Использование искусственного интеллекта и учебная мотивация

УДК (378-042.4:004.8):316.6
DOI 10.20339/AM.02-26.067

А.Д. Батталова,

ассистент Школы перспективных исследований SAS ТюмГУ,

магистрант направления «Прикладная педагогика высшей школы»

Тюменский государственный университет (ТюмГУ)

https://orcid.org/0009-0002-3411-4690

e-mail: a.battalova@utmn.ru

В статье рассматривается влияние частоты использования технологий искусственного интеллекта (ИИ) на учебную мотивацию студентов первого курса Школы перспективных исследований (SAS) ТюмГУ. Целью исследования стало определение связи между использованием ИИ, ИИ-персон и уровнем учебной мотивации, измеряемой по модели ARCS Дж. Келлера (внимание, актуальность, уверенность, удовлетворение). В исследовании приняли участие студенты первого курса SAS ТюмГУ, обучение которых построено на принципах междисциплинарности, самостоятельного проектирования образовательной траектории и активного использования цифровых технологий. Эмпирические данные были собраны с помощью онлайн-опроса, включавшего блоки по использованию ИИ и опросник мотивации. Результаты показали статистически значимую положительную корреляцию между частотой использования ИИ-персон и всеми компонентами учебной мотивации, в то время как использование ИИ в целом и ИИ в учебных целях не продемонстрировало значимых связей. Полученные результаты позволяют сделать вывод о потенциальной эффективности персонализированных ИИ-решений в формировании и поддержании учебной мотивации студентов в условиях цифровой образовательной среды.

Ключевые слова: искусственный интеллект, учебная мотивация, высшее образование

Благодарность. Исследование выполнено при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации в рамках соглашения № 075-03-2025-662 (от 17 января 2025 г.), связанного с проектом FSMG-2025-0086 «Прикладные исследования по внедрению технологий искусственного интеллекта в высшее образование».

Литература

1. Innovating Pedagogy [Электронный ресурс] // The Open University. URL: https://www.open.ac.uk/blogs/innovating/ (дата обращения: 15.03.2025).
2. Ожегов С.И. Толковый словарь русского языка. М.: Русский язык, 1984. 816 с.
3. Гордеева Т.О., Сычев О.А., Осин Е.Н. Шкала академической мотивации (ШАМ): психометрические характеристики на российской выборке // Психологическая наука и образование. 2017. Т. 22. № 1. С. 44–59.
4. Деси Э.Л., Райан Р.М. Внутренняя мотивация и самодетерминация в человеческом поведении. Нью-Йорк: Plenum, 1985.
5. Экклз Дж.С., Уигфилд А. Мотивационные убеждения, ценности и цели // Annual Review of Psychology. 2002. 53: 109–132.
6. Келлер Дж.М. Мотивационный дизайн обучения // Ригелут К.М. (ред.). Теории и модели инструкционного дизайна (C. 383–434). Хилсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates, 1983.
7. Холстайн К., Макларен Б.М., Алевен В. (2020). Преимущества обучения студентов с использованием инструмента смешанной реальности для повышения педагогической осведомленности в классах, усиленных ИИ // Artificial Intelligence in Education (C. 154–168). Springer, 2020.
8. Лакин Р., Холмс У., Гриффитс М., Форсье Л.Б. Разум освобожден: аргументы в пользу ИИ в образовании. Pearson Education, 2016.