Ребёнок сделал домашнюю работу — возможно, с помощью ИИ. Ответы на месте, задание выполнено, но по готовому результату трудно понять главное: ребёнок действительно разобрался или просто получил нужные ответы. Чтобы это выяснить, не обязательно проверять всю работу или самому становиться преподавателем. Достаточно понять, что именно происходило во время решения — потому что за одинаковым результатом могут стоять совсем разные способы работы.
Ребёнок мог получить готовый ответ, пассивно следовать объяснению или сам пройти путь решения с подсказками. Внешне - результат одинаковый. Но с точки зрения обучения это три разные способа и связанные с ними последствия тоже.
В 2025 году в Латвии опросили почти 1800 учащихся 4–12 классов и техникумов. 81% из них сказали, что уже использовали искусственный интеллект для учёбы.¹
Поэтому вопрос «Ты пользовался ИИ?» постепенно сам теряет смысл. Конечно, пользовался — если не сегодня, то, скорее всего, воспользуется завтра. ChatGPT, Gemini и другие нейросети становятся такой же частью учебной среды, какой когда-то стали Google, YouTube или онлайн-переводчики. В итоге, если сам факт использования ИИ мало что нам говорит, то что действительно важно выяснить?
Мы все отлично понимаем, что ИИ — всего лишь инструмент. Им можно воспользоваться так, что ребёнок действительно разберётся в теме, а можно — так, что он просто получит готовый ответ. Поэтому важен не сам факт использования ИИ, а результат обучения: что ребёнок понял, чему научился и что теперь умеет делать самостоятельно.
Как методист, преподаватель, и как родитель я смотрю именно на это. Меня интересует не то, насколько хорошо ребёнок справился с заданием вместе с ИИ или без него, а что изменилось в его знаниях, понимании и навыках.
Что он действительно понял?
Что научился делать?
И может ли теперь воспользоваться этим самостоятельно?
В исследовании Хамсы Бастани и её коллег² почти тысячу школьников, изучавших математику в Турции, разделили на три группы. Первая выполняла тренировочные задания без ИИ. Вторая могла пользоваться обычным GPT-4 — примерно так, как ребёнок сегодня пользуется ChatGPT. Третьей дали специально настроенного GPT Tutor. Он не выдавал готовое решение, а помогал двигаться к нему шаг за шагом: давал подсказки и использовал подготовленные учителями правильные решения, типичные ошибки учеников и рекомендации, как на них реагировать.
Пока дети выполняли тренировочные задания с ИИ, результаты выглядели впечатляюще. С обычным GPT-4 они были на 48% выше, чем без ИИ, а с GPT Tutor — на 127% выше, то есть примерно в 2,3 раза.²
Но затем ИИ убрали и дали ученикам самостоятельный тест. И картина изменилась: группа, работавшая с обычным GPT-4, показала результат на 17% хуже группы, которая вообще не пользовалась ИИ. А результаты учеников, работавших с GPT Tutor, оказались практически такими же, как у тех, кто выполнял задания без ИИ.²
Это хорошо показывает разницу между результатом с помощью и тем, что остаётся у ученика после того, как помощь убрали. Для меня лично самостоятельность здесь не отдельная цель сама по себе, а проявление знания: ребёнок может сам применить то, что понял, и объяснить, почему выбрал именно такой способ или ответ.
На практике я обычно проверяю это очень просто. Спрашиваю: «Можешь объяснить, почему ты пришёл именно к такому ответу?» А затем прошу ребёнка рассказать, как именно он к нему пришёл.
По своему опыту могу сказать, что так я гораздо точнее вижу, что ребёнок действительно понял и чему научился, чем если просто смотрю на готовый ответ. А иногда в таком разговоре и сам узнаю что-то новое о теме, которую ребёнок изучал. 🙂
А если купить готовое решение?
В специализированном учебном сервисе подобная логика может быть уже встроена разработчиками.Но даже хорошо настроенная система сама по себе не гарантирует, что ребёнок действительно будет выполнять интеллектуальную работу самостоятельно. Система может удерживать его в режиме вопросов и подсказок, но она не может достоверно знать, действительно ли ребёнок не понимает следующий шаг или просто хочет быстрее добраться до готового ответа.
Поэтому никакая настройка ИИ не заменяет самостоятельность самого ученика. Она может сильно изменить характер помощи — сделать её более педагогичной, более последовательной и менее склонной сразу выдавать ответ, — но не может на сто процентов гарантировать, что ребёнок не обойдёт эту рамку или не найдёт правильный ответ другим способом.
Хотя, такие специализированные решения уже существуют.
Astra AI позволяет выбирать между разными режимами работы. Solver Mode рассчитан на быстрое пошаговое решение, а Socratic Mode — на более глубокое разбирательство через вопросы и подсказки. Это хороший пример того, что даже внутри одного учебного сервиса ребёнок фактически выбирает, зачем он сейчас использует ИИ.
Khanmigo от Khan Academy устроен строже: его учебная логика построена так, чтобы не выдавать готовый ответ, а вести ученика вопросами и подсказками к самостоятельному решению.
Guided — более новый европейский пример. Это сократический ИИ-тьютор для учеников от 13 лет: он задаёт наводящие вопросы, даёт подсказки и проверяет понимание шаг за шагом. Сейчас он особенно ориентирован на немецкую школьную программу.
То есть выбор уже не сводится к двум вариантам: либо запретить ребёнку ИИ, либо оставить его один на один с обычной нейросетью. Между ними появляется целый класс специально настроенных учебных помощников. Они могут гораздо лучше направлять работу ребёнка. Но и здесь главный вопрос остаётся прежним: использует ли ребёнок этот инструмент, чтобы быстрее получить ответ, или чтобы самому разобраться?
Моё личное и профессиональное мнение: если мы говорим об обычном ИИ-чате, а не о специально настроенном учебном сервисе, сам по себе он не становится хорошим педагогическим помощником. Чтобы он действительно помогал учиться, ему нужны ограничения и понятная роль.
Кто-то должен заранее задать ИИ правила: не выдавать готовый ответ, вести ученика по шагам, задавать вопросы, давать подсказки и оставлять основную интеллектуальную работу самому ученику.
И здесь качество промпта уже становится частью педагогики: от того, какие инструкции мы дали ИИ, во многом зависит, будет он помогать думать или просто эффективно выполнять работу за ученика.
При этом ИИ вовсе не должен перед каждым заданием устраивать ребёнку подробный опрос. Ему нужно выяснять ровно столько, сколько необходимо для качественного следующего шага: что за задача, какой у ученика уровень, что он уже понимает, что пробовал сделать и где именно возникла трудность. А дальше — уточнять это по ходу работы и подстраивать степень помощи.
Но даже хорошо настроенный ИИ-помощник остаётся только способом организовать помощь. Главный вопрос всё равно в том, что ребёнок в итоге способен понять и сделать сам.
Родителю не обязательно выяснять, пользовался ребёнок ИИ или нет. Гораздо полезнее создавать ситуации, в которых ребёнку самому приходится объяснять, выбирать и думать.
И для этого родителю вовсе не обязательно самому становиться преподавателем. Думаю, мало кому хочется после работы снова возвращаться в школу — только теперь уже дома, в роли учителя собственного ребёнка.
Задача скорее в другом: создать такую рамку, в которой ребёнок продолжает выполнять основную интеллектуальную работу сам, а нейросеть помогает ему разобраться.
По сути, это чем-то напоминает то, как когда-то родители проверяли с нами уроки за кухонным столом. Только теперь маме, папе или бабушке не обязательно самим разбираться в биологии, математике или тексте учебника на латышском. Эту часть работы можно поручить ИИ: сначала помочь понять, действительно ли ребёнок разобрался, а если обнаружится пробел — объяснить, задавая вопросы и постепенно подводя его к пониманию. Родителю остаётся организовать этот процесс и при желании просто быть рядом.
Но здесь есть важное условие: нейросеть должна видеть не только само задание, но и материал, на котором оно построено. Если упражнение относится к тексту, правилу, таблице или целому уроку учебника, лучше сфотографировать и загрузить весь необходимый фрагмент урока, а уже затем само задание. Иначе ей придётся достраивать недостающий контекст самостоятельно — а это как раз то, чего нам здесь не нужно.
Поэтому правильно настроенный чат должен сначала убедиться, что у него достаточно информации: узнать возраст или класс ребёнка и предмет, посмотреть учебный материал и задание, а если чего-то не хватает — попросить родителя добавить нужную страницу или фрагмент. И только после этого начинать работу с ребёнком.
Сначала ИИ должен проверить, что ребёнок действительно понимает и может сделать сам. Если обнаруживается пробел, он должен помочь разобраться с помощью вопросов и подсказок, а затем снова проверить понимание на новом или изменённом задании.
Всю эту логику можно заранее заложить в один готовый промпт, чтобы не приходилось каждый раз придумывать, что именно говорить нейросети и как её настраивать.
Если вам хочется попробовать такой подход на практике, я подготовил готовый инструмент, в котором уже заложена описанная выше логика работы с ребёнком.
Полная версия статьи с ссылками и источниками доступна в нашем блоге.
Практический инструмент к статье
Режим «Думай сам»
Готовый промпт для ChatGPT, Gemini и других ИИ-чатов. Он настраивает ИИ так, чтобы тот не выдавал ребёнку готовые ответы, а задавал вопросы, давал подсказки и помогал самому разобраться.
Оставьте email и подтвердите адрес — после этого промпт откроется сразу.
Источники
1 Valsts izglītības attīstības aģentūra (VIAA). Pedagogu un izglītojamo aptaujas rezultāti par MI izmantošanu mācību procesā. Опрос весны 2025 года.
2 Hamsa Bastani et al. Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), 2025.
