Исследование Раскрывает Основные Мотивы Применения Искусственного Интеллекта Среди Студентов Университета

Недавнее исследование, опубликованное в BMC Psychology, раскрывает ключевые факторы, влияющие на то, как студенты университетов принимают технологии искусственного интеллекта.

Исследование выделяет три основных фактора, влияющих на принятие AI: воспринимаемую полезность, социальное влияние и уверенность студентов в своих способностях изучать и использовать AI. В рамках исследования было опрошено 482 студента из государственных и частных университетов, анализируя, как различные факторы формируют их готовность использовать инструменты AI.

Воспринимаемая полезность выделилась как значимый мотиватор, поскольку студенты были более склонны к использованию ИИ, когда они верили, что это может улучшить их учебную производительность. Многие видели практические выгоды, такие как более эффективное выполнение заданий или лучшее понимание сложных тем.

Социальное влияние также играло решающую роль. Студенты были более склонны пробовать инструменты ИИ, когда их к этому побуждали сверстники, одноклассники или преподаватели, что указывает на то, что рекомендации от доверенных источников сильно влияли на их решения.

Уверенность в изучении ИИ, которую также называют самоэффективностью, была еще одним ключевым фактором. Те, кто чувствовал себя способным освоить технологии ИИ, были более склонны к их использованию, что подчеркивает необходимость образовательной поддержки и обучения для повышения уверенности.

Интересно, что исследование показало, что некоторые ожидаемые факторы практически не влияли на решения студентов. Этические проблемы, связанные с ИИ, например, не оказывали значительного влияния на их готовность принять эту технологию.

Также идея использования ИИ для удовольствия или уровень готовности и беспокойства по поводу его использования не казались такими важными. Исследователи утверждают, что это предполагает, что практические и социальные факторы превалируют над этическими или эмоциональными соображениями в этом контексте.

Исследователи отмечают, что у исследования есть некоторые ограничения, такие как использование однократных опросов, выборка только среди перуанских студентов, а также пропуск точки зрения преподавателей.

Они предлагают, что будущие исследования могут отслеживать использование ИИ во времени, сравнивать в разных культурах и включать в них педагогов. Также следует исследовать, как факторы, такие как профессиональный фон, системы поддержки и академические преимущества, влияют на применение ИИ в образовании.

Тем не менее, исследователи предлагают, что результаты по этическому осознанию подчеркивают важность создания подробных руководств и образовательных программ для продвижения ответственного использования ИИ. Это особенно актуально, учитывая недавнее исследование MIT, которое предупреждает об зависимости от ИИ.

Кроме того, авторы подчеркивают важность целевых обучающих программ, помогающих студентам уверенно использовать инструменты ИИ. Это особенно важно, учитывая, что большие языковые модели (LLM) могут быть ненадежными в научных контекстах.

Кроме того, недавние исследования выявили проблемы ChatGPT с точными цитированиями, часто создавая или искажая источники, что подрывает доверие. Кроме того, ChatGPT цитировала плагиатные источники, предпочитая нелегальный контент оригинальной журналистике.

Более того, Генеративный ИИ также позволяет быстро создавать реалистичные, но поддельные научные данные и изображения, которые исследователям трудно обнаружить из-за отсутствия явных признаков манипуляции. Возможно, сгенерированные ИИ рисунки уже присутствуют в научных журналах.

Поскольку ИИ продолжает формировать будущее образования, это исследование подчеркивает важность адаптации стратегий к конкретным культурным и социальным контекстам. Адресуя то, что действительно мотивирует студентов, университеты могут эффективно интегрировать ИИ в учебные среды и содействовать инновационным образовательным практикам.