Про ИИ в системе образования…
Пока взрослые спорят, не рано ли детям AI, дети уже давно в нем живут 🙂 Это старая схема: старшие собирают круглый стол, младшие тем временем уже все настроили и используют. Так было со смартфонами: сначала обсуждали, можно ли их пускать в образовательную среду, потом выяснилось, что образовательная среда уже сидит в TikTok.
По данным Alan Turing Institute, 22% детей 8–12 лет уже используют генеративный AI для учебы и игры. Не “слышали”, не “интересовались”, а реально используют.
Поэтому фраза “надо подумать, как вводить AI в школу” звучит странно. Его уже не надо вводить. Он уже там: пересказывает параграф, пишет план сочинения, генерирует идеи для проекта и временами вдохновенно врет.
Самая ленивая взрослая реакция — свести все к списыванию. Да, дети и взрослые используют AI, чтобы халявить. Но проблема глубже. Ребенок получает правдоподобный ответ быстро и без внутреннего усилия. Раньше человек хотя бы чувствовал, что он чего-то не знает. Теперь между вопросом и ощущением “я вроде понял” стоит гладкая и уверенная машина.
В результате ребенку кажется, что он понял, родителю — что ребенок справился, учителю — что работа сделана. Хотя на деле произошла не работа мысли, а доставка ответа. При таких критериях двоечник с ChatGPT легко звучит приличнее, чем отличник без него. И если школа не перестроит критерии, она будет награждать не понимание, а упаковку.
Отдельная беда в том, что многие учителя начинают путать хороший текст с подозрительным текстом. Если ученик вдруг написал слишком гладко, слишком связно, слишком “взросло”, первая реакция уже не “молодец”, а “наверное, AI”. Хотя еще вчера этим же детям говорили: читай больше, расширяй словарь, учись формулировать точнее. А сегодня они слышат: “Почему ты вдруг пишешь такими словами?”
Это не абстрактная проблема, а реальный механизм демотивации. Недавно я разговорилась с родственником, студентом OpenU. Над первой работой на первом курсе он сидел долго: читал, думал, переписывал, советовался. В итоге получил 60 с комментарием преподавательницы, что, по ее мнению, работу написал AI, но раз доказательств нет и это “в первый раз”, она его “проводит”. После этого все следующие работы по курсу он делал за две минуты: просил ChatGPT написать текст попроще по заданному материалу. И получал уже 95–100. Желание учиться в OpenU эта история у него, правда, почти отбила.
В школе это еще опаснее. Ребенок прочитал книжки, нахватался новой лексики, начал писать лучше — и тут же оказался подозрительным, потому что “не похож на себя”. То есть, борясь со списыванием, некоторые учителя фактически учат детей не читать, не усложнять речь и не думать слишком красиво. Школа начинает учить писать хуже.
Между тем AI literacy это не “уметь открыть чат и что-то попросить”. Это гораздо более широкая вещь: понимать AI, применять его, оценивать результаты и что-то с его помощью создавать. Иными словами, написать запрос — это даже не середина пути, а вход в здание.
Свежий обзор по GenAI literacy in schools формулирует это еще жестче: школьники часто неплохо осваивают базовое использование, но слабо справляются именно с prompting и особенно с критической оценкой AI-ответов. То есть задать вопрос могут, а понять, где модель уверенно несет ерунду, — уже намного хуже. Это значит, что дети входят в среду, где убедительность отделилась от истины.
Интересно, что сами дети иногда честнее взрослых. В исследовании Turing они говорили не только о списывании, но и о biased outputs, неподходящем контенте и более широких последствиях таких систем. То есть они быстро чувствуют, что перед ними не просто “умный помощник”, а штука с перекосами и побочными эффектами.
А взрослые по старой привычке делятся на два клуба. Первый — “запретить”. Это люди, которые верят, что если громко крикнуть “не сметь”, технологическая реальность сама пойдет обратно в пещеру. Второй — “все отлично, это прогресс”. Это люди, которые на любую проблему отвечают: “зато удобно”. Оба подхода ленивы. Нормальный ответ — не запрещать и не восторгаться, а учить разбирать, проверять, сомневаться, сопоставлять.
Главная школьная грамотность ближайших лет не “умение пользоваться AI”. С этим дети уже справились. Главная грамотность это способность остановиться и спросить:
Почему я должен этому верить?
Откуда это взялось?
Что здесь упущено?
Где здесь упрощение?
Что машина не понимает, хотя звучит так, будто понимает?
Именно этому и надо учить в школе.
Школа десятилетиями была устроена вокруг дефицита ответа: учитель знает, ученик не знает. AI этот порядок ломает. Ответ теперь можно получить быстро и дешево. Значит, ценность смещается от самого ответа к отбору, проверке, интерпретации. К способности не спутать красивую формулировку с мыслью.
Веками люди мечтали, чтобы технологии освободили человека от рутины. А мы рискуем получить систему, где ребенок освобожден от рутины мышления раньше, чем вообще успел ее освоить.
Поэтому главный вопрос сейчас не в том, будут ли школьники списывать. Они списывали задолго до нейросетей. Главный вопрос в другом: успеем ли мы научить детей не отдавать свою голову на аутсорс?
Если школа правда хочет готовить к реальной жизни, ей пора признать: реальная жизнь уже обновилась.
В общем, кто виноват и что делать? 🙂
Comments (6)
Мне кажется, это чатгпт писал
Виноваты, как всегда, они. Ну, тоесть, мы.
Что делать? Давать мне денег.
ChatGPT учили отвечать на вопросы так, как это делают учёные-эксперты. А Лея Боровой — как раз такой учёный-эксперт. Поэтому, видимо, и сходство 😉
Анализ с помощью Клода:
Паттерны построения абзацев
«Тезис → опровержение ожидания»
Абзац начинается с того, что читатель уже думает, — и сразу сдвигает его:
«Самая ленивая взрослая реакция — свести все к списыванию. Да, дети и взрослые используют AI, чтобы халявить. Но проблема глубже.»
Структура: признать очевидное → обесценить его → предложить своё. Читатель чувствует, что его не игнорируют, но ведут дальше.
«Три субъекта — одно заблуждение»
«Ребёнку кажется, что он понял, родителю — что ребёнок справился, учителю — что работа сделана.»
Параллельная конструкция с нарастанием. Каждый новый субъект добавляет масштаб иллюзии. Финальный удар — после перечисления: «хотя на деле произошла не работа мысли, а доставка ответа». Пауза перед разоблачением создаётся самой грамматикой.
«Вчера говорили X — сегодня наказывают за X»
«Ещё вчера этим же детям говорили: читай больше, расширяй словарь… А сегодня они слышат: "Почему ты вдруг пишешь такими словами?"»
Абзац строится на временно́м переломе. «Вчера/сегодня» — не просто риторика, а логическая ловушка для читателя: невозможно согласиться с обоими утверждениями одновременно.
«Конкретный случай как улика»
История со студентом OpenU устроена как детективный нарратив: долгое усилие → несправедливый вердикт → рациональная адаптация → деградация мотивации. Абзац не объясняет мораль — он просто фиксирует причинно-следственную цепочку и позволяет читателю сделать вывод самому. Это сильнее прямого тезиса.
«Определение через отрицание, потом расширение»
«AI literacy — это не "уметь открыть чат и что-то попросить". Это гораздо более широкая вещь…»
Сначала снимается упрощённое понимание, потом строится настоящее. Финальная метафора («вход в здание») фиксирует масштаб разрыва между тем и другим.
«Два клуба — и оба неправы»
Абзац про «запретить» и «всё отлично» строится симметрично: одинаковая длина, одинаковая структура характеристики, одинаковый приговор («оба подхода ленивы»). Симметрия здесь не случайна — она визуально уравнивает противоположные позиции, обнуляя обе.
Общий принцип
Большинство абзацев работают по схеме «создать напряжение — удержать — разрядить нестандартно». Автор избегает абзацев-иллюстраций (тезис + пример в подтверждение) — почти каждый абзац содержит внутренний поворот.
Это базовые принципы написания эссе, которым учат в школе (в советской школе не учили, но на то она и советская школа), ну и немного шаблонный авторский стиль
Что-то в последнее время слишком многие люди этим принципам резко научились и стали так писать и говорить 🙂