Кафедра компьютерных наук Калифорнийского университета в Беркли на днях опубликовала худшие показатели неуспеваемости за последние годы. В весеннем семестре 2026 года 35,3% студентов курса CS10 получили неудовлетворительные оценки, тогда как в предыдущие годы этот показатель не превышал 10%.
Профессор Дэн Гарсия считает, что главная причина — резкий рост академической нечестности, связанной с использованием ИИ. Студенты поручают языковым моделям выполнение домашних заданий, не осваивают материал, а затем проваливают экзамены.
Получается парадоксальная ситуация. Компании увольняют опытных инженеров, рассчитывая повысить эффективность с помощью ИИ, а система подготовки новых специалистов одновременно разрушается под воздействием той же технологии.
Студенты используют ИИ, чтобы обойти самую сложную и важную часть обучения — процесс самостоятельного понимания материала. В результате они приходят на экзамены без фундаментальных знаний и терпят неудачу. Один из преподавателей отметил, что многие студенты, обучавшиеся на курсе линейной алгебры с «политикой открытого использования ИИ» при выполнении домашних заданий и сдаче экзаменов, впоследствии не смогли решить базовые задачи по линейной алгебре на следующем уровне обучения.
В итоге одновременно деградируют оба сегмента кадрового конвейера. Старших инженеров сокращают, чтобы финансировать расходы на ИИ. Молодые специалисты выпускаются без необходимых навыков, потому что значительную часть учебной работы за них выполнял ИИ. И компании, вкладывающие миллиарды в эти технологии, пока ещё не связали эти два процесса в единую картину.
Как вы считаете, правы ли профессора Беркли в своих оценках?
Не пора ли, учитывая стремительное развитие ИИ, радикально пересматривать методы преподавания и оценки знаний будущих инженеров? Или существующая система обучения всё ещё остаётся верной, а проблема заключается не в технологиях, а в том, как ими пользуются студенты?
© П… В… 09 июня 2026 года, Москва
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/1045312/