109028, Москва
Покровский бульвар, 11 корп.S,
каб. S-527
тел: (495) 772-95-99 доб.27503, 27502, 28289
Емелина Н. К., Солнцев С. А., Рощин С. Ю.
М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2026.
Вопросы экономики. 2026. № 6. С. 5-30.
In bk.: Proceedings on Research of Digital Transformation and Innovative Practices in an Aging Society. Southwestern University of Finance and Economics Press China, 2026. P. 73-94.
Карцева М. А., Пересецкий А. А.
Количественный анализ в экономике. WP2. Высшая школа экономики, 2026. № WP2/2026/01.

Доцент Санкт-Петербургской школы экономики и менеджмента НИУ ВШЭ Андрей Терников разработал методику проведения онлайн-экзамена, которая значительно ограничивает возможности студентов по использованию ChatGPT и других моделей ИИ для получения верных ответов. О своей методике, с которой он победил на осеннем конкурсе образовательных инноваций НИУ ВШЭ, получил грант «Альфа-Будущее» и выступил на международной конференции в Японии, Андрей Терников рассказал «Вышке.Главное».
За последние три года генеративный искусственный интеллект (программы ChatGPT, YandexGPT и их аналоги) стал доступен буквально каждому. Работает такая программа просто: вы вводите вопрос обычным текстом, и она за несколько секунд выдает развернутый, грамотно сформулированный ответ. В повседневной жизни это удобный помощник, но для образования — серьезный вызов, поскольку студенты стали использовать нейросети на экзаменах.
Типичная ситуация выглядит так: студент открывает тест, копирует вопрос, вставляет его в ChatGPT или его аналог, получает ответ и переносит обратно. Вся процедура занимает 10–15 секунд. Преподаватель при этом никак не может определить, разбирается студент в теме или просто ловко обращается с буфером обмена. Проблема особенно остра для дистанционных курсов, где невозможно посадить наблюдателя рядом с каждым экзаменуемым.
Конечно, можно пойти по пути запретов: блокировать доступ к нейросетям, вводить системы слежения за экраном, заставлять студентов сдавать экзамены под камерой и т.д. Но, на мой взгляд, гораздо продуктивнее не запрещать ИИ, а сделать бездумное копирование бесполезным или как минимум затруднительным.
В НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург я преподаю вводный курс по ИИ для студентов нетехнических направлений — будущих экономистов и менеджеров. Запрещать им пользоваться нейросетями на курсе, который посвящен нейросетям, было бы абсурдно. Поэтому правило экзамена было сформулировано так: «Использовать ИИ можно. Бездумно копировать вопросы и вставлять его ответы нельзя». Некоторые студенты, к сожалению, восприняли правило как приглашение к списыванию.
Итоговый экзамен проходит в формате теста с вариантами ответов: за 20 минут нужно ответить на 14 вопросов без возможности вернуться к предыдущему. Визуально тест выглядит обычно, но «под капотом» каждого вопроса спрятан невидимый код. Когда студент копирует вопрос, отдельные буквы и слова незаметно для него подменяются, и, хотя на экране вопрос читается нормально, в буфер обмена, а затем и в ChatGPT попадает искаженный текст. В результате нейросеть дает неверный ответ.
Таким же образом в скопированный текст автоматически подмешиваются предложения с противоположным смыслом — например, вопрос про преимущества технологии при копировании обрастает фразами о ее недостатках. А в ряде вопросов используется принудительная галлюцинация, когда нейросеть уверенно выдает правдоподобный, но полностью ложный ответ, поскольку скрытый код в вопросе специально обучает ее неверной логике в процессе диалога.
Были реализованы и другие приемы — например, блокировка копирования текста на странице, перехват буфера обмена (при попытке вставить скопированное появляется подмененный текст или изображение), сокрытие содержимого вопроса при нажатии клавиш для создания скриншотов, а также интерактивные элементы, которые невозможно скормить нейросети с помощью простого копирования.
Все эти ловушки срабатывают только при попытке механически перенести текст вопроса в стороннюю программу, а студент, который разобрался в материале курса и отвечает самостоятельно, проходит тест без каких-либо затруднений.
Методика была апробирована на протяжении двух учебных лет на выборке более 900 студентов, и результаты оказались убедительными. Распределение оценок на онлайн-тесте приблизилось к нормальному (без явного смещения в сторону только высших или только низших баллов). Для сравнения: при обычных онлайн-тестах, где нет защиты от ИИ, оценки, как правило, смещены в сторону высших баллов, потому что большинство студентов просто получает готовые ответы от нейросети.
Анализ показал, что около 70% студентов пытались использовать ИИ для прямого копирования вопросов. Именно в этой группе оценки оказались заметно ниже: скрытые ловушки сработали. Студенты, которые полагались на собственные знания или использовали нейросеть осмысленно (как подсказку для размышления, а не как шпаргалку), показали стабильно высокие результаты.
Для студентов такие экзамены стали не просто проверкой знаний, а полезным опытом. Они на собственном примере убедились, что бездумное доверие к нейросети может привести к ошибкам. На мой взгляд, это один из самых ценных навыков, который может дать вводный курс по искусственному интеллекту.
Эксперты программы «Фонд образовательных инноваций НИУ ВШЭ» выделили несколько сильных сторон этой методики. Помимо очевидной актуальности в условиях стремительного распространения генеративного ИИ, это оригинальность подхода (ИИ используется не только как предмет изучения, но и как инструмент контроля знаний), глубокая техническая проработка, а также потенциал масштабирования: методику можно адаптировать для самых разных дисциплин и платформ.
Эксперты программы «Альфа-Будущее» для преподавателей, в рамках которой я получил грант как преподаватель-инноватор с достижениями в педагогической и академической деятельности, сочли мои разработки системным вкладом в развитие высшего образования. Именно благодаря этому гранту я смог очно принять участие в 12-й Азиатской конференции по образованию и международному развитию (ACEID2026), которая прошла в конце марта этого года в Токио. Я там был единственным представителем России.
Примечательно, что коллеги из международного академического сообщества увидели в представленной методике нечто большее, чем техническое решение для одного курса. Они отметили, во-первых, ее универсальность (подход применим на любом онлайн-тестировании, где есть риск нечестного использования нейросетей); во-вторых, практичность (помимо примеров реализации, я предложил рекомендации к внедрению). В-третьих, они были удивлены, что методику разработал и внедрил один человек.
Конечно, на разных площадках обсуждались и недостатки методики, и я сам не отрицаю их наличие. Начнем с того, что для ее применения преподаватель все-таки должен понимать, как устроена веб-страница, и уметь вставить готовые фрагменты кода. Просто установить и запустить программу не получится. Но я с удовольствием помогаю коллегам освоить методику. В рамках проекта «Консультанты по преподаванию в цифровой среде» записал обучающее видео, оно доступно в «Базе знаний цифровых консультантов», куда имеют доступ все сотрудники университета.
Пока методику можно применить только для вопросов с выбором ответов или вопросов, где ответом является слово или число. Ловушки для открытых вопросов или эссе сложнее создать и автоматизировать на большом потоке, хотя и здесь нет ничего невозможного. Например, можно подмешивать в текст вопроса лишнюю информацию, и у студента, склонного к нарушению правил академической этики, она наверняка потом окажется в эссе.
При использовании методики важен эффект неожиданности. Если недобросовестный студент узнал, например, от старшекурсников, что преподаватель ее применяет, то наверняка постарается не попасться — придумает какие-нибудь способы ее обойти (они есть, особенно если студент сдает экзамен из дома и за ним никто не наблюдает). Хотя я, конечно же, надеюсь, что в этом случае он предпочтет добросовестно подготовиться к экзамену и сдать его честно.