Образование и научная аттестация в эпоху тотального внедрения искусственного интеллекта: почему назрела радикальная смена модели оценки знаний

Аннотация

Статья посвящена анализу кризиса традиционной системы оценки знаний и квалификаций в условиях массового распространения генеративного искусственного интеллекта (ИИ). Показано, что прежняя логика, по которой письменный продукт — эссе, реферат, курсовая, диплом, диссертация — выступал достаточным доказательством освоения знаний, стремительно теряет надежность. Рассматриваются причины такой трансформации, предоставлена открытая статистика по использованию ИИ в образовании, а также подходы разных стран к реформированию системы оценок в школе, вузе и научной сфере.

Особое внимание уделено Китаю, где государство радикально смещает акцент с формальных текстовых результатов на практико-ориентированные достижения, коммерциализацию патентов и прикладной эффект научной деятельности.

Отдельно анализируются российские перспективы: оценивается вероятность изменения способов проверки знаний и вероятность реформы системы присуждения ученых степеней по китайскому образцу, необходимость не косметической, а структурной перестройки образовательной и аттестационной модели.

Искусственный интеллект и реформа образования

Введение

Массовое распространение генеративного искусственного интеллекта изменило не только инструменты обучения, но и сам смысл образовательной проверки. Если раньше письменная работа относительно надежно свидетельствовала о степени самостоятельного понимания материала, то теперь текст, код, обзор литературы, аналитическая записка и даже исследовательская структура могут быть созданы машиной за считаные минуты.

В таких условиях под вопросом оказывается не только отдельная процедура контроля, но и вся институциональная логика образования: что именно школа, университет и научная система считают доказательством знания и квалификации.

Проблема носит не локальный, а системный характер. По данным (OECD), в 2025 году генеративным ИИ пользовалась уже более чем треть населения стран ОЭСР, а среди учащихся 16+ доля пользователей достигла примерно трех четвертей. Согласно глобальному опросу Digital Education Council, 86% студентов регулярно используют ИИ в учебе, 54% — не реже одного раза в неделю. Эти цифры означают, что вопрос давно вышел за пределы дискуссии об «отдельных нарушителях» и стал вопросом валидности действующей системы оценивания как таковой.

1. Почему прежняя модель оценки знаний больше не работает

Главная причина необходимости кардинальных реформ в сфере образования состоит в том, что генеративный ИИ разъединяет конечный продукт и реальную компетентность человека.

Учащийся или студент может предъявить внешне качественный результат, не пройдя путь осмысления, отбора аргументов, проверки источников и самостоятельного построения вывода. Использование GenAI может повышать качество наблюдаемого результата, но не обязательно приводит к качественному росту. Более того, преимущества, полученные при работе с доступом к ИИ, нередко исчезают при проверке реальных знаний без него. Следовательно, старая система начинает измерять не знание, а качество внешней технологической поддержки.

Отсюда вытекают три взаимосвязанные проблемы.

Во-первых, размывается доказательство авторства: преподавателю или научному руководителю все сложнее установить, что именно студент понял сам.
Во-вторых, усиливается социальное неравенство между теми, кто умеет использовать ИИ как инструмент мышления, и теми, кто использует его как средство подмены мышления.
В-третьих, возникает разрыв между образовательной системой и рынком труда: работодатели ждут не умения производить формально грамотный текст, а способности решать задачи, проверять гипотезы, объяснять ход решения и работать в ИИ-насыщенной среде.

(World Economic Forum) прогнозирует, что к 2030 году изменятся 39% ключевых навыков, а среди наиболее быстро растущих — AI and big data, технологическая грамотность, креативное мышление, устойчивость и способность к непрерывному обучению.

Поэтому речь идет не только о школьных домашних заданиях и вузовских курсовых. Кризис затрагивает всю вертикаль — от базового образования до присвоения ученых степеней и профессиональных титулов.

Если в научной системе мерилом качества остаются в основном текст диссертации, количество публикаций и формальные библиометрические показатели, то ИИ лишь усиливает уже существовавшую тенденцию к подмене реального вклада внешне убедимым оформлением научности.

В этих условиях жизнеспособной становится только такая модель, которая проверяет не один артефакт, а совокупность признаков: процесс работы, устную аргументацию, воспроизводимость результата, прикладную проверяемость и внешнюю экспертизу.

2. Какие решения предлагают разные страны

В международной практике постепенно формируется общий вектор: не запрет ИИ как такового, а пересмотр самой единицы измерения образовательного результата.

Ирландия в своей национальной рамке для высшего образования прямо указывает на необходимость смещения от традиционной письменной проверки к аутентичным форматам, более сильной устной верификации, процессной оценке и человеческому профессиональному суждению.

Особенно показателен Сингапур. Министерство образования Сингапура формулирует четырехчастную модель: учащийся должен «learn about AI, learn to use AI, learn with AI and learn beyond AI». Это формула признает: владение ИИ становится обязательной грамотностью, но одновременно с этим образование обязано развивать то, что не сводится к ИИ, — фундаментальным знаниям, критическому мышлению, межличностным навыкам, способности к самостоятельному суждению.

США занимают менее директивную, но концептуально важную позицию. Доклады Министерства образования США подчеркивают, что ИИ может расширить способы, которыми учащиеся демонстрируют знания, но он не должен вытеснять профессиональное педагогическое суждение. По сути, это означает признание того, что эпоха единственной, стандартизированной письменной метрики завершается и должна уступать место более сложной системе доказательства компетентности.

Таким образом, международный опыт показывает: самые зрелые системы перестают задавать вопрос «как запретить ИИ» и переходят к вопросу «как измерять реальные знания в мире, где ИИ всегда доступен».

Ответ, который складывается на практике, включает несколько элементов: рост роли устных форм, защита процесса выполнения, аутентичные кейсы, работа с реальными данными, очная проверка, подтверждение авторства и более сильная связь оценки с будущей профессиональной практикой.

3. Китай: переход от диссертационно-центричной модели к практико-ориентированной верификации результата

Популярная формула заментных изменений в китайской системе оценок знаний «патенты вместо диссертаций» слишком упрощает происходящее. В действительности Китай не отменил диссертацию полностью как универсальный механизм присуждения степени, а последовательно расширяет нормативные возможности присуждения степени на основе практико-ориентированных результатов, прежде всего в профессиональных и инженерных программах.

После принятия в 2024 году нового закона об ученых степенях были выпущены первые национальные инструкции для инженерской докторантуры, предусматривающие критерии присуждения степени на основе практических достижений. Официальные материалы прямо указывают, что выпускник может получить степень либо через диссертацию, либо через требуемые практико-ориентированные результаты. (Государственный совет КНР)

Это означает принципиальный сдвиг в понимании того, что считать доказательством высокой квалификации. Для инженерии и профессиональных докторских программ Китай институционально признает, что текст сам по себе не всегда является наилучшей формой верификации сложного знания.

Если результатом работы стала технология, техническая система, промышленное решение, инженерный процесс или иной воспроизводимый практический продукт, то именно такой результат может оказаться более адекватным свидетельством квалификации, чем традиционная диссертация в ее классическом понимании.

Однако еще важнее вторая линия китайских реформ — изменение модели оценки научных и профессиональных достижений.

Китайские органы власти в последние годы ведут борьбу с культом формальных метрик и одновременно повышают статус патентов, стандартов, технологических результатов и коммерциализации.

CNIPA в 2024 году указала, что коммерциализация и использование патентов должны становиться важными показателями в проектной экспертизе, организационной оценке, оценке талантов и присвоении ученых степеней. При этом делается акцент не просто на количестве патентов, а на их качестве, промышленной реализации и экономической эффективности; одновременно усиливается борьба с аномальными патентными заявками.

Логика Китая понятна в свете его общей стратегии научно-технологического развития. По данным WIPO, заявители из Китая подали около 1,8 млн патентных заявок по всему миру в 2024 году. В Global Innovation Index 2025 Китай лидирует по числу инновационных кластеров в мировом топ-100 — их 24.

CNIPA сообщает, что к концу 2025 года уровень индустриализации изобретательских патентов достиг 10,1% у университетов и 17,2% у исследовательских институтов, а патентные сделки на специальных мероприятиях превысили 15 млрд юаней. Эти данные показывают, что Китай стремится перестроить образование и аттестацию под модель технологического государства, где доказательством квалификации становится не только текст, но и способность превращать знание в внедряемый результат.

Почему Китай делает именно так?

Потому что рассчитывает ускорить технологический переход, сократить разрыв между университетом и промышленностью, повысить отдачу от научных инвестиций и укрепить позиции в стратегических секторах — от ИИ и микроэлектроники до зеленых технологий.

В этой логике патент важен не как формальная бумага, а как маркер технического результата, который может быть встроен в производственную и инновационную систему страны. Иными словами, Китай пытается перенастроить критерии академического успеха под задачу национальной технологической конкурентоспособности.

Вместе с тем китайская модель не должна идеализироваться. Для фундаментальных наук, гуманитарных исследований и значительной части социальных наук патент не может стать универсальным эквивалентом диссертационного исследования. Кроме того, сам Китай усиливает регулирование качества патентов именно потому, что количественная патентная гонка не гарантирует научной и экономической ценности. Следовательно, наиболее корректно рассматривать китайский опыт не как готовый универсальный шаблон, а как пример радикального институционального поворота к прикладной проверяемости результата там, где такая проверяемость уместна.

4. Россия: перспективы и ограничения

Российская система образования и оценка знаний пока остается существенно более консервативной.

В части присуждения ученых степеней действующее "Положение о присуждении ученых степеней" по-прежнему строится вокруг диссертации и ее публичной защиты. Нормативно это означает, что на март 2026 года в России не существует широкого официального аналога китайской модели, при которой практический результат мог бы системно заменить диссертацию в общей системе кандидатских и докторских степеней.

Тем не менее в сфере образования и оценки компетенций признаки движения есть.

Минобрнауки в материалах о новой модели высшего образования подчеркивает ее фундаментальность, гибкость и практикоориентированность.

Национальное агентство развития квалификаций расширяет модель совмещения государственной итоговой аттестации и независимой оценки квалификаций (к настоящему моменту через этот формат прошли более 9500 студентов, а в проекте участвуют 36 вузов, более 300 колледжей и техникумов, а также 27 регионов).

Это важный сигнал: в России усиливается спрос на качественную верификацию профессиональной готовности, а не только на академическое подтверждение освоения программы. (minobrnauki.gov.ru)

Есть признаки сдвига и в школьном оценивании.

В материалах ФИПИ по конференции 2025 года в числе ключевых направлений обсуждения названы экспериментальные задания по естественно-научным предметам, устные форматы контрольных процедур и использование искусственного интеллекта для проверки развернутых ответов.

В отчете ФИПИ за 2025 год также говорится о проработке модернизации ЕГЭ по естественно-научным предметам и анализе возможности применения ИИ при проверке развернутых ответов участников экзаменов. Это еще не означает демонтажа существующей экзаменационной модели, но показывает, что институциональная повестка изменений уже сформирована. (ФИПИ Документы)

Если дать объективную, а не декларативную оценку, то вероятность частичной перестройки способов оценки знаний в России в ближайшие 3–5 лет можно считать достаточно высокой. Наиболее вероятен рост доли устных элементов, проектных и практикоориентированных форм, а также гибридных моделей, где академическая оценка дополняется внешней профессиональной верификацией. Эту вероятность можно оценить как 60–70%.

В то же время вероятность полного пересмотра централизованной экзаменационной архитектуры школы и вуза в тот же период заметно ниже — ориентировочно 25–35%.

Что касается именно научной аттестации, то вероятность появления в России в ближайшие годы китайского по масштабу сценария — то есть системного перехода от диссертационно-центричной модели к модели, где практические результаты и патенты смогут в широком порядке заменять диссертацию, — представляется низкой. Ее можно оценить примерно в 15–30% на горизонте 3–5 лет.

Более вероятен другой путь: сохранение диссертации как центральной формы, но с постепенным усилением требований к воспроизводимости, прикладной верификации, прозрачности исследовательского процесса и связи с реальными задачами экономики там, где это уместно.

Эпоха тотального внедрения искусственного интеллекта делает кардинальную перестройку образования не желательной, а необходимой. В мире генеративного ИИ предположение, что созданный человеком текст сам по себе является надежным следом человеческого знания, уже не работает.

Но менять систему следует не в логике запрета, а в логике переопределения того, что именно проверяется. Нужно смещать акцент к тому, что ИИ не может гарантировать вместо человека: к пониманию, аргументации, объяснению хода решения, способности защитить позицию, воспроизвести результат, применить знание на практике и нести ответственность за итог.

Для школы это означает меньше зависимости от домашних письменных работ и больше живой проверки мышления. Для вузов — отказ от иллюзии, что курсовая или диплом автоматически подтверждают компетентность. Для научной системы — уход от культа текста и формальных метрик к оценке реального вклада: теоретического, экспериментального, технологического или общественно значимого.

Китай показывает не готовый универсальный рецепт, а важный сигнал на ближайшее будущее: государства начинают переосмысливать не только содержание обучения, но и сами критерии признания знания. Вопрос уже не в том, произойдут ли изменения, а в том, будут ли они опережающими и осмысленными или запоздалыми и вынужденными.

Именно поэтому радикальное изменение подхода к образовательному процессу и к оценке реальных знаний представляется сегодня одной из ключевых задач государственной образовательной и научной политики. Сможет ли Россия идти в ногу со временем?

"Образование в Москве"

31.03.2026 г.

ОБРАЗОВАНИЕ В МОСКВЕ