Цель — оценить, как внедрение ИИ-технологий (включая генеративные модели типа ChatGPT и адаптивные обучающие платформы) влияет на: (1) учебные достижения и мотивацию учащихся; (2) академическую честность и поведение; (3) равный доступ и инклюзию. Исследование сочетает квази-экспериментальный дизайн (контроль vs. интервенция), опросы, анализ учебных работ и качественные интервью с преподавателями и студентами. Результаты помогут выработать политические и педагогические рекомендации.
UNESCO подчёркивает потенциал ИИ для персонализации обучения, но также предупреждает про риски неравенства и недостоверности контента.
OECD и связанные документы рассматривают влияние ИИ на навыки и на необходимость перепроектирования учебных программ и оценивания.
Недавние мета-аналитические обзоры и статьи указывают на положительный общий эффект ИИ на результаты обучения, но отмечают высокую вариативность между исследованиями и риск академического мошенничества при использовании генеративных моделей. (мета-анализы 2024–2025).
Практические кейсы: исследования показали, что ответы, сгенерированные ИИ, иногда проходят экспертную оценку и могут проходить проверку как студенческие работы — это вызывает необходимость пересмотра формата экзаменов и этики.
RQ1: Улучшают ли инструменты ИИ (адаптивные платформы, генеративные помощники) учебные достижения (баллы, прогресс)?
H1: Ученики в группе с контролируемым использованием ИИ покажут статистически значимое улучшение средних итоговых достижений по сравнению с контрольной группой.
RQ2: Как ИИ влияет на академическую честность и практики списывания?
H2: Доступ к генеративному ИИ повышает вероятность использования недекларированных внешних подсказок; однако при интеграции в учебный процесс (обучение «этичному использованию») — уровень неправомерного использования снижается.
RQ3: Повышает ли ИИ неравенство в образовании?
H3: Без политики доступа и обучения ИИ усугубляет разрыв между учащимися с хорошим доступом к технологиям и остальными.