Источник:www.shutterstock.com/Автор Gorodenkoff

Современные студенты нашли новые способы обойти систему вступительных экзаменов, активно применяя нейросети и чат-боты. В прошлом хитрость заключалась в использовании шпаргалок или подсказок, а сегодня — в автоматизации процесса с помощью технологий ИИ. Например, при написании эссе для творческих специальностей вместо человека может выступать искусственный интеллект, создавая текст, имитирующий работу будущего журналиста или писателя. Также наблюдается рост случаев использования парсеров — программ, которые автоматически собирают и анализируют конкурсные списки и результаты.

В Нижегородском университете сообщили, что некоторые абитуриенты этого года пытались пройти экзамены с помощью ИИ. Преподаватели выявили такие случаи по характерным шаблонным фразам и стилю работы. Сейчас работы подозрительных студентов проходят дополнительную проверку экспертной комиссией.

Интересно, как именно во время онлайн-экзамена с видеонаблюдением можно списать? Хотя контроль в режиме видеоконференции более строгий, чем в классической аудитории, полностью исключить возможность мошенничества сложно. Например, студент может косо смотреть на другой монитор или использовать мини-наушник, скрытый под волосами. Также вполне возможны «умные очки», которые выглядят как обычные аксессуары.

По данным крупной российской компании-разработчика ИИ-продуктов, около 25% абитуриентов используют нейросети или чат-боты при сдаче экзаменов и подготовке к ним. В опросе 79% участников признались, что считают использование ИИ допустимым инструментом для обработки информации и подготовки материалов. Только четверть из них признаются, что во время экзамена прямо используют нейросети для получения ответов.

Многие студенты и абитуриенты работают с ИИ почти не задумываясь о принципах его работы — для них это просто удобный помощник и ускоритель поиска информации. В другом исследовании выяснилось, что 97% будущих студентов уже применяли ИИ при поступлении: 31% использовали его для написания эссе или подготовительных работ, 20% — для выполнения домашних заданий или получения ответов на тесты, а 66% — для совместной подготовки к занятиям. Также значительная часть опрошенных использовала нейросети для составления конспектов (46%) и подготовки к экзаменам (56%).

Использование ИИ не ограничивается только ускорением учебного процесса — оно также становится инструментом для обхода проверочных процедур. Эксперт по академической честности из Лондона Томас Ланкастер отмечает: «Если ИИ используется так, что студент ничего не усваивает — это неправильно и нечестно». Однако он признает пользу нейросетей как средства повышения эффективности обучения и освоения новых концепций.

Отдельная проблема российских вузов связана с парсингом данных абитуриентов. Еще в прошлом году начали появляться сообщения о программах автоматического сбора информации о конкурсных списках и местах поступления. Такие программы позволяют отслеживать статус заявлений сразу в нескольких вузах и на разных специальностях одновременно — всего может быть до 25 списков у одного студента. Для этого используют парсеры — специальные скрипты на языке программирования Python (его изучают в школе), которые собирают данные из открытых источников.

Программисты отмечают: любой желающий без особых навыков может написать такой парсер или воспользоваться готовыми решениями, доступными с 2022 года. Это позволяет не только следить за своим местом в конкурсных списках, но и получать актуальную информацию о распределениях по различным вузам.

Вузы вынуждены тратить значительные ресурсы на борьбу с такими автоматическими системами сбора данных и защиту от хакинга со стороны абитуриентов. Особенно актуальны атаки парсеров с использованием чат-ботов, которые постоянно мониторят шансы на поступление и обновляют информацию в реальном времени.