Минпросвещения впервые подробно определило допустимые границы использования искусственного интеллекта учителями и школьниками. Регулирование фактически закрепляет уже сложившуюся практику: нейросети становятся штатным образовательным инструментом. Однако вместе с легализацией ИИ перед школой возникает более сложная проблема — привычные способы проверки знаний перестают показывать, какая часть работы действительно выполнена учеником.
Минпросвещения России 26 сентября представило методические рекомендации по применению искусственного интеллекта в школах. Документ разделяет возможности использования технологии в зависимости от возраста учащихся, разрешает педагогам применять ИИ при подготовке материалов и анализе результатов обучения и одновременно устанавливает ряд ограничений.
В начальной школе самостоятельное использование нейросетей учениками не предусматривается, в 5–9-х классах они могут применяться для поиска и систематизации информации, дополнительных объяснений, визуализации и проверки гипотез, а в 10–11-х — также в исследовательской работе, анализе данных и расчетах. При промежуточной и итоговой аттестации использование ИИ запрещено. Любые подготовленные нейросетью материалы педагог обязан перепроверить, а окончательное решение об их использовании и ответственность за него остаются за учителем.
Таким образом, государство выбрало не запретительную модель, а модель регулируемого использования. Причина во многом прагматическая: запрещать технологию, которая уже стала массовой практикой школьников, затруднительно. По данным исследования лаборатории медиакоммуникаций в образовании НИУ ВШЭ, представленного летом 2026 года, генеративными нейросетями пользуются 89% старшеклассников и 68% учеников 6–7-х классов. При этом четверть опрошенных вообще не проверяют полученные от ИИ ответы, поскольку считают их достоверными. Исследователи фиксируют разрыв между распространенностью технологии и сформированностью навыков ее критического использования.
Сходную картину дает исследование «Лаборатории Касперского»: нейросетями пользуется 71% российских школьников 12–17 лет, из них 77% применяют их для учебы. Более половины школьников, использующих ИИ в образовательных целях, — 53% — полностью перекладывают на него выполнение домашних заданий. Только каждый пятый использует нейросеть преимущественно для проверки уже самостоятельно сделанной работы.
На этом фоне рекомендации Минпросвещения выглядят не столько разрешением на использование ИИ, сколько попыткой формализовать практику, которая сложилась раньше правил. Однако такая формализация автоматически ставит под вопрос один из базовых механизмов школьного образования — возможность оценивать уровень подготовки ученика по продукту его работы, уверены эксперты, опрошенные ИА Цивилизация.
Результат отделяется от знания
До массового распространения генеративного ИИ существовала относительно устойчивая связь между выполненным заданием и затраченным учеником интеллектуальным усилием. Она никогда не была абсолютной: школьники списывали, пользовались готовыми сочинениями и помощью родителей задолго до появления ChatGPT и российских аналогов. Однако генеративные модели изменили масштаб и стоимость такой помощи. Получение развернутого решения, сочинения, доклада, презентации или программного кода теперь занимает минуты, а результат при грамотном запросе может внешне соответствовать уровню хорошо подготовленного ученика.
В результате школа сталкивается с новым типом асимметрии. Качество предъявленной работы больше не позволяет достаточно надежно судить о качестве усвоения материала. Более того, сильный внешний результат может сочетаться с ухудшением собственных навыков учащегося.
Наиболее масштабные количественные данные по этому вопросу в 2026 году представили исследователи Давид Стрёмберг, Виктор Лей и Яньхуэй У. В работе Centre for Economic Policy Research они проанализировали 30 месяцев наблюдений за 26 811 китайскими школьниками 7–12-х классов, сопоставив результаты домашних заданий, время их выполнения и оценки на экзаменах, проводившихся без доступа к ИИ. После начала использования генеративных моделей оценки за домашние задания выросли в среднем на 18%, а затрачиваемое на них время сократилось на 30%. Одновременно в течение полугода результаты закрытых экзаменов снизились примерно на 20%. Наиболее выраженное снижение наблюдалось у школьников, чья модель поведения была похожа на фактическую передачу домашнего задания ИИ: очень короткое время выполнения при высоких оценках.
Прямо переносить эти цифры на российскую систему образования нельзя: различаются учебные программы, способы оценки и сама образовательная среда. Существенен, однако, выявленный исследователями механизм. Производительность при выполнении задания и реальный образовательный результат могут двигаться в противоположных направлениях. ИИ позволяет выполнить больше работы быстрее и качественнее, но это преимущество перестает быть образовательным, если алгоритм берет на себя именно ту операцию, которую должен освоить ученик.
В этом смысле проблема нейросетей существенно отличается от традиционного списывания. При обычном списывании ученик получает чужой готовый ответ. Генеративная модель способна имитировать весь процесс работы: подобрать аргументацию, предложить промежуточные вычисления, изменить стиль текста, исправить замечания и объяснить ход решения. Поэтому отличить самостоятельно выполненную работу от созданной при активном участии ИИ становится все сложнее.
Минпросвещения отдельно оговаривает, что специализированные детекторы ИИ-текстов не могут рассматриваться как безусловное доказательство нарушения из-за высокой вероятности ошибок. В конечном счете решение вновь остается за педагогом.
И это означает, что технологическая проблема постепенно превращается в методическую: если происхождение готовой работы нельзя надежно определить техническими средствами, менять приходится сам способ проверки знаний.
Домашнее задание придется менять
Традиционное домашнее задание долго выполняло сразу несколько функций: закрепляло материал, приучало к самостоятельной работе и позволяло учителю оценить, насколько ученик освоил тему. Генеративный ИИ последнюю функцию заметно ослабляет. Учитель по-прежнему может оценить качество текста или решения, но уже не всегда понимает, какие компетенции стоят за представленным результатом.
Отсюда неизбежно возрастает роль форматов, в которых требуется воспроизвести ход рассуждений непосредственно перед преподавателем: устных ответов, работы в классе, защиты проектов, разборов решений и дополнительных вопросов. Речь идет не о возврате к исключительно устной школе, а о перераспределении веса между результатом и подтверждением того, что этот результат ученик способен получить и объяснить самостоятельно.
Показательна позиция самих педагогов. Учитель информатики лицея №11 Ростова-на-Дону Ксения Бирюлина в комментарии «Коммерсанту» отмечала, что школьники нередко воспринимают нейросеть как готовый источник ответов, не понимая принципов ее работы. При некорректно сформулированном запросе результат может оказаться поверхностным или недостоверным.
Новые рекомендации Минпросвещения, по существу, предлагают использовать это противоречие как часть учебного процесса. Педагог может дать ученику ответ нейросети и предложить найти в нем ошибку, проверить аргументы и обосновать собственное решение. В такой конструкции ИИ уже не замещает работу, а создает материал для нее.
Граница между продуктивным и непродуктивным использованием технологии поэтому проходит не по самому факту обращения к нейросети. Один ученик может использовать ИИ для получения готового ответа, другой — для сравнения подходов, поиска альтернативного объяснения или проверки собственной гипотезы. Формально оба пользовались одной технологией, но образовательный эффект будет различным.
Для школы это означает необходимость постепенно переходить от контроля инструмента к контролю освоенного навыка. Запретить конкретную нейросеть технически сравнительно просто внутри школьной сети; определить, способен ли ученик самостоятельно построить доказательство, аргументировать позицию или проверить факт, значительно сложнее. Но именно второе после распространения ИИ становится содержанием оценки.
ИИ сокращает рутину, но увеличивает требования к учителю
Вторая линия противоречия касается самих педагогов. Один из основных аргументов в пользу внедрения ИИ в образование — возможность сократить административную и методическую нагрузку. Минпросвещения разрешает использовать его для создания и адаптации конспектов, заданий, тестов и презентаций, подбора источников, анализа успеваемости, подготовки отчетности и материалов разного уровня сложности. Технология потенциально способна автоматизировать значительный объем работы, который сегодня выполняется вручную.
Однако вместе с инструментом экономии времени появляется новая функция контроля. Материал, подготовленный ИИ, должен быть проверен на фактическую достоверность, методическую корректность, соответствие образовательной программе и возрасту детей. Если ученик применяет нейросеть, педагог должен определить, допустимо ли такое использование в конкретном задании. Родителей рекомендуется информировать о применении ИИ в образовательном процессе. Отдельный блок требований касается персональных данных: в общедоступные сервисы не следует передавать сведения об учениках, оценки, характеристики, работы учащихся и служебные документы.
Получается двойственный эффект. ИИ может сокращать затраты времени на создание материала, но одновременно повышает требования к квалификации человека, который этот материал использует. Педагогу необходимо не только знать предмет и методику его преподавания, но и понимать ограничения генеративных моделей, уметь проверять их ответы, формулировать задания таким образом, чтобы ИИ не уничтожал их учебный смысл, и объяснять эту логику школьникам.
Именно поэтому внедрение технологии сопровождается перестройкой самого содержания цифровой грамотности. Со второй четверти 2026/27 учебного года в школах планируется запуск внеурочного курса «Искусственный интеллект и информационная безопасность», а отдельные элементы работы с ИИ уже включаются в углубленный курс информатики. При этом преподаватели, опрошенные «Коммерсантом», называют ключевыми не столько навыки получения ответа от нейросети, сколько умение правильно поставить задачу, проверить результат и соблюдать требования цифровой безопасности.
Это существенное изменение. На первом этапе распространения генеративного ИИ главным навыком часто считалось умение писать промпты. По мере того как сами модели лучше понимают естественный язык, ценность технически сложной формулировки запроса снижается. На первый план выходит то, что сложнее автоматизировать: постановка задачи, выбор критериев качества, проверка источников и оценка полученного результата.
Школе придется измерять не объем выполненной работы, а самостоятельность мышления
Методические рекомендации Минпросвещения фиксируют фактический отказ от двух крайних сценариев. Первый — сделать вид, что генеративного ИИ в образовательной среде не существует. Второй — рассматривать его как универсальное средство повышения эффективности обучения. Государство выбирает промежуточную модель: разрешенное использование при сохранении зон, где работа должна выполняться самостоятельно.
На практике устойчивость этой модели будет зависеть не столько от перечня разрешенных сервисов, сколько от способности школы изменить систему заданий и оценки. Там, где итог можно получить одной командой нейросети, задание быстро теряет диагностическую функцию. Если же от ученика требуется объяснить выбор метода, проверить исходные данные, сопоставить несколько решений, аргументировать вывод или защитить работу, использование ИИ само по себе уже не отменяет необходимости понимать предмет.
Отсюда следует и более общий вывод. Распространение генеративных моделей не делает знания менее значимыми, но меняет их рыночную, образовательную и социальную ценность. Простое воспроизведение информации дешевеет: машина делает это быстрее. Одновременно дорожает способность определить, какая информация нужна, проверить ее достоверность, увидеть противоречие и принять решение на основании нескольких источников.
Для школьной системы это означает довольно серьезный пересмотр привычных критериев успешности. Количество выполненных упражнений, объем реферата или формальная безошибочность текста все меньше свидетельствуют о реальной квалификации ученика. В условиях массового использования ИИ ценность приобретает подтверждаемая самостоятельность: способность повторить операцию без нейросети, объяснить полученный результат и увидеть ошибку в том числе в убедительно сформулированном машинном ответе.
Поэтому правила, опубликованные Минпросвещения, скорее открывают дискуссию, чем закрывают ее. Формальные границы использования ИИ теперь определены. Следующий вопрос значительно сложнее: какие задания и способы оценки сохраняют смысл в среде, где практически любой школьник имеет круглосуточный доступ к системе, способной за несколько секунд выполнить значительную часть традиционной учебной работы.
Именно от ответа на него будет зависеть, станет ли искусственный интеллект инструментом повышения качества образования или прежде всего инструментом повышения качества уже выполненных работ. Эти два результата, как показывают первые крупные исследования, далеко не всегда совпадают.
Коллаж ИА Цивилизация