Экономисты Зара Контрактор и Герман Рейес из колледжа Миддлбери опубликовали в октябре 2026 года результаты экспериментального исследования влияния генеративного искусственного интеллекта на учебный процесс. В эксперименте приняли участие 211 студентов бакалавриата. Авторы проверяли, меняет ли свободный доступ к базовому чат-боту ChatGPT на модели GPT-4o объем знаний, который человек успевает усвоить за строго фиксированное время.
Участников случайным образом разделили на две изолированные аудитории. Студентам выделили 35 минут на изучение незнакомой сложной дисциплины — редактирования генома CRISPR, улавливания углерода или архитектуры блокчейна. Экспериментальная группа изучала выданный текст с открытой вкладкой ChatGPT, а контрольная пользовалась стандартными поисковиками, библиотекой и «Википедией». В течение этого же получаса каждому участнику требовалось написать аналитическое эссе объемом около 500 слов и сдать короткий тест на проверку фактов.
Сразу после учебного блока студенты с доступом к ИИ набрали на проверочном тесте на 7,2 процентных пункта больше правильных ответов, чем контрольная группа. В переводе на стандартные показатели образовательных программ этот отрыв сопоставим с эффектом от регулярных индивидуальных занятий с живым преподавателем.
Через семь дней всех участников собрали на повторную сессию, полностью закрыв доступ к любым вспомогательным сайтам и нейросетям. Тест на проверку остаточных знаний показал разницу в 3,9 процентных пункта в пользу тех, кто неделю назад работал с ChatGPT. Независимые рецензенты с учеными степенями проверили написанные студентами от руки вторые эссе: тексты участников из группы ИИ получили более высокие оценки за логику изложения и подбор доказательств.
Разбор действий студентов показал изменение структуры их рабочего времени. Общий хронометраж в 35 минут остался одинаковым для всех. Студенты с доступом к нейросети сократили долю времени на технический набор букв на 5,3 процентных пункта и увеличили на 4,4 процентных пункта время на чтение источников, сопоставление данных и осмысление фактов. Оценка субъективного удовольствия от учебы в этой группе выросла на 11%.
Анализ переписки с чат-ботом разделил пользователей на две неравные категории. Студенты из первой категории (61% участников) применяли ИИ для разъяснения формулировок, просили бота привести аналогии или пересказать фрагмент текста простыми словами. Их преимущество в баллах закрепилось и проявилось на самостоятельном экзамене неделю спустя.
Вторая группа (9% участников) полностью переложила написание текста на алгоритм, отправляя промпты вида «Напиши эссе на 500 слов по этой теме». В день эксперимента их работы получили максимальные оценки рецензентов. Через неделю, оставшись один на один с чистым листом, эти студенты не смогли воспроизвести логику аргументов: средний балл их эссе упал на 1,64 стандартного отклонения, а тестовый результат оказался ниже показателей контрольной группы.
При переносе этих данных на практику важно учитывать методические ограничения работы. Группа полной автоматизации состояла всего из 7 человек, поэтому статистический разброс их оценок во втором туре широк. Кроме того, в условиях университетской лаборатории студенты были лишены возможности отвлечься на социальные сети или покинуть класс раньше срока, потратив сэкономленные минуты на отдых.
