На Berkeley Homecoming 9 октября 2026 года преподаватель Джон ДеНеро рассказал, что искусственный интеллект меняет обучение вычислительной технике, но не отменяет необходимость в реальных навыках студентов. Его тезис, обращённый к студентам, родителям и выпускникам, сводился к тому, что ИИ помогает учиться только тогда, когда поддерживает практику, обратную связь и человеческое суждение.
Ключевые факты
- ДеНеро преподаёт на факультете электротехники и информатики и отвечает за педагогику в программе бакалавриата по науке о данных.
- Он сказал, что инструменты ИИ должны подводить студентов к ошибкам, а не раскрывать ответы.
- Исследователи Беркли тестировали подходы к ИИ-тьюторству, включая 61A Bot в курсе CS 61A.
- ДеНеро отметил, что студенты, которые сами создавали программное обеспечение, эффективнее используют ИИ.
- Он также сказал, что человеческая оценка по-прежнему нужна, чтобы понимать, решают ли ИИ-инструменты те задачи, для которых они предназначены.
Что это значит для студентов Беркли
Для студентов вычислительных и смежных дисциплин посыл ДеНеро означает сдвиг в том, как следует использовать ИИ: как наставника, а не как способ срезать путь. Он сказал, что домашние задания по-прежнему важны, потому что дают практику применения понятий, помогают увидеть, как методы работают в новых условиях, и проверяют, может ли студент решить задачу самостоятельно.
Это имеет прямое значение для тех, кто использует ИИ на заданиях. По словам ДеНеро, ИИ, который объясняет готовое решение, может создать ощущение прогресса, но не даёт той повторяемости и самопроверки, которые формируют компетентность. Напротив, инструменты, которые дают индивидуальную обратную связь и указывают на ошибки, ближе к тому формату поддержки, который Беркли сейчас изучает.
Он также обозначил более широкий вывод для студентов, входящих в сферы с высокой долей ИИ: чем лучше они понимают исходный код и базовые концепции, тем полезнее для них становится ИИ. По его мнению, студенты, способные критически разбирать план ИИ, читать сгенерированный код и формулировать точечные запросы на доработку, лучше подготовлены к работе с такими инструментами.
Почему Беркли считает, что ИИ не должен заменять домашние задания?
ДеНеро сказал, что домашняя работа по-прежнему важна, потому что именно она даёт студентам практику, необходимую для изучения компьютерных наук. По его словам, наблюдать, как ИИ объясняет решение, может казаться продуктивным, но это не заменяет самостоятельного применения понятий, переноса методов на новые задачи и проверки собственных возможностей.
Он сравнил изучение компьютерных наук с обучением игре на пианино: прогресс приходит от выполнения работы, а не только от наблюдения. Эта мысль стала центральной в его более широком тезисе о том, что ИИ должен поддерживать обучение, а не подменять его.
Как Беркли использует ИИ в курсах по вычислительной технике?
ДеНеро привёл ранние инструменты для тьюторства с ИИ, разработанные в 2023 году в Калифорнийском университете в Беркли, Гарвардском университете и Khan Academy, как пример другого подхода. Эти инструменты создавались не для того, чтобы выдавать ответы напрямую, а чтобы вести студентов к их ошибкам и помогать исправлять ход мысли.
В Беркли он выделил 61A Bot — интерактивного ИИ-помощника, используемого в CS 61A как персонализированный тьютор для домашних заданий. По словам ДеНеро, система объясняет, почему ответ неверен, и что студенту нужно сделать дальше, а не просто помечает ответ как неправильный.
Он сказал, что исследователи Беркли продолжают изучать другие способы, с помощью которых ИИ может улучшать обучение внутри и вне аудитории. Один из примеров — подход с «интервьюирующим ассистентом», при котором студентов расспрашивают об ответе каждый раз, когда они правильно решают домашнюю задачу.
Что даёт человеческая компетентность, когда ИИ становится лучше?
Ответ ДеНеро заключался в том, что человеческое суждение по-прежнему важно, потому что системы ИИ должны оцениваться людьми. Он сказал, что компаниям, создающим ИИ, нужно понимать, действительно ли инструмент решает ту проблему, которую должен решать, а это остаётся задачей человека.
Он также сослался на исследование Anthropic 2026 года, показавшее разные уровни успешности сессий Claude Code у новичков и экспертов. Его мысль заключалась не в том, что ИИ бесполезен, а в том, что опыт меняет эффективность его использования. Студенты, которые уже понимают программное обеспечение, по его словам, чаще способны критически оценивать план ИИ, проверять сгенерированный код и вносить точечные правки.
Кто стоит за этой педагогической повесткой Беркли?
Джон ДеНеро — преподавательский профессор на факультете электротехники и информатики Беркли и директор по педагогике в программе бакалавриата по науке о данных. Ранее в этом году он получил премию Fiat Lux Faculty Award за вклад в развитие образовательных программ, включая сооснование бакалаврской программы по науке о данных в Беркли.
Его выступление на Homecoming связало эту преподавательскую работу с более широким вопросом кампуса: как выстроить обучение вычислительной технике так, чтобы использовать ИИ, не ослабляя способность студентов думать, практиковаться и оценивать результаты самостоятельно.
