Около 90% из 1100 американских студентов, опрошенных в двух- и четырехгодичных колледжах в 2025 году, сообщили, что используют генеративный искусственный интеллект для всего: от написания заданий до разъяснения сложных концепций.
Но когда студенты используют ИИ в качестве наставника или партнера по учебе, а не как генератор немедленных ответов, им легче или труднее учиться?
Мы назвали этот инструмент Macro Buddy и научили его помогать некоторым студентам одного из наших курсов по макроэкономике в Университете Висконсина, Ла-Кросс, помогать им рассуждать, а не давать им прямые ответы.
В нашем исследовании, проведенном весной 2025 года, мы обнаружили, что учащиеся, которые использовали Macro Buddy вместе с обсуждением со сверстниками, получили более высокие баллы на тестах, чем учащиеся, которые работали в одиночку, без этого репетитора по искусственному интеллекту.
Студенты колледжей все чаще используют ИИ, чтобы помочь им в учебе. Маскот/iStock/Getty Images Встречайте своего нового репетитора
На один из наших курсов по макроэкономике записалось 140 студентов колледжа, в основном на первом или втором курсе колледжа, разделенных на четыре секции.
Материалы курса, задания и студенческие экзамены были идентичны во всех четырех разделах. В целом студентам не разрешалось использовать инструменты искусственного интеллекта или сотрудничать со своими сверстниками во время экзаменов. Студенты сдавали все тесты лично, и им не разрешалось обращаться к каким-либо конспектам или другим материалам во время экзамена.
В результате результаты тестов отражали то, что учащиеся поняли и могли объяснить самостоятельно, без помощи ИИ или любого другого внешнего источника.
После того, как все учащиеся сдали свой первый экзамен, мы случайным образом распределили четыре класса по разным форматам обучения.
Мы мотивировали группу студентов работать индивидуально, без Macro Buddy; другая группа студентов работала в группах без Макро Бадди; третья группа студентов работала индивидуально с Макро Бадди; и четвертая группа студентов работала в группах с Макро Бадди.
Мы хотели сравнить, как разные подходы к обучению (работа в одиночку, работа с одноклассниками, использование Macro Buddy или сочетание того и другого) повлияли на успеваемость учащихся на экзаменах.
Способности Макро Бадди
Мы обучали Macro Buddy с помощью стенограмм лекций, слайдов и домашних заданий специально из этого курса макроэкономики.
У Макро Бадди был отключен доступ в Интернет, поэтому он полагался исключительно на материалы курса преподавателя.
Macro Buddy был разработан в качестве наставника, а не автоответчика. Вместо того, чтобы предлагать учащимся полные решения, Macro Buddy задавал дополнительные вопросы, призванные помочь учащимся найти ответ.
Например, если бы студент спросил, почему более низкие цены могут увеличить потребительские расходы, Macro Buddy не смог бы дать быстрого и полного объяснения. Вместо этого можно спросить, что происходит с покупательной способностью людей, когда цены падают. Затем студент должен будет соединить понятия и объяснить свои рассуждения своими словами, шаг за шагом.
Это различие между объяснением идеи и получением готового ответа важно.
Инструмент искусственного интеллекта, который просто дает ответы, может позволить учащимся не думать о проблеме. Одно исследование показало, что, когда студенты колледжей полагаются на чат-бота как на опору, их успеваемость ухудшается, когда у них больше нет к нему доступа. Инструмент, который задает вопросы, требует, чтобы учащиеся выполняли работу самостоятельно, даже под руководством. Именно этот процесс делает обучение устойчивым.
Что случилось с обучением студентов?
Нашей контрольной группой стала единственная группа студентов, которая продолжала работать индивидуально, без ИИ.
Остальные три группы изменили способ обучения: одна начала работать в группах без ИИ, другая работала индивидуально с Macro Buddy, а последняя группа совмещала групповую работу с Macro Buddy.
Средние баллы всех студентов снизились при сдаче второго экзамена во всех четырех учебных группах.
Однако на третьем экзамене различия между разделами стали более очевидными.
Учащиеся, которые использовали Macro Buddy и групповое обсуждение, получили самые высокие средние баллы. Учащиеся, которые использовали только Macro Buddy, также получили более высокие баллы, чем те, кто работал самостоятельно, без Macro Buddy. Студенты, которые работали в группах без Macro Buddy, показали незначительные улучшения по сравнению со студентами в других группах.
Третий экзамен состоялся через несколько недель после того, как мы ввели новые форматы обучения.
На этом этапе учащиеся в объединенной группе могут чувствовать себя более комфортно, используя Macro Buddy для оценки своего понимания, а также для объяснения идей своим одноклассникам. Работа со сверстниками подразумевала необходимость четко формулировать свои рассуждения и отвечать на вопросы, что со временем могло углубить понимание.
Почему это важно
Некоторые критики ИИ обеспокоены тем, что учащиеся будут полагаться на то, что он будет выполнять за них самые сложные части обучения. Это отражает страх, что студенты перестанут практиковать навыки, развивающие опыт. Студенты становятся экспертами в своих областях, борясь с запутанным материалом, просматривая объяснения и проверяя, действительно ли они понимают идею.
Наш эксперимент показывает, что разрушение обучения при использовании ИИ не является неизбежным.
Мы обнаружили, что когда ИИ спроектирован как преподаватель, который задает вопросы, а не просто дает ответы (и когда учащихся также просят объяснить свои рассуждения одноклассникам), технология может способствовать обучению, а не заменять его.
Большинство студентов сегодня используют чат-ботов общего назначения, которые не предназначены для обучения. Пишут вопрос и получают ответ. Но наши результаты показывают, что даже небольшие дизайнерские решения, такие как создание чат-бота с искусственным интеллектом с наводящими вопросами, могут повлиять на то, как учащиеся взаимодействуют с материалом.
Коллегиальное обсуждение также добавляет к процессу обучения кое-что, чего не может обеспечить ИИ: социальную ответственность и возможность альтернативных рассуждений.
В совокупности эти практики побуждают учащихся более активно думать о проблемах.
Данные нашего эксперимента подчеркивают практическое различие: ИИ может использоваться для замены мышления или для его поддержки. Воздействие может зависеть не столько от самой технологии, сколько от того, как она структурирована и интегрирована в обучение.
Сахарназ Бабаи-Балдерлоу, доцент кафедры экономики Университета Висконсин-Ла-Кросс и Шишир Шакья, доцент кафедры экономики Аппалачского государственного университета
Эта статья переиздана из The Conversation под лицензией Creative Commons. Прочтите оригинал статьи.
