Опрос: 9 из 10 преподавателей США усомнились в подлинности работ

Почти девять из десяти преподавателей американских вузов говорят, что ИИ ухудшил их уверенность в подлинности студенческих работ и сообщений. Так ответили участники опроса, который Inside Higher Ed провёл вместе с исследовательской компанией Hanover Research и опубликовал 2 ноября 2026 года.

Приглашения разослали 100 296 преподавателям с 21 сентября по 8 октября. Пришло 1 665 полных или частичных анкет, заявленная погрешность 2,4 процентного пункта. В выборке 1 311 сотрудников государственных вузов и 354 из частных некоммерческих. Четверть респондентов преподаёт в общественных колледжах, 67% имеют постоянный контракт или находятся на пути к нему, ещё 24% работают штатно без такого контракта, 8% заняты почасово.

По дисциплинам картина ровная. В искусстве и гуманитарных науках о негативном влиянии на уверенность в подлинности сказали 92%, в социальных науках 90%, в естественных и инженерных дисциплинах 86%, в праве и бизнесе 82%. Точную долю по всей выборке издание не приводит: в тексте стоит формулировка «почти девять из десяти», а не конкретный процент, и полных таблиц с распределением ответов там нет.

Ещё один вопрос дал 67% ответов о негативном влиянии ИИ на доверие между преподавателями и студентами. Но об отношениях со студентами в целом 53% сказали, что ничего не изменилось, 40% назвали влияние негативным, 7% положительным. Это два разных вопроса анкеты, и складывать их в один показатель нельзя.

Что именно подрывает доверие, а чего опрос не показал

В опубликованном материале нет разбивки по способам применения ИИ. Неизвестно, писал ли студент текст вместо себя, отдавал модели редактуру, собирал с её помощью идеи или готовился к семинару, и формулировок самих вопросов статья не приводит. Значит, ранжировать практики по силе удара по доверию нельзя. Твёрдый вывод один: сомнение в подлинности присланной работы стало массовым.

Механизм в статье объясняют приглашённые эксперты, а не цифры. «Преподаватели самых разных направлений видят, что студенты используют ИИ так, что это подрывает учебный процесс и доверие к работе», сказал Хосе Антонио Боуэн, старший сотрудник Американской ассоциации колледжей и университетов. Преподаватели, по его словам, в основном любят студентов и хотят, чтобы те добились успеха, и многие понимают простую вещь: если раздавать конфеты, люди будут их брать, даже зная, что это вредно.

Проверить подозрение тоже непросто. В отдельной публикации Inside Higher Ed от 5 августа 2026 года собраны данные о том, что детекторы ИИ дают ложные срабатывания на текстах, написанных человеком, и хуже работают с авторами, для которых английский не родной. Несколько университетов, среди них Йельский, Вандербильт, Университет Джонса Хопкинса и Индианский, запретили или ограничили использование детекторов как единственного доказательства. Там же приведён другой национальный опрос: 73% преподавателей лично сталкивались с вопросами академической честности, связанными с ИИ. Эти цифры не из выборки Hanover и напрямую с ней не сопоставляются.

В списке главных тревог о состоянии высшего образования рост генеративного и агентного ИИ занял первое место: его назвали половина респондентов. Федеральное вмешательство в высшее образование указали 45%, стоимость обучения 24%, сокращение академической свободы 22%, вмешательство властей штатов 20%, падение набора 16%.

Условный пример. Преподаватель получает эссе с ровными абзацами и аккуратными ссылками. Отличить самостоятельно написанный текст от отредактированного моделью по внешним признакам он не может, а инструменту, который дал бы надёжный ответ, не доверяет. Дальше остаётся либо переделывать задание под устную защиту и работу в аудитории, либо оценивать то, что пришло.

На отношениях со студентами это сказывается меньше, чем на доверии к работам. «Это говорит о способности преподавателей разделять две вещи. Иными словами: „я не доверяю тому, что вижу в работах, которые сдают мои студенты, но я по-прежнему люблю своих студентов, это лишь одна часть моих отношений с ними“», сказал Пол ЛеБлан, бывший президент Университета Южного Нью-Гэмпшира. Положительное влияние ИИ на возможность давать студентам своевременную и индивидуальную поддержку увидели 18% респондентов, 65% не заметили изменений. Студент теперь спрашивает чат-бот вместо того, чтобы прийти на консультацию, а такой визит даёт шанс познакомиться, отметил ЛеБлан.

Выводы описывают американские вузы, и переносить их на российские не стоит: отличается и устройство аттестации, и набор инструментов проверки. Практическая часть для читателя проще. Если вы сдаёте собственную работу, заранее посмотреть, как она выглядит со стороны, помогает проверка выполненной работы; это не заменяет разговор с преподавателем о правилах курса.

Главная оговорка: все числа основаны на самоотчёте о восприятии. Они показывают, насколько преподаватели встревожены, и не измеряют, какая доля студенческих текстов действительно написана с помощью ИИ. Ответов пришло около 1,7% от разосланных приглашений, долю отклика авторы не приводят, так что выборка уязвима к смещению самоотбора.