- Готовое решение подтверждает, что задача выполнена. А освоен ли навык, я предлагаю проверять новой задачей без подсказок.
- Нейросети можно поручить объяснить тему, дать упражнение и разобрать ошибки. Попытку решения оставьте себе.
- Если навык уже освоен, рутину можно делегировать: превращать каждую рабочую задачу в экзамен незачем.
Как учиться с помощью нейросети: закажите план до пенсии
4 ноября 2026 года в Educational Research Review появилась предварительная журнальная версия обзора 36 эмпирических исследований. Авторы разбирали обучение через самостоятельное исследование с поддержкой ИИ. Для вопроса «как учиться с помощью нейросети» здесь есть полезное различие: помощник может поддерживать рассуждение ученика или рассуждать за него. Средние эффекты оказались положительными. Но за средним скрывались разные результаты, в том числе нулевые и отрицательные. Объявлять доказанным вред нейросетей для мышления по этому обзору нельзя. Источник: Educational Research Review.
Я бы начала с более бытовой проверки: после общения с нейросетью что умеете именно вы?
Первый антисовет – закажите идеальный учебный план. С модулями, дополнительной литературой и запасным маршрутом на случай отпуска. Затем попросите улучшить. К практике можно пока не переходить: у вас серьёзная образовательная архитектура.
В сравнении Яндекс Практикума нейросети действительно составляли планы с постепенным усложнением материала. Заготовка полезная. Только проверяли там ответы сервисов, а не то, чему люди научились с их помощью. Источник: Яндекс Практикум.
Мой совет скучнее красивого расписания: выберите действие, которое хотите освоить. Например, найти ошибку в формуле отчёта или объяснить, почему сравнение двух групп некорректно. Попросите упражнение для начала и попробуйте его выполнить. Застряли? Вот по этому месту и уточняйте план. До первой попытки трудно понять, какое объяснение вам вообще нужно.
Просите сразу правильный ответ, чтобы ничто не мешало пониманию
Второй антисовет особенно удобен взрослому занятому человеку: прочитать готовое решение и признать тему освоенной. Всё логично, слова знакомые. Можно закрывать вкладку с чувством выполненного образования.
У этого пути есть документированный тупик. В эксперименте Anthropic, опубликованном в январе 2026 года, участвовали 52 разработчика, преимущественно начинающих, знакомых с Python, но не с библиотекой Trio. После задания проверяли, понимают ли они код и принципы работы, умеют ли находить ошибки. В среднем группа с ИИ справилась с проверкой хуже. Статистически значимого ускорения выполнения задания тоже не обнаружили.
Разбирая записи, исследователи выделили участников, которые целиком поручили написание кода помощнику. Работу они заканчивали быстро, а на последующей проверке показывали слабые результаты. Это наблюдение внутри конкретного эксперимента, а не приговор любому использованию ИИ. Источник: Anthropic.
Я предлагаю разделить два режима: «мне нужен результат» и «мне нужно научиться». Во втором сначала запишите свою версию решения. Даже неудачную (её же никто не просит сдавать на оценку). Тогда и запрос получится точнее: «Я выбрала такой способ по этой причине. Где ошибка в рассуждении? Дай подсказку, не решай целиком».
Если навык уже освоен и перед вами знакомая рутина, решать всё самостоятельно ради тренировки необязательно. В собственном подходе к обучению Anthropic тоже предлагает осознанно выбирать, какие задачи делегировать, а какие оставлять себе. Это принцип, по которому строят обучение. Измеримого эффекта он сам по себе не обещает. Источник: Anthropic о преподавании и обучении ИИ.
Кивайте каждому объяснению
Третий антисовет – оценивать понимание по тому, насколько приятно читать ответ. Убедительное объяснение заслуживает кивка. Ваш навык пока заслуживает проверки.
Я предлагаю перевернуть упражнение: объясняете вы, вопросы задаёт нейросеть. Возьмите учебную задачу по своему рабочему навыку и пройдите такой цикл:
- Решите её сами. Отметьте место, где перестали понимать, что делать дальше.
- Попросите подсказку именно к этому месту. Дальше решайте самостоятельно.
- Закройте ответ и объясните своими словами: что вы сделали, почему выбрали этот способ и при каком условии он перестанет работать.
- Попросите указать пробелы в объяснении и дать задачу с изменённым условием. Решите её без чата, затем сверьте результат с учебным материалом или проверенным образцом.
Например, в упражнении с отчётом можно поменять исходные данные: добавить пропуски или повторяющиеся записи. Проверяйте, сможете ли вы заново выбрать способ решения. Просто заменить фамилии в знакомом примере для такой проверки слабовато.
Как HR-директор я связываю самостоятельность специалиста с тем, может ли он объяснить решение и заметить его ограничения. В CRT роль AI Software Engineer – инженера с ИИ-инструментами предполагает, что человек ведёт задачу от бизнес-постановки до работающего результата. Поэтому после обучения я бы спрашивала: «Почему этому результату можно доверять?» Красивого ответа помощника мне здесь недостаточно.
Вопросы и ответы
Нужно ли совсем отключать ИИ во время обучения?
Нет, я предлагаю оставлять ИИ для объяснений, подсказок и разбора ошибок. Отключать его полезно на самостоятельной проверке: новая задача покажет, какие действия вы можете выполнить без сопровождения. Это проверка конкретного навыка, а не экзамен на право пользоваться инструментом.
Когда готовое решение полезно?
Готовое решение можно использовать как материал для разбора после собственной попытки. Объясните логику, проверьте спорные места по надёжному источнику и попробуйте изменённую задачу. Если же вы уже владеете навыком и выполняете рутинную работу, требовать от себя учебного упражнения каждый раз я не вижю смысла.
Что с этим делать
Выберите рабочий навык и пройдите цикл «попытка – подсказка – самостоятельная задача». Я бы сохраняла рядом с результатом короткое объяснение, почему решила именно так: пригодится и для самопроверки, и для разговора с коллегой. С этой ответственностью человека за итог я и связываю роль AI Software Engineer.
