В китайском университете это проверили на 88 студентах курса финансового моделирования. Обе группы занимались у одного преподавателя по одинаковой программе, но 45 студентов дополнительно получили круглосуточный доступ к специализированному ИИ-помощнику. Он объяснял работу с Excel и Python, финансовую оценку и анализ рисков, причём должен был не просто выдавать код, а разбирать его построчно.
К концу курса обе группы улучшили результаты. Но у студентов с доступом к ИИ итоговые баллы оказались в среднем выше: скорректированная разница составила 2,13 балла, а величину эффекта исследователи оценивают как среднюю.
Однако сами авторы просят не спешить с выводом «ИИ учит лучше». Студенты не распределялись по группам случайным образом, выборка невелика, а вместе с репетитором одна группа получила ещё и возможность заниматься дополнительно в любое время. Семь студентов вообще ни разу им не воспользовались.
То есть пока доказано другое: дополнительная персональная поддержка с помощью ИИ может улучшать результат.
А вот где заканчивается эффект репетитора и начинается эффект дополнительных часов работы — ещё предстоит выяснить.
В Школе естествознания и любознательности хорошо знают и другую сторону этой истории: ценность постоянной связи не сводится к возможности быстро получить ответ на задачу. Многие ученики продолжают общаться с преподавателями и за пределами конкретного урока. Обсуждают не только математику или физику, но и выбор дальнейшего образования, профессиональную траекторию, первые решения о будущем.
Для некоторых основатель ШЕЛ со временем стал не просто преподавателем, а настоящим наставником — человеком, к которому можно прийти за советом, когда вопрос уже гораздо шире школьной программы.
И, пожалуй, именно здесь проходит важная граница между ИИ-помощником и учителем. Первый действительно может быть доступен круглосуточно. Второй способен помочь человеку понять не только как решить задачу, но и куда ему идти дальше.
