Science for Education Today, 2025, Т. 15, № 4, С. 136–157
© Гладкова Л. Н., Раведовская У. Ю., Семеновских Т. В., Булыгина Ю. В., Фроленкова А. Л., Крежевских О. В., 2025
УДК: 
378.1+37.03+51-77

Качественное исследование когнитивных предпочтений студентов при использовании искусственного интеллекта

Гладкова Л. Н. 1 (Тюмень, Россия), Раведовская У. Ю. 1 (Тюмень, Россия), Семеновских Т. В. 1 (Тюмень, Россия), Булыгина Ю. В. 1 (Тюмень, Россия), Фроленкова А. Л. 1 (Тюмень, Россия), Крежевских О. В. 2 (Тюмень, Россия)
1 федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Тюменский государственный университет"
2 федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Тюменский государственный университет»
Полный текст (свободный доступ) — Скачан 9 раз(а)
Аннотация: 

Проблема и цель. В статье обсуждается проблема применения искусственного интеллекта студентами в научно-исследовательской деятельности. Цель исследования – выявить типы когнитивных предпочтений студентов при использовании искусственного интеллекта.
Методология. Для достижения цели исследования авторы использовали взаимодополняющие методы: теоретические – для анализа и систематизации положений отечественных и зарубежных авторских исследований по вопросам применения нейросетей и технологий искусственного интеллекта в образовательном процессе высшей школы, а также анализ нормативных документов Российской Федерации; эмпирические – полуструктурированное глубинное интервью как метод качественного исследования, типологический анализ как метод обработки данных качественного исследования, кодирование. Исследование стартовало в начале 2024/25 учебного года, в нем приняли участие 14 студентов Тюменского государственного университета, обучающихся по профилю «Начальное образование».
Результаты. Основные результаты заключаются в выявлении следующих типов обучающихся: «скептик», «сторонник», «прагматик»; в высказываниях студентов зафиксированы такие категории, как «Неудовлетворенность/недоверие», «Разочарование», «Удовлетворенность/доверие» и «Воодушевление», что позволяет проследить различные эмоциональные состояния студентов и обнаруживает необходимость изучения потенциальных возможностей искусственного интеллекта в научно-исследовательской деятельности студентов с точки зрения конкретных причин, способствующих появлению этих состояний.
Установлено, что «скептики» демонстрируют склонность к ответственному применению искусственного интеллекта в научно-исследовательской деятельности, «сторонники» же не указывали на проверку истинности знания, полученного с помощью искусственного интеллекта, как обязательный шаг при проведении исследования, а «прагматики» чаще применяют искусственный интеллект в решении стандартных, рутинных задач.
Заключение. По результатам исследования сделаны выводы о необходимости системной работы для повышения результативности процесса взаимодействия студентов с искусственным интеллектом в ходе научной работы и необходимости дальнейших исследований для соблюдения этических и правовых норм.

Ключевые слова: 

искусственный интеллект; когнитивные предпочтения студентов; научно-исследовательская деятельность студентов; типы обучающихся

Библиографическая ссылка:
Гладкова Л. Н., Раведовская У. Ю., Семеновских Т. В., Булыгина Ю. В., Фроленкова А. Л., Крежевских О. В. Качественное исследование когнитивных предпочтений студентов при использовании искусственного интеллекта // Science for Education Today. – 2025. – № 4. – С. 136–157. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2658-6762.2504.06
Список литературы: 
  1. Alotaibi N., Alshehri A. Prospers and Obstacles in Using Artificial Intelligence in Saudi Arabia Higher Education Institutions – The Potential of AI-Based Learning Outcomes // Sustainability. – 2023. – Vol. 15 (13). – P. 10723. DOI: https://doi.org/10723. 10.3390/su151310723
  2. Al-Zahrani A., Alasmari T. Exploring the impact of artificial intelligence on higher education: The dynamics of ethical, social, and educational implications // Humanities and Social Sciences Communications. – 2024. – Vol. 11 (1). – P. DOI: https://doi.org/10.1057/s41599-024-03432-4
  3. Ashikullah Md. Investigating the Pros and Cons of Artificial Intelligence (AI)-Based Systems: A Case Study on the Use of ChatGPT in Higher Education in the Northern Region of Bangladesh // International Journal on Studies in English Language and Literature. – 2024. – Vol. 12 (6). – P. 1–8. DOI: https://doi.org/10.20431/2347-3134.1206001
  4. Arowosegbe A., Alqahtani J., Oyelade T. Perception of generative AI use in UK higher education // Frontiers in Education. – 2024. – Vol. 9 (4). – P. DOI: https://doi.org/10.3389/feduc.2024.1463208
  5. Chanpradit T. Generative artificial intelligence in academic writing in higher education: A systematic review // Edelweiss Applied Science and Technology. – 2025. – Vol. 9. – P. 889–906. DOI: https://doi.org/10.55214/25768484.v9i4.6128
  6. Durmus F. Swot Analysis of the Use of ChatGPT in Education // Journal of Educational Studies and Multidisciplinary Approaches. – 2024. – Vol. 4 (2). – P. 102. DOI: https://doi.org/10.51383/jesma.2024.102
  7. Jensen L., Buhl A., Sharma A., Bearman M. Generative AI and higher education: a review of claims from the first months of ChatGPT // Higher Education. – 2024. – Vol. 89. – P. 1145–1161. DOI: https://doi.org/10.1007/s10734-024-01265-3
  8. Lund B., Wang T., Mannuru N. R., Nie B., Shimray S., Wang Z. ChatGPT and a New Academic Reality: Artificial Intelligence-Written Research Papers and the Ethics of the Large Language Models in Scholarly Publishing // Journal of the Association for Information Science and Technology. – 2023. – Vol. 74 (5). – P. 570–581. DOI: https://doi.org/10.1002/asi.24750
  9. Puiu S., Doran N. M., Meghisan F., Badircea R., Manta A. Sustainable Transformation of Romanian Companies Through Industry 4.0, Green Production and Environment Commitment // Amfiteatru Economic. – 2022. – Vol. 24 (59). – P. 46–60. DOI: https://doi.org/10.24818/EA/2022/59/46

10. Namjoo F., Liaghat E., Shabaziasl S., Modabernejad Z., Morshedi H. Students Experience on Self-Study through AI // AI and Tech in Behavioral and Social Sciences. – 2023. – Vol. 1 (3). – P. 35–42. DOI: https://doi.org/10.61838/kman.aitech.1.3.6

11. Shaalan I., Ahmad A. Linguistic Competence Among Egyptian vs. Saudi EFL Majors in Light of Utilizing Artificial Intelligence Technology // International Journal of Computer-Assisted Language Learning and Teaching. – 2024. – Vol. 14 (1). – P. 1–19. DOI: https://doi.org/10.4018/IJCALLT.361771

12. Shahzad F. Ethical AI Use: Understanding Perception of Learning Outcomes and Equity // Asian Journal of Humanities and Social Studies. – 2025. – Vol. 13 (1). – P.  DOI: https://doi.org/10.24203/jcv4gx50

13. Shubha T. A., Vaidya P., Ali N., Lund B. Integration of AI-based applications in education: how students feel about the ChatGPT era? // Global Knowledge, Memory and Communication. – 2025. – Vol. – P. DOI: https://doi.org/10.1108/GKMC-04-2024-0227

14. Stöhr C., Ou A. W., Malmström H. Perceptions and usage of AI chatbots among students in higher education across genders, academic levels and fields of study // Computers and Education Artificial Intelligence. – 2024. – Vol. 7. – P. 100259. DOI: https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100259

15. Supriyadi E., Pahmi S. Exploring the Potential of AI Tools in Education: A Thematic Analysis of Gemini.ai // Gema Wiralodra. – 2024. – Vol. 15 (3). – P. DOI: https://doi.org/10.31943/gw.v15i3.771

16. Алексеев С. А. Отношение студенческой молодежи к развитию и применению технологии искусственного интеллекта // Управление устойчивым развитием. – 2023. – № 4. – С. 73–77. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=54746819 DOI: https://doi.org/10.55421/2499992X_2023_4_73

17. Буякова К. И., Дмитриев Я. А., Иванова А. С., Фещенко А. В., Яковлева К. И. Отношение студентов и преподавателей к использованию инструментов с искусственным интеллектом в вузе // Образование и наука. – 2024. – Т. 26, № 7. – С. 160–193. URL: https://www.edscience.ru/jour/article/view/3927 URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=69164054 DOI: https://doi.org/10.17853/1994-5639-2024-7-160-193

18. Виниченко М. В., Ляпунова Н. В., Чуланова О. Л., Караксони П. Характер влияния цифровизации и искусственного интеллекта на социокультурную среду и образование в условиях пандемии: взгляды студентов поколения Z России и Словакии // Перспективы науки и образования. – 2021. – № 3. – С. 26–42. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=46424166 DOI: https://doi.org/10.32744/pse.2021.3.2 

19. Давыдова Г. И., Шлыкова Н. В. Риски и вызовы при внедрении искусственного интеллекта в систему высшего образования // Вестник практической психологии образования. – 2024. – Т. 21, № 3. – С. 62–69. URL: https://psyjournals.ru/journals/bppe/archive/2024_n3/Davydova_Shlykova URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=69196883 DOI: https://doi.org/10.17759/bppe.2024210308

20. Каныгин Г. В., Полтинникова М. С., Корецкая В. С. Проблемы смысловой реконструкции теоретического текста в социологии // Петербургская социология сегодня. – 2021. – № 16. – С. 44–63. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=47494371 DOI: https://doi.org/Ш.25990/socmstras.pss-16.9ccw-h915

21. Осипенко Л. Е., Козицына Ю. В., Коротков А. В. Исследовательское и машинное обучение: от сопоставления к конвергенции // Психолого-педагогические исследования. – 2022. – Т. 14, № 4. – C. 127–146. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=50046045 DOI: https://doi.org/10.17759/psyedu.2022140408

22. Петрунева Р. М., Филатова М. Н., Чудасова Т. Д. Системы искусственного интеллекта в сфере образования: отношение преподавателей (на примере ВОЛГГТУ) // Primo Aspectu. – 2024. – № 2. – С. 19–31. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=67973181 DOI: https://doi.org/10.35211/2500-2635-2024-2-58-19-31 

23. Раицкая Л. К., Ламбовска М. Р. Перспективы применения ChatGPT для высшего образования: обзор международных исследований // Интеграция образования. – 2024. – Т. 28, № 1. – С. 10–21. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=65006249 DOI: https://doi.org/10.15507/1991-9468.114.028.202401.010-021 

24. Садыкова Г. В., Каюмова А. Р. Технологии искусственного интеллекта в российском образовательном пространстве: взгляд педагогов // Перспективы науки и образования. – 2024. – № 6. – С. 720–732. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=79560975 DOI: https://doi.org/10.32744/pse.2024.6.45 

25. Скворчевский К. А., Дятлова О. В. Современные адаптивные и интеллектуальные цифровые системы обучения: механизмы и потенциал // Вопросы образования / Educational Studies Moscow. – 2024. – № 3. – С. 299–337. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=77251571 DOI: https://doi.org/10.17323/vo-2024-19751 

26. Сысоев П. В. Дидактические свойства и методические функции нейросетей // Перспективы науки и образования. – 2024. – № 6. – С. 672–690. URL: https://elibrary.ru/ggnyfw DOI: https://doi.org/10.32744/pse.2024.6.42

27. Сысоев П. В., Филатов Е. М. Методика обучения студентов написанию иноязычных творческих работ на основе оценочной обратной связи от искусственного интеллекта // Перспективы науки и образования. –2024. – № 1. – С. 115–135. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=62769526 DOI: https://doi.org/10.32744/pse.2024.1.6

28. Сысоев П. В., Филатов Е. М., Хмаренко Н. И., Мурунов С. С. Преподаватель vs искусственный интеллект: сравнение качества предоставляемой преподавателем и генеративным искусственным интеллектом обратной связи при оценке письменных творческих работ студентов // Перспективы науки и образования. – 2024. – № 5. – С. 694–712. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=74512715 DOI: https://doi.org/0.32744/pse.2024.5.41 

Дата публикации 31.08.2025