Соревновательно настроенные студенты всё чаще используют ChatGPT не как инструмент для понимания, а как "шпаргалку" для запоминания разрозненных фактов. В попытке обойти однокурсников они задают боту поверхностные вопросы, хватаются за удобные формулировки и короткие определения - и в итоге учатся хуже. К такому выводу пришли авторы нового психологического исследования: когда обучающихся подталкивают к конкуренции, растёт тревожность, а реальное усвоение знаний заметно проседает. Работа опубликована в журнале *Applied Cognitive Psychology*.
В образовательной психологии давно используют теорию целей достижений (achievement goal theory). Она описывает, почему человек вообще вкладывается в учёбу. Один студент читает учебник, чтобы по-настоящему разобраться в устройстве мира. Другой - чтобы просто набрать проходной балл или выглядеть умнее остальных. Эти внутренние мотивы не возникают в вакууме: преподаватель, формат заданий, система оценивания и даже тон инструкций формируют так называемую "структуру целей" в учебной среде.
Есть два ключевых режима. В "мастерской" (mastery) структуре успехом считается личный прогресс: глубина понимания, развитие навыка, сравнение себя с собой вчерашним. В "производственной" или "соревновательной" (performance) структуре важнее доказать компетентность на фоне других: превзойти одногруппников, не показаться слабым, удержать статус. Исследования прошлого неоднократно показывали: мастерская среда чаще ведёт к глубоким стратегиям обучения и настойчивости, а соревновательная - к поверхностной подготовке, где главное создать впечатление, а не понять.
На этом фоне генеративные ИИ-инструменты быстро стали частью учебной рутины. Чат-боты обещают персонализированное объяснение "по запросу", почти как круглосуточный репетитор. Но результаты исследований по ИИ в обучении расходятся: в одних случаях успеваемость растёт, в других - снижается, особенно когда студенты перекладывают на программу ключевые интеллектуальные усилия.
Исследовательница Лаура Шмидт из Рурского университета в Бохуме (Германия) предположила: дело не только в умении "правильно писать промпты". Техническая ловкость важна, но ещё важнее - мотивация. Если студент настроен понять тему, он будет иначе формулировать запросы, чем тот, кто хочет лишь обойти других и быстро запастись "умными" формулировками.
Вместе с Никласом Обергасселем и Юлианом Рёлле из Университета Мюнстера Шмидт проверила, работают ли классические "структуры целей" в эпоху чат-ботов. Логика проста: большая языковая модель отвечает напрямую на инструкции пользователя, а значит внутренние цели студента могут мгновенно проявляться в том, какие вопросы он задаёт и какую стратегию выбирает.
В контролируемом онлайн-эксперименте участвовали 104 студента университета. Им предложили учиться с помощью ChatGPT и освоить четыре понятия из социальной психологии. Среди тем был, например, эффект простого предъявления (mere exposure effect) - тенденция людей чаще симпатизировать тому, что кажется знакомым, даже если знакомство возникло лишь из-за повторяющихся встреч.
Сначала участники прошли тест на исходные знания по этим понятиям. Затем их разделили на две неравные группы и дали разные инструкции. Первой группе сформировали "мастерскую" установку: пользоваться ChatGPT нужно ради расширения личного понимания, стремиться к глубине, а успешной сессия считается, если студент ощущает, что реально многое понял и выучил. Во второй группе создали "соревновательную" установку: задача - выглядеть сильнее других участников, получить "больше и лучше" знаний, чем у сверстников, и тем самым "блеснуть" на фоне остальных.
Именно здесь проявился эффект, который особенно важен для практики. Студенты с фокусом на личное освоение действительно усваивали больше. Те же, кому задали конкурентную рамку, чаще уходили в поверхностные стратегии: спрашивали краткие определения, наборы фактов, удобные формулировки "для теста", то есть фактически накапливали учебные "мелочи" вместо построения связной картины. Параллельно у них росла тревожность - и это дополнительно мешало качественному запоминанию и осмыслению.
Важно понимать: проблема не в самом ChatGPT и не в том, что студенты "ленятся". Соревновательная среда поощряет поведение, которое внешне выглядит продуктивно - быстро добыть информацию, выдать уверенный ответ, показать эрудицию. Но такие действия часто обходят стороной главный механизм обучения: активную переработку материала, поиск причинно‑следственных связей, проверку понимания на примерах и ошибках.
Отсюда практический вывод для преподавателей: если курс построен так, что студентам постоянно напоминают про рейтинги, "кривую" оценивания и сравнение друг с другом, то ИИ-инструменты с высокой вероятностью будут использоваться как ускоритель поверхностной подготовки. Чтобы ИИ работал в плюс, стоит задавать мастерскую структуру целей: оценивать не только результат, но и ход рассуждений, поощрять объяснения "своими словами", просить приводить примеры и контрпримеры, фиксировать личный прогресс.
Студентам, в свою очередь, полезно осознанно перенастроить стиль работы с чат-ботом. Не ограничиваться запросами вида "дай определение" или "составь список". Гораздо сильнее помогают промпты, которые заставляют строить понимание: "объясни концепт на двух разных примерах", "покажи типичную ошибку и почему она возникает", "задай мне вопросы и проверь, где я путаюсь", "сравни два близких термина и объясни различия". Такой формат превращает ИИ не в генератор готовых ответов, а в тренажёр мышления.
Ещё один риск соревновательного режима - иллюзия знания. Когда у вас под рукой идеально сформулированный текст от бота, легко принять "узнавание" за "понимание". Кажется, что тема уже освоена, потому что она выглядит знакомой - и это перекликается даже с тем самым эффектом простого предъявления: знакомое кажется понятным и правильным. Но проверка обнаруживается на экзамене или в реальном применении, где нужны не формулировки, а способность объяснить, вывести, сопоставить и использовать.
Наконец, нельзя игнорировать эмоциональный компонент. Исследование показало рост тревожности у тех, кого ориентировали на сравнение с другими. В учебной практике это означает, что давление конкуренции может ухудшать результаты дважды: напрямую (через стресс) и косвенно (через выбор поверхностных стратегий). Если цель - устойчивые знания, а не разовая победа в рейтинге, то настрой "учусь, чтобы понимать" оказывается более выгодным даже с прагматической точки зрения.
В итоге картина складывается однозначная: ChatGPT сам по себе не делает обучение ни глубоким, ни пустым. Его превращает в пользу или в вред то, в каком режиме человек учится и что именно считает успехом - личное понимание или превосходство над другими. Когда на первом месте конкуренция, возрастает соблазн заменить настоящую учёбу коллекционированием "тривии" и эффектных ответов. Когда на первом месте мастерство, тот же инструмент помогает разложить сложную тему по полочкам и действительно запомнить главное.
