Большие группы студентов эффективнее используют ИИ в обучении
Исследователи Института образования и факультета экономических наук НИУ ВШЭ узнали, от каких факторов зависит качество групповой работы студентов, когда они выполняют ее в сотрудничестве с ИИ. Оказалось, что, помимо уровня знаний команды, важен размер группы: чем она больше, тем эффективнее работа. Статья ученых опубликована в журнале Innovations in Education and Teaching International.
Групповое обучение — один из самых распространенных и важных методов в высшем образовании. Однако до сих пор не вполне понятно, какие именно факторы делают командную работу эффективной.
Ситуация стала интереснее после появления ИИ, который студенты начали активно использовать в учебе. Эксперты из НИУ ВШЭ Галина Шульгина, Александра Гетман, Илья Гуленков и Джейми Костли выяснили, как особенности групп — размер и уровень знаний участников — влияют на результаты работы, если в процессе задействован ИИ.
В исследовании участвовали 196 студентов второго курса бакалавриата (55% мужчин и 45% женщин), которым предстояло решать задачи в команде в рамках 16-недельного курса макроэкономики. Испытуемых разделили на группы от пяти до восьми человек с разным уровнем знаний и подготовки. Сначала участники решали задачи сами. Затем в течение четырех семинаров группы работали с ChatGPT 3.5. Задачей было не просто получить ответ от нейросети, а критически осмыслить его, применить экономические модели курса и представить комплексное решение.
Ученые оценивали качество полученных решений в соответствии с тем, насколько верными и подробными были ответы студентов. Максимальный балл получали команды, которые не только правильно применяли ИИ, но и указывали на его ограничения, продемонстрировав тем самым высокий уровень понимания материала.
Ученым удалось выявить несколько закономерностей в использовании ИИ группами. Во-первых, лучшие результаты показали команды, участники которых были примерно на одном уровне. А вот группы с сильным разбросом в знаниях справлялись хуже, хотя в педагогике принято считать, что разнообразие знаний внутри команды помогает, а не мешает.
Галина Шульгина
«Для нас стало неожиданным, что чем выше был разброс в оценках студентов, тем менее качественным оказалось итоговое решение. Это может быть связано с тем, что более подготовленные участники, вместо того чтобы концентрироваться на задании, тратили время на объяснения и согласование решения, а менее подготовленные не могли в полной мере использовать возможности ИИ. Более сильные студенты лучше умеют взаимодействовать с ИИ: формулировать запросы, критически оценивать ответы и использовать их в рассуждениях», — объясняет младший научный сотрудник Международной лаборатории проектирования и исследований в онлайн-обучении Института образования НИУ ВШЭ Галина Шульгина.
Во-вторых, данные отчетливо указывали на положительную связь между большим размером группы и лучшими результатами работы с ИИ. Так, команды из 7–8 человек в среднем справлялись с заданиями лучше групп из 5–6 участников. Каждый дополнительный участник группы повышал итоговый балл. Это противоречит распространенному в педагогике мнению о том, что малые группы работают эффективнее больших. Ученые предположили, что крупные команды обладают большим интеллектуальным ресурсом, разнообразием взглядов и навыков, что помогает им продуктивнее взаимодействовать с нейросетями.
Александра Гетман
«Однако это не означает, что рост эффективности будет продолжаться бесконечно. Можно предположить, что после достижения определенного числа участников группы начнут проявляться негативные эффекты: усложнится координация, возрастет время на согласование и поддержание общего понимания задачи», — указывает младший научный сотрудник Международной лаборатории проектирования и исследований в онлайн-обучении Института образования НИУ ВШЭ Александра Гетман.
Несмотря на то что для окончательных выводов нужны дальнейшие исследования, авторы считают, что для оптимизации использования ИИ в образовании следует подбирать группы студентов с одинаковым уровнем подготовки и объединять их в большие группы. По мнению исследователей, использовать ИИ можно при изучении любых дисциплин.
Илья Гуленков
«Потенциал для внедрения ИИ в групповую работу есть на любых курсах, вне зависимости от области знаний и уровня подготовки. Ключевая задача преподавателя при организации такой работы — заранее сформировать у студентов ожидания о том, как и зачем может быть использован ИИ в их работе на курсе. Если студенты увидят образцы успешного применения, то ИИ может стать дополнительным членом команды в рамках любых дисциплин. Мы наблюдаем за тем, как студенты используют более продвинутые версии моделей (ChatGPT 5, ChatGPT 5 Thinking и т.д.) и видим в партнерстве студент — ИИ большой потенциал. Теперь это касается уже не только стандартизированных простых задач, но и более сложных запросов, требующих глубокого понимания контекста, работы со множеством источников информации, продвинутой аргументации. Роль собственной экспертизы студентов в работе с такими моделями только возрастает: все модели теперь выдают правдоподобные ответы, но их содержание необходимо осмыслять критически», — считает преподаватель факультета экономических наук НИУ ВШЭ Илья Гуленков.
Вам также может быть интересно:
Тест «КардиоЖизнь» Вышки — в числе победителей премии Data Fusion Awards 2026
Разработка ученых Центра биомедицинских исследований и технологий Института ИИ и цифровых наук ФКН ВШЭ — генетический тест «КардиоЖизнь» — одержала победу в Общероссийской кросс-отраслевой премии в области технологий работы с данными и ИИ Data Fusion Awards. Проект занял первое место в номинации «Партнерство науки и бизнеса», показав успешную модель трансфера технологий из университетской науки в реальный сектор здравоохранения.
НИУ ВШЭ установил станцию «Геоскана» для космических исследований в Индийском технологическом институте Бомбея
На территории Индийского технологического института Бомбея (IIT Bombay) установили российскую наземную станцию для приема спутниковых данных СОНИКС. Разработка компании «Геоскан» станет частью проекта зеркальной лаборатории Высшей школы экономики и одного из ведущих университетов Индии.
ВШЭ и Positive Technologies оценят последствия кибератак на бизнес и государство
Институт мировой военной экономики и стратегии НИУ ВШЭ совместно с компанией Positive Technologies объявляет о запуске междисциплинарного научно-исследовательского конкурса «Разработка моделей прогнозирования и оценки последствий кибератаки». Молодые ученые смогут предложить свои идеи, модели и подходы к анализу социальных, экономических и иных эффектов от реализованных киберугроз. Грантовый фонд конкурса составит 3 млн рублей.
МИЭМ ВШЭ и МТС запускают мастерскую по инновационным решениям в сетях связи
Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова ВШЭ и МТС запускают совместную мастерскую, в которой студенты будут работать на стыке инженерии сетей связи, анализа данных и цифровых технологий. Совместный проект подразумевает формат практического обучения, где студенты смогут решать реальные задачи индустрии вместе с инженерами компании и специалистами МИЭМ.
«Думать о будущем — сверхусилие»: в ИСИЭЗ обсудили возможности и вызовы корпоративного форсайта
Поиск новых точек роста и снижение неопределенности перед крупными решениями — основные задачи, которые компании стремятся реализовать с помощью форсайта. Среди ключевых вызовов стратегического прогнозирования — высокая степень непредсказуемости будущего. К таким выводам пришли участники круглого стола с ведущими российскими компаниями «Технологии управления будущим», который прошел в ИСИЭЗ 1 апреля 2026 года.
«Хотелось бы создать фотонно-интегральную схему, которую можно будет применить на практике»
Научный сотрудник Международной лаборатории квантовой оптоэлектроники НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге Никита Фоминых пришел в Вышку ради творческой атмосферы и возможности проводить эксперименты и исследования на уникальном оборудовании лаборатории. Недавно он защитил кандидатскую диссертацию, посвященную изучению и разработке компонентов для фотонных интегральных схем. О работе в лаборатории и о своих исследовательских планахученый рассказал «Вышке.Главное».
Как адаптироваться к жаре и наводнениям
Разработанное экспертами и партнерами факультета географии и геоинформационных технологий НИУ ВШЭ руководство по адаптации к изменениям климата дает практические рекомендации по системному управлению адаптацией к изменениям климата и природными рисками, которые оказывают значительное влияние на экономику и качество жизни людей. Одновременно авторы предлагают современные технологии, которые способны эффективно справляться с угрозами, вызванными изменениями климата, и снижать негативные последствия опасных природных явлений.
В НИУ ВШЭ показали антропоморфного робота-курьера
С 1 по 3 апреля прошел IV Фестиваль робототехники, главным организатором которого стал факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ. Одним из ключевых событий фестиваля стала презентация антропоморфного робота-курьера Аркуса. Разработку представил Институт робототехнических систем, созданный НИУ ВШЭ совместно с Группой компаний «ЭФКО».
Как формируется новая профессия специалиста по безопасности систем машинного обучения
Онлайн-кампус НИУ ВШЭ запускает новую онлайн-магистратуру «Информационная безопасность систем искусственного интеллекта», посвященную подготовке специалистов по защите систем машинного обучения. Программа ориентирована на одну из самых быстро формирующихся профессиональных ниш — безопасность моделей ИИ и инфраструктуры их эксплуатации.
От робототехники до разработки игр: в Вышке проходят Дни компьютерных наук
В апреле 2026 года факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает всех увлеченных компьютерными науками на ежегодный фестиваль Дни компьютерных наук. Многочисленные мероприятия объединят студентов, преподавателей, профессионалов из ИТ-индустрии и всех желающих, чтобы поделиться опытом, идеями и вдохновением.