Весной 2026 года на нескольких курсах компьютерных наук в UC Berkeley резко взлетел процент «двоек». В CS 10 «двойку» получили 35,3% студентов, в CS 61A — 10,6%. Для сравнения: в 2024 и 2025 годах этот показатель не превышал 10% ни на одном из этих курсов. По рекомендациям кафедры, в младших курсах на D и F должно приходиться не больше 7% студентов. Оба класса в этом семестре закончили со средним баллом C+ (GPA 2.3), хотя кафедра ожидает 2.8–3.3.
Профессор Дэн Гарсия, который вёл оба курса, считает главным виновником «огромный рост академической нечестности» из-за языковых моделей вроде Claude, ChatGPT и Google Gemini. Почти 30 студентов CS 10 попались на списывании на домашних экзаменах. «Они слишком сильно полагаются на LLM и к моменту экзамена просто не готовы», — объясняет Гарсия. Ни один из его курсов не был скорингован по кривой: у каждого буквенного рейтинга был фиксированный порог баллов. Гарсия — ярый противник кривой и считает, что всем, кто дотянул до планки, нужно ставить высший балл без ограничений.
Вторая причина — слабая математическая подготовка. Студенты поступают на курс «Оптимизационные модели в инженерии» (EECS 127), ожидая знание линейной алгебры, векторного исчисления и матдоказательств. Но на консультациях профессор Гирижа Ранаде с ужасом узнала, что одна из студенток проходила линейную алгебру в самом UC Berkeley, где на экзаменах разрешали «открытый интернет и открытый AI». Результат: 16,8% F — при норме для старших курсов 5%.
Оба профессора подписали петицию (уже более 1300 преподавателей), требующую вернуть стандартизированные тесты SAT/ACT для поступления на STEM-специальности.
Ранаде пришлось убрать из курса финальный проект — из-за нехватки персонала. Как объяснил завкафедрой Джелани Нельсон, приём ассистентов и бакалавров-тьюторов пришлось сократить из-за высоких почасовых ставок.
И ещё одна тревожная тенденция: посещаемость консультаций рухнула. Раньше они «битком», теперь — почти пусто. «Впервые я сидел в офисе один», — говорит Гарсия. Оба профессора хотят пересмотреть свои курсы: Гарсия планирует с первого занятия предупреждать о последствиях, а Ранаде настаивает: в эпоху AI студентов надо учить больше, а не меньше — критическому мышлению и умению браться за сложные задачи. «Замешательство — это пот учения, — цитирует коллегу Гарсия. — Многие студенты просто не потеют».