Как их теперь проверить?
Студенты уже давно «одной левой» решают классические контрольные: открыли нейросеть — и через три минуты у вас на столе вполне пристойное эссе, отчёт или даже код программы. Значит, проблема не в том, что «дети ленятся», и не в том, что «ИИ захватывает мир». Проблема в том, что наши задания устарели. В свежем докладе Digital Education Council и Pearson разобрали 101 кейс университетов, где педагоги пересобрали задания так, чтобы невозможно было справиться без собственных мозгов, даже если студент активно пользуется нейросетями. Ниже — практическое руководство о том, как это сделать.
Три режима работы с заданиями
1. AI-Free (ИИ выключен полностью).
Проверяем фундамент: логику, базовые навыки, память. Идеально для стартовых модулей и очных мини-тестов.
Пример: решите пять уравнений или сформулируйте три аргумента «за» и «против» без гаджетов.
2. AI-Assisted (ИИ — подсказчик).
Разрешаем ИИ собирать черновик, но требуем, чтобы студент критично его дополнил. Здесь оцениваем умение фильтровать мусор, уточнять факты, усиливать структуру.
Пример: сгенерируйте список из десяти источников, отберите вручную пять надёжных и объясните, почему остальные отсеяли.
3. AI-Integrated (человек и ИИ — одна команда).
В задании сразу заложено взаимодействие с нейросетью, а в критериях оценивается и результат, и грамотность «общения» с моделью.
Пример: соберите прототип чат-бота, приложите логи промтов и отчёт о том, как улучшали ответы.
Совет: к любому режиму добавляйте микро — рефлексию: пусть студент за 3–5 предложений опишет, как именно использовал ИИ и почему. Так вы увидите реальный процесс, а не только «глянцевый» финал.
Три приёма, которые оживят контрольную
«Сначала ИИ, потом человек» (AI First, Human Revision).
- Студент просит нейросеть накидать черновик (можно нарочно «кривым» промтом, чтобы вышло слабее).
- Сам проверяет факты, улучшает логику, стилистику, примеры.
- Сдаёт пакет: исходник ИИ → финальная версия → пояснение, что и зачем исправлял.
Чему учит: редакторскому мышлению и ответственности за текст.
«ИИ-симулятор собеседника» (AI as Role-Player).
- Задаём модели роль пациента, клиента, эксперта или исторического деятеля.
- Студент проводит диалог (лучше голосом), фиксирует решения и вопросы.
- В отчёте анализирует, где ошибся, что бы уточнил у живого человека.
Чему учит: коммуникации и принятию решений в безопасной «песочнице».
«Человек против ИИ» (Human vs AI Work Comparison).
- Два решения одной задачи: человеческое и сгенерированное.
- Студент сравнивает аргументацию, стиль, сильные и слабые стороны.
- Формулирует, где машина объективно сильнее, а где без человека никак.
Чему учит: метакогнитивному «рентген-зрению» и прокачке собственных текстов.
Шпаргалка для быстрого старта
- Всегда требуйте следы работы. Скриншоты диалогов, версии файлов, логи промтов — это и доказательство усилий, и материал для разбора.
- Пишите критерии оценки заранее. Например — 40 % за контент, 30 % за грамотное использование ИИ, 30 % за рефлексию.
- Через задания меняйте роли. Пусть сегодня студент критикует ИИ, завтра — соревнуется с ним, послезавтра — обучает младших одногруппников правильным промтам.
- Не бойтесь «ломать» привычные форматы. Один микросдвиг — и контрольная превращается из «скучной обязаловки» в квест.
- Собирайте обратную связь. Спросите у студентов, какие элементы задания помогли понять тему глубже, а какие показались лишними — и улучшайте дизайн.
Вместо послесловия
Рутина проверок изменилась: теперь мы оцениваем не только «что», но и «как» студент взаимодействует с ИИ. Чем раньше мы, педагоги, примем этот вызов, тем быстрее превратим нейросеть из «читерского калькулятора» в тандем-партнёра, который усиливает мыслительный процесс.
Подписывайтесь на мой телеграм-канал «Нейроучка» — там выкладываю промты, разборы и лайфхаки. А если понравился формат, загляните в другие статьи блога Дзена «образуйся сам» — продолжаем серию о том, как учить и учиться в эпоху ИИ.