Хорошая оценка за домашку больше не значит знания: с AI экзамен на 20% хуже

Максимум получили 40 человек. Потом Серрано, за плечами которого 34 года преподавания, вернул очный формат, и средний балл финала упал до 48,6. Из 27 бросивших курс 22 сдали тот самый домашний экзамен на максимум.

Случай Серрано укладывается в цифры большого замера: панель на 26 811 учеников нашла тот же разрыв между оценкой и знанием.

Как считали. Работа «The Generative AI Learning Penalty» (CEPR, №21577) свела вместе ежемесячные закрытые экзамены, вступительные экзамены и оценки со временем выполнения домашних заданий: 26 811 учеников 7–12 классов, 30 месяцев наблюдений, 9 предметов. Около 80% выборки пользовались генеративными платформами, среди них Doubao, DeepSeek и Qwen. Оставшиеся 20% стали контрольной группой.

Раньше и теперь. Раньше оценка за домашку и знание предмета шли рядом. После перехода на AI оценки за задания выросли на 18%, а время на одно задание упало с 64 до 45 минут. Через полгода те же ученики написали закрытые экзамены на 20% хуже одноклассников без AI.

На экзаменах с высокими ставками разрыв ещё больше. Вступительный в старшую школу zhongkao дал минус 24%, вузовский gaokao минус 18%.

Кто теряет больше

Вредит не инструмент. Потери собрались у тех, у кого высокие оценки за домашку сочетались с аномально коротким временем работы над ней. Это признак аутсорса: задание уходит модели целиком. Ученики, которые держали время на домашке близким к тем, кто AI не открывал, потеряли заметно меньше.