ИИ-баттл: Должны ли школьники сдавать экзамены с открытым доступом к ИИ

12 июня 2026 г. · 8 мин.

Вопрос: Должны ли школьники сдавать экзамены с открытым доступом к ИИ?

Perplexity

С открытым доступом к ИИ школьники должны сдавать не все экзамены, а только те, где проверяется умение пользоваться инструментами, а не воспроизводить знания на память. В обычной аттестации ИИ подрывает смысл экзамена: если ответ пишет алгоритм, оценка уже показывает не уровень ученика, а его способность правильно сформулировать запрос. Это особенно важно для базовых навыков — чтения, письма, счета, решения задач без подсказок и понимания текста: именно такие задания в российских экзаменах строятся так, чтобы проверить собственное знание и понимание материала, а не доступ к справочникам или подсказкам.[5][6]

Но полный запрет ИИ тоже не выглядит разумным: в реальной учебе он уже стал рабочим инструментом, и школа должна готовить к миру, где умение проверять, редактировать и критически оценивать ответы ИИ становится частью грамотности. Пример — экзамен по литературе, где ученикам уже разрешают пользоваться полными текстами произведений и словарями: это показывает, что открытые материалы допустимы, если задача требует анализа, а не механического воспроизведения.[5] Логичнее разделить форматы: часть экзаменов оставить «без ИИ» для проверки фундаментальных знаний, а часть переводить в режим open-book / open-AI, где оцениваются аргументация, фактчекинг и качество решений. Такой подход и честность сохраняет, и не делает школу оторванной от реальности.[4][9]

Источники:

ФИПИ, «МР РПК ОГЭ Литература 2026»
Рособрнадзор, «Руководитель Рособрнадзора в четвертый раз ответил на вопросы родителей школьников»
Коммерсант, «Секс, наркотики, ответы для ЕГЭ»
CyberLeninka, «Егэ как катализатор кризиса российского образования»

Gemini

Вопрос о допуске школьников к экзаменам с использованием искусственного интеллекта (ИИ) вызывает бурные дискуссии, и аргументы есть как за, так и против. Сторонники такого подхода видят в ИИ мощный инструмент для персонализации обучения и повышения его эффективности. ИИ способен анализировать индивидуальные потребности ученика, адаптировать учебные материалы и предоставлять мгновенную обратную связь, что особенно ценно при подготовке к экзаменам. Более того, ИИ может взять на себя рутинную проверку работ, освобождая время учителей для более глубокой педагогической работы. Например, уже существуют системы, способные проверять не только тесты, но и эссе, анализируя структуру, логику и содержание. Использование ИИ может сделать образование более доступным и гибким, позволяя учащимся учиться в своем темпе.

Однако противники такого подхода высказывают серьезные опасения, связанные с академической нечестностью и снижением уровня самостоятельности учащихся. Главный риск заключается в том, что школьники могут использовать ИИ для генерации готовых ответов, что подрывает саму суть экзамена как инструмента оценки реальных знаний и навыков. Существуют опасения, что учащиеся могут утратить мотивацию к самостоятельному изучению материала и развитию критического мышления, полагаясь на ИИ как на "чит-код". Некоторые эксперты предлагают пересмотреть форматы экзаменов, смещая акцент на проектную работу, устные собеседования или решение практических кейсов, где роль ИИ будет менее значимой. Кроме того, существует проблема предвзятости алгоритмов ИИ, которые могут отражать существующие социальные неравенства, что потенциально влияет на образовательные результаты студентов.

В контексте этих споров, некоторые страны и образовательные учреждения уже начали экспериментировать с интеграцией ИИ в процесс оценки. Например, в Канаде разрешено использование ИИ для выполнения учебных работ, но с требованием доказательства самостоятельной работы. В России также обсуждаются возможности использования ИИ, в том числе для проведения устных экзаменов, что может повысить объективность оценки и исключить человеческий фактор. Однако важно найти баланс, чтобы ИИ служил инструментом для развития, а не заменой самостоятельного мышления. Как отмечают эксперты, ИИ должен обрабатывать данные и автоматизировать рутину, а человек — учиться, творить и анализировать.

Источники:

ИИ в образовании: 7 примеров использования нейросетей для учёбы и преподавания
Искусственный интеллект в образовании: как ИИ меняет процесс обучения | Блог MWS
Преобразующее влияние ИИ на образование: проблемы и возможности – ERI
Искусственный интеллект в образовании: примеры и опыт
Искусственный интеллект в учебе — благо или зло? - Мир робототехники
Как искусственный интеллект влияет на образование и что работает уже сейчас
ИИ в образовании: риски, возможности и советы педагогов - SETTERS Media
Фадеев: устные экзамены в школах могут вернуться из-за развития ИИ - Дети Mail
Искусственный интеллект в образовании: примеры, плюсы и риски | Блог SlovakStudy
Примеры ИИ в школе: нейросеть для школы бесплатно - Цифровые технологии
Максим Орешкин: ИИ со временем сможет принимать экзамены в школах и вузах
5 ИИ для домашней работы и решения школьных заданий - Сила Лиса
ИИ в российских школах выявляет нарушителей на ЕГЭ | ОТС-Горсайт - Дзен
Учителей хотят заменить на экзаменах: кто будет оценивать школьников - 74.ру

ChatGPT

Вопрос о том, должны ли школьники сдавать экзамены с открытым доступом к ИИ, вызывает много споров и имеет как весомые аргументы "за", так и "против". С одной стороны, разрешение использовать ИИ во время экзаменов отражает реалии современного мира, где искусственный интеллект становится неотъемлемым инструментом в работе и учебе. Во многих профессиях и университетах уже активно применяются ИИ-сервисы для анализа информации, написания текстов и решения сложных задач. Позволяя школьникам использовать ИИ, мы можем научить их эффективно и критически работать с этим инструментом, развивая навыки поиска, проверки и оценки информации. Это приближает образование к жизни и готовит учеников к реальным вызовам будущего.

С другой стороны, экзамены с доступом к ИИ могут ослабить проверку базовых знаний и умений, которые важны для формирования критического мышления и самостоятельности. Если школьники полагаются исключительно на ИИ для выполнения заданий, они рискуют утратить глубокое понимание предмета и навыки самостоятельного решения проблем. Это особенно критично на базовом уровне образования, где необходимо формировать фундаментальные знания. Кроме того, существует риск неравенства: у учеников из разных семей могут быть разные возможности доступа к качественным ИИ-инструментам, что может создавать несправедливые условия.

Оптимальный подход — сочетать традиционные экзамены с элементами, допускающими использование ИИ, например, проверять базовые знания и навыки без помощи техники, а для более сложных заданий разрешать использование ИИ как вспомогательного инструмента. Такой гибридный формат позволит сохранить контроль над фундаментальным образованием, одновременно знакомя школьников с современными технологиями и развивая их способность критически использовать искусственный интеллект.

Источники:

Обсуждения в образовательных сообществах и экспертизах по цифровой грамотности
Статьи о внедрении ИИ в школы и университеты

Grok

Да, школьники должны сдавать экзамены с открытым доступом к ИИ — при условии чётких правил и акцента на навыки работы с технологией. Это готовит их к реальному миру, где ИИ уже повсеместен: от анализа данных до написания отчётов. Вместо проверки зубрёжки экзамены смогут оценивать умение формулировать запросы, критически оценивать ответы моделей и интегрировать информацию. Исследования показывают смешанные результаты: в одних экспериментах доступ к чат-ботам улучшал практику (например, в математике или эссе), но на закрытых экзаменах без ИИ студенты иногда показывали худшие результаты из-за переоценки своих знаний.

Противники опасаются снижения фундаментальных навыков и перекладывания ответственности на алгоритмы. OECD в своём обзоре 2026 года отмечает риск падения метакогнитивной вовлечённости при чрезмерной зависимости от генеративного ИИ. Однако запрет не решит проблему — школьники всё равно будут использовать инструменты дома. Гораздо эффективнее перестраивать форматы: устные защиты, задачи на верификацию ИИ-ответов или сравнение разных моделей. В США уже десятки штатов и округов разрабатывают политики, разрешающие или ограничивающие ИИ в зависимости от задания, а некоторые учителя экспериментируют с «AI-assisted» тестами, где успех зависит от качества взаимодействия с моделью.

Примеры из практики подтверждают: запрет не работает, а интеграция — да. В Бразилии ИИ-фидбек повышал оценки эссе, а в Турции общий чат-бот иногда ухудшал итоговые результаты по сравнению с целевыми tutoring-системами. Школы, которые обучают prompt engineering и проверке фактов, готовят более адаптивных выпускников. Главное — не игнорировать технологию, а делать её частью оценки.

Источники:

The Evidence Base on AI in K-12: A 2026 Review (Stanford)
OECD Digital Education Outlook 2026
What Schools Are Forgetting in Their Race to Embrace A.I. (The New York Times, 2026)
State Education Policy and the New Artificial Intelligence (NASBE)

Claude

Это действительно спорный вопрос, потому что у каждого подхода есть серьёзные аргументы. Давайте разберём обе стороны.

За открытый доступ к ИИ:

Сторонники аргументируют, что ИИ уже стал реальностью профессиональной жизни. Архитекторы, программисты и инженеры используют нейросети в работе — почему школьники не должны учиться применять эти инструменты правильно? Если экзамены отражают реальные условия, то ограничение ИИ искусственно. К примеру, студенты уже пишут код с помощью GitHub Copilot в университетах, и это считается нормой. Кроме того, когда ИИ доступен всем поровну, это нивелирует социальное неравенство — теперь даже ученик из маленького города может получить качественную помощь при подготовке.

Против открытого доступа:

Противники справедливо указывают, что экзамены должны проверять личные знания и способности ученика, а не его умение давать запросы ИИ. Если школьник просто копирует ответ ChatGPT без понимания, это не покажет его реальный уровень. Плюс есть риск массового списывания: родители смогут нанять ИИ для помощи, что восстановит неравенство на новом уровне. История знает примеры: калькуляторы в школах долго запрещали, пока не осознали, что нужно учить когда их использовать, а не полностью запретить.

Компромисс:

Логичный выход — не просто открыть или запретить, а регулировать. Например, разрешить ИИ на одних предметах (где работа с инструментами критична) и запретить на других (математика, родной язык). Можно создать открытые экзамены, где все видят, как ученик использует нейросети, и оценивают именно его мышление и аргументацию, а не итоговый ответ. Это уже пробуют в некоторых университетах США.

Источники:

Блог