ИИ в школах: 86% используют, но 50% чувствуют себя одинокими

Традиционные подходы к образованию перестают работать. ИИ пишет эссе и сочинения за минуты – и это навсегда изменило смысл креативных заданий в школах. Запрещать нейросети не получается, изоляция от технологий не работает. Вопрос не в том, использовать ИИ или нет. Вопрос в том, как использовать, чтобы технология развивала навыки учеников, а не заменяла их мышление.

Два исследования 2025 года показывают парадокс: 86% школьников используют ИИ в учебе, но половина из них чувствуют, что теряют связь с учителями. Казалось бы, технология должна помогать – но почему-то всё идёт не так.

Интересно, что проблема не в самом ИИ. Университет Иллинойса показал противоположный результат – когда ИИ калибруют правильно, 5 из 6 учеников улучшают свои навыки письма. Разбираемся, в чём разница между провалом и успехом. И что делать школам, которые не хотят отставать от технологий, но и не хотят потерять качество образования.

Что происходит в школах прямо сейчас

Цифры из отчёта Education Week впечатляют. 86% школьников в США используют ИИ – это практически каждый ученик. Две трети применяют его для репетиторства, почти половина – для советов по карьере. Казалось бы, революция в образовании. Технология, которая помогает учиться.

Но есть нюанс. Половина этих же учеников признаются, что чувствуют себя менее связанными с учителями, когда работают с ИИ. 70% учителей видят, как атрофируется критическое мышление. Ученики перестают думать – они просто копируют готовые ответы из ChatGPT.

И вот здесь начинается по-настоящему тревожное. 43% школьников используют ИИ для советов по отношениям. 42% обращаются к нему по вопросам ментального здоровья. Подросток с депрессией спрашивает ChatGPT, что делать. Бот отвечает что-то общее – и вместо настоящей помощи создаётся иллюзия поддержки. Изоляция только усиливается.

Учителя в это время перегружены. 71% говорят о дополнительной нагрузке – теперь каждую работу нужно проверять на «ботность». Действительно ли ученик написал это сам? Или просто скопировал из ChatGPT и слегка переформулировал? А самое абсурдное – только 48% учителей вообще получили какую-то подготовку по AI. И ровно столько же учеников получили инструкции, как правильно использовать ИИ.

Получается парадокс: школы массово внедряют технологию, которую ни учителя, ни ученики не умеют использовать. И вместо помощи получают проблемы – изоляцию, деградацию навыков, перегрузку преподавателей.

А можно по-другому?

Пока одни школы борются с хаосом, команда из Университета Иллинойса (Zheldibayeva et al., 2025) попробовала другой подход. Не запрещать ИИ. Не пускать на самотёк. А калибровать – настроить под конкретного учителя, его задания, его критерии оценки.

Главный вывод их исследования звучит просто: «GenAI не подходит для образования без калибровки. Нужна рекалибровка под учителя, его рубрики и материалы». Логично. Но работает ли?

Эксперимент провели в обычной школе с низким финансированием на среднем Западе США. Шесть учеников 11 класса, один учитель английского с двумя магистерскими степенями. Задание простое – написать эссе на 200 слов, сравнивая два текста.

Исследователи подошли серьёзно: IRB-протокол (этическое одобрение), множественные источники данных (черновики, финальные версии, фокус-группы, опросы учителя). Все дали согласие, анонимность сохранена. То есть это не просто «попробовали и рассказали» – это методологически выверенное исследование.

Ключ был в двух моментах калибровки. Первое – ИИ настроили на конкретное задание учителя. Он работал только с материалами, которые загрузили в систему (это называется RAG – Retrieval-Augmented Generation). Никаких случайных данных из интернета.

Второе – ИИ оценивал работы строго по рубрике учителя. Шесть критериев: сравнение и контраст, грамматика, наличие тезиса, доказательства из текста, детализация, анализ. Не общий фидбек «хорошо написано», а конкретная оценка по каждому пункту.

И что получилось?

Пять из шести учеников улучшили свои работы минимум по одному критерию. Один ученик прогрессировал сразу по трём. Самый значительный рост – критерий «сравнение и контраст». Три ученика выросли с 0-1 звёзд до 2-3 звёзд.

Но цифры – это одно. Интереснее, что говорят сами ученики. Вот цитата из фокус-группы:

«Это было полезно, потому что после написания у меня было что-то конкретное, чтобы исправить. Оно точно сказало, что нужно менять».

Другой ученик добавляет: «Я могу вернуться и посмотреть, что можно сделать правильно, чтобы потом это исправить».

Учитель тоже заметил разницу: «Инструмент мотивировал учеников пересматривать свои работы. Это было сложно делать раньше». Обычно ученики сдают эссе и забывают. Здесь же появился стимул доработать – потому что фидбек был конкретным и понятным.

Когда исследователи проанализировали все отзывы, выделились четыре слова-маркера: Helpful (полезный), Direct (конкретный), Encouraging (мотивирующий), Fixable (понятно, что исправлять). То есть ИИ не просто критиковал – он давал понятную дорожную карту улучшений.

Стоп, а можно доверять этому исследованию?

Честно говоря, когда я впервые увидел эти результаты, первая мысль была: «Всего 6 учеников? Серьёзно?»

Но давайте разберёмся. Это пилотное исследование – proof of concept, а не финальный вердикт. Для pilot study шесть участников – нормально. Плюс методология прозрачная: несколько источников данных (черновики, финальные версии, фокус-группы, опросы), IRB-протокол (строгие этические стандарты), публикация в рецензируемом журнале.

И что особенно важно – авторы сами признают ограничения. Это всегда хороший знак. Они прямо пишут: да, выборка маленькая. Да, только одна школа с низким финансированием – результаты могут не масштабироваться на богатые частные школы. Да, краткосрочный эксперимент – неизвестен эффект через полгода. Да, неполные данные – не все ученики заполнили pre/post-опросы.

Значит ли это, что исследование ничего не доказывает? Нет. Это означает, что мы видим доказательство концепции. Не окончательный ответ, но убедительное «да, калиброванный ИИ работает лучше, чем просто ChatGPT в диких условиях». Достаточно, чтобы попробовать. Недостаточно, чтобы объявлять революцию.

В чём разница между провалом и успехом?

Та же технология. ChatGPT там, LLM здесь. Но результаты противоположные. Почему?

Когда школы просто разрешают ChatGPT без методики, ученики копируют готовые ответы. Учителя не знают, как отличить работу ученика от работы бота. Критическое мышление атрофируется – это не моё предположение, это 70% учителей так говорят. Социальная изоляция растёт. Зачем общаться с одноклассниками, если есть ChatGPT, который всегда отвечает?

А вот когда ИИ настраивают правильно – история другая. ИИ выступает критиком, а не автором. Фидбек конкретный и привязан к критериям учителя. Ученик пишет сам, ИИ указывает на слабые места. Мотивация к доработке растёт – учитель из Иллинойса это подтверждает.

Парадокс, не правда ли? Generic AI заменяет мышление. Calibrated AI усиливает мышление. Та же технология, противоположные результаты. Всё дело в том, как её применяют, а не в том, что она умеет.

А что делать российским школам?

Окей, исследование из Иллинойса впечатляет. Но они использовали CGScholar AI Helper – специализированный инструмент, который не доступен в России. У нас есть YandexGPT, GigaChat, может быть доступ к Claude через VPN. Работает ли калибровка с ними?

Коротко – да. Принцип калибровки универсальный, он не привязан к конкретной модели. Что у нас есть?

YandexGPT – доступен в Яндекс 360 для образования. Работает без VPN, поддерживает кастомные промпты, можно загружать материалы через API или интеграцию. Минус – нет встроенной системы рубрик, нужно настраивать всё вручную через промпты.

GigaChat от Сбера – есть бесплатная версия для образования. Хорошо понимает русский язык, можно создавать кастомные ассистенты с инструкциями. Требует аккаунта Сбер ID, но это не проблема.

Вопрос: что делать, если нет специализированного инструмента? Можно ли применить метод калибровки «руками» через обычные LLM? Да, можно.

Первый шаг – создайте системный промпт с вашей рубрикой. Например, для YandexGPT или GigaChat:

Ты — помощник учителя. Твоя задача — оценить эссе ученика по следующим критериям:
1. Сравнение и контраст (0-3 звезды)
2. Грамматика и орфография (0-3 звезды)
3. Наличие тезиса (0-3 звезды)
4. Доказательства из текста (0-3 звезды)
5. Детализация (0-3 звезды)
6. Анализ (0-3 звезды)

Не пиши эссе за ученика. Только укажи конкретные слабые места и как их улучшить.

Второй шаг – загрузите материалы в контекст. В YandexGPT добавляйте тексты прямо в запрос. В GigaChat используйте кастомный ассистент с базой знаний. Если есть доступ к Claude – загружайте документы в Projects.

Третий шаг – проверяйте, что ИИ не пишет вместо ученика. Попросите только критику: «Оцени это эссе, но НЕ предлагай готовый текст». Если ИИ начал переписывать – уточните промпт.

Вот полный пример для YandexGPT:

Системная инструкция:
"Ты — строгий рецензент эссе. Оцени работу ученика по критериям учителя.
Укажи только слабые места. Не переписывай текст за ученика."

Пользовательский запрос:
"Вот рубрика оценки: [вставить критерии]. Вот эссе ученика: [текст].
Оцени по каждому критерию и скажи, что конкретно нужно улучшить."

Это не идентичная замена CGScholar, но принцип тот же – ИИ как критик, а не автор.

Что делать учителям и школам?

Первое – не разрешайте «ИИ в диких условиях». Простое разрешение ChatGPT или YandexGPT без методики приводит к деградации навыков. Нужны чёткие протоколы. Не «можно использовать ИИ», а «вот как правильно использовать ИИ».

Второе – калибруйте ИИ под свои задачи. Даже без специального софта. Создайте системный промпт с вашей рубрикой оценки. Загружайте учебные материалы в контекст запроса. ИИ должен работать как критик, а не автор.

Третье – используйте метод «Сэндвича» (Human-AI-Human). Этап первый: ученик пишет черновик самостоятельно. Этап второй: ИИ даёт критику по конкретным критериям. Этап третий: ученик редактирует работу на основе критики. Человек в начале, человек в конце. ИИ – посередине, как рецензент.

Четвёртое – оценивайте процесс, а не только результат. Устная защита работы – ученик должен объяснить каждый тезис. История версий в Google Docs – виден весь процесс написания. Оценка качества промптов – хороший промпт показывает глубокое понимание темы.

Пятое – сохраняйте человеческий контакт. ИИ для домашней работы, живое общение для класса. Обязательные дискуссии и дебаты без гаджетов. 5-минутные интервью после каждой письменной работы. Технология не должна заменять общение.

Для менеджеров и родителей

Если вы выбираете школу или оцениваете текущую программу обучения, стоит задать несколько ключевых вопросов. Прошли ли учителя обучение по AI? Сейчас только 48% получили такую подготовку, и это критически важный момент. Есть ли в школе чёткая политика использования ИИ, или это просто «можно пользоваться ChatGPT»? Настроен ли ИИ под конкретную программу обучения, или школа использует generic решения? Как именно школа предотвращает социальную изоляцию учеников? И наконец – есть ли этический кодекс работы с ИИ?

Хорошие признаки выглядят так: ученик может объяснить, как именно он использовал ИИ для конкретной работы. У учителей есть рубрики оценки, которые учитывают работу с AI. ИИ используется для feedback и критики, а не для простой генерации готового контента. И главное – сохраняется достаточно времени для живого общения с учителем, потому что без этого образование теряет смысл.

А вот тревожные сигналы: ученик просто делает copy-paste из ChatGPT и не может объяснить содержание. Учителя не знают, как проверять работы в эпоху ИИ, и вообще растеряны. В школе нет внятной политики использования ИИ – каждый делает что хочет. И самое опасное – у ребёнка заметно снизилась мотивация учиться, потому что «всё можно спросить у бота».

Для корпоративного обучения и тренеров

Интересно, что те же самые принципы отлично работают для обучения сотрудников в компаниях. Калибруйте корпоративный ИИ под ваши стандарты и процессы – так же, как учитель настраивает ИИ под свою рубрику. Метод «Сэндвича» прекрасно подходит для подготовки презентаций, отчётов и стратегий – сотрудник пишет черновик, ИИ критикует, сотрудник дорабатывает.

Оценивайте качество промптов ваших сотрудников – это прямой показатель понимания задачи. Если человек может сформулировать хороший промпт, значит он глубоко понимает проблему. А устная защита идей всегда важнее красивых AI-generated слайдов.

Вот конкретный пример. Вместо «Попросите ChatGPT написать стратегию» попробуйте так: «Напишите тезисы стратегии самостоятельно, попросите ИИ найти слабые места в логике, доработайте на основе критики и защитите устно перед командой». Видите разницу? В первом случае человек выключен из процесса. Во втором – он в центре, а ИИ его усиливает.

Этический кодекс ИИ в образовании

На основе обоих исследований можно вывести четыре ключевых принципа, которые должны быть в каждой школе.

Прозрачность – первый принцип. Если ученик использовал ИИ, он должен это указать. Причём не просто «да, использовал ChatGPT», а конкретно: «Введение сгенерировано ChatGPT, основная часть написана мной, выводы сформулированы совместно». Такая детализация учит честности и помогает учителю оценивать реальный вклад ученика.

Ответственность – второй принцип. За любой текст, сданный учителю, ответственность несёт ученик. Точка. Аргумент «так написал бот» не принимается и никогда не должен приниматься. Если сдал работу с ошибками или фактическими неточностями – это твоя проблема, даже если ChatGPT тебя подвёл.

Человек остаётся в центре – третий принцип. ИИ работает как со-пилот, а не автопилот. Финальное решение всегда за человеком. Это не просто красивые слова – это критически важная разница между усилением способностей и их деградацией.

Честность об ограничениях – четвёртый принцип. ИИ галлюцинирует – учим проверять факты в первоисточниках. ИИ может быть предвзятым – учим критически оценивать его советы. ИИ не понимает контекста вашей конкретной ситуации – учим добавлять свой опыт и здравый смысл. Технология сильная, но не волшебная.

Выводы: что дальше?

Давайте соберём всё вместе. Из исследований 2025 года вырисовываются три ключевых инсайта.

Первый – массовое неконтролируемое внедрение ИИ разрушает образование. Цифры говорят сами за себя: 86% школьников используют ИИ, но половина из них чувствуют, что теряют связь с учителями. 70% преподавателей видят деградацию критического мышления у своих учеников. Социальная изоляция растёт – зачем общаться с одноклассниками, если ChatGPT всегда доступен?

Второй инсайт – калиброванный ИИ показывает противоположный эффект. Пять из шести учеников улучшили навыки письма, когда работали с правильно настроенным AI. Сами ученики описывают фидбек словами «helpful, direct, encouraging, fixable» – полезный, конкретный, мотивирующий, понятно что исправлять. Учителя отмечают рост мотивации к пересмотру работ, чего раньше добиться было невозможно.

Третий инсайт – ключ к успеху не в запретах, а в методике. Калибровка ИИ под конкретного учителя через RAG и рубрики оценки. Метод «Сэндвича» с циклом Human-AI-Human. Оценка процесса работы, а не только финального результата. И сохранение человеческого контакта – без этого образование теряет смысл, как бы хорош ни был ИИ.

Что делать прямо сейчас

Итак, конкретные шаги для разных ролей.

Если вы учитель – начните с малого, но начните сейчас. Пройдите обучение по ИИ, даже если это всего лишь 1-2 часовой вебинар – базовое понимание критически важно. Создайте чёткую рубрику оценки, которая учитывает работу с ИИ – без этого вы будете оценивать вслепую. Попробуйте метод «Сэндвича» хотя бы на одном задании и посмотрите на результаты сами.

Если вы менеджер образовательного проекта – вот где нужны инвестиции. Вложитесь в обучение преподавателей, потому что сейчас подготовку получили только 48%, и это катастрофически мало. Внедряйте калиброванные решения, а не просто говорите «пользуйтесь ChatGPT». Generic AI без методики – это путь к деградации. Создайте этический кодекс использования ИИ, чтобы у всех были единые правила игры.

Если вы родитель – задавайте неудобные вопросы. Спросите у школы про их политику использования ИИ. Обсудите с ребёнком, как именно он использует AI – для получения фидбека или для банального списывания? Настаивайте на сохранении человеческого контакта с учителями, потому что без этого образование превращается в формальность.

Если вы корпоративный тренер – адаптируйте метод «Сэндвича» для бизнес-обучения, это работает не хуже, чем в школах. Оценивайте качество промптов ваших сотрудников – это лучший индикатор понимания задачи. Внедряйте устную защиту идей, а не ограничивайтесь красивыми AI-generated презентациями.

Будущее образования: гибридная модель

Исследования 2025 года показывают путь вперёд – и он не в крайностях. Не полный запрет ИИ, не полное погружение в технологии. Гибридная модель.

Дома, наедине с компьютером и калиброванным ИИ – сбор материала, структурирование мыслей, получение конкретной критики по критериям учителя. Здесь технология помогает ученику думать глубже, видеть слабые места, улучшать аргументацию.

В классе, без гаджетов и ИИ – финальные выводы пишутся от руки. Дебаты и дискуссии с живыми людьми, где нужно быстро реагировать и отстаивать свою позицию. Устная защита работы перед учителем, где невозможно спрятаться за чужой текст.

Парадоксально, но лучший результат даёт не «ИИ vs человек», а «ИИ + человек» – каждый на своём месте. ИИ как co-pilot, а не autopilot. Знакомо? В корпоративном обучении работает абсолютно тот же принцип – технология усиливает человека, но не заменяет его.

Читайте также

Не решать, а проектировать выбор: как AI меняет работу менеджера

Персона в промпте: научный взгляд на ролевой промптинг

Когда ваша работа обучает конкурента: уроки AI-музыки для менеджера

5 элементов идеального промпта: почему AI не понимает, чего вы хотите

Источники и дополнительные материалы

Основные исследования:

1. Zheldibayeva, R., Nascimento, A. K. de O., Castro, V., Kalantzis, M., & Cope, B. (2025). The impact of AI-driven tools on student writing development: A case study. Online Journal of Communication and Media Technologies, 15(3), e202526. 📄 Полный текст на arXiv

2. Vilcarino, J., & Langreo, L. (2025, October 8). Rising use of AI in schools comes with big downsides for students. Education Week. 📄 Статья на Education Week