Университеты теряют контроль: как нейросети меняют привычную систему образования

Искусственный интеллект меняет правила университетской учёбы. Почему использование нейросетей вызывает споры и какие риски видят преподаватели.

Искусственный интеллект стремительно меняет высшее образование. Студенты используют нейросети для подготовки рефератов, курсовых и презентаций, а некоторые поручают алгоритмам даже сложные исследования. Преподаватели пытаются понять, как оценивать знания в новых условиях. В результате университеты столкнулись с проблемой: теперь недостаточно проверить готовую работу, необходимо выяснить, насколько самостоятельно студент разбирается в изучаемом материале.

Нейросети стали новым участником университетского образования

Ещё несколько лет назад автоматические инструменты для подготовки учебных работ ассоциировались преимущественно со списыванием. Однако появление генеративных моделей изменило ситуацию. Теперь нейросеть способна за несколько минут составить план исследования, подготовить текст, объяснить сложную тему или предложить решение задачи.

Масштаб изменений подтверждают исследования. Согласно опросу Ассоциации организаторов студенческих олимпиад «Я — профессионал», проведённому в феврале 2025 года среди 1041 студента, 85% респондентов пользовались нейросетями. При этом 43% применяли ИИ непосредственно для написания курсовых работ.

Преподаватели тоже осваивают новые технологии. По данным исследования Центра научной коммуникации ИТМО, «Яндекс Образования» и Yandex Cloud, опубликованного в марте 2026 года, 66% опрошенных преподавателей и учёных российских вузов постоянно используют ИИ. Нейросети помогают им обрабатывать тексты, создавать задания и готовить презентации.

Почему преподаватели меняют правила

Главная сложность заключается в проверке самостоятельности студентов. Раньше преподаватель мог оценить аргументацию, источники и качество выводов. Теперь даже сложный текст можно получить с помощью нескольких запросов к нейросети.

Поэтому университеты постепенно меняют подходы к оценке знаний. Дополнительное значение приобретают устные защиты, обсуждение источников и ответы на вопросы по содержанию работы. Такой формат позволяет понять, действительно ли студент разбирается в представленном исследовании.

Некоторые университеты уже устанавливают собственные правила применения ИИ. Например, НИУ ВШЭ допускает использование нейросетей при подготовке учебных работ, но требует раскрывать характер такой помощи. Сокрытие применения технологий может рассматриваться как нарушение академических норм.

Чем опасно бездумное использование ИИ

Несмотря на опасения преподавателей, нейросети приносят пользу образовательному процессу. Они помогают искать информацию, разбираться в сложных понятиях и находить дополнительные варианты решения задач. Однако у технологии есть серьёзные ограничения.

Искусственный интеллект способен выдавать ошибочные сведения, придумывать научные публикации и ссылаться на несуществующие исследования. Поэтому полученную информацию необходимо проверять по первоисточникам. Иначе студент рискует включить в свою работу недостоверные данные.

Есть и другая проблема. Если студент постоянно поручает нейросети анализировать информацию и формулировать выводы, у него может не сформироваться навык самостоятельного мышления. В долгосрочной перспективе это способно негативно повлиять на качество подготовки специалистов.

Именно поэтому рекомендации ЮНЕСКО по использованию генеративного ИИ в образовании предусматривают сохранение ведущей роли человека. Технологии должны дополнять обучение, а не заменять интеллектуальную деятельность учащихся.

Магистранты столкнулись с новыми трудностями

Особенно остро вопрос использования нейросетей стоит при подготовке научных исследований. Выпускная квалификационная работа требует самостоятельного анализа, изучения литературы, выбора методологии и обоснования результатов. Одного грамотно составленного текста здесь недостаточно.

Магистрантам приходится учитывать требования научных руководителей, разбираться в оформлении источников и соблюдать академические нормы. Поэтому некоторые студенты ищут дополнительные образовательные материалы и консультационную поддержку. В частности, изучают возможность заказать магистерскую диссертацию, чтобы разобраться в структуре исследования и требованиях к научной работе.

Однако даже качественно подготовленный текст не заменит самостоятельной аналитики. Студент должен понимать содержание исследования, проверять факты и уметь аргументировать собственные выводы. Иначе трудности могут возникнуть уже во время защиты.

Почему запреты не решат проблему

Полный запрет нейросетей выглядит простым решением, но вряд ли остановит распространение технологий. ИИ становится доступнее, а его применение постепенно входит в повседневную профессиональную деятельность. Поэтому университетам нужны понятные правила использования таких инструментов.

Важно различать помощь алгоритма и полное выполнение задания вместо студента. Одно дело — проверить собственные выводы или найти дополнительные источники. Совсем другое — поручить нейросети написать всю работу без самостоятельного участия.

Более перспективный подход предполагает изменение методов обучения. Преподаватели могут оценивать промежуточные результаты исследований, проверять аргументацию и предлагать задания на анализ ошибок нейросетей. Это поможет развивать критическое мышление, а не просто контролировать использование технологий.

Каким станет университет будущего

Искусственный интеллект уже стал частью образовательной среды. Университетам предстоит пересмотреть систему оценки знаний и научить студентов ответственно работать с цифровыми инструментами. При этом полностью заменить преподавателя алгоритмы не смогут.

Высшее образование предполагает не только получение информации, но и развитие самостоятельности, профессиональной ответственности и способности принимать решения. Именно эти качества определяют ценность специалиста на современном рынке труда.

В ближайшие годы преимущество получат университеты, которые сумеют объединить традиционную академическую подготовку с новыми технологиями. Студентам же придётся учиться не просто пользоваться нейросетями, но и проверять информацию, анализировать данные и самостоятельно проводить исследования. В противном случае диплом рискует подтвердить лишь факт обучения, но не реальный уровень компетенций выпускника.

О том, какие барьеры мешают молодежи при трудоустройстве в Петербурге, читайте здесь.

Фото: нейросеть по запросу медиахолдинга «Голос Регионов»

Оперативные новости в вашем мобильном: «ПЕРВЫЙ ПЕТЕРБУРГСКИЙ» в ВК / ДЗЕН