6 способов составить правильные ИИ-промпты для учебы

20 лет стажа в сфере образования; старший директор по работе с клиентами

Turnitin

Оглавление

• Почему составление запросов к ИИ является важнейшим навыком для студентов в 2026 году?
• 1. Как студенты могут использовать ИИ для индивидуальной поддержки?
• 2. Как студенты могут устанавливать границы при работе с запросами к ИИ?
• 3. Почему контекст и конкретика важны для учебных запросов студента к ИИ?
• 4. Что такое последовательное создание запросов для обучения?
• 5. Как запросы на основе ролей помогают студентам?
• 6. Почему студенты должны проверять и критически оценивать результаты работы ИИ?
• Как Turnitin поддерживает ответственное составление запросов к ИИ для обучения?
• Бесплатные ресурсы: руководство по составлению запросов к ИИ для студентов

Что нужно знать

• Запросы к ИИ для обучения — это структурированные инструкции, которые позиционируют ИИ как «партнера по мышлению», помогающего организовать пошаговую поддержку, критическое мышление и итеративную обратную связь, а не занимающегося написанием финальных черновиков.
• Узнайте о Turnitin Clarity, чтобы внедрить в учебный процесс грамотно составленные запросы и ИИ-помощника со встроенными средствами контроля.
• Студенты не уверены, как использовать ИИ для обучения, но преподаватели могут помочь им освоить конкретные методы составления запросов с помощью нашего нового видеоресурса, созданного преподавателями, ниже ⬇️

Посмотрите видео для студентов о составлении запросов к ИИ

Эта статья, впервые опубликованная 26 февраля 2026 года, была обновлена с учетом актуальных рекомендаций и контекста.

Почему составление запросов к ИИ является важнейшим навыком для студентов в 2026 году?

Грамотно составленные запросы могут превратить ИИ в полезный инструмент для обучения и развития критического мышления, однако многим студентам не хватает уверенности или цифровой грамотности для эффективного использования таких инструментов.

Результаты исследования Digital Education Council (2026) показывают, что студенты используют ИИ в условиях значительной неопределенности:

• 57% студентов сообщают о том, что получают неадекватные рекомендации относительно того, можно ли использовать ИИ в учебе и при оценке знаний и как именно его применять.
• 66% студентов опасаются, что использование ИИ может сделать обучение слишком поверхностным и препятствовать развитию критического мышления и креативности.

Тем не менее, выводы new 2026 OECD подтверждают, что ИИ в образовании может выступать в роли мощного репетитора при условии правильного проектирования запросов.

Студенты, использующие «репетиторскую версию» ИИ, настроенную на предоставление подсказок и пошаговой поддержки (а не готовых ответов), добились улучшения результатов практики до 127%, что иллюстрирует потенциал ИИ в ускорении получения обратной связи и управляемой практики. (Bastani et al. 2024)

Это создает новую задачу для преподавателей: обучение эффективному составлению запросов.

Помощь студентам в составлении запросов к ИИ для обучения учит их использовать ИИ как партнера по мышлению, гарантируя достижение будущих показателей продуктивности без ущерба для современного критического мышления.

Вот шесть продвинутых советов по поддержке студентов в освоении навыков составления запросов к ИИ для обучения и использования ИИ в качестве партнера по мышлению:

1. Как студенты могут использовать ИИ для индивидуальной поддержки?

При эффективном использовании ИИ может обеспечить индивидуальное руководство, которое помогает студентам распределять учебную нагрузку, контролировать понимание материала и дорабатывать идеи, защищая при этом самостоятельность мыслительного и учебного процесса студентов.

Почему это помогает: ИИ стимулирует активное взаимодействие с предметной областью, снижая соблазн переложить когнитивную работу на машину, что поддерживает подлинность усилий и академическую честность.

Когда это использовать: В начале выполнения задания, на этапах планирования и доработки или когда студенты не уверены, как ИИ может этично поддержать их обучение.

Как это сделать: Поделитесь примерами запросов, демонстрирующими ориентированное на обучение использование ИИ, такими как:

• Планирование: «У меня назначено оценивание на [дата]. Составьте график повторения, который поможет мне охватить ключевые темы».
• Освоение концепций: «Вот мое объяснение темы [тема]. Проверьте его на наличие неточностей или недопонимания» или «Задайте мне три вопроса по теме [тема], чтобы проверить мое понимание».
• «Вот мое объяснение темы [тема]. Проверьте его на наличие неточностей или недопонимания» или
• «Задайте мне три вопроса по теме [тема], чтобы проверить мое понимание».
• Самооценка: «Я написал это задание на тему [тема]. Не переписывая мою работу, укажите на любые пробелы в содержании, неясные аргументы или недостающие доказательства».

2. Как студенты могут устанавливать границы при работе с запросами к ИИ?

Используя стандартный чат-бот с генеративным ИИ, студенты могут установить границы, явно предписав ИИ предоставлять рекомендации и объяснения вместо готовых заданий. Четкие границы помогают студентам избежать случайных нарушений правил и снижают риск чрезмерной зависимости от контента, созданного ИИ.

Почему это помогает: Многие системы ИИ настолько стремятся быть «полезными», что генерируют черновики заданий, если не указано иное. Однако эта тенденция может мешать студентам придерживаться этичного подхода, ориентированного на обучение.

Когда это использовать: До того, как студенты начнут использовать ИИ для учебы или выполнения заданий, а также всякий раз, когда возникают опасения по поводу чрезмерной зависимости или ненадлежащего использования.

Как это сделать: Смоделируйте язык установления границ, который студенты смогут использовать повторно, например:

• «Моя цель — глубже понять эту тему, а не в том, чтобы вы написали за меня задание. Пожалуйста, не черновиков никакой части моей работы. Вместо этого объясните ключевые понятия, распространенные заблуждения и предложите авторитетные источники».

3. Почему контекст и конкретика важны для учебных запросов студента к ИИ?

Без контекста инструменты ИИ выдают общие ответы, которые могут не подходить по глубине, тону или релевантности. Студенты могут задать контекст, включив информацию о своих учебных целях, академическом уровне, целевой аудитории и желаемом формате вывода.

Почему это помогает: Предоставление контекста приводит к созданию более целенаправленных и релевантных результатов. Это гарантирует, что студенты получат информацию, соответствующую их уровню и потребностям обучения.

Когда это использование: Контекстные запросы следует задействовать при любых точка соприкосновения с ИИ или при внедрении навыка составления запросов к ИИ.

Как это сделать: Продемонстрируйте, как конкретика улучшает результаты.

Например:

• «Я студент второго курса бакалавриата по специальности „Английская литература“. Найдите мне упоминания Алькатраса в современной американской литературе и классифицируйте их по темам».
• «Я студент-географ бакалавриата, пишущий отчет о туризме в Калифорнии. Найдите свежие статистические данные о посетителях Алькатраса и представьте их в виде таблицы».

4. Что такое последовательное создание запросов для обучения?

Последовательное составление запросов рассматривает генеративный ИИ как инструмент для беседы, а не как одноразовый генератор ответов. Студенты вступают в непрерывный диалог, используя уточняющие вопросы для доработки, оспаривания или расширения первоначальных ответов по мере развития их понимания.

Почему это помогает: Такое итеративное взаимодействие углубляет вовлеченность, поддерживает персонализированные образовательные траектории и поощряет критическое мышление, поскольку студенты оценивают результаты работы ИИ и опираются на них. Это также укрепляет метапознание, поскольку студенты размышляют о своих знаниях и о том, как восполнить любые пробелы.

Когда это использование: Студенты должны использовать последовательные запросы при изучении сложных тем, разработке аргументов или проведении предварительных исследований.

Как это сделать: Поощряйте студентов задавать уточняющие вопросы.

Например:

• Первоначальный запрос: «Я студент-историк бакалавриата. Дайте мне краткое изложение ключевых факторов Русской революции, чтобы помочь мне ознакомиться с темой».
• Уточняющие запросы:
• «Почему лозунг „Мир, земля и хлеб“ оказался успешным для большевиков?» или
• “Какова была роль крестьянства в революции?”

5. Какую пользу приносит студентам промптинг на основе ролей?

Промптинг на основе ролей (или ролевой промптинг) инструктирует ИИ принять определенную роль, профессию, возрастную группу или точку зрения. Это формирует как содержание, так и тон ответов, помогая студентам генерировать идеи, которые учитывают особенности аудитории и контекста, а также соответствуют реальным сценариям.

Почему это полезно: Ролевой промптинг помогает студентам выйти за рамки абстрактных знаний и задуматься о том, как информация применяется в практическом, профессиональном или человеческом контекстах.

Когда это использовать: Студентам следует применять ролевой промптинг во время задач прикладного обучения, профессиональной подготовки или когда им необходимо адаптировать идеи под конкретную аудиторию.

Как это сделать: Поделитесь примерами, такими как:

• Студент-медик может составить запрос: “Представьте, что вы 75-летний мужчина с симптомами сердечного приступа. Почему вы можете не обратиться за медицинской помощью?”
• Будущий преподаватель может спросить: “Представьте, что вы шестилетний школьник. Какие вопросы вы бы хотели, чтобы ваш новый учитель задал вам при первой встрече?”
• Студент бизнес-факультета может сказать: “Представьте, что вы финансовый директор (CFO) технологического стартапа с 25 сотрудниками. С какими самыми большими проблемами сталкивается ваш бизнес в настоящее время?”

6. Почему студенты должны проверять и критически оценивать результаты работы ИИ?

ИИ генерирует контент на основе вероятности, а не понимания, что означает, что ответы могут содержать неточности, предвзятость или вымышленные источники. Студенты должны научиться критически оценивать результаты работы ИИ посредством проверки источников, верификации и рефлексии.

Почему это полезно: Критическое взаимодействие с ИИ укрепляет навыки исследования, информационной грамотности и здорового скептицизма — все это необходимо для академической честности и самостоятельного обучения.

Когда это использовать: Студенты всегда должны проверять факты в ответах ИИ, но особенно важно делать это во время исследовательских заданий, задач по оценке источников или всякий раз, когда студенты полагаются на объяснения, сгенерированные ИИ.

Как это сделать: Предоставьте итеративные промпты, которые поощряют верификацию предыдущих ответов ИИ, например:

• “Перечислите использованные источники, включая автора, название и год.”
• “Предоставьте точные цитаты с указанием номеров страниц.”
• “Проверьте свой ответ на предмет предвзятости и укажите упущенные точки зрения.”

Как Turnitin поддерживает ответственные ИИ-промпты для обучения?

Turnitin поддерживает ИИ-промпты для обучения с помощью Turnitin Clarity, который предоставляет преподавателям полный обзор процесса написания работы студентом от начала до конца, а также управляемый преподавателем ИИ-ассистент с защитными механизмами.

• Turnitin Clarity фиксирует полную историю чата со своим ИИ-ассистентом, позволяя преподавателям увидеть, использовал ли студент промпты для структурирования, проверки или для получения более общих отзывов.
• ИИ-ассистент в Turnitin Clarity создан для поддержки студентов и отказывается писать работы целиком. Это гарантирует, что студент остается главным автором, одновременно обучаясь и практикуя навыки установления границ, которые они могут использовать в других инструментах ИИ.
• Отчет о написании работ (Writing Report) в Turnitin Clarity фиксирует, как студенты уточняли свои промпты и пересматривали текст на основе отзывов ИИ, подтверждая «усилия», стоящие за заданием.

Об авторе

Патти Вест-Смит возглавляет нашу команду по работе с клиентами в качестве старшего директора по взаимодействию с клиентами. До прихода в Turnitin Патти 19 лет работала во всех возможных должностях в школьных округах США в качестве учителя, директора, руководителя учебных программ и во многих других ролях, а также участвовала в местных, региональных и национальных проектах по разработке учебных программ и оценивания. Патти также работала приглашенным профессором в Салсберийском университете на программе подготовки учителей и выступала в качестве независимого консультанта по профессиональному развитию. Имея ученые степени в области образования, грамотности и лидерства, она также имеет сертификат суперинтенданта.

С момента прихода в Turnitin десять лет назад Патти продолжает работать над созданием контента и возможностей профессионального развития для поддержки преподавателей по всему миру в понимании педагогики и внедрении продуктов и услуг Turnitin, в том числе в связи с меняющимся влиянием генеративных ИИ-инструментов. Она также увлеченно выступает в качестве одного из штатных защитников интересов как преподавателей, так и студентов в Turnitin и в соавторстве с доктором Джоном Хатти написала исследование о влиянии обратной связи.

Подписывайтесь на Патти в LinkedIn

Бесплатные ресурсы: Руководство для студентов по составлению ИИ-промптов

Независимо от того, используете ли вы Turnitin Clarity или просто ищете стратегии для работы в классе, наши ресурсы по составлению ИИ-промптов для студентов могут помочь, предлагая быструю справку для учащихся по мере того, как они начинают исследовать инструменты ИИ, и помогают вам начать диалог об ответственных ИИ-промптах для обучения.