ბრაუნის უნივერსიტეტის პროფესორმა რობერტო სერანომ სტუდენტებს სახლის გამოცდაზე AI-ს გამოყენება აუკრძალა – შედეგებმა განათლების სისტემა შეძრა: საშუალო ქულა 96%-დან 48%-მდე დაეცა.

შესავალი: AI-ის ეპოქის განათლების კრიზისი

2026 წლის ზაფხულში, ბრაუნის უნივერსიტეტის ეკონომიკის პროფესორმა, რობერტო სერანომ, ჩაატარა ექსპერიმენტი, რომელმაც მთელი აკადემიური სამყარო შეძრა. მან სტუდენტებს გამოცდაზე ხელოვნური ინტელექტის (AI) გამოყენება აუკრძალა — და შედეგი დამანგრეველი იყო. ქულები, რომლებიც მანამდე საშუალოდ 96% იყო, 48%-მდე ჩამოვარდა.

ეს ექსპერიმენტი არ არის მხოლოდ ერთი უნივერსიტეტის ისტორია. ეს არის გლობალური გაფრთხილება იმის შესახებ, თუ რამდენად ღრმად არის AI ჩაქსოვილი სტუდენტების სასწავლო პროცესში — და რა ფასი შეიძლება გადავიხადოთ, თუ დროულად არ მივიღებთ ზომებს.

ექსპერიმენტი: რა მოხდა ბრაუნის უნივერსიტეტში?

პროფესორმა რობერტო სერანომ შენიშნა, რომ მისი 86 სტუდენტის სახლის გამოცდის ქულები ისტორიულ ნორმას შორს სცილდებოდა. საშუალო ქულა 96% იყო — მაშინ, როდესაც ისტორიულად ეს მაჩვენებელი 65%-80%-ს შორის მერყეობდა.

მან გადაწყვიტა, რომ ეჭვები გადაემოწმებინა: ChatGPT-ში შეიყვანა გამოცდის კითხვები და მიიღო თითქმის იდენტური პასუხები, რაც მისმა სტუდენტებმა წარმოადგინეს. სერანომ გააფრთხილა სტუდენტები და ფინალური გამოცდა პროქტორირებულ, პირისპირ ფორმატში ჩაატარა. შედეგები: 18 სტუდენტმა კურსი დატოვა, 9 გამოცდაზე არ გამოცხადდა, საშუალო ქულა 48.6%-მდე დაეცა.

კვლევის ძირითადი მონაცემები

ექსპერიმენტის შედეგები რიცხვებში: სახლის გამოცდის საშუალო ქულა 96% (ისტორიული ნორმა 65-80%), ფინალური გამოცდის საშუალო ქულა 48.6%. 19-მა სტუდენტმა ვერ გადალახა მინიმალური ზღვარი. კურსიდან ამოვარდნილთა რაოდენობა 21%-მდე გაიზარდა — ისტორიული მაჩვენებელი 5-10% იყო.

AI-ზე დამოკიდებულების გლობალური ტენდენცია

ბრაუნის უნივერსიტეტის ექსპერიმენტი მარტო არ დგას. 2025 წელს, ჩინეთის 26,000 სტუდენტზე ჩატარებულმა კვლევამ აჩვენა, რომ ChatGPT-ზე წვდომის აკრძალვამ ქულები 4.1-დან 3.3 GPA-მდე შეამცირა. UC Berkeley-ის კვლევამ 500,000-ზე მეტი ქულის ანალიზით აჩვენა, რომ COVID-ის შემდეგ online გამოცდებზე ქულები 0.2 GPA-ით გაიზარდა, მაგრამ face-to-face გამოცდებზე კვლავ ძველ დონეზე დარჩა.

რას ნიშნავს ეს განათლების სისტემისთვის?

ეს მონაცემები ცხადყოფს, რომ AI-მ შესაძლოა მნიშვნელოვნად დაამახინჯოს აკადემიური შეფასების სისტემა. სტუდენტები არა მხოლოდ იყენებენ AI-ს, არამედ კარგავენ ძირითად კრიტიკული აზროვნების უნარებს. როდესაც AI-ს გარეშე ქულები 48.6%-ს შეადგენს, ეს ნიშნავს, რომ სასწავლო მასალის ნახევარზე მეტი ვერ ათვისდება AI-ს გარეშე.

გაკვეთილები საქართველოს უნივერსიტეტებისთვის

საქართველოში, AI-ს გამოყენება უნივერსიტეტებში სულ უფრო იზრდება, მაგრამ მკაფიო პოლიტიკა ჯერ კიდევ არ არსებობს. ქართულმა უნივერსიტეტებმა უნდა შეიმუშაონ ბალანსირებული მიდგომა: AI-ს გამოყენების პოლიტიკა, proctored გამოცდების შენარჩუნება, AI-ს კრიტიკული გამოყენების სწავლება.

როგორც Brown-ის ექსპერიმენტმა აჩვენა, AI-ს ბრმა გამოყენებამ შესაძლოა განათლების რეალური მიზანი — ცოდნის გადაცემა — საფრთხის ქვეშ დააყენოს. მომავალი განათლება ეკუთვნის არა მათ, ვინც AI-ს საუკეთესოდ იყენებს, არამედ მათ, ვისაც AI-ს გარეშეც შეუძლია აზროვნება.