University of Maryland, исследование: при доступе к ИИ-тьютору оценки примерно на 4 п.п. ниже

Университеты встраивают генеративный ИИ в преподавание, и University of Maryland проверил, как курсовой ИИ-тьютор влияет на учёбу. Осенью 2025 года университет провёл рандомизированное исследование с участием 2 379 студентов бакалавриата и 30 преподавателей нескольких дисциплин. Одни секции курсов получили доступ к тьютору, другие служили контрольной группой. Ведущий автор работы — Jing Liu, доцент и директор Center for Educational Data Science and Innovation. Исследователи сравнивали итоговые оценки и активность студентов в университетской системе управления обучением.

Virtual Study Assistant встроен в учебную платформу университета и работает на модели GPT-4o. Тьютор использует генерацию с дополнением выборкой (RAG) и опирается прежде всего на материалы курса, которые отбирает преподаватель: лекции и литературу. Студенты задают вопросы внутри своего курса и получают ответы на основе этих материалов. Преподаватель выбирает режим работы: прямое обучение с явными ответами и объяснениями или режим тьютора, который подводит студента к ответу. Большинство преподавателей оставили режим прямого обучения, заданный по умолчанию.

При сравнении секций одних и тех же курсов студенты с доступом к тьютору завершили семестр с итоговыми оценками примерно на 4 п.п. ниже, что соответствует 0,37 стандартного отклонения. Участие в системе управления обучением (ответы в обсуждениях, сдача заданий, тесты) снизилось на 0,90 стандартного отклонения, сократились также просмотры страниц и число активных дней. Тьютором воспользовались около 15% студентов, которым он был доступен. Почти 74% запросов касались информации, объяснений или решений, около 11% — практики и подготовки к тестам, менее 1% — отзыва на собственную попытку студента. Снижение оценок у студентов первого поколения в семье оказалось больше, чем в среднем.