Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли проанализировали более 500 000 оценок студентов, чтобы оценить влияние генеративного ИИ на учебный процесс. Анализ показал, что после появления ChatGPT средний балл по дисциплинам, требующим написания программного кода и больших объемов письменных работ, заметно вырос. При этом рост успеваемости оказался неравномерным: наиболее значительные изменения зафиксированы в домашних заданиях, тогда как результаты очных экзаменов остались на прежнем уровне.
Авторы работы связывают этот феномен с делегированием учебных задач нейросетям, а не с фактическим улучшением навыков или глубины усвоения материала. Резкий скачок оценок в тех областях, где ИИ демонстрирует высокую эффективность, указывает на то, что студенты все чаще используют инструменты автоматизации для выполнения рутинных заданий. Это создает разрыв между формальными показателями успеваемости и реальными компетенциями учащихся.
Полученные данные ставят перед образовательными учреждениями вопрос о необходимости пересмотра методов оценки знаний. Традиционные подходы к домашним заданиям теряют свою объективность в условиях доступности ИИ-ассистентов. Исследование подчеркивает, что текущая ситуация требует адаптации учебных программ, чтобы сфокусироваться на проверке навыков в контролируемой среде, где использование внешних инструментов ограничено или исключено.