Студенческие рассказы

Студенческие рассказы

Николай Петрович Морозов

© Николай Петрович Морозов, 2026

ISBN 978-5-0070-8625-7

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

I. Рассказы об учебе и отдыхе

Две сессии Николая: как нейросети не спасли, а программы — не предупредили

1. Поступление

Николай Кравцов, вчерашний выпускник средней школы из спального района Петербурга, смотрел на список зачисленных и не верил глазам: его фамилия — напротив специальности «Прикладная информатика» в Санкт-Петербургском университете культуры и искусств. СПбУКИ. ЕГЭ по информатике — 78, русский — 82, профильная математика — 64. На грани, но прошёл.

В приёмной комиссии ему выдали брошюру первокурсника, а на сайте вуза висел раздел «Поступающим» с перечнем вступительных испытаний. Николай пробежал его по диагонали ещё в июле: минимальные баллы, даты экзаменов, количество мест. Всё. Больше он туда не заглядывал. А зря.

Если бы он пролистал чуть дальше, то увидел бы вкладку «Образовательные программы». Там, в разделе «Рабочие программы дисциплин», висели PDF — файлы на десятки страниц: содержание курсов, темы семинаров, списки литературы, формы контроля. В том числе — программа по математическому анализу (первый семестр, экзамен) и программа по теории вероятностей и математической статистике (второй семестр, экзамен). Но кто читает эти документы летом, когда ты только что вырвался из школы и кажется, что всё самое сложное позади?

Глава 2. Первый семестр: математический анализ

Сентябрь начался бодро. Введение в специальность, основы программирования — Николай чувствовал себя в своей тарелке. А вот математический анализ…

Лектор, профессор Гольдберг, читал быстро, шёл по программе строго, без скидок на вчерашних школьников: пределы, производные, интегралы, ряды. Уже к третьей неделе Николай потерял нить. Одногруппники переписывали друг у друга домашние задания, он — тоже. Лабораторные по информатике вытягивали общий тонус, создавая иллюзию, что всё под контролем.

О программе курса он вспомнил только в ноябре, открыл её — и ужаснулся. Там чёрным по белому было написано: «Экзамен. Форма контроля — билеты, два теоретических вопроса + задача. Список вопросов: см. приложение». Приложение содержало 48 вопросов. Сорок восемь. И ни одного из них он не мог внятно сформулировать даже по учебнику.

Наступила зимняя сессия. Результат: по математическому анализу — «неудовлетворительно». К ней добавилась двойка по физике, тоже непрофильной, но обязательной. Две пересдачи, комиссия — экзамен по матанализу он так и не сдал.

Глава 3. Второй семестр: теория вероятностей

После зимнего провала Николай мог бы изучить программу следующего семестра. Мог бы. Но решил иначе: «Теория вероятностей — это же про монетки и игральные кости, что там сложного? Тем более, что пересдачу по математическому анализу я вытяну осенью, сейчас главное — закрыть новые предметы».

Он не открыл рабочую программу ТВ и МС ни до февраля, ни в марте. А когда открыл в апреле, выяснилось, что курс уходит далеко в сторону математической статистики: распределения, критерии согласия, регрессионный анализ. И это не «монетки», а полноценный математический аппарат, для понимания которого нужен математический анализ из первого семестра. Тот самый, который он не сдал.

Летняя сессия. «Неудовлетворительно» по теории вероятностей и математической статистике. Три задолженности: матанализ (с зимы), физика и теперь ТВ и МС. Приказ об отчислении пришёл в июле — за академическую неуспеваемость.

Глава 4. Что Николай понял потом

Через месяц после отчисления, сидя на кухне родительской квартиры, Николай прокручивал в голове всю историю. Выводов набралось несколько.

Первое: программы дисциплин — это не формальность. Их вывешивают на сайтах вузов не для отчётности перед министерством. Это дорожная карта курса. Если прочитать программу до начала семестра, ты узнаешь: что будет на экзамене, сколько вопросов, какие темы самые объёмные, какие учебники нужны. Николай этого не сделал ни разу.

Второе: нейросети действительно могли помочь, но не так, как он думал. В течение года он использовал ChatGPT исключительно как генератор готовых ответов: скидывал задачу — получал решение. Это давало иллюзию знания. Но нейросеть способна на значительно большее, если работать с ней правильно:

— Разбор рабочей программы. Взять PDF-файл с сайта вуза, загрузить в нейросеть и попросить: «Проанализируй структуру курса. Разбей на недели. Выдели темы, без которых невозможно понять дальнейший материал. Составь календарный план подготовки к экзамену с сентября». Ничего этого Николай не сделал.

— Объяснение сложных тем «с нуля». Нейросеть можно попросить: «Объясни определение предела функции по Коши так, как будто мне 15 лет. Приведи три примера с графиками. Потом дай четыре задачи от простой к сложной и проверь мои решения». Это работает. Это даёт понимание, а не списывание.

— Имитация экзамена. Загрузить список экзаменационных вопросов и попросить: «Задай мне эти вопросы в случайном порядке. Оценивай мой ответ, указывай на пробелы, предлагай более точные формулировки». Это репетитор, доступный круглосуточно и бесплатно.

— Выстраивание связей между дисциплинами. Когда выяснилось, что ТВ и МС опирается на матанализ, нейросеть могла бы сказать: «Слушай, тебе нужно подтянуть интегралы и ряды, иначе тему про непрерывные распределения ты не осилишь. Вот список конкретных тем из матанализа, которые критичны в рамках данной специальности». Но Николай не спросил.

Третье: задолженности не рассасываются. Откладывая пересдачу матанализа на осень, он создал ситуацию, при которой любой новый провал становился фатальным. Это чистая математика рисков — та самая, по которой он получил двойку.

Глава 5. Как сделать, чтобы это не случилось снова

Николай решил восстановиться через год и подготовился системно. Вот алгоритм, который он для себя выстроил — и который применим к любому первокурснику:

До начала занятий (август)

1. Зайти на сайт вуза в раздел «Образовательные программы» / «Рабочие программы дисциплин».

2. Скачать PDF-файлы всех курсов первого семестра.

3. Загрузить их в нейросеть, задав один простой вопрос: «Какие пять тем в каждом предмете самые сложные? Что из школьной программы нужно повторить, чтобы не провалиться на сессии?»

4. Составить таблицу учебников и методичек и скачать их (или найти в библиотеке).

В течение семестра

1. Каждую неделю сверять пройденный материал с программой: все ли темы закрыты, нет ли отставания.

2. Для каждой сложной темы — сессия с нейросетью: объяснение, примеры, задачи, проверка.

3. Отслеживать «связанные долги»: если провалена тема A, а за ней стоит тема B следующего семестра — закрывать A немедленно, не дожидаясь экзамена.

Подготовка к сессии (за месяц)

1. Загрузить список экзаменационных вопросов в нейросеть.

2. Разбить на ежедневные порции: 48 вопросов за 24 дня = 2 вопроса в день с полным письменным ответом.

3. Проводить имитационные экзамены: нейросеть задаёт вопрос — студент отвечает устно или письменно — нейросеть оценивает.

4. Выявлять пробелы и возвращаться к программе курса, чтобы понять, в какой теме этот пробел возник.

При возникновении задолженности

1. Не откладывать пересдачу. Никогда. Максимальный срок — ближайшая сессия.

2. Сразу же проанализировать с нейросетью: какие темы следующего семестра зависят от несданного предмета. Составить список.

3. Идти к преподавателю не с пустыми руками, а с конкретными вопросами и вариантами решений.

Эпилог

Николай восстановился. Через год он закрыл и математический анализ, и теорию вероятностей. Но главное — он научился учиться в вузе. Рабочая программа дисциплины перестала быть для него бюрократическим документом, а стала инструментом. Нейросеть перестала быть шпаргалкой, а стала персональным консультантом.

Сейчас, на четвёртом курсе, он сам участвует в проекте, который помогает первокурсникам разбирать рабочие программы и строить по ним учебный план. Ирония в том, что его дипломный проект — «Рекомендательная система на основе нейросетей, предсказывающая риск отчисления студента по данным его успеваемости за первые два месяца семестра». Математический анализ для этого проекта он сделал сам. Основная информация, которую Николай использовал при этом, находится в ПРИЛОЖЕНИЯХ (смотрите раздел II) /