AI-тьюторы вышли из демо: что умеют Khanmigo, LearnLM и Study Mode

Идея персонального репетитора для каждого школьника перестала быть слайдом из презентации. За 2024–2025 годы Khan Academy довела до массового запуска Khanmigo, Google представила семейство моделей LearnLM и встроила режим обучения в Gemini, а OpenAI в июле 2025 года добавила в ChatGPT Study Mode — режим, который не выдаёт готовый ответ, а ведёт через задачу вопросами. Три крупных игрока одновременно сделали ставку на одно и то же: AI, который не решает за ученика, а заставляет его думать.

Что именно изменилось

Обычный чат-бот на вопрос «реши уравнение» выдаёт решение. Обучающий режим устроен иначе: он разбивает задачу на шаги, спрашивает, что вы думаете о первом шаге, и подсказывает только когда вы застряли. Технически это тот же большой языковой модель, но с системным промптом и дообучением¹ под сократовский диалог — модель штрафуют за преждевременную выдачу ответа и поощряют за наводящие вопросы.

Разница между «дай ответ» и «доведи до ответа» и есть весь смысл этих продуктов. Родители и учителя боятся, что ChatGPT превращает домашку в копипаст. Режим-репетитор — попытка ответить на эту претензию: он спроектирован так, чтобы списать было сложнее, чем разобраться.

Хороший AI-тьютор ценен не тем, что знает ответ, а тем, что отказывается его называть, пока вы не попробуете сами.

Три подхода рядом

Продукты пересекаются по задаче, но сильно расходятся по доступности и тому, кто за ними стоит.

Цены на платные тарифы у всех трёх компаний менялись за последний год не по разу — актуальные суммы и состав подписок смотрите на официальных страницах OpenAI, Google и Khan Academy, а не в обзорах: к моменту прочтения цифра может устареть.

Чем отличается от простого чата

• Педагогический промпт. Модель настроена не отдавать финальный ответ первой репликой.
• Пошаговость. Задача дробится, ученик проходит её по частям.
• Привязка к программе. Khanmigo знает, на каком уроке ученик и что он уже проходил; универсальный чат — нет.

Где это всё ещё ломается

Главная проблема — та же, что у любых языковых моделей: уверенно сформулированная ошибка. В математике и точных предметах модель может провести вас через красивый, но неверный вывод. Для гуманитарных тем риск — выдуманные факты, даты и цитаты, поданные тоном учебника.

Вторая проблема — обход режима. Ученик, которому нужен ответ, а не разбор, часто может переформулировать вопрос или переключиться в обычный чат и получить решение целиком. Режим-репетитор снижает соблазн списать, но не запрещает списывание технически.

Третья — язык и локальная программа. Большинство обучающих сценариев отлаживались на англоязычном материале и американской школьной программе. На русском и под российские учебники качество наводящих вопросов и точность фактов ниже, и проверять модель приходится плотнее.

Кому это пригодится, а кому нет

Пригодится:

• Школьнику или студенту, который застрял на конкретной теме и хочет разобраться, а не получить готовое, — режим-репетитор даёт бесконечное терпение и повтор объяснений другими словами.
• Взрослому, осваивающему новую область с нуля: язык программирования, статистику, второй иностранный. Здесь AI-тьютор особенно хорош как собеседник, которого не стыдно переспрашивать десять раз.
• Учителю — как генератор наводящих вопросов и вариантов объяснения для класса, где ученики на разном уровне.

Не заменит и может навредить:

• Тем, кто готовится к экзамену по точной программе и не может проверить ответ модели, — риск заучить ошибку.
• Младшим школьникам без взрослого рядом: ребёнок не отличит уверенную выдумку от факта.
• Задачам, где цена ошибки высока (медицина, право, финансы) — AI-тьютор здесь помогает понять тему, но не источник истины.

Что это значит для рынка

Ставка всех трёх компаний в одном: сделать AI не машиной ответов, а машиной вопросов. Это меняет метрику успеха — не «сколько задач решил бот», а «сколько ученик понял сам». Измерить второе сложнее, публичных бенчмарков по педагогической эффективности, сопоставимых по авторитету с тестами на знания, пока мало. Поэтому громкие заявления об «AI, который учит лучше учителя» стоит читать скептически: цифры, которые это подтверждали бы на больших выборках, ещё предстоит собрать.

Практический вывод простой. AI-тьютор в 2025 году — уже рабочий инструмент для самостоятельного разбора и повторения, но не автономный учитель. Он экономит время на объяснениях и снимает страх переспросить, при этом требует человека, который проверит фактуру и не даст заучить ошибку.

¹ Дообучение (fine-tuning) — дополнительная тренировка уже готовой модели на узком наборе данных под конкретную задачу; в случае тьюторов — под диалог, который ведёт ученика к ответу, а не выдаёт его сразу.