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:
«Наша задача — в создании лазеров как носителей информации»
Международная лаборатория квантовой оптоэлектроники НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге занимается разработкой полупроводниковых микролазеров. Создаваемые лабораторией компоненты и системы также обеспечивают высокую скорость передачи и обработки данных. «Вышка.Главное» обсудила перспективы и направления исследований лаборатории с ее руководителем — доктором физико-математических наук Натальей Крыжановской.
Серьезный вызов: студенты Вышки исследуют глобальные технологические тренды и стартапы
В НИУ ВШЭ подвели промежуточные итоги совместного исследовательского проекта с компанией ЭФКО: студенты представили результаты исследований и рассказали о дальнейших планах. Проект ориентирован на вовлечение студентов в прикладные исследования по трем крупным направлениям: анализ глобальных технологических стартапов, изучение культурного кода и созидательного потенциала общества, а также прогнозирование социально-экономического развития России.
В НИУ ВШЭ пройдет II конгресс «Генетика и сердце»
Высшая школа экономики, Национальная исследовательская лига кардиологической генетики (НИЛКГ) и Центральная государственная медицинская академия (ЦГМА) Управления делами Президента РФ организуют II Конгресс с международным участием «Генетика и сердце». Мероприятие состоится 7–8 февраля 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ.
Ученые ВШЭ выяснили, как сила авторитета формирует доверие
Исследователи Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ выяснили, как мозг реагирует на аудиодипфейки — реалистичные поддельные записи речи, созданные с помощью ИИ. Выяснилось, что люди склонны доверять мнению авторитетного спикера даже в тех случаях, когда новые утверждения противоречат его прежней позиции. Это работает и в ситуациях, когда утверждение не согласуется с собственным мнением слушающего. Исследование опубликовано в журнале NeuroImage.
МИЭМ ВШЭ и Инновационный центр «Альфачип» заключили соглашение о сотрудничестве
Среди основных задач — совместные проекты в области микроэлектроники, участие специалистов компании в сопровождении научно-исследовательской деятельности студентов и аспирантов. Также планируется подготовка совместных научных публикаций, организация производственной практики и стажировок студентов, повышение квалификации специалистов компании.
«Я — профессионал»: ВШЭ — в лидерах по числу студентов в заключительном этапе
С сентября самые талантливые студенты со всей страны боролись за право стать частью вселенной карьерных возможностей «Я — профессионал» и получить доступ к бонусам при поступлении в магистратуру Высшей школы экономики, стажировкам в известных компаниях-партнерах («Яндекс», Сбербанк, ВТБ, РЖД и др.) и денежному вознаграждению до 300 000 рублей. Вышка вошла в число лидеров по количеству студентов, прошедших в заключительный этап олимпиады «Я — профессионал», который состоится с февраля по апрель 2026 года.
Математик из НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде нашел способ решить уравнение, нерешаемое с XIX века
Ученый из НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде и ИППИ РАН Иван Ремизов совершил концептуальный прорыв в теории дифференциальных уравнений. Ему удалось вывести универсальную формулу для решения задач, которые более 190 лет считались нерешаемыми аналитическим путем. Полученный результат радикально меняет картину мира в одной из старейших областей математики, важной для фундаментальной физики и экономики. Результаты работы опубликованы во Владикавказском математическом журнале.
НИУ ВШЭ и ГК InfoWatch подписали соглашение о сотрудничестве
Соглашение ознаменует новый этап сотрудничества между НИУ ВШЭ и ГК InfoWatch, который направлен на развитие образовательных программ и укрепление практико-ориентированного подхода в подготовке кадров для цифровой экономики. Стороны договорились совместно разрабатывать и проводить экспертизу учебных программ. Кроме того, эксперты ГК InfoWatch будут вести преподавательскую работу в рамках обучения студентов IT- и ИБ-направлений Высшей школы экономики.
В Вышке повысят квалификацию руководители, отвечающие за информационную безопасность
В НИУ ВШЭ стартовал набор на программу повышения квалификации «Кибербезопасность как стратегия», выпускники которой будут внедрять на своих предприятиях лучшие практики стратегического и операционного управления информационной безопасностью. Начало занятий запланировано на 16 марта. В чем актуальность программы, на кого она рассчитана и чему будут обучать слушателей, рассказал ее руководитель, директор Центра программных разработок и цифровых сервисов МИЭМ НИУ ВШЭ Антон Сергеев.
НИУ ВШЭ, MR и ГК «А101» будут готовить специалистов по территориальному развитию
В 2026 году на факультете городского и регионального развития (ФГРР) Вышки открывается новая образовательная программа бакалавриата «Девелопмент и городское планирование». Ключевые партнеры образовательной программы — компания MR и Группа компаний «А101».