Как ИИ меняет высшее образование?

В январе 2023 года студент РГГУ Александр Жадан впервые в российской академической практике защитил диплом, который написал ChatGPT. Скандал прогремел на всю страну: одни возмущались, другие пожимали плечами. В 2026‑м, по данным исследования НИУ ВШЭ, уже 89% российских студентов используют нейросети в процессе учёбы, но система высшего образования, кажется, так и не поняла, что с этим делать. Как ИИ меняет современное высшее образование, разбираемся в лонгриде. 

Как студенты приручили ИИ?

Спустя три года после скандальной защиты диплома уже сложился портрет современного студента: он осознанно и все более изобретательно использует ИИ в учёбе. И делает он это не из-за лени (ну или не только из-за нее), а потому что это эффективно: нейросети помогают быстрее разбираться в сложных темах, экономят время на рутине и дают возможность подходить к студенческим работам более системно.

Похожий портрет рисует и статистика поисковых запросов. Данные «Яндекс Вордстат» фиксируют чёткую сезонность: каждый год в апреле–мае частота запросов вроде «написать диплом нейросеть», «чат джпт для ВКР», «как использовать ИИ в дипломной», что называется, “улетает в стратосферу”. Пик - аккурат к защитам выпускных квалификационных и курсовых работ. 

«ИИ уже стал частью повседневной работы в университетах: по данным исследований, его используют около 87% студентов российских вузов и 66% преподавателей и ученых», — рассказывает «ВЕДам» Кирилл Баранников, руководитель направления стратегического развития высшего образования в Яндекс Образовании. По мнению эксперта, ключевой вопрос сегодня не в самом факте использования технологии, а в том, как и для каких задач ее применяют. 

Но если вы думаете, что студенты используют ИИ только для того, чтобы сгенерировать готовый текст и выдать за свой, вы ошибаетесь. Исследование Дармштадтского университета показало: 56% студентов применяют ИИ для того, чтобы прояснить сложные концепции. Они ведут диалог с нейросетью, задают уточняющие вопросы, просят переформулировать – и так добираются до сути. 

На втором месте по популярности среди причин, по которым студенты обращаются к нейросетям, стоит помощь в исследовательской работе и поиске литературы. На третьем – перевод. И только на четвёртом – создание текста с нуля. Но именно эта категория и вызывает больше всего споров. Хотя списывание и плагиат существовали раньше, ИИ просто облек их в новую форму. Интересно лишь, как эту «новую форму» приняли университеты. 

Почему система не успевает за студентами?

Пока студенты делятся друг с другом новыми скоростными нейроночками, система образования будто живет в другом измерении. С 1 сентября 2026 года в России упраздняют привычную систему «бакалавриат -> магистратура», им на смену приходят базовое высшее (от четырёх до шести лет) и специализированное (от года до трёх) образование. Реформа масштабная, затрагивает все университеты страны, но вот парадокс - регулирование использования ИИ в образовании всё ещё остаётся на периферии внимания Минобрнауки. 

Если посмотреть на всю картину регулирования ИИ в российских вузах, она остается крайне пёстрой. Одни вузы разрешают ИИ с обязательным декларированием промптов – как в ВШЭ, где студенты могут использовать нейросети для поиска, стилистической правки и обработки данных, но не имеют права выдавать сгенерированный текст за собственный.

Другие – как Финансовый университет – допускают ИИ при подготовке ВКР, но с жёстким лимитом: не более 30% текста, с указанием мест использования и списком промтов. Третьи – как МГУ, МФТИ и МГИМО – до сих пор официальной позиции не озвучили. 

«Постепенно университеты понимают, что нет смысла запрещать или разрешать использование инструментов ИИ. Нужно менять сам концепт и содержание образовательных заданий», - рассказывает «ВЕДам» руководитель дипломных программ и программ бакалавриата Школы управления «Сколково» Булат Нуреев. «Если результат можно целиком получить одним запросом в ИИ, значит, задания сильно устарели», - поясняет эксперт. 

В общем, разрыв между технологическими возможностями и академическими правилами становится всё больше. И вопрос уже не в том, разрешать ли ИИ – студенты уже сами себе его разрешили. Вопрос в том, кто и как будет учить студентов использовать его ответственно.

Лайфхаки для российских вузов: подсматриваем за границей

Пока некоторые зарубежные вузы спорят, можно ли разрешать студентам нейросети, часть университетов перестала задавать этот вопрос. Вместо того чтобы пытаться поймать студента за руку, многие принялись перестраивать сами задания – так, чтобы использование ИИ стало частью учебного процесса. Обратимся к конкретным примерам. 

1. Градация заданий (не путать с деградацией)

Университет Лидса в Великобритании первым предложил простую и наглядную систему: «светофор» для заданий. Красный уровень – ИИ строго запрещён, потому что студент должен продемонстрировать, что освоил материал самостоятельно. Жёлтый – ограниченное использование с оговорками. Зелёный – нейросети можно применять свободно, но с обязательным критическим осмыслением результата. 

Более детальный подход предложили в Наньянском технологическом университете (NTU, Сингапур), где разработали AI Assessment Scale – шкалу из пяти уровней, которая разошлась по более чем 350 вузам мира и уже переведена на 30 языков. Уровень 1 – полный запрет ИИ. Уровень 2 – ИИ для генерации идей и структуры. Уровень 3 – редактирование с помощью ИИ. Уровень 4 – выполнение задач с ИИ с обязательным критическим комментарием студента. Уровень 5 – ИИ как соавтор. 

Причём авторы шкалы настаивают: задания второго уровня, где студент использует ИИ для мозгового штурма, ценятся больше заданий первого уровня, где ИИ запрещён. Логика простая: в реальном мире выпускник всё равно будет работать с ИИ. Значит, нужно учить его делать это осмысленно.

2. Промпты - на стол!

Некоторые вузы, как, например Университет Монаша в Австралии, не запрещают нейросети, а обязывают учащихся честно «пояснить за промпты». Так, студент, применивший генеративную модель, обязан указать не только сам факт использования, но и конкретную модель, список запросов и объяснение, как именно был использован результат. Пример такого пояснения ниже:

3. Не можешь победить - создай

Достаточно ли одних правил? Конечно, нет. Поэтому часть вузов создают свои ИИ-инструменты, которые не заменяют мышление, а тренируют его. В Массачусетском технологическом институте (MIT) запустили платформу MIT Learn с ИИ-ассистентом AskTIM: он рекомендует курсы, отвечает на вопросы по лекциям, генерирует карточки для запоминания и помогает разбирать задачи. Но ключевое отличие от обычного ChatGPT – AskTIM не даёт готовых ответов, а ведёт студента к пониманию по шагам. 

Ещё интереснее кейс компании Packback, чьи инструменты используют в Калифорнийском политехническом университете в Помоне. Ее подход называется AI-Integrated Assignments: ИИ включается в задание, но не как источник готовых ответов, а как оппонент - студент должен с ним поспорить, переписать или объяснить, почему ИИ не прав. 

Что будет дальше?

Массовое появление вузовских ИИ-ассистентов – это первый шаг к новой модели обучения. Московский Политех уже переходит к AI-native среде, в НГТУ тестируют чат-ботов для проектной деятельности, а в Тюменском государственном университете работают с собственным ИИ-помощником.

Самые технически подготовленные вузы даже получат возможность иметь не только ИИ-помощника, избавляющего от рутины, но и свой собственный генеративный ИИ. Например, в феврале 2026 года в России стартовало пилотное тестирование первого ИИ на базе технологии RAG. 

Коротко о технологии RAG (Retrieval-Augmented Generation). Обычная нейросеть отвечает, опираясь на всю информацию, которую она нашла в интернете. Отсюда и ее галлюцинации: модель может уверенно выдать вымышленный факт, а студент не заметит подвоха. У RAG другой принцип: генерация идёт не на базе «общей памяти», а только на основе выбранных проверенных источников. Нейросеть находит, анализирует и формулирует ответ, опираясь на учебники, методички и научные статьи.

В тестировании участвуют 20 университетов, включая РГПУ им. Герцена, Уфимский университет науки и технологий и Сибирский федеральный университет. Система называется «ЛаньGPT», она использует верифицированный контент из электронной библиотеки и не обращается к внешнему интернету.

В общем, ИИ от нас уже никуда не уйдет. Поэтому университеты, которые перестроят программы под развитие мышления и умение взаимодействовать с новыми технологиями, а не под простую зубрежку, окажутся и в приоритете у абитуриентов, и в почете у работодателей. Остальным вузам придётся догонять.