Почти 90% студентов в вузах России списывают при помощи нейросетей — чаще всего к ИИ обращаются третьекурсники

Меньше 4% студентов списывают традиционными способами

Эксперты НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург опросили более 500 студентов из вузов разных городов России. Исследование показало, что только 11% студентов никогда не обращались к нейросетям.

Почти 89% используют ИИ с разной периодичностью — для подготовки письменных работ или ответов к зачетам и экзаменам. Регулярно списывают традиционными способами лишь 3,4% студентов.

Троечники и хорошисты больше других нуждаются в ИИ

Исследование выявило связь между использованием нейросетей и уровнем успеваемости. Чаще всего к помощи ИИ прибегают троечники и хорошисты — 88–89% в этих группах.

На втором месте по частоте использования нейросетей оказались студенты с низкой успеваемостью — около 40%. Отличники и двоечники реже используют ИИ при сдаче зачетов и экзаменов.

Доцент департамента экономики НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Иван Розмаинский отметил, что отличники могут использовать технологии в стремлении получить высокие оценки любой ценой, тогда как двоечники чаще не считают учебные результаты приоритетом.

Географическое расположение вуза влияет на списывание

Самыми активными пользователями нейросетей оказались третьекурсники — на этом году обучения 91% студентов используют ИИ. К выпуску из университета показатель снижается до 83%

Среди факторов, влияющих на списывание и использование нейросетей, исследователи выделяют:

• отсутствие порицания академической нечестности в окружении студентов;
• размер города, в котором расположен университет;
• социальную среду обучения;
• организационные условия учебного процесса.

Использование ИИ несёт риски для когнитивных способностей

Доцент департамента экономики НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Иван Розмаинский отмечает, что активное использование нейросетей в учебе несёт ряд рисков. По его словам, ИИ может приводить к снижению когнитивных способностей, ухудшению навыков критического мышления и поверхностному усвоению учебного материала.

Для снижения масштабов академической нечестности и смягчения этих рисков он предлагает комплекс мер, среди которых:

• индивидуальный подход к работающим студентам;
• система гибких дедлайнов;
• внедрение систем проверки на плагиат;
• чёткие критерии академической честности;
• консультации по тайм-менеджменту и снижению стресса;
• включение в образовательные программы воркшопов по академической этике.
  
  

По мнению исследователя, такие меры могут повысить прозрачность учебного процесса и снизить мотивацию к нечестной сдаче зачетов и экзаменов.