Минпросвещения объяснило, как школьникам можно пользоваться нейросетями

Министерство просвещения выпустило методические рекомендации, которые определяют, как школьники могут пользоваться искусственным интеллектом. Документ устанавливает чёткие возрастные рамки и условия применения нейросетей в учебном процессе.

Ученикам начальной школы с первого по четвёртый класс самостоятельное использование ИИ-сервисов полностью запретили. Для ребят постарше, из 5-9 классов, технологии доступны только с разрешения педагога.

В этом возрасте нейросети можно привлекать для поиска информации, объяснения сложных понятий и проверки гипотез. При этом учителя вправе ограничить применение ИИ в заданиях, которые развивают аналитическое и творческое мышление, а также умение аргументировать.

Старшеклассники получили больше свободы. Ученики 10-11 классов могут использовать искусственный интеллект для проектной и исследовательской работы, анализа больших данных, построения прогнозных моделей, автоматизации расчётов и создания наглядных материалов для презентаций.

Однако во время промежуточной и итоговой аттестации, а также в любых заданиях, где нужно показать собственные знания и навыки, применение нейросетей строго запрещено.

Главный принцип рекомендаций - разграничить учебную помощь и проверку личного результата. Нейросеть выступает инструментом для работы над задачей, но не должна подменять собой знания школьника там, где их оценивают.

Эти правила вводятся на фоне активного включения ИИ в школьную программу. В обновлённый федеральный образовательный стандарт для старшей школы уже добавили модули по искусственному интеллекту, машинному обучению и анализу больших данных.

В феврале 2026 года Минпросвещения включило учебники «Введение в искусственный интеллект» для 5-9 классов в федеральный перечень пособий.

Следующий этап намечен на 1 сентября 2027 года, когда вступит в силу новый ФГОС среднего общего образования. Уроки математики, биологии, химии и физики должны стать более прикладными, а навыки работы с ИИ войдут в перечень метапредметных результатов обучения.

Ключевой проблемой остаётся подготовка преподавателей: для ведения таких дисциплин учителям потребуются знания в области программирования, математики, анализа данных и цифровой этики.