Искусственный интеллект в обучении: мотивационная направленность студентов вуза

Цель данного исследования - рассмотреть теоретические основы и педагогическую практику использования искусственного интеллекта в учебной деятельности студентов вуза, выявить, анализировать и сравнить мотивационную направленность использования искусственного интеллекта в обучении студентами технического и гуманитарного направления.

Материалы и методы исследования. В исследовании принимали участие 145 студентов Казанского (Приволжского) федерального университета. 73 студента обучаются на первом курсе в Институте психологии и образования на гуманитарном направлении обучения и 72 студента-первокурсника обучаются в Институте физики естественно-научное направление. В ходе выполнения данной работы были использованы следующие методы исследования: систематизирование и теоретический анализ педагогической литературы по проблеме исследования; интервью «Как я вижу преимущества и недостатки использования ИИ в учебной деятельности», анкетирование «Самооценка уровня мотивационной направленности студентов на использовании ИИ в обучении», модифицированная методика выявления мотивов изучения факторов привлекательности и негативного отношения в использовании студентами искусственного интеллекта в учебной деятельности (В.А. Ядов, модификация Н.В. Кузьминой и А.А. Реана). Данная методика неоднократно использовалась в педагогических исследованиях, затрагивающих проблемы профессиональной школы и положительно себя зарекомендовала. Модифицированная методика «Изучение мотивов использования искусственного интеллекта студентами в учебной деятельности» (А.А. Реан, В.А. Якунин) применялась с целью выявления доминирующих мотивов. Также использовался сравнительный анализ результатов, метод статистической обработки данных t-критерий Стьюдента. Новизна исследования обусловлена недостаточной разработанностью проблемы мотивационного компонента использования искусственного интеллекта студентами высших образовательных учреждений, представленным обзором педагогической литературы в области использования искусственного интеллекта в образовании; проведенным сравнительным анализом подходов к определению и роли искусственного интеллекта в учебной деятельности; выявленными мотивами использования искусственного интеллекта студентами технического и гуманитарного направления.

Результаты. В статье представлен анализе научных подходов к теоретическому обоснованию и педагогической практике использования искусственного интеллекта в учебной деятельности студентов вуза. Практическая значимость исследования состоит в том, что разработанная авторская анкета и модифицированные методики могут быть практически использованы в педагогических исследованиях. Представлен количественный анализ результатов диагностики мотивационной направленности студентов на использование искусственного интеллекта в учебной деятельности. Полученные результаты представляют ценность как с точки зрения теории, так и практики использования информационных технологий в обучении студентов гуманитарного и технического направлений.

Заключение. Анализ полученных результатов позволил сделать выводы о сопоставимости уровня мотивационной направленности студентов вуза гуманитарного и естественно-научного направлений к использованию искусственного интеллекта в обучении на данном этапе. Необходимо проводить педагогическую работу по информированию студентов о технологиях искусственного интеллекта, совершенствованию навыков использования преимуществ, а также повышению уровня осознания рисков неограниченного использования искусственного интеллекта в обучении. Таким образом, применение искусственного интеллекта должно носить вспомогательный характер. Студентам следует подходить к его использованию с осторожностью, сочетая его возможности с личным опытом и знаниями, чтобы сохранить качество образования и развивать свои навыки. Результаты работы могут быть использованы педагогами и исследователями в области инновационных технологий в высшем образовании, для расширения и углубления содержания различных курсов в вузе, в частности курса информационных технологий в образовании.

1. Указ Президента РФ от 10.10.2019 г. № 490 (ред. от 15.02.2024) «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации». Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года.

2. Видова Т.А., Романова И.Н. Возможности применения технологий искусственного интеллекта в образовательном процессе // Образовательные ресурсы и технологии. 2023. № 1(42). С. 27–35.

3. Елтунова И.Б., Нестеров А.С. Использование алгоритмов искусственного интеллекта в образовании // Современное педагогическое образование. 2021. № 11. С. 150–154.

4. Filgueiras F. Artificial intelligence and education governance // Education, Citizenship and Social Justice. 2024. Т. 19. № 3. С. 349–361. DOI: 10.1177/17461979231160674.

5. Nguyen A., Ngo H. N., Hong Y., Dang B., Nguyen B. T. Ethical principles for artificial intelligence in education // Education and information technologies.2023. Т. 28. № 4. С. 4221–4241. DOI: 10.1007/s10639-022-11316-w.

6. Khosravi H., Buckingham S., Chen G., Conati C., Tsai Yi-S., Kay J., Knight S., Martinez-Maldonado R., Sadiq S., Gasevic D. Explainable artificial intelligence in education // Computers and education: artificial intelligence. 2022. Т. 3. DOI: 10.1016/j.caeai.2022.100074.

7. Krstić L., Aleksić V., Krstić M. Artificial intelligence in education: A review // 9th International scientific conference: Technics and Informatics in Education (TIE 2022). 2022. C. 223-228. DOI: 10.46793/TIE22.223K.

8. Lampou R. The integration of artificial intelligence in education: Opportunities and challenges // Review of Artificial Intelligence in Education. 2023. Т. 4. С. 2–12. DOI: 10.37497/rev.artif.intell.educ.v4i00.15.

9. Rios-Campos С., Cánova E. S. M., Zaquinaula I.R.A., Zaquinaula H.E.A. Artificial Intelligence and Education // South Florida Journal of Development. 2023. № 4(2). С. 641–655. DOI: 10.46932/sfjdv4n2-001.

10. Алешковский И.А., Гаспаришвили А.Т., Нарбут Н.П., Крухмалева О.В., Савина Н.Е. Российские студенты о возможностях и ограничениях использования искусственного интеллекта в обучении // Вестник РУДН. Серия: Социология. 2024. № 2. С. 335–353. DOI: 10.22363/2313-2272-2024-24-2-335-353.

11. Константинова Л.В., Ворожихин В.В., Петров А.М., Титова Е.С., Штыхно Д.А. Генеративный искусственный интеллект в образовании: дискуссии и прогнозы // Открытое образование. 2023. Т. 27. № 2. С. 36–48. DOI: 10.21686/1818-4243-2023-2-36-48.

12. Лукичев П.М., Чекмарев О.П. Риски применения искусственного интеллекта в системе высшего образования // Вопросы инновационной экономики. 2024. Т. 14. № 2. С. 463–482.

13. Осипова Л.Б. Искусственный интеллект в образовании: реальные возможности и перспективы // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Социально-экономические науки. 2024. № 1. С. 60–73.

14. Платов А.В., Гаврилина Ю.А. Искусственный интеллект в образовании: эволюция и барьеры // Научный результат. Педагогика и психология образования. 2024. Т. 10. № 1. С. 26–43.

15. Руденко М.Б., Голодков Ю.Э., Карелин А.Г. Искусственный интеллект в образовании: возможности и риски // Образование и право. 2023. № 10. С. 363–366.

16. Соколов Н.В., Виноградский В.Г. Искусственный интеллект в образовании: анализ, перспективы и риски в РФ // Проблемы со-временного педагогического образования. 2022. № 76-2. С. 166–169.

17. Шестерина А.М. Потенциал использования технологий искусственного интеллекта в обучении креативным профессиям // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Право. 2023. № 1(52). С. 277–282.

18. Шобонов Н.А., Булаева М.Н., Зиновьева С.А. Искусственный интеллект в образовании // Проблемы современного педагогического образования. 2023. № 79(4). С. 288–290.

19. Chen X., Xie H., Zou D., Hwang G.- J. Application and theory gaps during the rise of artificial intelligence in education // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2020. Т. 1. DOI: 10.1016/j.caeai.2020.100002.

20. Chiu T.K. F., Xia b Qi., Zhou X., Chai C.S., Cheng M. Systematic literature review on opportunities, challenges, and future research recommendations of artificial intelligence in education // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2023. Т. 4. DOI: 10.1016/j.caeai.2022.100118.

21. Idroes G.M., Noviandy T.R., Maulana A., Irvanizam I., Jalil Z., Lensoni L., Lala A., Abas A.H., Tallei T.E. and Idroes R. Student Perspectives on the Role of Artificial Intelligence in Education: A Survey-Based Analysis // Journal of Educational Management and Learning. 2023. Т. 1. № 1. С. 8–15. DOI: 10.60084/jeml.v1i1.58.

22. Кошкина Е.А., Бордовская Н.В., Гнедых Д.С., Хромова М.А., Демьянчук Р.В., Исхакова М.П., Балышев П.А. Генеративный искусственный интеллект в высшем образовании: обзор теоретических подходов и практик применения // Высшее образование в России. 2025. Т. 34. № 6. С. 36–57.

23. Тихонова Н.В., Сабирова Д.Р. Грамотность педагога в области искусственного интеллекта: теоретический анализ понятия // Образование и наука. 2025. № 27(6). С. 180–206. DOI: 10.17853/1994-5639-2025-6-180-206.

24. Uygun D. Teachers’ perspectives on artificial intelligence in education // Advances in Mobile Learning Educational Research. 2024. Т. 4. № 1. С. 931–939. DOI: 10.25082/AMLER.2024.01.005

25. McGrath C., Pargman T.C., Juth N., Palmgren P. J. University teachers’ perceptions of responsibility and artificial intelligence in higher education - An experimental philosophical study // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2023. Т. 4. DOI: 10.1016/j.caeai.2023.100139.

26. Сысоев П.В. Искусственный интеллект в образовании: осведомлённость, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности // Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 10. С. 9–33.

27. Weng X., Chiu T.K.F. Instructional design and learning outcomes of intelligent computer assisted language learning: Systematic review in the field // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2023. № 4. DOI: 10.1016/j.caeai.2022.100117.

28. Лёвин Б. А., Пискунов А.А., Поляков В.Ю., Савин А.В. Искусственный интеллект в инженерном образовании // Высшее образование в России. 2022. Т. 31. № 7. С. 79–95.

29. Козлова Н.Ш., Довгаль В.А. Анализ применения искусственного интеллекта и машинного обучения в кибербезопасности // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия Естественно-математические и технические науки. 2023. № 3(326). С. 65–72. DOI: 10.53598/2410-3225-2023-3-326-65-72.

30. Намиот Д.Е., Ильюшин Е.А., Чижов И.В. Искусственный интеллект и кибербезопасность // International Journal of Open Information Technologies. 2022. Т. 10. № 9. С. 135–147.

31. Еськин Д.Л. Использование технологий искусственного интеллекта в обучении // Мир науки, культуры, образования. 2023. № 6(103). С. 329–331.

32. Котлярова И.О. Технологии искусствен-ного интеллекта в образовании // Вестник ЮУрГУ. Серия: Образование. Педагогические науки. 2022. № 3. С. 69–82.

33. Токтарова В.И., Попова О.Г., Сагдуллина И.И., Белянин В.А. Технологии искусственного интеллекта в практике современного высшего образования // Вестник Марийского государственного университета. 2023. № 2(50). С. 210–220. DOI: 10.30914/2072-6783-2023-17-2-210-220.

34. Трегубов В.Н. Использование технологий искусственного интеллекта для дистанционного обучения // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия Философия. Психология. Педагогика. 2021. Т. 21. № 2. С. 222–227.

35. Boulay B. du. Artificial intelligence in education and ethics // Handbook of open, distance and digital education. Singapore: Springer Nature Singapore, 2023. C. 93–108. DOI: 10.1007/978-981-19-2080-6_6.

36. Foltynek T., Bjelobaba S., Glendinning I., Khan Z.R., Santos R., Pavletic P. ENAI Recommendations on the ethical use of Artificial Intelligence in Education // International Journal for Educational Integrity. 2023. Т. 12. № 1. C. 1–4. DOI: 10.1007/s40979-023-00133-4.

37. Akgun S., Greenhow C. Artificial intelligence in education: Addressing ethical challenges in K-12 settings // AI and Ethics. 2022. Т. 2. № 3. С. 431–440. DOI: 10.1007/s43681-021-00096-7.

38. Итинсон К.С., Чиркова В.М. К вопросу о влиянии искусственного интеллекта на сферу современного образования // Азимут научных исследований: педагогика и психология. 2021. Т. 10. № 1(34). С. 299–301.

39. Ahmad S.F., Alam M.M., Rahmat Mohd. K., Mubarik M.S. and. Hydet S. I. Academic and administrative role of artificial intelligence in education // Sustainability. 2022. Т. 14. № 3. DOI: 10.3390/su14031101.

40. Sanusi I.T., Olaleye S. A., Agbo F. J., Chiu Thomas K.F. The role of learners’ competencies in artificial intelligence education // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2022. Т. 3. DOI: 10.1016/j.caeai.2022.100098.

41. Xia Q., Chiu T. K. F., Lee M., Sanusi I.T., Dai Y., & Chai C. S. A self-determination theory (SDT) design approach for inclusive and diverse artificial intelligence (AI) education // Computers & Education. 2022. № 189. DOI: 10.1016/j.compedu.2022.104582.

42. Ядов В.А. Методика изучения факторов привлекательности профессии (модификация Н.В. Кузьминой, А.А. Реана) [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://ru.ruwiki.ru/wiki/Методика_изучения_факторов_привлекательности_профессии.

43. Реан А.А., Якунин В.А. Методика для диагностики учебной мотивации студентов [Электрон. ресурс].Режимдоступа: https://amurkst.ru/wp-content/uploads/2023/08/diagnostika-motivacii-2017-2018.pdf?ysclid=mj6ostu5za738329657.

44. Автоматический расчет t-критерия Стьюдента [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://www.psychol-ok.ru/statistics/student/.

45. Mao J., Chen B., Li J.C. Generative artificial intelligence in education and its implications for assessment // TechTrends. 2024. Т. 68. № 1. C. 58–66. DOI: 10.1007/s11528-023-00911-4.

46. Романова Л.Л. Специфика профессионального обучения в условиях развития цифровизации и искусственного интеллекта // Концепт. 2023. №7. С. 130–141. DOI: 10.24412/2304-120X-2023-11066.