Профессор и исследователь факультета общества, политики и устойчивого развития Esade Liliana Arroyo Moliner (Лилиана Арройо Молинер) опубликовала 4 июля 2026 года в Diari ARA колонку, в которой призывает к решительным изменениям в системе образования перед лицом тотального распространения генеративного искусственного интеллекта среди учащихся. «Мы заканчиваем учебный год с ощущением, что почва ушла из-под ног. Какой смысл учиться, если можно за тридцать секунд сгенерировать прилично звучащее эссе?» — пишет она.

По словам Арройо, текущая система оценивания полностью устарела и порождает порочный круг стимулов: студенты, которые честно выполняют задания без помощи ИИ, получают более низкие баллы, чем те, кто использует нейросети. «Культура усилия разрушается, когда единственной целью становится результат», — отмечает преподаватель. В ответ на это она начала ценить несовершенство: «Плохо связанная фраза, недозревшая, но искренне продуманная идея стоит безупречного абзаца, который, простите, я теперь уже сомневаюсь, принадлежит студенту. Я стала детективом следов человечности в работах, которые проверяю. И это вызывает во мне огромную пустоту».

В подтверждение своих слов Арройо ссылается на недавнее исследование учёных Стокгольмского университета и Гонконга, которые на протяжении двух с половиной лет наблюдали за более чем 25 тысячами китайских старшеклассников. Результаты показали парадоксальный эффект: в краткосрочной перспективе использование чат-ботов для домашних заданий повышает оценки примерно на 18% и ускоряет выполнение работы на 30%. Однако на экзаменах — без доступа к ИИ и написанных от руки — за два года оценки упали более чем на 25% у 80% учащихся. Причём падение оказалось заметнее в гуманитарных и социальных дисциплинах, чем в STEM. «Различать, рассуждать, связывать идеи и аргументировать — вот где провал наиболее очевиден», — констатирует автор.

Арройо описывает конкретный случай на выпускном экзамене по социополитической мысли: в черновиках студенты хорошо перечисляют имена, авторов и концепции, но не могут применить эти знания к анализу конкретного кейса. «Они хороши в запоминании, но не умеют аргументировать», — резюмирует преподаватель. Она призывает не поддаваться ностальгии, а создавать новые образовательные среды, где оценивается процесс, сомнения и поиск, а не только результат. «Метакогниция — понимание того, как ты мыслишь, а не что ты мыслишь, — вот награда за этот путь. Только отсюда мы сможем сопровождать учащихся к следующему этапу: использовать ИИ как когнитивные леса, а не как внешний мозг».