Исследование провели экономисты Дэвид Стрёмберг, Виктор Лэй и Яньхуэй У из Стокгольмского университета и Университета Гонконга на выборке из 26 811 учеников 7–12 классов в одном из уездов центрального Китая. Данные собирались на протяжении 30 месяцев и включали четыре типа показателей: ежемесячные школьные контрольные работы, оценки за домашние задания, время их выполнения по девяти предметам, а также результаты двух главных государственных экзаменов — Чжункао (вступительный в старшую школу) и Гаокао (единый экзамен для поступления в вузы). К июню 2025 года 80% учеников в выборке сообщили об использовании генеративного ИИ — преимущественно китайских инструментов Doubao, DeepSeek, ChatGLM, Ernie Bot и Qwen.
Основной вывод исследования: большинство учеников не используют ИИ как репетитора, а делегируют ему домашние задания целиком. Около 81% пользователей ИИ выполняли задания значительно быстрее, чем самые быстрые ученики без ИИ, получали при этом высокие оценки за домашние работы, но показывали резко сниженные результаты на закрытых письменных экзаменах. Оставшиеся 19%, тратившие на задания столько же времени, что и ученики без ИИ, демонстрировали результаты на экзаменах, сопоставимые с контрольной группой, то есть ИИ не навредил их обучению.
Долгосрочные последствия оказались не менее серьёзными. Оценки на вступительных экзаменах в старшую школу и вузы снизились на 24% и 18% соответственно у тех, кто начал пользоваться ИИ два и более лет назад.
Полный негативный эффект на ежемесячных контрольных проявляется уже через шесть месяцев, тогда как на вступительных — только через два года, поскольку они охватывают материал за несколько лет обучения.
Потери в обучении неравномерны по предметам и типам учеников. Сильнее всего пострадали обществознание, политология и география — минус 27% в среднем. STEM-предметы потеряли около 22%, языки — от 9% (китайский) до 17% (английский). Среди учеников наибольший ущерб понесли младшеклассники, наиболее сильные ученики и мальчики: последние пользуются ИИ интенсивнее и теряют в результате больше.
Чем больше часов в неделю ученик проводит с ИИ, тем сильнее падают его экзаменационные оценки.
Авторы задаются вопросом: почему ученики, учителя и родители не бьют тревогу. Ответ неочевиден. Учителя видят результаты каждого ученика только по своему предмету, и снижение оценок на 20% в отдельно взятом классе не выглядит катастрофой. Ученики, в свою очередь, не связывают использование ИИ с ухудшением результатов. Экзаменационные баллы падают постепенно, в течение полугода, а работа с нейросетями субъективно воспринимается как эффективное обучение. К этому добавляется известный психологический эффект: когда ученик прилагает усилия и вникает в материал, он часто воспринимает этот труд как признак того, что он плохо понимает тему. А если всё даётся легко и быстро, ему кажется, что он всё усвоил.
Вместе с тем, исследователи фиксируют признаки адаптации. Эффект потери обучения снизился с 25% в начале 2023 года до 16% к июню 2025-го. Эта тенденция сохраняется даже при фиксированном составе выборки из ранних пользователей, что указывает на постепенное приспособление учеников или учителей к реальности с ИИ.
Чтобы смягчить негативный эффект, авторы предлагают три меры. Во-первых, объяснять ученикам долгосрочные риски использования ИИ в домашних заданиях. Во‑вторых, повысить роль закрытых письменных экзаменов, которые ученики сдают в классе под контролем учителя. В-третьих, родителям и педагогам стоит следить не за оценками, а за временем, которое ученик тратит на домашнюю работу — высокая оценка больше не гарантирует, что материал реально усвоен.
