Education & Pedagogy Journal
RU EN






Сегодня: 26.09.2026
Главная Поиск
  • Главная
  • Текущий выпуск
  • Выпуски журнала
    • 2026 Год
      • Выпуск №1
      • Выпуск №2
    • 2025 Год
      • Выпуск №1
      • Выпуск №2
      • Выпуск №3
      • Выпуск №4
    • 2024 Год
      • Выпуск №1
      • Выпуск №2
      • Выпуск №3
      • Выпуск №4
    • 2023 Год
      • Выпуск №1
      • Выпуск №2
      • Выпуск №3
      • Выпуск №4
    • 2022 Год
      • Выпуск №1
      • Выпуск №2
    • 2021 Год
      • Выпуск №1
      • Выпуск №2
  • Поиск
  • Рейтинг
  • Новости
  • Редакционная коллегия
  • Правила для авторов
  • Политика открытого доступа
  • Порядок рецензирования
  • Читателям
  • Публикационная Этика Издания
  • Контактная информация
  • Разместить статью
  • Поступившие статьи
  • Служебный вход
vestnik.tspu.ru
praxema.tspu.ru
ling.tspu.ru
npo.tspu.ru
edujournal.tspu.ru

Яндекс.Метрика
E-LIBRARY (РИНЦ)
DOAJ (Directory of Open Access Journals)
Поиск по автору
- Не выбрано -
  • - Не выбрано -

Поиск

- Не выбрано -
  • - Не выбрано -
Чишти А.
  • - Не выбрано -

№ПоискСкачиваний
1

Кумар Р., Чишти А. Психологические предикторы принятия обучения с применением искусственного интеллекта студентами университетов индии и узбекистана: концептуальная модель психологической готовности к ИИ. Education & Pedagogy Journal. 2026;3(19):34-56. DOI:

Введение. Стремительное распространение инструментов искусственного интеллекта (ИИ) в высшем образовании открывает новые горизонты в педагогической деятельности и вовлечённости студентов, однако темпы внедрения ИИ остаются неравномерными и определяются в значительной мере психологическими, а не исключительно технологическими факторами. Цель и задачи. Цель статьи – выявить ключевые психологические предикторы принятия обучения с применением ИИ студентами университетов Индии и Узбекистана и разработать концептуальную модель, переводящую эти предикторы в практический инструмент проектирования образования. Задачи включают синтез теории, аналитическое сравнение двух национальных контекстов, операционализацию четырёхдоменной модели психологической готовности к ИИ (PAR) и описание её внедрения и проверки. Материал и методы. Работа носит концептуальный (теоретический) характер. Использован структурированный обзор международной и региональной литературы; интегрированы три устоявшиеся теоретические рамки – модель принятия технологий (TAM), теория самодетерминации (SDT) и социально-когнитивная теория (SCT). Первичные эмпирические данные не собирались; вместо этого предложен дизайн пилотного исследования. Результаты. Выделены пять психологических предикторов: самоэффективность, технологическая тревожность, внутренняя мотивация, воспринимаемая полезность и социальное влияние. Они организованы в четыре взаимодействующих домена модели PAR – когнитивный, аффективный, мотивационный и социальный, – каждый из которых операционализирован с точки зрения диагностики, индикаторов, выявляемых трудностей, педагогических действий и форм обучения. Сравнительный анализ Индии и Узбекистана представлен в виде таблицы. Предложены структура программы обучения готовности к ИИ и план пилотного исследования. Заключение. Модель PAR представляет собой теоретически обоснованный и практически применимый инструмент проектирования психологически информированной интеграции ИИ в высшем образовании, приносящий конкретную пользу студентам и преподавателям и создающий проверяемую основу для дальнейших эмпирических исследований.

Ключевые слова: искусственный интеллект в образовании, принятие технологий, психологические предикторы, психологическая готовность к ИИ, самоэффективность, технологическая тревожность, внутренняя мотивация, воспринимаемая полезность, социальное влияние, высшее образование, Индия, Узбекистан

4

2026 Education & Pedagogy Journal

Разработка и поддержка: Лаборатория сетевых проектов ТГПУ