По теме
Связь между расхождением эмоций, мотивацией к их регуляции и...
В исследовании с моментальными оценками изучалась связь между переживаемыми и желаемыми эмоциями, мо...
Гендерный разрыв в ИИ: реальность или миф?
Разбираем противоречивые данные отчётов Pew Research Center и Harvard Kennedy School о том, как мужч...
Связаны ли мудрость и счастье: что говорят психологические и...
Узнайте из статьи, что такое мудрость с точки зрения современной психологии, как она связана с возра...
Как погода влияет на эмоциональное состояние человека
Подробный научный анализ влияния погодных условий на психологическое состояние и настроение человека...
Имеют ли интроверты меньше радости в жизни: что говорит наук...
Узнайте из нового научного исследования, действительно ли интроверты реже испытывают радость от повс...
Развитие эмоционального интеллекта: как гибкость эмоций улуч...
Узнайте, как развитие эмоциональной гибкости может компенсировать низкий уровень эмоционального инте...
Введение в проблему внедрения ИИ в высшем образовании
Быстрая интеграция систем искусственного интеллекта (ИИ) в академическую среду кардинально меняет ландшафт высшего образования. В этой динамичной среде ключевым фактором успеха становится психологическая готовность педагогов. Данная статья анализирует два важнейших конструкта: AI self-efficacy (самоэффективность в отношении ИИ - вера человека в свою способность успешно применять технологии искусственного интеллекта) и AI anxiety (тревожность в отношении ИИ - психологическое состояние беспокойства, вызванное использованием или потенциальным воздействием ИИ).
Методология исследования психологического состояния преподавателей
В ходе исследования был проведен количественный опрос среди 350 преподавателей одного из китайских университетов. Выборка формировалась на основе стратифицированной случайной выборки с учетом специализации (академического профиля). Цель состояла в том, чтобы понять, как преподаватели воспринимают свои навыки работы с новыми алгоритмами и что вызывает у них профессиональные опасения.
Основные показатели исследования
- Самоэффективность в отношении ИИ (AI self-efficacy): Показатель составил M = 4.48 (SD = 0.76), что выше нейтрального уровня.
- Тревожность в отношении ИИ (AI anxiety): Показатель составил M = 4.35 (SD = 0.85), что также указывает на значительный уровень беспокойства.
Примечание: M (Mean) - среднее арифметическое значение; SD (Standard Deviation) - стандартное отклонение, отражающее разброс данных относительно среднего.
Взаимосвязь между уверенностью и тревогой
Результаты статистического анализа показали сильную отрицательную корреляцию (r = −0.59, p < 0.01) между самоэффективностью и тревожностью. Это означает, что чем выше преподаватель оценивает свои способности к управлению ИИ-инструментами, тем ниже уровень его профессионального стресса. Данный фактор остается значимым предиктором даже при контроле демографических переменных.
Демографические различия и специализация
Анализ выявил существенные различия в зависимости от пола и профессиональной сферы деятельности:
Женщины-преподаватели продемонстрировали более высокий уровень тревожности и более низкий уровень самоэффективности по сравнению с мужчинами.
В то же время преподаватели компьютерных дисциплин закономерно показали самые высокие показатели уверенности и самые низкие уровни тревоги, что подчеркивает важность профильной подготовки для адаптации к изменениям.
Анализ двойственного состояния преподавателей
Уникальность результатов заключается в выявленном парадоксе: университетские преподаватели могут одновременно чувствовать себя достаточно компетентными для использования инструментов ИИ в педагогике и при этом испытывать глубокие опасения относительно того, как эти технологии изменят суть профессии, этику академической деятельности и рынок труда в целом.
Роль институциональной поддержки
Авторы подчеркивают, что вузам необходимо внедрять дифференцированные программы обучения. Недостаточно просто давать инструкции по программам; необходимо работать с психологическим барьером, снижая страх перед неизвестным через демонстрацию практической пользы. Поддержка должна быть комплексной и учитывать специфику разных факультетов.
Заключение и рекомендации
Проведенное исследование предоставляет доказательную базу того, что внедрение ИИ - это не только технический, но и социально-психологический процесс. Успешная интеграция технологий невозможна без внимания к человеческому капиталу и эмоциональному состоянию преподавательского состава. Институты должны сосредоточиться на создании среды, где профессиональное развитие идет рука об руку с психологической поддержкой.
Перспективы для дальнейшего изучения
Дальнейшие исследования должны быть направлены на изучение долгосрочных стратегий преодоления стресса, связанного с технологической трансформацией образования. Важно также исследовать, как меняется отношение преподавателей к ИИ по мере накопления практического опыта работы с генеративными моделями и автоматизированными системами оценки знаний.
Статья была подготовлена в соответствии с принципами Хельсинкской декларации, а исследование одобрено Этическим комитетом педагогического университета Нэйцзян (Neijiang Normal University). Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Ссылка ниже показывает исходный материал, использованный при подготовке публикации. Она сама по себе не означает независимую проверку каждого утверждения.
Исходный материал: открыть источник
Дисклеймер: Информация носит ознакомительный характер и не заменяет консультацию специалиста.
Библиографическое описание для ссылок и работ:
Psy-Update. Искусственный интеллект в вузе: взаимосвязь уверенности и тревожности у преподавателей [Электронный ресурс] // Psy-Update.ru. URL: https://psy-update.ru/article/iskusstvennyj-intellekt-v-vuze-vzaimosvyaz-uverennosti-i-trevozhnosti-u-prepodavatelej (дата обращения: 05.11.2026).
Psy-Update. (2026). Искусственный интеллект в вузе: взаимосвязь уверенности и тревожности у преподавателей. Psy-Update.ru. https://psy-update.ru/article/iskusstvennyj-intellekt-v-vuze-vzaimosvyaz-uverennosti-i-trevozhnosti-u-prepodavatelej