Студенты, использовавшие ChatGPT для изучения новых тем в условиях соревнования с другими, усваивали материал хуже, чем те, кому ставили цель добиться личного понимания. К такому выводу пришли исследователи по итогам эксперимента с 104 студентами, результаты которого опубликованы в Applied Cognitive Psychology.
Во время эксперимента участникам предложили с помощью ChatGPT изучить четыре понятия из социальной психологии. Одной группе объяснили, что главная цель — углубить собственные знания и добиться глубокого понимания темы. Другой группе сказали, что нужно показать результат лучше, чем у остальных, и превзойти других участников на итоговом тесте.
После 20-минутной работы с чат-ботом студенты прошли итоговую проверку из 12 открытых вопросов. Участники, ориентированные на личное освоение материала, показали более высокий уровень понятийных знаний: они давали более точные определения и лучше объясняли ключевые психологические концепции.
Анализ переписки с ChatGPT показал, что установка на конкуренцию меняла сам подход к обучению. Студенты из второй группы чаще спрашивали у чат-бота второстепенные детали, которые могли бы создать впечатление осведомленности: имена исследователей, годы публикации известных работ, названия книг и журналов. Такие сведения почти не помогали понять суть изучаемых концепций.
На итоговом тесте эта же группа чаще включала в ответы подобные необязательные подробности. Исследователи связывают это с поверхностным стремлением соответствовать внешним критериям оценки без реального освоения учебной цели.
В отличие от них, студенты, ориентированные на понимание, использовали время более продуктивно. Вместо поиска редких фактов они просили ChatGPT помочь с запоминанием материала и строили более структурное представление о теме.
Различия проявились не только в результатах обучения, но и в эмоциональном состоянии участников. Студенты из группы соперничества сообщали о более высоком уровне давления, напряжения и общей тревожности. Участники, сосредоточенные на собственном прогрессе, такого эмоционального бремени в заметной степени не испытывали.
При этом по таким положительным аспектам внутренней мотивации, как интерес, удовольствие и ощущение автономии, статистически значимых различий между группами не обнаружили. Исследователи отметили, что у многих студентов изначально был высокий интерес к обучению, и соревновательная установка не устранила эту склонность, но добавила негативное давление.
Проверка более глубокого понимания, где нужно было применять психологические концепции к новым ситуациям, не выявила статистически значимых различий между группами. Авторы исследования предполагают, что 20 минут было недостаточно для формирования более продвинутого уровня понимания.
Эксперимент провели Лаура Шмидт из Рурского университета в Бохуме, а также Никлас Обергассель и Юлиан Рёлле из Университета Мюнстера. Они хотели проверить, сохраняет ли теория учебных целей значение в эпоху генеративного ИИ, когда большие языковые модели напрямую реагируют на запросы пользователя и тем самым отражают его мотивацию.
Авторы также указали на ограничения работы. Участники могли заметно различаться по опыту использования ИИ, а исследование касалось только декларативных знаний — фактов и понятий. Кроме того, у исследовательской группы не было инструментов, чтобы отследить, насколько внимательно студенты осмысляли ответы ChatGPT.
По мнению исследователей, практический вывод для преподавателей остается прямым: если в обучении используются инструменты искусственного интеллекта, задания не стоит строить вокруг сравнения студентов друг с другом, поскольку это смещает внимание с понимания материала на внешнее впечатление от знаний.
