Чи робить ChatGPT студентів творчішими: нове дослідження дало неочевидну відповідь

Генеративний AI не робить студента творчим автоматично, але спосіб роботи з ним може бути пов’язаний із кращими творчими результатами. Дослідження PLOS One серед 424 студентів описало чотири корисні практики: досліджувати різні варіанти, застосовувати наявні знання, створювати результат у діалозі з AI та критично осмислювати отримане. Водночас автори прямо застерігають: це кореляційне опитування, а не доказ того, що чатбот спричинив зростання креативності.

Хто брав участь

Онлайн-опитування провели з квітня до червня 2025 року серед студентів китайського університету, які вже мали досвід із генеративним AI. У фінальний аналіз увійшли 424 анкети: 24,1% учасників навчалися на бакалавраті, 38,4% — у магістратурі, 37,5% — в аспірантурі. Гуманітарні спеціальності становили 39,6% вибірки, соціальні науки — 30,9%, STEM і медицина — 29,5%.

Найчастіше учасники користувалися ChatGPT — 86,6%, DeepSeek — 67,7%, Ernie Bot — 50%, Doubao — 47,9%; можна було назвати кілька сервісів. Додатково дослідники провели вісім поглиблених інтерв’ю з активними користувачами AI.

Чотири кроки замість кнопки «зроби за мене»

Дослідження означає просити альтернативи, шукати нові підходи й ставити запитання з різних позицій. Застосування — використовувати власні знання для структурування й удосконалення матеріалу. Спільне створення — багаторазово уточнювати промпт, оцінювати відповідь і перебудовувати продукт. Рефлексія — перевіряти логіку, джерела та власний внесок після отримання результату.

У моделі авторів дослідницька поведінка мала прямий зв’язок із самооціненою творчістю з коефіцієнтом β = 0,199, а застосування знань — β = 0,144. Спільне створення було сильніше пов’язане зі станом залученості, або flow, — β = 0,486. Рефлексія була пов’язана з творчою самоефективністю — вірою у власну здатність створити результат — β = 0,453.

Результат скромніший за гучний заголовок

Усі окремі прямі зв’язки з творчістю були невеликими: стандартизовані коефіцієнти лежали приблизно між 0,110 і 0,199. Сукупна модель пояснювала 35,9% варіації самооцінки творчості. Це помітний, але далеко не повний результат: особистість, викладач, дисципліна, якість завдання, досвід і взаємодія з одногрупниками теж мають значення.

Найголовніше обмеження — одноразове самоопитування. У дослідженні не було групи студентів, які рідко або ніколи не користуються генеративним AI, не вимірювалася творчість до й після експерименту, а всі учасники походили з одного університету. Тому можливе і зворотне пояснення: більш творчі та впевнені студенти просто частіше експериментують із AI.

Як застосувати ідею без самообману

• Спочатку власний чернетковий задум. Зафіксуйте проблему, критерії та перші ідеї до звернення до чатбота.
• Просіть альтернативи, а не готову відповідь. Порівняйте три підходи й поясніть, чому обрали один.
• Вимагайте заперечень. Нехай модель знайде слабкі місця, але перевіряйте факти в першоджерелах.
• Зберігайте журнал рішень. Відділяйте власний внесок від AI-заготовки — це корисно і для навчання, і для академічної доброчесності.
• Завершуйте без чатбота. Сформулюйте висновок своїми словами та перевірте, чи справді розумієте кожен аргумент.

Висновок: дослідження підтримує не ідею «AI підвищує креативність», а обережнішу тезу: творчий результат пов’язаний із активною поведінкою студента — пошуком, відбором, ітераціями та рефлексією. Пасивне копіювання відповіді прибирає саме ті механізми, які автори вважають корисними.

Перекладено й адаптовано за дослідженням Jie Xu та Yixuan Zeng у PLOS One від 24 вересня 2026 року. Текст і оригінальні фігури поширюються за CC BY 4.0.