Когда студенту становится трудно, особенно когда речь идёт о каких-то абстрактных рассуждениях или сложных доказательствах, очень велик соблазн просто обратиться к машине. И вроде бы удобно: она всё объяснит, покажет решение, иногда даже разложит процесс на шаги. Но если подумать, именно через собственные ошибки, сомнения и попытки разобраться самостоятельно рождается настоящее понимание. По мнению доцента кафедры математики и анализа данных Финансового университета при Правительстве РФ Синчукова А.В., именно этот процесс — ключ к формированию мышления и аналитических навыков. Если переложить его на ИИ, студент рискует потерять главный опыт, который никак не восполнится быстрыми ответами. Поэтому задача преподавателя сегодня не просто использовать технологии, а встроить их так, чтобы они помогали, но не заменяли усилия студента. При этом учитель остаётся важным наставником и фильтром информации.
Есть ещё один момент — точность самих систем. На вид они умные и сложные, но ошибки встречаются регулярно: то неверное решение, то странные рассуждения, то неполные объяснения. И студенты порой принимают это за истину: «раз машина сказала, значит, правильно». Тут преподавателю нужно быть фильтром, показывать, что критическое мышление не отменяется, и учить проверять, сомневаться и перепроверять. Это уже не просто математика, а своего рода цифровая грамотность — умение работать с информацией, которую выдаёт ИИ, и отделять верное от сомнительного. Ещё один нюанс — платформы часто заточены под определённые подходы и данные, и из-за этого кто-то получает больше шансов, а кто-то меньше. Неравенство в обучении может проявляться там, где мы этого даже не замечаем, и преподаватель должен это учитывать.
Не менее тонкая тема — что происходит с самим преподавателем. Многие переживают: а не вытеснит ли ИИ их экспертность? Вчера ты был главным источником знаний, а завтра можешь оказаться просто сопровождающим процесса, где ведущая роль у технологий. Чтобы не потеряться в этих изменениях, преподавателю важно постоянно учиться новому, прокачивать цифровые навыки и сохранять уверенность в себе. Сегодня преподаватель математики — это не только тот, кто объясняет теоремы и доказательства, но и тот, кто учит студентов пользоваться ИИ с умом, фильтровать информацию, критически оценивать и принимать решения. И это куда сложнее, чем просто раздать решение или ответить на вопрос.
Вопрос не уступающий по значимости всем рассмотренным — этика. Чтобы работать, такие системы собирают огромный массив данных о студентах: какие задания решали, где ошибались, сколько времени тратили, какие темы даются сложнее. Вопросы конфиденциальности и безопасности этих данных — настоящая головная боль. Что если данные утекут? А если их будут использовать в коммерческих целях? Университеты обязаны учитывать это на институциональном уровне, но и конкретный преподаватель сталкивается с последствиями напрямую в своей практике.
В итоге мы приходим к простой мысли: ИИ открывает новую эру в преподавании математики. Это и возможности персонализации, и ускорение процесса, и новые инструменты, которые раньше казались фантастикой. Но рядом с ними стоят риски поверхностного обучения, вопросы справедливости и вызовы для самой роли преподавателя. Сегодня главный вопрос звучит не «нужно ли использовать ИИ», а «как использовать его так, чтобы сохранялись ценности университетского образования и не терялся человеческий смысл обучения».
Студентам, конечно, проще сразу спросить всё у машины, но настоящее понимание приходит через собственные ошибки и попытки разобраться самому. Преподавателю важно встроить ИИ в процесс так, чтобы он помогал, а не заменял усилия, и при этом учить студентов критически относиться к результатам. Тут ещё есть вопросы справедливости и цифровой грамотности: разные платформы дают разным студентам разные возможности, а ошибки машины иногда воспринимаются как истина. Учителю тоже непросто: нужно сохранять экспертность, прокачивать цифровые навыки и думать об этике работы с данными. В итоге ИИ открывает огромные возможности, но пользоваться им нужно так, чтобы не потерять человеческий смысл обучения и настоящую ценность самостоятельного мышления.
