В эксперименте участвовали 2379 студентов и 30 преподавателей из разных дисциплин. Учебные группы случайным образом распределяли так, чтобы одни получили доступ к виртуальному помощнику, а другие продолжали учиться без него.
ИИ умел не только отвечать на вопросы. Предполагалось, что студенты будут использовать его как тьютора: просить составить тренировочный тест, разбирать материал, получать обратную связь.
Но реальность оказалась другой.
Помощником воспользовались лишь около 15% студентов, имевших к нему доступ. А те, кто обращался к нему, чаще искали быстрый ответ, чем использовали возможности полноценного тьюторинга.
В группах с доступом к ИИ итоговые оценки оказались ниже, а взаимодействие с материалами курса в образовательной системе заметно сократилось. Исследователи увидели также признаки снижения посещаемости консультаций и общения с преподавателями и другими студентами. Сильнее негативный эффект проявился у студентов первого поколения — тех, чьи родители не получали высшего образования.
Авторы не делают из этого вывода, что ИИ плохо совместим с образованием. Эксперимент показал другое: просто добавить чатбота в учебную среду недостаточно.
Если инструмент позволяет мгновенно получить ответ, студент может пропустить ту самую трудную часть работы, во время которой и происходит обучение. Исследователь Джин Лю называет её productive struggle — «продуктивным усилием»: человек ещё не знает ответа, пробует, ошибается, возвращается к материалу и постепенно выстраивает понимание.
Поэтому Университет Мэриленда не отказался от ИИ-помощников. Вместо этого преподавателям начали давать рекомендации, как встраивать их в занятия так, чтобы машина дополняла учебный процесс, а не заменяла его.
Получается довольно простая вещь.
ИИ может быстро дать студенту ответ. Но обучение начинается не в тот момент, когда ответ получен.
