Искусственный интеллект в учебной деятельности: мнение студентов, обучающихся по направлению «Реклама и связи с общественностью»

УДК 378-042.4:004.8
DOI 10.20339/AM.08-26.106

М.Ю. Абабкова,

канд. экон. наук, доцент

кафедры «Связи с общественностью»

СПбГЭТУ «ЛЭТИ»

https://orcid.org/0000-0002-6589-8523, SPIN-код 6062-0162

e-mail: miuababkova@etu.ru

И.Ю. Мельникова,

канд. экон. наук, доцент

Высшей школы медиакоммуникаций и связей с общественностью

СПбПУ Петра Великого

https://orcid.org/0000-0001-8912-4269, SPIN-код 5465-6369

e-mail: iris100@yandex.ru

М.Е. Кудрявцева,

д-р пед. наук, профессор

кафедры «Связи с общественностью»

СПбГЭТУ «ЛЭТИ»;

профессор кафедры теории и практики массмедиа СПбГЭУ

SPIN-код 3240-3131

О.О. Васильева,

канд. экон. наук, доцент

кафедры связей с общественностью и рекламы

РГПУ им. А.И. Герцена

e-mail: olgavasileva@herzen.spb.ru

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в медиаобразование сопряжено с преимуществами и рисками. Исследования показывают, что лишь малая часть преподавателей (менее 20%) активно использует ИИ в учебном процессе, тогда как половина студентов готова экспериментировать с этими технологиями. Российские данные схожи с зарубежными: большинство позитивно относится к ИИ, но недостаточно эффективно внедряет его в практику.

Целью настоящего исследования является выявление факторов и механизмов, влияющих на восприятие технологий искусственного интеллекта для совершенствования образовательных технологий и личностного развития студентов в высших учебных заведениях.

Статья содержит анализ источников вторичных данных российских и зарубежных исследователей по проблеме интеграции искусственного интеллекта в образовательный процесс. Эмпирической составляющей исследования является опрос 277 студентов, обучающихся по направлению «Реклама и связи с общественностью» в 4 вузах Санкт-Петербурга, проведенный на основе единой теории принятия и использования технологий (Unifie Theory for Acceptance and Use of Technology), которая позволяет понять поведение пользователей при внедрении новой технологии.

Новизной проведенного исследования является применение расширенной модели UTAUT для оценки возможности и перспектив внедрения новых технологий в образовательный процесс.

Результаты, полученные на основе опроса 277 студентов, обучающихся по направлению «Реклама и связи с общественностью» в 4 вузах Санкт-Петербурга, показали активное использование студентами ИИ в учебе: 61,6% применяют технологию регулярно (от нескольких раз в неделю до ежедневного использования). Большинство респондентов позитивно оценивают использование ИИ в учебном процессе и легкость освоения технологии. Однако лишь треть респондентов считает, что ИИ раскрывает их творческий потенциал. Исследование подчеркивает необходимость формирования грамотного подхода к применению ИИ в образовании, учитывающего баланс между технологическими возможностями и сохранением субъектности студентов.

Ключевые слова: искусственный интеллект, образовательные технологии, единая теория принятия и использования технологий UTAUT, шкала Лайкерта

Литература

1. Strzelecki, A. (2024) Students’ Acceptance of Chat GPT in Higher Education: An Extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology. Innov. High Educ. 49, 223–245. https://doi.org/10.1007/s10755-023-09686-1
2. Разумов В.И., Сизиков В.П. Естественный и искусственный интеллект и их соотношение // Вестник Омского ун-та. 2019. Т. 24. № 1. С. 98–105. https://doi.org/10.25513/1812-3996.2019.24(1).98-105
3. Елсакова Р.З., Кузьмина Н.Н., Кочкина Д.В. Искусственный vs естественный интеллект в образовательном процессе вуза // Вестник ЮУрГУ. Серия «Образование. Педагогические науки». 2024. Т. 16. № 1 С. 90–101. https://doi.org/10.14529/ped240109
4. Li, C., Xing, W., & Leite, W. (2022) Building socially responsible conversational agents using big data to support online learning: A case with Algebra Nation. British Journal of Educational Technology, 53 (4), 776–803. https://doi.org/10.1111/bjet.13227
5. Teubner, T., Flath, C.M., Weinhardt, C., van der Aalst, W., & Hinz, O. (2023) Welcome to the era of ChatGPT et al. Business & Information Systems Engineering, 65 (2), 95–101. https://doi.org/10.1007/s12599-023-00795-x
6. Аркабаев Н.К., Маматова В.Т. Влияние искусственного интеллекта на роль преподавателя при трансформации педагогических компетенций в условиях цифровизации образования // Вестник Ошского государственного университета. Педагогика. Психология. 2025. Т. 1 (6). С. 49–56. https://doi.org/10.52754/16948742_1(6)_6-2025
7. Rudolph, J., Tan, S., & Tan, S. (2023) ChatGPT: Bullshit spewer or the end of traditional assessments in higher education? Journal of Applied Learning & Teaching, 6 (1), 1–22.
8. Кто такие неолуддиты и как они сопротивляются внедрению технологий ИИ. URL: https://trends.rbc.ru/trends/innovation/68fbb02e9a7947ab812414c2?from=copy (дата обращения: 26.11.2025).
9. Are Your Employees Sabotaging Your AI Initiatives? They Might Be. URL: https://www.forbes.com/sites/rogerdooley/2025/04/04/are-your-employees-sabotaging-your-ai-initiatives-they-might-be/) (дата обращения: 26.11.2025).
10.  Архипов В.В., Наумов В.Б., Старостенко В.А., Нестеров А.А. Использование искусственного интеллекта в высшем образовании: опыт СПбГУ // Труды по интеллектуальной собственности (Works on Intellectual Property). 2025. Т. 52. № 1. С. 122–135. https://doi.org/10.17323/tis.2025.25343
11. Coffey, L. (2023, October 31) Students outrunning faculty in AI use. The Inside Higher Ed. URL: https://www.insidehighered.com/news/tech-innovation/artificialintelligen...
12.  European Commission. (2023) Results of the teachers’ survey on Artificial Intelligence help the European Commission to develop ethical guidelines. European School Education Platform. URL: https://school-education.ec.europa.eu/en/insights/news/results-teacherss... (accessed on: 18.11.2023).
13.  UNESCO (2023) Less than 10% of schools and universities have formal guidance on AI. URL: https://www.unesco.org/en/articles/unesco-survey-less-10- schools-and-universities-have-formal-guidance-ai (accessed on: 18.11.2023).
14.  Глазунова И.Н., Кузьмин Н.Н., Терещенкова В.В., Чистякова Н.А. Искусственный интеллект в информационно-методическом сопровождении студентов // Управление образованием: теория и практика. 2025, 15 (3-1), 279–291. https://doi.org/10.25726/k2192-7915-7873-l
15. Кузьмин Н.Н., Глазунова И.Н., Чистякова Н.А., Байтимерова Л.С. Искусственный интеллект и его роль в построении индивидуальной траектории развития обучающихся в вузах // Управление образованием: теория и практика. 2024. 14 (3-1), 113–121. https://doi.org/10.25726/f3942-2092-6900-m
16. Может ли ИИ заменить преподавателя в вузе? Интервью о результатах серии экспериментов. URL : https://skillbox.ru/media/education/mozhet-li-ii-zamenit-prepodavatelya-v-vuze-intervyu-o-rezultatah-serii-eksperimentov/ (дата обращения: 26.11.2025).
17. Toteva, M. (2023) Revolutionizing Education: The Transformative Power of AI Technologies in PR. Postmodernism Problems, 13 (3), 307–320. https://doi.org/10.46324/PMP2303307
18.  Yang, A. (2024) Preparing Public Relations’ Practitioners for the AI Era: Advancing Pedagogical Principles in Public Relations’ Artificial Intelligence Education. Journalism & Mass Communication Educator, 80 (1), 3–24. https://doi.org/10.1177/10776958241277682
19.  Курганова Е.Б. Потенциал ИИ в решении задач в области рекламы и PR // МедиаVектор. 2023. № 9. С. 68–71.
20.  Lan, Y, Liu, S, Chen, H and Xia, L (2025) Mindfulness and AI adoption: extending the technology acceptance model for Chinese media students. Front. Psychol. 16:1637502. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1637502
21.  Strzelecki, A. (2023) To use or not to use ChatGPT in higher education? A study of students’ acceptance and use of technology. Interactive Learning Environments, 32 (9), 5142–5155. https://doi.org/10.1080/10494820.2023.2209881
22.  Dahri, N.A., Yahaya, N., Al-Rahmi, W.M., Almogren, A.S. &Vighio, M.S. (2024) Investigating factors affecting teachers’ training through mobile learning: Task technology fit perspective. Educ. Inf. Technol., Jan., vol. 2024, pp. 1–37.
23.  Soormo, R.B., Al-Rahmi, W.M., Dahri, N.A., Alblehai, F., Alshimai,A., Aldaijy, A., Salameh, A.A. (2024) Evaluating the influence of UTAUT factors on the adoption of QR codes in MSMEs: An application of SEM and ANN methodologies, IEEE Access, vol. 12, pp. 191304–191322.
24.  Chocarro, R., Cortiñas, M., Marcos-Matás, G. (2023) Teachers’ attitudes towards chatbots in education: A technology acceptance model approach considering the effect of social language, bot proactiveness, and users’ characteristics. Educ. Stud., Mar., vol. 49, no. 2, pp. 295–313.
25.  Youssef Alyoussef, A. Mohammed Drwish, F. Adel Albakheet, R. Hassan Alhajhoj and A. Ahmed Al-Mousa (2025) “AI Adoption for Collaboration: Factors Influencing Inclusive Learning Adoption in Higher Education.” IEEE Access, vol. 13, pp. 81690–81713, https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3567656
26.  Venkatesh, V., James Y.L. Thong, Xu, Xu (2012). Consumer acceptance and Use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and Use of technology. MIS Quarterly, 36 (1), 157. https://doi.org/10.2307/41410412
27.  Благов Е.Ю., Боголюбов П.П. Конструктная валидность единой теории принятия и использования технологии в российских условиях // Вестник Санкт-Петербургского университета. Менеджмент. 2012. № 4. С. 101–125.
28. Venkatesh, V., Morris, M.G., Davis, G.B., Davis, F.D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27 (3), 425. https://doi.org/10.2307/30036540
29.  El-Masri, M., Tarhini, A. (2017) Factors affecting the adoption of e-learning systems in Qatar and USA: Extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2). Educational Technology Research and Development, 65 (3), 743–763. https://doi.org/10.1007/s11423-016-9508-8
30.  Raza, S.A., Qazi, Z., Qazi, W., Ahmed, M. (2022) E-learning in higher education during COVID-19: Evidence from blackboardlearning system. Journal of Applied Research in Higher Education, 14 (4), 1603–1622. https://doi.org/10.1108/JARHE-02-2021-0054
31.  Nikolopoulou, K., Gialamas, V., Lavidas, K. (2020) Acceptance of mobile phone by university students for their studies: An investigation applying UTAUT2 model. Education and Information Technologies, 25 (5), 4139–4155. https://doi.org/10.1007/s10639-020-10157-9
32.  Osei, H.V., Kwateng, K.O., Boateng, K.A. (2022) Integration of personality trait, motivation and UTAUT 2 to understand e-learning adoption in the era of COVID-19 pandemic. Education and Information Technologies, 27 (8), 10705–10730. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11047-y
33.  Twum, K.K., Ofori, D., Keney, G., Korang-Yeboah, B. (2022) Using the UTAUT, personal innovativeness and perceived financial cost to examine student’s intention to use E-learning. Journal of Science and Technology Policy Management, 13 (3), 713–737. https://doi.org/10.1108/JSTPM-12-2020-0168
34.  Alotumi, M. (2022). Factors influencing graduate students’ behavioral intention to use Google Classroom: Case study mixed methods research. Education and Information Technologies, 27 (7), 10035–10063. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11051-2
35.  Sitar-Taut, D.-A., & Mican, D. (2021) Mobile learning acceptance and use in higher education during social distancing circumstances: An expansion and customization of UTAUT2. Online Information Review, 45 (5), 1000–1019. https://doi.org/10.1108/OIR-01-2021-0017
36.  Бурганова Л.А., Юрьева О.В., Кукушкина О.Ю. Риски использования искусственного интеллекта в высшем образовании: взгляд студентов // Вестник экономики, права и социологии. 2025. № 2. С. 241–246. https://doi.org/10.24412/1998-5533-2025-2-241-246
37. Caucheteux, C., Hodgkins, LB., Batifol, V., Fouché, L., Romero, M. (2024) Students’ Perspective on the Use of Artificial Intelligence in Education. In: Urmeneta, A., Romero, M. (eds) Creative Applications of Artificial Intelligence in Education. Palgrave Studies in Creativity and Culture. Palgrave Macmillan, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-55272-4_8
38.  Habib, S., Vogel T., Thorne, E. (2025) Student Perspectives on Creative Pedagogy: Considerations for the Age of AI. Thinking Skills and Creativity, 56 (3):101767. https://doi.org/10.1016/j.tsc.2025.101767
39.  Liu, H., Zhouand, F., Li, J. (2025) Empoweror Disempower: The Impact of Generative Artificial Intelligence on College Students’ Creativity. 7th International Conference on Computer Science and Technologies in Education (CSTE), Wuhan, China, 2025, pp. 661–665, https://doi.org/10.1109/CSTE64638.2025.11091881
40.  Kock, N. (2018). Minimum sample size estimation in PLS-SEM: An application in tourism and hospitality research. In Applying partial least squares in tourism and hospitality research (pp  1–16). Emerald Publishing Limited. https://doi.org/10.1108/978-1-78756-699-620181001
41.  Саботируют ли ваши сотрудники ваши инициативы в области Искусственного Интеллекта? Возможно, Это Так. URL: https://www.forbes.com/sites/rogerdooley/2025/04/04/are-your-employees-s...... URL: https://www.forbes.com/sites/rogerdooley/2025/04/04/are-your-employees-sabotaging-your-ai-initiatives-they-might-be/ (дата обращения: 26.11.2025).
42. Siri, A., Olcese, G., Spulber, D. (2024) Artificial Intelligence and Creativity: Anthropological, Sociological and Pedagogical Reflections. Geopolitical Social Security and Freedom Journal, 7 (1):1–19. https://doi.org/10.2478/gssfj-2024-0001