Системы адаптивного обучения на базе искусственного интеллекта в школах и вузах вызвали алгоритмическую изоляцию, когда ученики в одном классе следуют индивидуальным траекториям и теряют общий образовательный опыт, сообщает статья Кэти Чарльз из Университета Ноттингем Трент в Times Higher Education от 25 марта 2025 года.
Алгоритмическая изоляция возникает в системах адаптивного обучения, где искусственный интеллект отслеживает клики и ошибки и корректирует контент в реальном времени. Платформа Coze от компании Coze AI, динамически меняет сложность заданий и рекомендует ресурсы на основе данных об интересах ученика и скорости прохождения материала. При этом алгоритмы исключают такие элементы, как групповые дебаты или обсуждение ошибок, фокусируясь на индивидуальном прогрессе. В результате ученики на разных траекториях перестают понимать общие базовые концепции. В классе один изучает продвинутые темы, другой — основы, что блокирует коллективное решение задач. Кэти Чарльз указывает, что без диалога и столкновения мнений развитие критического мышления замедляется.
Мета-анализ1 эффективности систем адаптивного обучения на основе ИИ, опубликованный в журнале «Computers & Education» в феврале 2023 года, подтвердил их значимое положительное влияние на познавательные результаты учащихся. В обзор вошли 45 исследований, проведенных с 2010 по 2022 год. Авторы отмечают, что средний размер эффекта составляет 0.42, что классифицируется как умеренный или средне-большой показатель. Однако в работе подчеркивается, что анализ фокусировался в основном на индивидуальных академических результатах, практически не учитывая развитие групповых навыков и социализацию. Параллельно Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) в докладе «Борьба с алгоритмической предвзятостью2 в образовании» предупреждает, что предвзятость, заложенная в алгоритмах, может систематически усугублять образовательное неравенство.
Эксперты в области когнитивистики3 указывают на фундаментальное противоречие: несмотря на равный доступ к технологиям, персонализация усиливает образовательный разрыв. Эндрю Уилсон, профессор когнитивной психологии в Университете Лидса, и Сабрина Голонка, соавтор книги «Экологический подход к познанию», утверждают, что мышление возникает в первую очередь через взаимодействие с окружающей средой и другими людьми, а не через внутреннюю, изолированную обработку информации. «Чрезмерная персонализация, заключающая ученика в „эхо-камеру“ знакомого контента, может препятствовать развитию критического мышления, которое часто требует столкновения с неудобными или незнакомыми идеями», — отмечает Уилсон.
На практике внедрение таких ИИ-платформ для персонализации приводит к структурным изменениям в учебном процессе. В университетах Великобритании системы адаптации образовательного контента под тысячи студентов сопровождаются сокращением времени на семинарские дискуссии. В начальных школах, согласно систематическому обзору 2025 года, технологии улучшают доступ к материалам, но требуют постоянного контроля со стороны учителей для баланса между индивидуальной работой и коллективной. Разные учебные траектории для каждого ученика создают сложности для групповых проектов, так как знания учащихся перестают быть синхронизированными.
Исследование в Journal of Educational Innovation and Research от ноября 2025 года показывает потерю самостоятельности у студентов. Отчёт компании Coze AI «Оценка влияния платформы персонализированного обучения на базе искусственного интеллекта» от сентября 2025 года подтверждает, что адаптивные системы повышают вовлеченность, но усиливают эмоциональную зависимость от обратной связи. Ученики с высокой самодисциплиной преуспевают, слабо мотивированные отстают без социальной поддержки.
Чарльз Фадель, основатель Центра перепроектирования учебных программ и соавтор книги «Четырехмерное образование», резюмирует: «Технологии адаптивного обучения — это мощный инструмент для усиления определенных аспектов образования, но они принципиально не могут заменить социальные аспекты обучения, которые остаются краеугольным камнем развития человека».
Автор специализируется на проблемах правового регулирования искусственного интеллекта и объективно отмечает его слабые места. Рассматривает новые технологии через призму вдумчивого анализа преимуществ и недостатков. Среди интересов автора: способы применения нейросетей в медицине, образовании и менеджменте.
- Мета-анализ – статистический метод для объединения результатов отдельных научных исследований.
- Алгоритмическая предвзятость (algorithmic bias) — систематическая ошибка в компьютерной системе, которая создает несправедливые результаты, например, в пользу одной группы пользователей перед другой. В образовательном контексте это может проявляться в нелогичных рекомендациях контента для учащихся из определенных социально-экономических или культурных групп.
- Когнитивистика, или когнитивная наука – это общий термин, который обозначает научное направление, занимающееся исследованием разума и его процессов – познания, умственных способностей, эмоций.
