🧠 Как нейросети влияют на критическое мышление пользователей Автор — преподаватель математики — вспоминает лекцию о дистилляции нейросетей: простая модель, обученная на выходах сложной, никогда не станет умнее «учителя». Эту же логику он переносит на своих учеников: мальчик, привыкший к подсказкам репетитора, блестяще решал задачи, пока помощник был рядом, но провалился, едва остался один. Он не мог объяснить ход решения — просто воспроизводил заученный алгоритм, словно упрощенная сеть. Потеря способности к самостоятельному суждению случилась задолго до знакомства с ChatGPT — её спровоцировала педагогическая модель, где ценится ответ, а не понимание. Сам автор использует нейросети иначе: проверяет собственные решения уравнений, ищет факты через поисковые выдачи с ИИ-сводками, вылавливает опечатки в тексте и даже нашёл лучший рецепт блинов — всё это без передачи выбора или анализа машине. Он предлагает два правила для учащихся: сначала решить задачу самому, а потом загрузить фото выкладок на проверку; искать не готовые сочинения, а списки источников для самостоятельной работы. Ни то, ни другое не заменяет мышление, а экономит время на рутине. Пока одноклассники списывают ответы у GPT, вы теряете навык не из-за нейросети, а из-за репетитора, который «даёт предмет», не требуя объяснений. Инструмент не виноват — проблема в том, кто и зачем его открывает: чтобы подглядеть ответ или сверить свой путь. Habr #нейросети #образование #дистилляция #критическоемышление