Систематический обзор факторов принятия искусственного интеллекта студентами высших учебных заведений: образовательный контекст

2026

Full text Open access: Hybrid Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.31489/2026ped3/69-77
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

В настоящее время искусственный интеллект занимает прочное место среди традиционных педагогических технологий и подходов, что является предметом широкой дискуссии отечественных и зарубежных ученых и исследователей. Связано это с тем, что внедрение ИИ в сферу высшего образования, несмотря на его высокий потенциал, сталкивается с широким рядом препятствий экономического, социального и этического характера. К ним относятся сопротивление внедрению новых технологий, связанное с недостаточным регулированием использования искусственного интеллекта, пробелами в общей и цифровой компетентности, низким уровнем интеллектуальной и эмоционально- мотивационной готовности субъектов педагогического процесса к использованию ИИ. Наряду с этим актуальным является изучение образовательных возможностей использования ИИ студентами, которые являются активными пользователями инструментов искусственного интеллекта. Научные исследования в этой области имеют разрозненный характер и требуют тщательного изучения, анализа, осмысления и обобщения, что побудило авторов данной статьи провести систематический обзор работ по данной проблеме. Следуя методологии PRISMA, мы изучили достаточное количество статей (3998) из баз данных ScienceDirect, Web of Science, Scopus, PsycARTICLES, SOC INDEX и Embase, систематизацию которых мы представили в данной статье в процессе анализа факторов принятия искусственного интеллекта студентами высших учебных заведений.