Исследование готовности учащихся к внедрению интеллектуальных агентов педагогической поддержки в образовательную среду

11

Аннотация

В условиях стремительного распространения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в образовательной среде возникает необходимость анализа готовности учащихся к их институционализированному внедрению. В исследовании, проведенном среди старшеклассников г. Томска (N = 253), оценивались уровень информированности об ИИ, частота его использования, предпочтительные форматы изучения и основные опасения. Результаты показали высокий уровень базовых знаний (82,3%) и активное повседневное использование интеллектуальных агентов (56,5%), при этом участие в формализованных курсах минимально (4,0%). Более половины респондентов выразили готовность к изучению ИИ в школе (55,7%), отдавая предпочтение факультативам и онлайн-курсам, что согласуется с теорией самодетерминации и потребностью школьников в автономии. Позитивное отношение к внедрению интеллектуальных агентов (79,0%) сопровождается выраженными опасениями, связанными с автоматическим оцениванием (52,5%) и риском снижения самостоятельного мышления (43,9%). Выявлены различия между образовательными организациями: гуманитарный профиль усиливает ценностный скептицизм, тогда как инновационная среда снижает тревожность. В качестве практических рекомендаций предлагается начинать внедрение ИИ с вспомогательных функций, обеспечивать педагогическое сопровождение, а также формировать цифровую грамотность через внеурочные, добровольные формы обучения. Полученные данные указывают, что успешная интеграция ИИ в школьный процесс возможна при сохранении ведущей роли учителя как медиатора и гаранта справедливости.

Общая информация

Ключевые слова: искусственный интеллект, школьное образование, цифровая грамотность, социальные агенты, образовательная среда, восприятие, кибертехнологии

Рубрика издания: Цифровая трансформация и онлайн-образование: технологии, инструменты, модели

Тип материала: материалы конференции

Финансирование. Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ) в рамках научного проекта № 20-01-00001.

Благодарности. Авторы благодарят за помощь в сборе данных для исследования директора МАОУ СОШ № 53 г. Томска В. В. Щеголихина и заместителя директора по методической работе МАОУ СОШ № 53 г. Томска Е. Н. Катанаеву.

Для цитаты: Глухов А.П., Синогина Е.С. Исследование готовности учащихся к внедрению интеллектуальных агентов педагогической поддержки в образовательную среду [Электронный ресурс] // Цифровая гуманитаристика и технологии в образовании (DHTE 2025): сб. статей VI Международной научно-практической конференции. 13—14 ноября 2025 г. | Digital Humanities and Technology in Education (DHTE 2025): Сollection of Articles of the VI International Scientific and Practical Conference. November 13–14, 2025. / Под ред. В.В. Рубцова, М.Г. Сороковой, Н.П. Радчиковой. – М.: ФГБОУ ВО МГППУ, 2025. С. 119–132. URL: https://psyjournals.ru/nonserialpublications/dhte2025/contents/Glukhov_Sinogina (дата обращения: 05.12.2025)

Полный текст

Введение

Массовое распространение инструментов искусственного интеллекта (ИИ) в образовательной среде (от чат-ботов и голосовых помощников до систем автоматического анализа и генеративных моделей) ставит задачу системной оценки готовности учащихся к их институционализированному внедрению. Школьная практика показывает, что значительная часть школьников уже активно использует ИИ для поиска информации, выполнения домашних заданий, подготовки проектов. Однако возникает противоречие: повседневное использование ИИ не всегда совпадает с готовностью учащихся к его интеграции в школьные программы и формальные механизмы обучения. Это расхождение и составляет основную проблему исследования: какие ожидания и опасения испытывают школьники в отношении ИИ и какие форматы его внедрения они считают наиболее приемлемыми и безопасными.

Как отмечено в более раннем исследовании, «ИИ-агенты обладают значительным образовательным потенциалом, особенно в рамках сопровождения и структурирования деятельности тьюторов», однако их успешная интеграция требует преодоления ряда барьеров, среди которых ключевыми являются «недостаточная осведомленность педагогов» и «ограничение ИИ в понимании эмоциональной стороны взаимодействия» (Глухов, 2025).

Текущее исследование продолжает данную работу, смещая фокус с педагогов на другую ключевую группу образовательного процесса – учащихся. Если ранее был выявлен «высокий степень интереса к технологии, но имеются опасения по поводу сложности внедрения и адаптации» со стороны учителей (Глухов, 2025), то теперь важно оценить, насколько школьники готовы к институционализации интеллектуальных агентов педагогической поддержки в свою образовательную среду, каковы их ожидания и основные опасения.

Цели исследования:

  1. Оценка уровня информированности и частоты использования ИИ среди старшеклассников. Исследования показывают, что информированность положительно связана с более низким уровнем тревожности и технофобии (Kwak et al., 2022). Важно понять, насколько знания школьников об ИИ носят поверхностный или осознанный характер.
  2. Измерение готовности и выявление форматных предпочтений по изучению и использованию ИИ в учебном процессе. Предыдущие работы (Maaß et al., 2024) указывают, что учащиеся чаще предпочитают факультативные и онлайн-курсы, чем обязательные дисциплины, что связано с потребностью в автономии и гибкости – это также согласуется с теорией самодетерминации Эдварда Л. Деси и Ричарда М. Райана. Согласно одному из положений теории, восприятие индивидом собственных действий как инициированных им самим и осуществляемых по его свободному выбору способствует повышению уровня внутренней мотивации в отношении выполняемой деятельности (Deci, Ryan, 2008).
  3. Фиксация основных опасений учащихся относительно ИИ и выявление их связи с уровнем знаний. Р. Явич отмечает, что, чрезмерное использование ИИ может вести к «когнитивной разгрузке» – снижению самостоятельного мышления и критического анализа (Yavich, 2025), что согласуется с теорией когнитивной нагрузки Дж. Свеллера (Sweller, 2011). Также учащиеся выражают недоверие к автоматическому оцениванию из-за риска ошибок и предвзятости алгоритмов (Akgun, Greenhow, 2021).
  4. Сравнительный анализ профилей готовности в разных типах школ. Исследования показывают, что восприятие ИИ может зависеть не только от уровня знаний, но и от образовательного контекста – профиля школы, ценностных установок и педагогической среды (Глухов и др., 2024).

Теоретическая основа исследования опирается на несколько подходов:

  1. Теория когнитивной нагрузки (Sweller, 2011) позволяет объяснить опасения, связанные с чрезмерной автоматизацией: если ИИ берет на себя сложные этапы учебной задачи, у учащихся снижается внутренняя когнитивная активность и ослабляется критическое мышление.
  2. Концепция социального присутствия подчеркивает, что роль учителя как медиатора остается ключевой. Ученики лучше принимают ИИ-инструменты, когда они встроены в педагогический процесс и дополняют учителя, а не заменяют его (Almashour et al., 2025).
  3. Теории цифровой грамотности и доверия к ИИ (Zhang et al., 2025) объясняют, что высокий уровень знаний о принципах работы ИИ способствует формированию критического, но менее тревожного отношения к технологиям.

Методы

Исследование проводилось с использованием анкетного опроса с фиксированным перечнем закрытых и частично открытых вопросов. Анкета включала несколько содержательных блоков: осведомленность об ИИ; частота использования ИИ; готовность к изучению ИИ в школе; отношение к интеллектуальным агентам; опасения и риски. Для повышения достоверности применялась процедура анонимного заполнения анкет, что позволило снизить эффект социальной желательности в ответах.

В исследовании приняли участие учащиеся трех образовательных организаций г. Томска, различающихся по образовательному профилю и педагогической концепции (общая выборка N = 253):

  • Школа А (n = 106): общеобразовательная школа с традиционной программой обучения.
  • Школа В (n = 62): лицей с углубленным изучением гуманитарных дисциплин.
  • Школа С (n = 85): инновационное образовательное учреждение с практико-ориентированным и проектным подходом к обучению.

Возраст респондентов – от 14 до 17 лет, то есть они представляют целевую группу для оценки готовности к внедрению ИИ в школьную программу.

В качестве инструмента использовалась авторская анкета, разработанная на основе аналогичных исследований по цифровой грамотности и восприятию ИИ (Maaß et al., 2024; Kwak et al., 2022). Вопросы были сформулированы преимущественно в виде шкал Лайкерта (от 1 до 5 баллов) и вопросов на выбор одного или нескольких ответов.

Результаты

1. Уровень информированности и использование ИИ.

Результаты показывают, что среди старшеклассников исследуемых школ распространен высокий уровень базовой осведомленности об ИИ. Так, в школе А (общеобразовательная школа) 66 учащихся (62,3%) отметили, что знакомы с основными понятиями, еще 25 (23,6%) – хорошо разбираются; в совокупности это составляет 85,9% респондентов, обладающих базовыми или продвинутыми знаниями. В других школах наблюдается аналогичная тенденция: в школе С (инновационная среда) доля учеников, заявивших об уверенных знаниях – 80,56%; в школе В (гуманитарный профиль) – 85,9%.

В среднем по выборке 61,7% знакомы с основными понятиями, еще 20,6% разбираются в ИИ хорошо, 4% посещали те или иные курсы, а 10,3% – не знают об ИИ почти ничего (рис. 1).

Рис. 1
Рис. 1. Уровень информированности об ИИ школьников г. Томска

 

В частоте использования ИИ выявлены заметные различия. Так, в школе С (инновационная среда) регулярно используют ИИ 44,7% учащихся, тогда как в школе А (общеобразовательная школа) и школе В (гуманитарный профиль) эта доля достигает 58,1% и 54,7 % соответственно. Полученные результаты свидетельствуют о том, что, несмотря на схожие уровни общей информированности, практика применения ИИ может зависеть от образовательного контекста. В среднем по выборке более половины респондентов регулярно взаимодействуют с интеллектуальными агентами в учебной или повседневной деятельности (рис. 2).

Рис. 2
Рис. 2. Частота использования ИИ школьниками г. Томска

 

При этом фиксируется низкая вовлеченность в формальное обучение ИИ. Только несколько человек из всех школ (4%) участвовали в специализированных курсах или проектах по ИИ (рис. 1). Исходя из этого, можно отметить, что существующий уровень знаний в основном формируется за счет самообразования и неформального использования (возможно, поиск информации, помощь при выполнении домашних заданий, генерация текстов).

Более глубокий анализ позволяет выявить некоторые закономерности. Прежде всего, более высокий уровень знаний коррелирует с меньшей выраженностью страхов и тревожности по отношению к ИИ. Учащиеся, которые отмечают, что «хорошо разбираются» или «проходили курсы», реже выбирали варианты ответов, отражающие страх ошибок автоматического оценивания или утраты самостоятельного мышления. Это согласуется с выводами исследователей (Kwak et al., 2022), которые показывают, что осведомленность снижает уровень тревожности и способствует позитивному отношению к технологиям. Кроме того, несмотря на высокий процент фактического использования ИИ, участие в курсах минимально. Это подтверждает гипотезу о том, что институционализация ИИ в школе отстает от его реальной практики среди учащихся. Подобный разрыв фиксируют и международные исследования (Maaß et al., 2024).

Школьники демонстрируют высокий уровень естественной адаптации к ИИ: более половины используют его на регулярной основе, а большая часть обладает хотя бы базовыми знаниями. Однако это знание в значительной степени носит эмпирический и прикладной характер, а формализованное обучение остается минимальным. Таким образом, именно в образовательной системе возникает задача: перевести «разрозненное» использование ИИ в осознанную цифровую грамотность и обучение, при этом учитывая контекстуальные различия в профилях школ (технический и гуманитарный).

2. Готовность к изучению ИИ и предпочтительные форматы.

Общая картина демонстрирует, что более половины старшеклассников (55,7%) положительно относятся к изучению ИИ в школе, то есть в совокупности выбрали ответы «да» или «скорее да». Это свидетельствует о наличии устойчивого интереса к формализации знаний и подтверждает гипотезу о том, что учащиеся уже воспринимают ИИ как значимый компонент будущего образования и профессиональной подготовки (рис. 2).

Рис. 3

 Рис. 3. Отношение к изучению ИИ школьников г. Томска

 

Предпочтения в форматах обучения оказались особенно показательными. Наибольшую поддержку получили факультативы и кружки (28,1%) и онлайн-курсы (19%). Напротив, форматы, предполагающие обязательную интеграцию в учебный процесс (обязательный школьный курс и проектная деятельность) были встречены прохладнее (7,9%). При этом значительная доля учащихся (20,9%) затруднилась с выбором, что указывает на слабое представление учащихся о возможных форматах изучения ИИ (рис. 3).

Рис. 4
Рис. 4. Предпочтительные форматы изучения ИИ

 

Склонность к добровольным форматам обучения соотносится с положениями теории самодетерминации (Deci, Ryan, 2008), согласно которой возможность выбора и автономии усиливает внутреннюю мотивацию к обучению. Подобные результаты подтверждены и в некоторых исследованиях (Maaß et al., 2024), где студенты также отдавали предпочтение факультативам и онлайн-обучению. Несмотря на высокий интерес, сопротивление обязательным курсам показывает, что учащиеся не готовы воспринимать ИИ как «равноправный школьный предмет» наряду с общеобразовательными дисциплинами. Они скорее видят его как инструмент, который удобно изучать при необходимости и в гибкой форме.

3. Отношение к использованию технологий и сервисов ИИ в обучении.

В целом наблюдается высокий уровень доверия к использованию интеллектуальных агентов: 201 из 253 респондентов (79,4%) положительно относятся к идее внедрения чат-ботов, голосовых ассистентов и других вспомогательных систем. Учащиеся видят в них возможность для упрощения поиска информации, автоматизации рутинных задач, получения подсказок и персональных рекомендаций. Несмотря на позитивное отношение, школьники рассматривают чат-ботов и голосовых помощников преимущественно как вспомогательный инструмент и подчеркивают невозможность замены ими учителя.

Можно предположить, что доверие к ИИ усиливается, когда учащиеся воспринимают его как помощника, встроенного в педагогический процесс. Это согласуется с концепцией социального присутствия: именно личность учителя обеспечивает чувство надежности и контроля (Almashour et al., 2025). Учащиеся демонстрируют настороженность к идее полной автоматизации – особенно в сфере оценивания. Это согласуется с другими результатами (Xin, Derakhshan, 2025; Tulang, 2025), где особо отмечено, что эмоциональная вовлеченность и доверие учащихся падают, если ИИ воспринимается как «замена» педагога, указывая на необходимость использования ИИ-инструменты как поддерживающих учителя, а не замещающих его.

4. Опасения и риски относительно ИИ в образовании.

Главное опасение учащихся – ошибки и несправедливость автоматического оценивания (52,5%). На втором месте стоит утрата самостоятельного мышления (43,9%), на третьем – снижение роли педагога (35,2%) (рис. 4).

рис. 5
Рис. 5. Основные опасения учеников относительно ИИ в образовании

Наибольший уровень тревожности был зафиксирован в школе В (гуманитарный профиль): 66,1% респондентов опасаются ошибок в оценивании, 71% – снижения самостоятельного мышления. В школе С (инновационная среда), напротив, выше доля тех, кто не выражает опасений (15,3%). Школа А (общеобразовательная школа) занимает промежуточную позицию: высокая обеспокоенность качеством оценивания (45,95%), но меньший страх потери «человеческого фактора» (29,2%). Согласно теории когнитивной нагрузки Дж. Свеллера (Sweller, 2011), чрезмерная автоматизация может привести к снижению когнитивной активности – учащиеся перекладывают умственные операции на систему, что ослабляет их собственные навыки анализа. Этот страх отразился в ответах респондентов.

Исследования (Zhang et al., 2025; Kwak et al., 2022) также показывают, что цифровая грамотность и знание принципов работы ИИ повышают доверие к системам и снижают страхи, то есть рост информированности снижает технофобию и тревожность при использовании ИИ. Аналогично, наши данные указывают: учащиеся с более высоким уровнем знаний об ИИ реже выбирали позицию «недоверия».

Вместе с тем отмечается модераторный эффект профиля школы. Гуманитарная направленность (школа В) усиливает ценностный скептицизм и этическую тревожность, тогда как инновационная среда (школа С) снижает уровень опасений. Поэтому следует отметить, что выявленные различия объясняются не только уровнем цифровой грамотности, но и глубинными ценностными установками, формируемыми образовательным профилем школ.

Обсуждение

Исследование показало, что готовность школьников к внедрению ИИ в образовательный процесс достаточно высокая: около 79% респондентов положительно относятся к использованию интеллектуальных агентов (чат-ботов, голосовых ассистентов и др.). Более половины учащихся выразили готовность изучать ИИ в школе, что говорит о сформированном интересе к технологиям. В то же время зафиксировано несоответствие: повседневное использование ИИ высоко, а институционализированные знания остаются низкими (участие в курсах единично). Это подтверждает необходимость переводить стихийное применение ИИ в осознанное обучение, формирующее цифровую грамотность. Главные опасения связаны с ошибками автоматического оценивания (52,5%) и утратой самостоятельного мышления (43,9%). При этом различия между школами показывают влияние образовательного контекста: в гуманитарном профиле опасения выше, в инновационной среде – ниже.

Поддержка ИИ воспринимается положительно только при условии сохранения роли учителя как медиатора. Это согласуется с концепцией социального присутствия: именно учитель обеспечивает доверие к технологиям и чувство справедливости.

В качестве практических рекомендаций для педагогов можно предложить следующее:

  1. Начинать использование ИИ в обучении школьников следует с инструментов вспомогательного характера: генерация подсказок, анализ ошибок, подбор персонализированных заданий. Функции автономного оценивания стоит вводить ограниченно и с обязательным педагогическим контролем.
  2. Необходимо вводить курсы по цифровой грамотности и принципам работы ИИ. Это позволит уменьшить технофобию и укрепить доверие к ИИ (Kwak et al., 2022). Оптимальным решением будут факультативы, кружки, онлайн-модули. Они удовлетворяют потребность школьников в автономии и обеспечивают добровольное вовлечение (Maaß et al., 2024). Для мотивированных учащихся целесообразно добавить проектные компоненты. В курсах следует обсуждать вопросы справедливости, прозрачности и предвзятости алгоритмов. Это не только снижает тревожность, но и формирует ответственное отношение к технологиям (Akgun, Greenhow, 2021).
  3. Необходимо помнить, что любые системы ИИ должны проектироваться как инструменты поддержки педагога, а не его замены.

Литература

  1. Глухов, А. П. (2025). ИИ-агенты в тьюторстве: потенциал, вызовы и перспективы интеграции. Вестник педагогических инноваций, 1(77). 65—74. https://doi.org/10.15293/1812-9463.2501.06
  2. Глухов, А.П., Синогина, Е.С., Ломовская, С.А. (2024). Проблема рецепции технологий искусственного интеллекта в образовательной среде: педагогическое сопротивление и стратегии внедрения. Научно-педагогическое обозрение, 5(57), 154—166. https://doi.org/10.23951/2307-6127-2024-5-154-166
  3. Akgun, S., Greenhow Ch. (2021). Artificial intelligence in education: Addressing ethical challenges in K-12 settings. AI and Ethics, 1, 431—440. https://doi.org/10.1007/s43681-021-00096-7
  4. Almashour, M, Aldamen, HAK, Jarrah, M. (2025). «They know AI, but they also know us»: Student perceptions of EFL teacher identity in AI-enhanced classrooms in Jordan. Frontiers in Education, 10, 1611147. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1611147
  5. Deci, E.L., Ryan, R.M. (2008). Self-determination theory: A macrotheory of human motivation, development and health. Canadian Psychology, 49(3), 182–185. http://doi.org/10.1037/a0012801
  6. Kwak, Y., Kim, Y., Park, S., Yoo, H. (2022). Influence of AI ethics awareness, attitude, anxiety, and self-efficacy on nursing students’ behavioural intentions. BMC Nursing, 21, 327. https://doi.org/10.1186/s12912-022-01048-0
  7. Maaß, C., Lippert, D., Scheck, J., Albrecht, U.V. (2024). Artificial Intelligence and ChatGPT in Medical Education: A Cross-Sectional Questionnaire on Students’ Competence. Frontiers in Education. https://doi.org/10.1080/28338073.2024.2437293
  8. Sweller, J. (2011). Cognitive load theory. Psychology of Learning and Motivation, 55, 37—76. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-387691-1.00002-8
  9. Tulang, A.B. (2025). Synergy of voluntary GenAI adoption in flexible learning environments: exploring facets of student-teacher interaction through structural equation modeling. European Journal of Educational Research, 14(3), 829—845. https://doi.org/10.12973/eu-jer.14.3.829
  10. Xin, Z., Derakhshan, A. (2025). From excitement to anxiety: Exploring EFL learners’ emotional experiences in the AI-powered classrooms. European Journal of Education, 60. http://doi.org/10.1111/ejed.12845
  11. Yavich, R. (2025). Will the Use of AI Undermine Students’ Independent Thinking? Education Sciences, 15(6), 669. https://doi.org/10.3390/educsci15060669
  12. Zhang, D., Wijaya, T., Wang, Y., Su, M., Li., X., Damayanti, N. (2025). Exploring the relationship between AI literacy, AI trust, AI dependency, and 21st-century skills in preservice mathematics teachers. Scientific Reports, 15, 14281. https://doi.org/10.1038/s41598-025-99127-0

Информация об авторах

Андрей Петрович Глухов, кандидат философских наук, доцент, доцент кафедры педагогики и управления образованием, директор научно-образовательного центра цифровой дидактики и искусственного интеллекта в образовании Института развития педагогического образования, ФГБОУ ВО Томский государственный педагогический университет (ТГПУ) , ведущий эксперт, Лаборатория инноваций Института образования НИУ ВШЭ, Томск, Российская Федерация, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9919-5316, e-mail: glukhovap@tspu.edu.ru

Елена Станиславовна Синогина, кандидат физико-математических наук, младший научный сотрудник научно-образовательного центра цифровой дидактики и искусственного интеллекта в образовании, Томский государственный педагогический университет (ФГБОУ ВО ТГПУ), Томск, Российская Федерация, ORCID: https://orcid.org/0009-0000-0037-0309, e-mail: sinogina2004@mail.ru

Метрики

 Просмотров web

За все время: 29
В прошлом месяце: 19
В текущем месяце: 10

 Скачиваний PDF

За все время: 11
В прошлом месяце: 6
В текущем месяце: 5

 Всего

За все время: 40
В прошлом месяце: 25
В текущем месяце: 15