Нейросети в обучении дают +18% за домашку, но валят экзамены на 20%

Домашка на пятёрку, экзамен на двойку?

Исследователи наблюдали за школьниками, которые использовали генеративный ИИ (нейросети, способные генерировать текст, решения и объяснения по промпту) при выполнении домашних заданий. Картина выглядела обнадёживающе: оценки за домашку выросли на 18%, а время выполнения сократилось примерно на 30%.

Проблема проявилась позже. Через шесть месяцев результаты тех же учеников на экзаменах без доступа к каким-либо вспомогательным средствам упали на 20%. На вступительных экзаменах, которые определяют будущее ребёнка, баллы снизились на 18 до 24%. Максимальный спад зафиксирован примерно через два года использования ИИ.

Около 80% учеников, пользовавшихся нейросетями, демонстрировали признаки «перекладывания» мыслительного процесса на машину: задания сдавались необычно быстро, оценки были хорошими, но на контрольных без ИИ те же школьники терялись.

Почему отличники пострадали сильнее всех?

Парадокс исследования в том, что наибольшие потери понесли самые способные ученики. Они лучше других умели формулировать запросы к нейросети и получали от неё качественные ответы. Домашние работы выглядели безупречно. Но именно эта «безупречность» маскировала утрату собственных навыков.

Психологи называют механизм «когнитивной разгрузкой» (cognitive offloading), когда человек передаёт мыслительные задачи внешнему инструменту, чтобы сберечь умственные ресурсы. Калькулятор или напоминание в телефоне это полезная разгрузка, потому что они освобождают мозг для сложных задач. Но когда нейросеть берёт на себя задание, цель которого как раз развить навык, разгрузка превращается в деградацию.

ИИ вредит обучению, если его использование сводит на нет интеллектуальные усилия. : Итан Моллик, профессор Уортонской школы бизнеса

«Ловушка дополнения» работает и на взрослых

Тенденция не ограничивается школой. Исследователи Школы менеджмента Слоуна при MIT описали «ловушку дополнения» (augmentation trap): краткосрочный рост продуктивности подрывает профессиональные компетенции, на которых этот рост держался.

Цифры из опроса IT-компании GoTo за 2026 год подтверждают картину:

• 39% сотрудников признают, что зависимость от ИИ уже ослабила их профессиональные навыки.
• 46% представителей поколения Z (люди, родившиеся после 1996 года) считают, что ИИ подрывает их компетенции. Именно сейчас они закладывают фундамент карьеры, и потеря базовых навыков на старте может аукнуться на годы вперёд.

Ключевая проблема в том, что последствия проявляются с задержкой. Пока оценки и KPI выглядят хорошо, нет сигнала, что пора менять подход. А когда провал становится очевидным, процесс утраты навыков уже зашёл далеко.

Противоядие существует

Исследование показало и обратную сторону: ученики, которые использовали нейросети в обучении как вспомогательный ресурс, но при этом не прекращали самостоятельно думать и прикладывать усилия, практически не потеряли в качестве знаний. Разница между «ИИ делает за меня» и «ИИ помогает мне разобраться» оказалась решающей.

Что это значит для вас?

Авторам Дзена и копирайтерам. Если нейросеть пишет за вас черновик целиком, через полгода вы можете обнаружить, что без неё не способны выстроить аргумент. Используйте ИИ для проверки структуры, поиска фактов, генерации вариантов заголовков, но сам текст стройте головой. Это не морализаторство: это данные на 27 тысячах человек.

Родителям школьников и студентов. Исследование проводилось на китайских школьниках, а в России подготовка к ЕГЭ и вступительным экзаменам строится по схожей логике: домашка для тренировки, экзамен без помощи. Если ребёнок подозрительно быстро делает уроки и получает хорошие оценки, стоит проверить, сохраняются ли знания без доступа к ChatGPT, YandexGPT или GigaChat.

Предпринимателям и руководителям. Если сотрудники показывают рост продуктивности с ИИ, но вы не проверяете их навыки отдельно, вы можете попасть в «ловушку дополнения». Простой тест: раз в квартал давайте задачу без ИИ-инструментов и смотрите, сохраняется ли уровень.

Самый практичный вывод из всего исследования укладывается в одну фразу: прежде чем отдать задачу нейросети, спросите себя, эта задача нужна для результата или для того, чтобы я научился, и если для второго, делайте сами, а ИИ пусть потом проверит.