СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ СТУДЕНТОВ БАКАЛАВРИАТА И МАГИСТРАТУРЫ О ВОЗМОЖНОСТЯХ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ
COMPARATIVE ANALYSIS OF UNDERGRADUATE AND GRADUATE STUDENTS' PERCEPTIONS OF THE POSSIBILITIES OF USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE EDUCATIONAL PROCESS

Скачать статью

Авторы

В.В. Спасенников, Д.В. Логвинов, С.С. Савкин

Аннотация

В статье представлены результаты эмпирического исследования восприятия и практик применения искусственного интеллекта (ИИ) студентами бакалавриата и студентами магистратуры Брянского государственного технического университета (БГТУ). С использованием статистических методов (критерия χ² Пирсона и точного критерия Фишера) выявлены значимые различия в мотивации, задачах использования и уровне доверия к технологиям ИИ (p < 0,01 для критичности и отношения к регуляции). Студенты бакалавриата преимуществен-но применяют ИИ для упрощения учебных задач; при этом у части респондентов отмечается негативное отношение к проверкам. Студенты магистратуры демонстрируют осмотрительное использование ИИ: автоматизируют рутинные задачи и анализ данных и, как правило, проверяют результаты. В работе подчеркивается важность организации обучающих курсов для формирования цифровой грамотности, этического отношения к ИИ и минимизации рисков, связанных с плагиатом.

Ключевые слова

искусственный интеллект, высшее образование, большие языковые модели, критическое мышление, цифровая грамотность, этические принципы, правовое регулирование, эмпирическое исследование, статистический анализ.

Abstract

The article presents the results of an empirical study on the perception and use of artificial intelligence (AI) by undergraduate students and master’s students of Bryansk State Technical University (BGTU). Using statistical methods (Pearson’s chi-square test and Fisher’s exact test), significant differences were identified in motivation, purposes of AI use, and trust levels (p < 0?01 for criticality and attitudes toward regulation). Undergraduate students primarily use AI to simplify academic tasks; some of them demonstrate negative attitudes toward checks for AI-generated content. Master’s students, in contrast, show cautious use of AI: they apply it to automate routine tasks and support data analysis, and typically verify the results. The study emphasizes the importance of training courses to foster digital literacy, ethical AI use, and risk minimization (e.g. plagiarism).

Keywords

artificial intelligence, higher education, large language models, critical thinking, digital literacy, ethical principles, legal regulation, empirical study, statistical analysis.