Известия Саратовского университета. Новая серия.

Серия Акмеология образования. Психология развития

ISSN 2304-9790 (Print)
ISSN 2541-9013 (Online)

Для цитирования:

Неумоева-Колчеданцева Е. В., Белякова Е. Г., Бояркина Ю. А., Быков С. А. Психологическая готовность студентов вуза к использованию инструментов искусственного интеллекта в учебно-исследовательской деятельности: теоретическое обоснование и описание модели // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия Акмеология образования. Психология развития. 2026. Т. 15, вып. 2. С. 102-114. DOI: 10.18500/2304-9790-2026-15-2-102-114, EDN: BHNVGG

This is an open access article distributed under the terms of Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC-BY 4.0).
Полный текст в формате PDF(Ru):
скачать
(загрузок: 2)
Язык публикации: 
русский
Рубрика: 
Акмеология образования
Тип статьи: 
Научная статья
УДК: 
37.015.324
DOI: 
10.18500/2304-9790-2026-15-2-102-114
EDN: 
BHNVGG

Психологическая готовность студентов вуза к использованию инструментов искусственного интеллекта в учебно-исследовательской деятельности: теоретическое обоснование и описание модели

Авторы: 
Неумоева-Колчеданцева Елена Витальевна, Тюменский государственный университет
Белякова Евгения Гелиевна, Тюменский государственный университет
Бояркина Юлия Анатольевна, Тюменский государственный университет
Быков Сергей Александрович, Тюменский государственный университет
Аннотация: 

Актуальность: проблема готовности студентов к использованию инструментов искусственного интеллекта в обучении представляется значимой в контексте комплексной готовности высшего образования к цифровой трансформации в эпоху искусственного интеллекта. Цель: обоснование структурно-содержательной модели психологической готовности студентов вуза к использованию инструментов искусственного интеллекта в учебно-исследовательской деятельности. Гипотеза: предположение о продуктивности опоры на субъектно-деятельностный подход для моделирования психологической готовности студентов вуза к использованию инструментов искусственного интеллекта (ИИ). Методы (инструменты): методологической основой для обоснования модели выступил субъектно-деятельностный подход, позволяющий охарактеризовать структурные компоненты готовности и конкретизировать их содержание; анализ и оценка актуального состояния изученности проблемы исследования; теоретическое обоснование и описание модели психологической готовности студентов к использованию ИИ в учебно-исследовательской деятельности. Результаты: обоснована структурно-содержательная модель психологической готовности студентов к использованиюинструментов ИИ в учебно-исследовательской деятельности. Готовность понимается как интегративное образование, в структуре которого представлены взаимосвязанные мотивационный, информационно-познавательный, деятельностный и рефлексивный компоненты. Содержательная сторона готовности характеризуется через: эмоциональное отношение, мотивы и цели деятельности; владение необходимой информацией, знания; практические умения и навыки, саморегуляцию; рефлексию процесса и результатов деятельности с точки зрения внутренних и внешних регуляторов. Основные выводы: модель психологической готовности студентов к использованию инструментов ИИ в учебно-исследовательской деятельности может являться теоретическим ориентиром для дальнейшей разработки инструментария оценки готовности студентов, а также педагогических мер по ее формированию. Практическая значимость: определяется возможностью последующей разработки методики оценки актуального состояния готовности студентов к работе с инструментами ИИ в учебно-исследовательской деятельности.

Ключевые слова: 
высшая школа
искусственный интеллект
психологическая готовность студентов к использованию искусственного интеллекта
Список источников: 
  1. Тункевичус О. А. Готовность высшего образования к внедрению искусственного интеллекта: библиометрический анализ // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. 2025. Т. 60, № 3. С. 319–347. https://doi.org/10.55959/MSU0130-0105-6-60-3-14, EDN: NELIKO
  2. Holmström J. From AI to digital transformation: The AI readiness framework // Business Horizons. 2022. Vol. 65, iss. 3. P. 329–339. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2021.03.006
  3. Hua Y., Sun H. L. Are you ready? An investigation of factors affecting artificial intelligence readiness of college students // Library & Information Science Research. 2025. Vol. 47, iss. 4. Article 101381. https://doi.org/10.1016/j.lisr.2025.101381
  4. Давыдов С. Г., Матвеева Н. Н., Адемукова Н. В., Вичканова А. А. Искусственный интеллект в российском высшем образовании: текущее состояние и перспективы развития // Университетское управление: практика и анализ. 2024. Т. 28, № 3. С. 32–44. https://doi.org/10.15826/umpa.2024.03.023, EDN: FELSPP
  5. Буякова К. И., Дмитриев Я. А., Иванова А. С., Фещенко А. В., Яковлева К. И. Отношение студентов и преподавателей к использованию инструментов с искусственным интеллектом в вузе // Образование и наука. 2024. Т. 26, № 7. С. 160–193. https://doi.org/10.17853/1994-5639-2024-7-160-193, EDN: BSEUWY
  6. Johnston H., Wells R. F., Shanks E. M., Boey T., Parsons B. N. Student perspectives on the use of generative artificial intelligence technologies in higher education // International Journal for Educational Integrity. 2024. Vol. 20. Article 1. https://doi.org/10.1007/s40979-024-00149-4
  7. Baidoo-Anu D., Asamoah D., Amoako I., Mahama I. Exploring student perspectives on generative artificial intelligence in higher education learning // Discover Education. 2024. Vol. 3. Article 98. https://doi.org/10.1007/s44217-024-00173-z
  8. Barrett A., Pack A. Not quite eye to A. I.: Student and teacher perspectives on the use of generative artificial intelligence in the writing process // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2023. Vol. 20. Article 1. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00427-0
  9. Сысоев П. В. Этика и ИИ-плагиат в академической среде: понимание студентами вопросов соблюдения авторской этики и проблемы плагиата в процессе взаимодействия с генеративным искусственным интеллектом // Высшее образование в России. 2024. Т. 33, № 2. С. 31–53. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2024-33-2-31-53, EDN: VTAIUO
  10. Zhang W., Li A. W., Wu C. University students’ perceptions of using Generative AI in translation practices // Instructional Science. 2025. Vol. 53. P. 633–655. https://doi.org/10.1007/s11251-025-09705-y
  11. Тихонова Н. В., Ильдуганова Г. М. «Меня пугает то, с какой скоростью развивается искусственный интеллект»: восприятие студентами искусственного интеллекта в обучении иностранным языкам // Высшее образование в России. 2024. Т. 33, № 4. С. 63–83. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2024-33-4-63-83, EDN: FNUAVR
  12. Fan L., Deng K., Liu F. Educational impacts of generative artificial intelligence on learning and performance of engineering students in China // Scientific Reports. 2025. Vol. 15, iss. 1. Article 26521. https://doi.org/10.1038/s41598-025-06930-w
  13. McCoy L. G., Nagaraj S., Morgado F., Harish V., Das S., Celi L. A. What do medical students actually need to know about artificial intelligence? // NPJ Digital Medicine. 2020. Vol. 3, iss. 1. Article 86. https://doi.org/10.1038/s41746-020-0294-7
  14. Park C. J., Paul H. Y., Siegel E. L. Medical student perspectives on the impact of artificial intelligence on the practice of medicine // Current Problems in Diagnostic Radiology. 2021. Vol. 50, iss. 5. P. 614–619. https://doi.org/10.1067/j.cpradiol.2020.06.011
  15. Чэнь И. Готовность будущих учителей к использованию искусственного интеллекта в образовании // Концепт. 2025. № 8. Ст. 251153. https://doi.org/10.24412/2304-120X-2025-11153
  16. Рубинштейн С. Л. Основы общей психологии. СПб. : Питер, 2000. 720 с. EDN: MBNCMQ
  17. Дьяченко М. И., Кандыбович Л. А. Психологические проблемы готовности к деятельности. Минск : Белорусский государственный университет, 1976. 175 с.
  18. Шадриков В. Д. Проблемы системогенеза профессиональной деятельности. М. : Наука, 1982. 185 с. EDN: UIANEJ
  19. Ильин Е. П. Дифференциальная психология профессиональной деятельности. СПб. : Питер, 2008. 428 с. EDN: QXTEUR
  20. Парыгин Б. Д. Социальная психология. Проблемы методологии, истории и теории. СПб. : Санкт-Петербургский гуманитарный университет профсоюзов, 1999. 592 с. EDN: TLDZRT
  21. Мясищев В. Н. Психология отношений. Воронеж : МОДЭК, 1995. 171 с.
  22. Ryan R. M., Deci E. L. Self-Determination Theory: Basic Psychological Needs in Motivation, Development, and Wellness. New York ; London : The Guilford Press, 2017. 756 p. https://doi.org/10.1521/978.14625/28806
  23. Тихонова Н. В., Сабирова Д. Р. Грамотность педагога в области искусственного интеллекта: теоретический анализ понятия // Образование и наука. 2025. Т. 27, № 6. С. 180–206. https://doi.org/10.17853/1994-5639-2025-6-180-206, EDN: REYMVT
  24. Dai Y., Chai C.-S., Lin P.-Y., Jong M. S.-Y., Guo Y., Qin J. Promoting students’ well-being by developing their readiness for the artificial intelligence age // Sustainability. 2020. Vol. 12, iss. 16. Article 6597. https://doi.org/10.3390/su12166597
  25. Kong J., Liu J., Chen G., Shang W. Assessing AI literacy in college students: the mediating role of self-efficacy in motivational commitment pathways // Education and Information Technologies. 2025. Vol. 30, iss. 16. P. 23957–23979. https://doi.org/10.1007/s10639-025-13753-9
  26. Luckin R., Cukurova M., Kent C., Boulay B. Empowering educators to be AI-ready // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2022. Vol. 3. Article 100076. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100076
  27. Ke Q., Gong Y., Ke C. Bridging AI literacy and UTAUT constructs: Structural equation modeling of AI adoption among Chinese university students // Humanities and Social Sciences Communications. 2025. Vol. 12, iss. 1. Article 1452. https://doi.org/10.1057/s41599-025-05775-y
  28. Tsenov M. Y., Bakracheva M. A. Attitudes towards artificial intelligence in professional and personal life // Образование и наука = The Education and Science Journal. 2025. Vol. 27, № 2. P. 159–174. https://doi.org/10.17853/1994-5639-2025-2-159-174, EDN: PTDWYR
  29. Falebita O. S., Kok P. J. Artificial Intelligence Tools Usage: A Structural Equation Modeling of Undergraduates’ Technological Readiness, Self-Efficacy and Attitudes // Journal for STEM Education Research. 2025. Vol. 8, № 2. P. 257–282. https://doi.org/10.1007/s41979-024-00132-1
  30. Ананин Д. П., Комаров Р. В., Реморенко И. М. «Когда честно – хорошо, для имитации – плохо»: стратегии использования генеративного искусственного интеллекта в российском вузе // Высшее образование в России. 2025. Т. 34, № 2. С. 31–50. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2025-34-2-31-50, EDN: OBDXTG
  31. Wang X., Li L., Chee T. S., Yang L., Lei J. Preparing for AI-enhanced education: Conceptualizing and empirically examining teachers’ AI readiness // Computers in Human Behavior. 2023. Vol. 146. Article 107798. https://doi.org/10.1016/j.chb.2023.107798
  32. Коновалов А. А. Готовы ли педагоги осваивать и применять технологии искусственного интеллекта? // Профессиональное образование и рынок труда. 2025. Т. 13, № 2. С. 88–101. https://doi.org/10.52944/PORT.2025.61.2.006, EDN: VXIACC
  33. Иванова А. Е., Тарасова К. В., Талов Д. П. Между интересом и умением: как студенты воспринимают и применяют ИИ // Высшее образование в России. 2025. Т. 34, № 8–9. С. 9–32. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2025-34-8-9-9-32, EDN: BYQMRJ
  34. Chan C. K. Y., Hu W. Students’ voices on generative AI: Perceptions, benefits, and challenges in higher education // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2023. Vol. 20, iss. 1. Article 43. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00411-8
  35. 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. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33, EDN: TZYTKM
  36. Сысоев П. В. Компетенция современного педагога в области искусственного интеллекта: структура и содержание // Высшее образование в России. 2025. Т. 34, № 6. С. 58–79. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2025-34-6-58-79, EDN: ZJMQFD
  37. Miao F., Kelly S., Lao N. AI competency framework for students. Paris : UNESCO Publishing, 2024. 80 p. https://doi.org/10.54675/JKJB9835
  38. Трошкина Т. А. Разработка технологии использования искусственного интеллекта в организации проектной деятельности студентов // Управление образованием: теория и практика. 2025. Т. 15, № 2–1. С. 151–161. https://doi.org/10.25726/o6262-3708-3913-a, EDN: EQWYAR
  39. Ракитов А. И. Высшее образование и искусственный интеллект: эйфория и алармизм // Высшее образование в России. 2018. Т. 27, № 6. С. 41–49. EDN: USPQDV
  40. Ивахненко Е. Н., Никольский В. С. ChatGPT в высшем образовании и науке: угроза или ценный ресурс? // Высшее образование в России. 2023. Т. 32, № 4. С. 9–22. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2023-32-4-9-22, EDN: TZHIHU
Поступила в редакцию: 
28.01.2026
Принята к публикации: 
17.03.2026
Опубликована: 
30.06.2026
Краткое содержание:
скачать
(загрузок: 1)