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

2026

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.31489/2026ped3/69-77
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.