Несколько лет преподаватели спорили, можно ли студентам пользоваться ChatGPT при выполнении домашних заданий. Сейчас этот спор в значительной степени потерял смысл: студенты все равно пользуются LLM, а отличить самостоятельно написанный SQL от хорошо сгенерированного становится все труднее. В курсе «Конструирование баз данных» я попробовал пойти в другую сторону и сделал использование AI обязательной частью заданий. В групповом проекте студенты должны не только спроектировать реляционную базу данных и написать SQL, но и показать содержательные фрагменты работы с LLM, отметить ее ошибки, а затем передать проект другой модели на независимое техническое ревью. В отдельном задании по PostgreSQL студент сначала с помощью AI строит сильную аргументацию в пользу UUID, затем разбирает ее, проектирует эксперимент UUID против BIGSERIAL и снова отдаёт свои выводы второй модели на критику. Именно такие механики заложены в текущие задания курса: AI используется как инструмент анализа и верификации, а студент должен отдельно объяснять, какие замечания модели он принял и какие отверг. Но довольно быстро обнаружилась следующая проблема. Современной фронтирной модели можно отдать целиком само задание и попросить изготовить все: проект, SQL, первый диалог, критические уточнения, независимую проверку второй моделью, рефлексию студента и даже правдоподобные результаты несуществующего бенчмарка. Получается, что журнал работы с AI больше нельзя считать надежным свидетельством процесса решения. В докладе я расскажу, как это меняет устройство заданий и оценивания примерно для 250 студентов. Покажу, почему имеет смысл оставить AI обязательным учебным инструментом, но перестать использовать его логи как доказательство авторства. Вместо этого мы переносим проверку на защиту инженерного результата: короткие изменения требований, объяснение собственных SQL-решений, воспроизводимые эксперименты на PostgreSQL и способность принять или отвергнуть совет модели. Главный вопрос доклада: чему именно мы теперь должны учить и что должны проверять, если первый правдоподобный вариант схемы, SQL и даже рассуждения студент получает за несколько секунд.