Abstract
Распространение генеративного искусственного интеллекта меняет повседневную учебную работу студентов, однако доступность объяснений и готовых решений не позволяет сама по себе судить о качестве усвоения материала. Цель статьи состоит в определении условий, при которых использование генеративного искусственного интеллекта в университете поддерживает обучение и не подменяет самостоятельную познавательную деятельность. Работа выполнена в форме критического аналитического обзора научных публикаций и официальных описаний образовательных функций цифровых сервисов. Сопоставляются результаты экспериментальных исследований, данные об отношении студентов к технологии и ограничения автоматизированного контроля. Показано, что успешность выполнения задания с помощником, субъективное ощущение понимания и способность самостоятельно применить знание представляют разные основания для оценки учебного результата. Предложена аналитическая схема, связывающая цель обращения к искусственному интеллекту, характер предоставляемой помощи и способ последующей проверки. Рассмотрены возможности диалоговых помощников, инструментов работы с источниками и генерации учебных материалов, а также риски фактических ошибок, зависимости от готовых ответов и необоснованных выводов об уровне знаний. Обоснована необходимость сочетать доступную поддержку с самостоятельными и отсроченными заданиями. В качестве направления практического применения предложена концепция учебной среды с диагностикой освоения отдельных тем, отделённой от официального оценивания. Концепция не представляется как внедрённая система; её педагогическая эффективность требует отдельной эмпирической проверки. Практическая значимость работы заключается в формулировании критериев организации и оценки ИИ-поддержки университетского обучения.