Оценка интеллектуальных ассистентов обучения на базе ИИ в инженерном высшем образовании: последствия для вовлечённости студентов, этики и политики

Почему это важно для сегодняшних студентов колледжей

Студенты обращаются к чат‑ботам и другим инструментам искусственного интеллекта за помощью с домашними заданиями, программированием и сложными концепциями курса. Но действительно ли эти инструменты поддерживают обучение, и что происходит с такими вопросами, как списывание, справедливость и доверие, когда программное обеспечение становится партнёром по учёбе? В этой статье описывается эксперимент в реальных условиях на курсах гражданского и экологического строительства, в котором протестировали «Образовательный ИИ‑хаб» и спросили студентов, что работало, что их беспокоило и как они представляют себе роль ИИ в будущем высшего образования.

Одна цифровая «учёбная подруга», много встроенных инструментов

Образовательный ИИ‑хаб — это учебный ассистент, привязанный к конкретному курсу и встроенный в университетскую онлайн‑платформу. Вместо того чтобы отправлять вопросы в общий чат‑бот, обученный на всём интернете, студенты взаимодействуют с ассистентом, который тесно связан с их лекциями, заданиями и учебным планом. За кулисами система считывает одобренные преподавателем PDF‑материалы курса, разбивает их на поисковые фрагменты и передаёт только эти фрагменты в продвинутую языковую модель для ответа на вопросы студентов. Хаб предлагает шесть основных инструментов: короткие заметки, сгенерированные ИИ, чат‑бот «вопрос‑ответ», карточки для запоминания, автоматически оцениваемые тесты, «песочницу» для помощи с кодом и быстрые ответы по организационным пунктам учебного плана. Он рассчитан на роль дружелюбного, всегда доступного ассистента, а не инструмента для лёгкой «срезки» работы.

Как проводилось исследование

Чтобы понять, как студенты действительно используют такого ассистента, исследователи внедрили его в двух бакалаврских инженерных курсах в большом публичном исследовательском университете. Из 77 зачисленных студентов 65 добровольно согласились участвовать. В начале и в конце семестра они заполнили опросы о своём опыте работы с ИИ, уровне доверия к таким инструментам и опасениях по поводу этики и академической добросовестности. Одновременно система автоматически логировала каждое взаимодействие: какие функции использовали студенты, как часто возвращались и какие вопросы задавали. Команда также кодировала сотни запросов студентов по темам, таким как «помощь с ПО», «вопросы по теории» и «уточнение заданий», чтобы понять, какую именно помощь искали учащиеся.

Что понравилось студентам — и чему они не полностью доверяли

Самой популярной функцией оказался чат‑бот — на него приходилось более 90 процентов всех взаимодействий. Студенты активно использовали его, чтобы разбирать технические задачи в таких инструментах, как ArcGIS и MATLAB, а также чтобы прояснять ключевые инженерные концепции и формулы. Многие отмечали, что ассистент облегчал понимание материала и выполнение домашних заданий, а некоторые чувствовали себя комфортнее, задавая вопросы ИИ, чем преподавателям или ассистентам. Тем не менее большинство по‑прежнему считали помощь человека равной или более качественной. Беспокойство по поводу неправильных или вводящих в заблуждение ответов от ИИ — так называемых «галлюцинаций» — заставляло многих использовать ассистента как удобный первый уровень проверки, а не как окончательную инстанцию.

Этические серые зоны и путаница в правилах

Даже при положительном отношении к инструменту студенты чувствовали неуверенность в правилах его использования. Многие не знали точно, что считается академическим нарушением при работе с ИИ, и боялись быть ошибочно обвинёнными в списывании. Почти половина считала, что ИИ не разрушает автоматически академическую добросовестность, но примерно такая же доля испытывала опасения при использовании ИИ в официально оцениваемой работе. Важно, что студенты не хотели полного запрета ИИ; вместо этого они выступали за «умеренно ограничительные» правила курса с чёткими указаниями. Большинство согласилось, что использование ИИ в качестве учебной помощи может быть этичным, и хотели бы видеть подобные инструменты в других курсах, если ожидания будут ясно изложены простым языком и связаны с ответственными практиками, такими как проверка источников и указание помощи.

От данных к лучшему преподаванию и обучению

Журналы использования и ответы опросов дали согласованную картину: студенты активнее пользовались ИИ‑хабом, когда доверяли ему, чувствовали себя комфортно и считали его действительно полезным для задач курса, таких как повторение понятий и домашние задания. Меньшее доверие к ИИ сопровождалось более редким использованием, тогда как комфорт и воспринимаемая полезность были связаны с более частым обращением к хабу. При этом студенты не приписывали инструменту единолично повышение оценок и многие по‑прежнему обращались к универсальным чат‑ботам для задач по коду или математике, выходящих за рамки материалов курса. Эти закономерности указывают на то, что ИИ‑ассистенты эффективнее работают как целенаправленный уровень поддержки внутри курса — не как замена преподавателю и не как универсальное решение для всех задач.

Что это значит для класса будущего

Для неспециалиста основной вывод таков: ИИ‑помощники по учёбе могут сделать технические дисциплины более доступными и дать студентам возможность задавать вопросы без давления в любое время, но сами по себе они не волшебным образом решают все проблемы обучения. В этом исследовании студенты инженерных направлений рассматривали Образовательный ИИ‑хаб как удобного спутника, который помогает с блокировками задач и объясняет сложные идеи, при этом оставаясь зависимыми от преподавателей и традиционных учебных практик. Их главные опасения касались не технологии как таковой, а неясных правил и страха необоснованных обвинений в списывании. Авторы утверждают, что если вузы хотят, чтобы ИИ действительно улучшал образование, им следует сочетать умные, привязанные к курсу инструменты с прозрачной политикой и активной поддержкой со стороны преподавателей, обучая студентов не только учиться с помощью ИИ, но и использовать его ответственно.

Цитирование: Sajja, R., Sermet, Y., Fodale, B. et al. Evaluating AI-powered learning assistants in engineering higher education with implications for student engagement, ethics, and policy. Sci Rep 16, 7565 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-39237-5

Ключевые слова: ИИ в образовании, студенты-инженеры, ассистент обучения, академическая добросовестность, вовлечённость студентов