StolicaMedia, 16 апреля. Студенты российских вузов всё чаще обращаются к генеративному ИИ в учебных целях. Для одних технологии становятся "спасателем", снижающим тревогу перед дедлайнами и сложными задачами, для других — риском утраты критического анализа и самостоятельной работы с информацией. Таковы результаты исследования "Стратегии и психологические корреляты использования ИИ в учебной деятельности", представленные на XXVI Апрельской международной научной конференции (18+). Авторы исследования — доцент факультета социальных наук НИУ ВШЭ Мария Чумакова и студент-исследователь департамента психологии вуза Надежда Страхова.
ИИ как эмоциональный регулятор
Обращение к нейросетям часто продиктовано не столько необходимостью, сколько потребностью в саморегуляции. Технология воспринимается как "спасатель" в ситуациях академического напряжения: риск не уложиться в срок, "чистый лист", тупик в решении. ИИ помогает снизить тревогу, справиться со скукой и страхом негативной оценки. При этом склонность к прокрастинации устойчиво связана с более частым использованием алгоритмов.
Когнитивные риски
Систематическое делегирование умственных операций ИИ ведёт к риску снижения критического анализа, синтеза информации и способности самостоятельно работать с источниками. Устраняя естественные учебные трудности, технология лишает студентов возможности развития через продуктивное затруднение. В долгосрочной перспективе это может повлиять на глубину усвоения материала и профессиональную устойчивость.
Мотивация определяет стратегию
Ключевой фактор — интерес к предмету и его связь с будущей карьерой. Если студент видит в дисциплине ресурс для профессионального роста, он использует ИИ избирательно: для проверки гипотез, структурирования, поиска альтернатив. При формальном отношении к курсу технология часто полностью замещает учебную деятельность.
Что дальше
Исследователи разрабатывают опросник с учебными сценариями и психологическими шкалами. Количественный этап уже стартовал: планируется собрать данные 150–200 студентов по всей России. Результаты помогут выявить профили пользователей ИИ и дать преподавателям рекомендации по проектированию заданий, устойчивых к поверхностному использованию алгоритмов, а также по развитию цифровой грамотности в вузах.
