Может ли​ режим учебы в ChatGPT подготовить к собе­се­дованию и помочь с итальянским? Мы проверили

В ChatGPT добавили режим «Учеба и обучение».

С ним чат-бот превращается в личного наставника — помогает изучать темы пошагово, с пояснениями, вопросами и практическими заданиями. С обучающим режимом пользователи делают домашние задания, учат языки, анализируют свой бюджет, попутно восполняя пробелы в знаниях о финансах, создают викторины из материалов статей.

Мы проверили, как будет вести себя ChatGPT в разных сценариях.

Режим «Учеба и обучение» в ChatGPT — это отдельный инструмент для помощи в самообразовании. Чат-бот использует метод Сократа — задает наводящие вопросы, постепенно ведет от простых понятий к более сложным. Нейросеть дает подсказки, делит объяснения на блоки, а главное — подстраивает подачу материала под уровень пользователя и предыдущие диалоги с ним.

Бот может объяснять термины, предлагать упражнения, проверять ответы и возвращаться к непонятным моментам, пока материал не будет усвоен. Идея в том, что так можно узнавать информацию постепенно и закреплять ее на практике.

Чтобы начать, в веб-версии или мобильном приложении ChatGPT откройте меню с инструментами и выберите пункт «Учеба и обучение».

❓ Задача. Я сказала чат-боту, что хочу разобраться с тем, как меняется погода. Правда ли она сейчас не такая, как в детстве, и почему меняется — или почему так кажется.

🤖 Урок от нейросети. Сначала ChatGPT дала ответ как обычно: в развернутой форме и без какого-то интерактива. Но четче, чем при привычном общении, разбил информацию на блоки и на протяжении всей беседы держал комфортный для меня уровень погружения в тему. Объяснял уважительно и понятно.

Я попросила, чтобы мы разбирались с темой интерактивно и поэтапно. Ответ чат-бота был бы хорошей главой в учебнике, но чтение теории — не единственный способ усвоить материал. Тогда нейросеть уточнила, в каком регионе я жила в детстве, и устроила мини-⁠викторину, чтобы сравнить мои воспоминания с метеорологическими данными.

Идея мне показалась интересной. Я твердо была уверена, что помню, какая погода «всегда» была в некоторые дни. Например, в четвертой четверти — апрель и май — постепенно становится все теплее, ближе к концу учебного года нормативы по бегу на школьном стадионе — всегда по сильной жаре.

Нейросеть напомнила, что в те годы сильной жарой была температура в районе +27 °C, но сильных скачков в течение мая действительно не было. Аналогичным образом она проверила и другие мои воспоминания, ответила на мои вопросы, а потом обобщила информацию и показала тенденции.

Когда с первой задачей разобрались — выяснили, что и правда изменилось, а что было лишь воспоминаниями и впечатлениями, — чат-бот предложил перейти к следующей части. Это были причины изменений климата, причем информацию нейросеть снова оформила структурированно и с примерами.

🧑‍🎓 Вывод. Я ожидала большей интерактивности и разнообразия форматов, поэтому сначала была разочарована тем, что ChatGPT просто дает информационную справку. Управлять своим обучением приходилось самостоятельно — где-то просить остановиться, где-то добавить интерактива. С непривычки это некомфортно, потому что я не педагог и опасалась, что каких-то эффективных приемов обучения просто не знаю.

Но в процессе беседы я заметила, что за несколько минут в голове сложилась целостная картинка. Я разобралась в теме на том уровне, который был мне нужен, проверила данные и получила новую информацию для размышлений.

❓ Задача. Я хотела освоить цветокоррекцию с нуля во встроенном редакторе приложения «Фото» на iOS 18. Сформулировала четкий запрос: пошаговое объяснение с делением на блоки, простые практические задания и периодическая проверка, все ли я понимаю.

🤖 Урок от нейросети. Сначала ChatGPT показала, как устроена правка в «Фото»: какие изменения можно отменить, где находятся инструменты и как сравнить результат с исходником.

Дальше мы перешли к базовым настройкам света: выдержке, светлым областям, темным участкам, точке черного. Каждую регулировку пробовали отдельно. ChatGPT объясняла, какой эффект должен быть, и уточняла, вижу ли я его сама. Я отправляла в диалог фото с правками, а чат-бот комментировал, на что обратить внимание.

Урок строился по схеме «теория → мини-задание → вопрос», и при этом план легко подстраивался под мои запросы. Например, мне понадобились дополнительные пояснения, в чем разница между настройками «Темные участки» и «Точка черного», если обе они работают с затемненными областями.

Отдельно впечатлила адаптивность. Насколько сдвигать ползунок, ChatGPT предлагала определять на глаз, ориентируясь на естественность кадра. Когда я уточнила, что вижу детали не очень четко, бот не предложил просто включить автокоррекцию, а дал пошаговые инструкции и перестроил план обучения с учетом этого нюанса.

🧑‍🎓 Вывод. Мне понравилось учиться чему-то новому с ChatGPT. Для этого сценария я сразу сформулировала более четкий и конкретный промпт, поэтому мне реже приходилось возвращать нейросеть к обучающим форматам и интерактиву.

Если я не понимала чего-то, например не находила нужную кнопку в интерфейсе, в любой момент можно было добавить в чат скриншот и попросить пояснения. Общая структура урока при этом не сбивалась.

❓ Задача. Я проверила, можно ли использовать режим обучения ChatGPT для подготовки к собеседованию. Формат — реальное интервью на должность выпускающего редактора: бот задает вопрос, ждет мой ответ, а затем дает подробный разбор и рекомендации. Общалась в голосовом режиме и сразу попросила нейросеть оценивать не только содержание, но и подачу.

🤖 Урок от нейросети. ChatGPT предложила сценарий с чередованием стандартных и провокационных вопросов. Начали с базовых: рассказать о своем опыте и ключевых компетенциях, потом — стрессоустойчивость, способность брать на себя ответственность и управление командой. И еще я попросила добавить блок с вопросами вроде «Почему вы хотите работать именно в нашей компании?» и «Какую пользу вы можете принести бизнесу?».

Бот разбирал каждый ответ — выделял сильные стороны, указывал на недочеты и пояснял, какое впечатление они могут произвести на собеседовании. А еще давал структуру более сильного варианта ответа. Например, если я рассказывала о своих действиях в предложенной ситуации, советовал сначала обозначить главную цель, а потом рассказывать про конкретные шаги, разбив их на блоки. Простое перечисление шагов выглядит хаотично.

🧑‍🎓 Вывод. Формат помог увидеть, как воспринимаются мои ответы со стороны и почему стоит уделить время подготовке к интервью. Понравилось, что бот аккуратно работал именно с моими ответами: не давал абстрактные советы, а показывал, как структурировать рассказ и расставить акценты конкретно в моем случае.

При этом ChatGPT удерживала формат «вопрос → ответ → разбор», ни разу не перейдя к теоретизированию. Мой опыт показал, что бот корректно определяет задачу пользователя. Если надо научиться что-то делать — упор на практику, а если узнать что-то — начинает с теории.

❓ Задача. Я попросила нейросеть объяснить правописание «не» и «ни». Это одно из заданий в ЕГЭ по русскому языку.

🤖 Урок от нейросети. Сперва ChatGPT дала короткую справку: «не» используется для обозначения отрицания, а «ни» — для усиления отрицания. Звучит правдоподобно, но проблемы начались, когда нейросеть начала углубляться.

ChatGPT верно упомянула, что «не» пишется слитно, когда слово не употребляется без «не», — вроде «негодяя» или «невежды». Но это далеко не полный список: например, есть еще отрицательные местоимения и наречия вроде «некого» или «негде» — подробно Т⁠—⁠Ж разбирал правила в шпаргалке.

А вот раздельно «не», по мнению ChatGPT, пишется только в двух случаях: если есть противопоставление с союзом «а» или усиление отрицания. По такой логике, можно писать «он непришел» — тут же нет ни союза «а», ни отрицания, которое можно было бы усилить. Правил, когда «не» пишется раздельно, куда больше — если бы я опиралась только на советы нейросети, на экзамене была бы неприятно удивлена.

После мы перешли к «ни». В этот раз ChatGPT выделила только два правила, когда «ни» используется:

1. В отрицательных предложениях с уже имеющимся «не». В целом верно, но без важных нюансов, которые помогли бы понять логику. Например, «Он не сказал ни слова» — это правило о написании «ни» в предложении с двойным отрицанием. А вот «ни» в примере «Никто не пришел» — часть отрицательного местоимения. На его написание никакое «не» не влияет.
2. В устойчивых выражениях «ни» пишется раздельно. С примерами вышла проблема: среди верных он зачем-то добавил «никуда не пойдет» — никуда все-таки пишется слитно.

Дальше началась практика. ChatGPT выбрала три предложения для проверки. Первые два решались по логике, которую рассказала нейросеть. Третье, «Мне (не/ни) с кем поговорить», нет: про местоимения мы же не говорили.

Когда я попросила объяснить пример, ChatGPT стала убеждать меня, что правильно писать с «ни», потому что в предложении двойное отрицание. При этом он признавал, что формально в предложении нет «не» — якобы оно «потенциально появится в глаголе».

Я пересмотрела те правила, что были в начале, и поняла, что нейросеть противоречит сама себе. В предложении было обычное отрицание, но не было усиления. Но диалога у нас не сложилось: нейросеть хвалила меня за то, что я стараюсь докапываться до сути, а не учиться по шаблонам, но продолжала пытаться убедить меня в своей позиции.

🧑‍🎓 Вывод. Если смотреть поверхностно, кажется, что ChatGPT неплохо действует — подробно объясняет правила, составляет задания и приглядывает, чтобы не было халтуры, хвалит за вопросы и за правильные ответы. При этом бот неполно объясняет базовые грамматические правила — и вместо этого изобретает свои.

Зато теперь понятно, почему ЕГЭ по русскому он сдает как троечник. Пока что я бы не советовала использовать ChatGPT для подготовки к ЕГЭ по русскому — лучше открыть школьный учебник или найти видео на YouTube.

❓ Задача. ChatGPT часто используют для изучения языков, и я тоже решила попробовать его в роли репетитора. Я просила нейросеть объяснить мне тему про congiuntivo в итальянском языке. Это сослагательное наклонение в сложноподчиненных предложениях.

Congiuntivo важно освоить, чтобы сдать уровень B2: я специально выбрала не самую легкую, но и не самую сложную тему. Я попросила объяснить, что это и в каких случаях используется, а также дать несколько упражнений на закрепление темы. Проверяла нейросеть по учебнику L’italiano all’università.

🤖 Урок от нейросети. Сперва ChatGPT рассказала, что congiuntivo — это сослагательное наклонение, которое используют, чтобы выразить мнение, а не просто констатировать факт. В целом это верно. Далее бот расписал c примерами, что congiuntivo используется в четырех случаях.

На первый взгляд, объяснение выглядит качественным. Но нейросеть не упомянула, что congiuntivo используют в придаточных предложениях, и не пояснила, от чего зависит выбор одного из его четырех типов. Были и другие упущенные моменты — например, что congiuntivo используют для целей, намерений, условий и запрета. На уровне B2 это уже стоило бы выучить.

В середине диалога ChatGPT дала инструкцию, когда использовать congiuntivo, но она снова не учитывала главную часть предложения. По его схеме получилось бы написать только зависимую часть che tu abbia ragione  . Я бы не смогла догадаться, что полная фраза звучала бы Penso che tu abbia ragione  , если бы опиралась только на пояснения нейросети.

Потом ChatGPT предложила выполнить три задания — выбрать, какая форма глагола должна стоять в пропуске. Первое можно было решить: там используется правильный глагол. А вот во втором и третьем заданиях использованы неправильные глаголы, которые мы не проходили. Вдобавок во втором задании нейросеть показала два одинаковых варианта.

🧑‍🎓 Вывод. Основную информацию по congiuntivo нейросеть дала неплохо — по крайней мере не допустила критических ошибок, как в русской орфографии. Из объяснений бота можно получить базовое понимание, что такое сослагательное наклонение.

Но он упустил много деталей, без которых знания не получилось бы применить: формообразование неправильных глаголов, некоторые случаи использования congiuntivo. Для самостоятельного разбора темы ChatGPT явно не годится. Но она дает хорошие тестовые задания, так что ее можно использовать для составления упражнений.

❓ Задача. Я предложила нейросети разобрать билет про искусство Древнего Рима — о скульптурном портрете эпохи Флавиев и архитектуру Колизея. Нужно подробно рассказать про обе темы, а для портрета дать несколько примеров. После — устроить тест.

Для проверки я взяла две книги: «Римский скульптурный портрет» за авторством Бритовой, Лосевой и Сидоровой и «Рим: Пантеон и Колизей» Пожидаевой.

🤖 Урок от нейросети. Нейросеть сносно дала общие характеристики. В портрете эпохи Флавиев она верно отметила, что в них подчеркивают индивидуальные особенности — а еще, что это возвращение к республиканской традиции. Также она верно упомянула про передачу характера героя через внешние черты.

Одновременно с этим ChatGPT смешала две тенденции в скульптурном портрете и охарактеризовала флавийский стиль как «реализм с элементами идеализации». На экзамене бы этого не поняли. Корректнее было бы рассказать, что были два отдельных направления в портретах этой эпохи.

Строгий экзаменатор наверняка бы назвал мои знания поверхностными, если бы я опиралась только на рассказ ChatGPT. Например, если бы сказала, что императорский портрет несет пропагандистскую функцию, мне бы справедливо возразили, что так можно сказать про любой официальный портрет. А пышные женские прически встречались и раньше, в портретах эпохи Августа. Кроме того, в примере нейросеть словила галлюцинации: она сказала, что такая мода возникла при императрице Домициане. Но такой дамы не было — только Домиция Лонгина.

Но хуже всего пришлось бы на экзамене, если бы меня спросили про плебейские портреты: их нейросеть совсем не упомянула. А это считается важной частью культурного наследия того периода.

После этого ChatGPT рассказала про Колизей. Нейросеть правильно назвала материалы, из которых состоит здание, упомянула наличие гипогея  и защиты от солнца, а еще сказала, что декор подчеркивает мощь и монументальность здания. Верно, но поверхностно.

Еще ChatGPT допустила фактические ошибки. Например, сказала, что в гипогее были помещения для гладиаторов, хотя там только хранился реквизит и содержались животные. А еще напутала термины: полуколонны на фасаде назвала колоннами, забыла про пилястры на четвертом ярусе, не уточнила, в каком порядке использованы ордеры.

Потом мне устроили короткий тест. Вопросы были с подвохом — оказалось, нейросеть знает про систему лестниц и галерей, про организацию ордеров в декоре.

Я ответила по той информации, которую мне дали в начале, — и предсказуемо завалила вопросы. Неприятно: как будто преподаватель начал спрашивать о том, что сам не рассказал на лекции.

Я попросила повысить сложность, и вопросы стали интереснее: меня просили сравнивать искусство эпохи Флавиев с искусством других эпох.

Но в замечаниях к моим ответам попадались ошибки. Например, ChatGPT утверждала, что женский флавийский портрет, в отличие от республиканского, не прорабатывает складки кожи и физиогномические особенности, идеализируя лицо. Но это не так: лицо пожилой женщины с портрета из Латеранского Музея прорезано глубокими складками, показана обвисшая кожа.

Когда закончились «экзаменационные» вопросы мы сыграли в игру: нейросеть описывала памятник, а я должна была угадать, какой. Вот это было весело и полезно. Искусствоведам нужно держать в памяти облик произведений, и порой трудно соотносить образ с названием. Шутливые описания привносят эмоции в обучение, поэтому информация легче запоминается.

🧑‍🎓 Вывод. Нейросеть может дать общую картину по вопросам в билете, но все равно придется читать учебник или конспект. ChatGPT допускает фактические ошибки, игнорирует пласты информации — например, важный для эпохи Флавиев плебейский портрет, — не может назвать конкретных памятников. С такими знаниями на экзамене максимум можно получить «три».

В качестве экзаменатора ChatGPT тоже показала себя плохо: не учла, что рассказала ранее, а в комментариях к ответам могла и наврать.

Удачным оказался игровой формат. Возможно, к нейросети лучше приходить именно с таким запросом. Например, загружать собственные конспекты и придумывать игру для запоминания.

Режим обучения в ChatGPT приятно удивляет тем, как быстро он может втянуть в тему. Он делит информацию на блоки, дает задания и уточняет, все ли понятно. Нейросеть старается подстроиться под пользователя — уточняет контекст, предлагает объяснения разными способами, помогает сформулировать выводы.

Лучше всего режим работает в ситуациях, где нужно что-то попрактиковать, а не выучить теорию. ChatGPT помогает структурировать материал, следить за логикой, подмечать неточности в формулировках, предлагать улучшения. Уроки получаются гибкими и адаптивными: если что-то неясно, всегда можно остановиться, задать уточняющий вопрос или показать скриншот.

Но чем сложнее тема, тем осторожнее нужно быть. Иногда нейросеть придумывает собственные правила, а иногда откровенно галлюцинирует. С натяжкой она может научить сдавать экзамены на тройку, но для глубины и точности знаний все равно придется обращаться к учебникам и проверенным источникам. Язык с одной ChatGPT точно не выучить.

Поэтому лучше всего использовать режим обучения как вспомогательный инструмент — загрузить свои материалы, разобрать непонятные моменты, придумать тесты и игровые форматы для запоминания. А не опираться на неполные и обрывочные знания нейросети.