Запрос студентов на обучение ИИ-грамотности во взаимодействии с преподавателями

Введение. ИИ-грамотность важна для сохранения развивающей функции образования, обеспечения общей готовности молодежи к трудовому переходу в экономике знаний, поддержки просоциальных ценностей при разработке и внедрении ИИ-инструментов. Целью исследования является анализ запроса студентов на формирование ИИ-грамотности во взаимодействии с преподавателем. Методология, методы и данные. Исследование опирается на деятельностный подход в социальных науках. Эмпирическую базу составляет формализованный опрос студентов ТюмГУ (n = 650). Методы анализа включают расчет индексов и сравнение средних с контролем значимости различий. Результаты. Выявлено, что у студентов есть артикулированный интерес в развитии только деятельностного компонента ИИ-грамотности: они ожидают обучения конкретным навыкам использования ИИ для решения образовательных и профессиональных задач. Стремление сформировать когнитивный, рефлексивный и этический компоненты может привести к тому, что во взаимодействии преподавателей и студентов, ввиду отсутствия потребности, могут возникнуть точки напряжения. Показано, что на младших курсах запрос на формирование ИИ-грамотности выше; рассмотрены различия, связанные с дисциплинарной принадлежностью. Научная новизна исследования состоит в том, что оно с опорой на авторскую операционализацию раскрывает риски преимущественно праксеологической ориентированности студентов при использовании ИИ-инструментов. Практическая значимость заключается в обосновании предложения о фокусировании педагогического воздействия преподавателя: предлагается доносить ценность комплексного понимания ИИ-грамотности через раскрытие дефицитов, связанных с недооценкой важности отдельных ее компонентов.

1. Катаев Д.В., Беляев Д.А., Тарасов А.Н. Динамика научного дискурса об искусственном интеллекте в образовании: библиометрический анализ и тематическое моделирование. Высшее образование в России. 2025;34(11):145–168. doi:10.31992/0869-3617-2025-34-11-145-168

2. Ma M., Ng D.T.K., Liu Z., Wong G.K.W. Fostering responsible AI literacy: a systematic review of K-12 AI ethics education. Computers and Education: Artificial Intelligence. 2025;8:100422. doi:10.1016/j.caeai.2025.100422

3. Gunasekara L., El-Haber N., Nagpal S., Moraliyage H., Issadeen Z., Manic M., et al. A systematic review of responsible artificial intelligence principles and practice. Applied System Innovation. 2025;8:97. doi:10.3390/asi8040097

4. Chiu T.K.F. AI literacy and competency: definitions, frameworks, development and future research directions. Interactive Learning Environments. 2025;33(5):3225–3229. doi:10.1080/10494820.2025.2514372

5. Chee H., Ahn S., Lee J. A competency frameworkfor AI literacy: variations by different learner groups and an implied learning pathway. British Journal of Educational Technology. 2025;56:2146– 2182. doi:10.1111/bjet.13556

6. Бермус А.Г. Академическое мошенничество и имитации в высшей школе как онтологический вызов образованию XXI в. Непрерывное образование: XXI век. 2023;1(41). doi:10.15393/j5.art.2023.8244

7. Чопик О.А. Искусственный интеллект как фактор трансформации субъектной позиции студентов в высшем образовании. Высшее образование в России. 2025. 2025;34(8-9):54–73. doi:10.31992/0869-3617-2025-34-8-9-54-73

8. Кабрин В.И., Галажинский Э.В., Фещенко А.В., Мацута В.В., Барч С.И., Иванова А.С. Влияние больших языковых моделей LLM (ChatGPT) на креативность студентов. Сибирский психологический журнал. 2025;96:26–45. doi:10.17223/17267080/96/2

9. Korte S.-M., Cheung W.M.-Y., Maasilta M., Kong S.-C., Keskitalo P., Wang L., et al. Enhancing artificial intelligence literacy through cross-cultural online workshops. Computers and Education Open. 2024;6:100164. doi:10.1016/j.caeo.2024.100164

10. Ng D.T.K., Leung J.K.L., Chu S.K.W., Qiao M.S. Conceptualizing AI literacy: an exploratory review. Computers and Education: Artificial Intelligence. 2021;2:100041. doi:10.1016/j.caeai.2021.100041

11. Southworth J., Migliaccio K., Glover J., Glover J., Reed D., McCarty C., et al. Developing a model for AI across the curriculum: transforming the higher education landscape via innovation in AI literacy. Computers and Education: Artificial Intelligence. 2023;4:100127. doi:10.1016/j.caeai.2023.100127

12. Carolus A., Koch M.J., Straka S., Latoschik M.E., Wienrich C. MAILS – meta AI literacy scale: development and testing of an AI literacy questionnaire based on well-founded competency models and psychological changeand meta-competencies. Computers in Human Behavior: Artificial Humans. 2023;1(2):100014. doi:10.1016/j.chbah.2023.100014

13. Конколь М.М., Марьина Е.Д. Методологические основания системы метацифровой компетентности (на примере языкового образования). Образование и наука. 2025;27(9):9–29. doi:10.17853/1994-5639-2025-9-9-29

14. Тихонова Н.В., Сабирова Д.Р. Грамотность педагога в области искусственного интеллекта: теоретический анализ понятия. Образование и наука. 2025;27(6):180–206. doi:10.17853/1994-5639-2025-6-180-206

15. Сысоев П.В. Компетенция современного педагога в области искусственного интеллекта: структура и содержание. Высшее образование в России. 2025;34(6):58–79. doi:10.31992/0869-3617-2025-34-6-58-79

16. Pinski M., Benlian A. AI literacy for users – a comprehensive review and future research directions of learning methods, components, and effects. Computers in Human Behavior: Artificial Humans. 2024;2(1):100062. doi:10.1016/j.chbah.2024.100062

17. Бодалев А.А. Восприятие и понимание человека человеком. М.: Издательство Московского университета; 1982. 199 с.

18. Örtenblad A.R., Koris R., Pihlak Ü. Does it matter who teaches you? A study on the relevance of matching students’ and teachers’ personalities. The International Journal of Management Education. 2017;15(3):520–527. doi:10.1016/j.ijme.2017.10.001

19. Semenova E., Khanolainen D. Exploring student and teacher perceptions of the ideal teacher in Russia. Pedagogy, Culture & Society, 2025;33(4):1219–1236. doi:10.1080/14681366.2024.2342423

20. Zhou M., Peng S. The usage of AI in teaching and students’ creativity: the mediating role of learning engagement and the moderating role of AI literacy. Behavioral Sciences. 2025;15(5):587. doi:10.3390/bs15050587

21. Тарасов С.В., Спасская Е.Б., Проект Ю.Л. Образ преподавателя как фактор оценки образовательной среды вуза и учебной мотивации студентов. Высшее образование в России. 2025;34(7):52–73. doi:10.31992/0869-3617-2025-34-7-52-73

22. Johansson S., Myrberg E. Teacher specialization and student perceived instructional quality: what are the relationships to student reading achievement? Educational Assessment, Evaluation and Accountability. 2019;31:177–200. doi:10.1007/s11092-019-09297-5

23. Вейхер А.А. Развитие методологии деятельностного подхода в социологии как междисциплинарного. Социология и общество: традиции и инновации в социальном развитии регионов: сборник докладов VI Всероссийского социологического конгресса; 14–16 октября 2020 г. Тюмень: Российское общество социологов; 2020:41–58.

24. Медведев А.М., Жуланова И.В. Деятельностный подход как ориентир современного образования: исходное содержание и риски редукции. Мир науки. Педагогика и психология. 2021;9(2). Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/deyatelnostnyy-podhod-kak-ori-entir-sovremennogo-obrazovaniya-ishodnoe-soderzhanie-i-riski-reduktsii (дата обращения: 20.01.2026).

25. Лысак И.В. Идентичность: сущность термина и история его формирования. Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология. 2017;38:130–138. doi:10.17223/1998863Х/38/14

26. Tight M. Employability: a core role of higher education? Research in Post-Compulsory Education. 2023;28(4):551–571. doi:10.1080/13596748.2023.2253649

27. Ashwin P. Why knowledge is central to “graduateness” – implications for research and policy. Policy Reviews in Higher Education. 2025;9(1):32–46. doi:10.1080/23322969.2024.2434034

28. Стародубцев В.А. Практико-центрированное обучение в высшей школе. Высшее образование в России. 2021; 30(5):75–87. doi:10.31992/0869-3617-2021-30-5-75-87

29. Tian J., Zhang R. Learners’ AI dependence and critical thinking: the psychological mechanism of fatigue and the social buffering role of AI literacy. Acta Psychologica. 2025;260:105725. doi:10.1016/j.actpsy.2025.105725

30. Black R.W., Tomlinson B. University students describe how they adopt AI for writing and research in a general education course. Scientific Reports. 2025;15:8799. doi:10.1038/s41598-025-92937-2

31. Hornberger M., Bewersdorff A., Nerdel C. What do university students know about Artificial Intelligence? Development and validation of an AI literacy test. Computers and Education: Artificial Intelligence. 2023;5:100165. doi:10.1016/j.caeai.2023.100165

32. Zhai C., Wibowo S., Li L.D. The effects of over-reliance on AI dialogue systems on students’ cognitive abilities: a systematic review. Smart learning Environments. 2024;11:28. doi:10.1186/s40561-024-00316-711

33. Combrinck C., Loubser N. Student self-reflection as a tool for managing GenAI use in large class assessment. Discover Education. 2025;4:72. doi:10.1007/s44217-025-00461-2

34. Сысоев П.В. Этика и ИИ-плагиат в академической среде: понимание студентами вопросов соблюдения авторской этики и проблемы плагиата в процессе взаимодействия с генеративным искусственным интеллектом. Высшее образование в России. 2024;33(2):31–53. doi:10.31992/0869-3617-2024-33-2-31-53

35. Gouseti A., James F., Fallin L., Burden K. The ethics of using AI in K-12 education: a systematic literature review. Technology, Pedagogy and Education. 2025;34(2):161–182. doi:10.1080/1475939X.2024.2428601

36. Luo T., So W.W.M., Wan Z.H., Wai C.L. STEM stereotypes predict students’ STEM career interest via self-efficacy and outcome expectations. International Journal of STEM Education. 2021;8:36. doi:10.1186/s40594-021-00295-y

37. Kong S.-C., Cheung W.M.-Y., Zhang G. Evaluating an artificial intelligence literacy programme for developing university students’ conceptual understanding, literacy, empowerment and ethical awareness. Educational Technology & Society. 2023;26(1):16–30.