Все методы

Репетитор, который всегда знает ответ. Увы

ИИ-репетитор

ВердиктСпорно

Хорошо настроенный тьютор может учить очень эффективно. Обычный чат-бот без ограничений может мешать учиться.

КтоСал Хан (Khanmigo) и исследователи
ГдеСША, Турция
Когда2023
СемействоДизайн обучения
Для когоШкола, Вуз, Взрослые

Мечта о личном репетиторе для каждого старше компьютеров. Большие языковые модели впервые сделали такого репетитора почти бесплатным. Рассказываем, что показали первые строгие эксперименты — и почему один и тот же ИИ может и учить, и мешать учиться.

История

Две осени 2023 года

В 1984 году Бенджамин Блум написал, что средний ученик с личным репетитором учится лучше 98% учеников обычного класса. Репетитор для каждого непозволительно дорог, и Блум назвал это «проблемой двух сигм». Почти сорок лет её пытались решить компьютерами: тренажёрами, адаптивными платформами. Получалось частично.

В марте 2023 года OpenAI выпустила GPT-4, и одновременно Khan Academy Сала Хана представила Khanmigo — ИИ-помощника для учеников и учителей на этой модели. Хан пообещал каждому ученику личного репетитора. Khanmigo с самого начала задумывали так, чтобы он не выдавал готовых ответов, а наводил вопросами.

Осенью 2023 года физик Грег Кестин с коллегами из Гарварда проверили идею на своих студентах. Вводный курс физики там и так вели по лучшим правилам: на занятиях студенты не слушали лекцию, а решали задачи в группах. Исследователи сделали тьютора на GPT-4 и вложили в него те же педагогические принципы и заранее написанные пошаговые решения. Половина студентов изучала тему с ИИ дома, половина — на занятии. Через неделю группы поменялись.

Прирост знаний с ИИ-тьютором оказался больше чем вдвое выше, чем на очном занятии, а времени ушло меньше: в среднем 49 минут против часа. Заниматься с ИИ студентам было интереснее. Статья вышла в журнале Scientific Reports в 2025 году.

Той же осенью в большой школе в Турции Хамса Бастани, Осберт Бастани и коллеги провели эксперимент почти с тысячей учеников 9–11 классов. На уроках математики одни получили обычный ChatGPT на GPT-4, другие — версию-тьютора, которая подсказывает, но не решает, третьи — ничего. С ИИ тренировочные задачи решались гораздо лучше. Потом была контрольная без ИИ. Ученики с обычным ChatGPT написали её на 17% хуже, чем те, у кого ИИ не было вовсе.

−17%

на контрольной без ИИ у школьников, которые тренировались с обычным ChatGPT

Как устроено

ChatGPT как есть

  1. Даёт готовый ответ
  2. Тренировка: +48%
  3. Контрольная без ИИ: −17%

Тьютор с ограничениями

  1. Подсказывает, но не решает
  2. Тренировка: +127%
  3. Контрольная без ИИ: без потерь
Бастани и коллеги, Турция, 2023: один и тот же GPT-4, разная настройка. Ограничения убрали вред, но выигрыша на контрольной тоже не дали.

ИИ-репетитор — языковая модель, которой дали роль учителя. Учит он или решает за ученика, зависит от настройки. В удачных экспериментах она выглядела так:

  1. Не давать ответ

    Тьютор задаёт наводящие вопросы и даёт подсказки, но не решает за ученика. В турецком эксперименте именно это отличало безопасную версию от вредной.

  2. Опора на проверенные решения

    Модель ошибается: обычный GPT-4 в турецком исследовании верно решал тренировочные задачи только в половине случаев. Поэтому оба удачных тьютора получили заранее написанные решения, а турецкий — ещё и типичные ошибки учеников.

  3. Шаг за шагом

    Гарвардский тьютор вёл студента по задаче по частям. Одной инструкции модели не хватило, чтобы она держала порядок, — пришлось встроить его в саму платформу.

  4. Педагогика в инструкции

    В системную инструкцию прописали принципы: вовлекать в работу, не перегружать, поддерживать веру в то, что способности растут. Те же правила, по которым строили очные занятия.

  5. Проверка без ИИ

    Понять, научился ли человек, можно, только когда ИИ рядом нет. Оценка с ИИ показывает, как работает пара «ученик + модель», а не сам ученик.

Работает ли

Хорошо настроенный тьютор может учить очень эффективно. Обычный чат-бот без ограничений может мешать учиться.

Гарвардское исследование — рандомизированный эксперимент со 194 студентами. Эффект, по оценке авторов, — от 0,73 до 1,3 стандартного отклонения, для педагогики это очень много. Но авторы сами перечисляют ограничения: две темы, студенты, впервые видящие материал, хорошие видеоролики, выверенные инструкции и готовые решения. Они не утверждают, что ИИ лучше активного обучения везде, особенно там, где нужен сложный синтез и критическое мышление.

Турецкое исследование вышло в PNAS в 2025 году. На тренировке обычный ChatGPT поднял результаты на 48%, тьютор с ограничениями — на 127%. На контрольной без ИИ первая группа потеряла 17%. У второй вред исчез, но и выигрыша не было. Ученики с обычным ChatGPT в основном просили ответ — и при этом не считали, что научились хуже.

Вместе два исследования говорят одно: ИИ усиливает то, как его встроили. Если он делает работу за ученика, ученик тренирует копирование. Если заставляет думать — может работать как хороший репетитор. Для сравнения: человек-репетитор, по обзору Курта ВанЛена 2011 года, даёт около 0,79 стандартного отклонения, а не две сигмы.

194студента в гарвардском эксперименте
49 минмедианное время с ИИ-тьютором против часового занятия
51%тренировочных задач обычный GPT-4 решал верно в турецком исследовании
Критика

  • Иллюзия знания

    Когда ответ всегда под рукой, кажется, что всё понятно. Турецкие школьники с обычным ChatGPT не заметили, что научились хуже. Это самое опасное.

  • Уверенные ошибки

    Модель ошибается спокойным тоном. Без проверенных решений учитель не может быть уверен, что тьютор объясняет правильно.

  • Мало данных

    Строгих экспериментов пока единицы, они короткие и проведены в сильных учебных заведениях. Как ИИ-тьютор работает через год, со слабыми учениками и без увлечённых разработчиков, неизвестно.

  • Чат можно закрыть

    Живой репетитор работает не только объяснением, но и тем, что к нему неловко не прийти. Чат-бот можно просто закрыть.

Как применить

Методологу

Не встраивайте в курс «просто ChatGPT». Пропишите тьютору правила: не давать готовых ответов, задавать один вопрос за раз, опираться на ваши эталонные решения. И оставьте итоговую проверку без ИИ — иначе вы измеряете модель, а не ученика.

Автору курса

Для каждой ключевой задачи курса напишите эталонное решение и три типичные ошибки. Это сырьё для инструкции тьютора. Без него модель импровизирует — а в турецком исследовании она ошибалась в половине задач.

Эксперту и преподавателю

Отдайте ИИ то, на что у вас не хватает часов: пошаговый разбор домашних задач, ответы на вопросы в одиннадцать вечера. А занятие тратьте на то, что модель делает плохо: спорные случаи, обсуждение, проверку понимания вживую.

Себе

Просите ИИ не решать, а учить: «Не давай ответ. Задавай по одному наводящему вопросу и говори, где я ошибся». А потом решите похожую задачу сами, закрыв чат.

Попробуйте завтра

Дайте ИИ-модели инструкцию тьютора — «не давай ответ, задавай наводящие вопросы» — и решите через неё задачу из своего курса. Потом попробуйте выпросить ответ. Если модель сдаётся с третьей просьбы, ученики тоже это обнаружат.

Источники
  1. Benjamin S. Bloom. The 2 Sigma Problem. Educational Researcher, 13(6), 1984
  2. Greg Kestin, Kelly Miller, Anna Klales, Timothy Milbourne, Gregorio Ponti. AI tutoring outperforms in-class active learning: an RCT introducing a novel research-based design in an authentic educational setting. Scientific Reports, 15, 2025
  3. Hamsa Bastani et al. Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. PNAS, 122(26), 2025
  4. Kurt VanLehn. The relative effectiveness of human tutoring, intelligent tutoring systems, and other tutoring systems. Educational Psychologist, 46(4), 2011