстраивал аргументацию.

В обоих случаях ИИ не решал задачу за студента. Он помог сдвинуться с места и продолжить работу самостоятельно.

Именно в этом мы видим ценность ИИ в образовании:

• не в автоматической генерации результатов, а в поддержке процесса мышления, поиска и понимания,

• не в обходе требований, а в работе внутри них,

• не вместо студента — а рядом с ним.

Такой подход позволяет сохранять академическую честность и при этом использовать технологии осмысленно — как инструмент, который помогает учиться.