Abstract
<jats:p>В связи с активным проникновением генеративного искусственного интеллекта в образовательный процесс высшей школы возникает задача организации продуктивной учебной деятельности студентов в новых условиях. Поскольку применительно к учебной деятельности генеративный искусственный интеллект может являться не только важным ресурсом, но и препятствием для развития познавательной и творческой активности обучающихся, необходимым становится изучение взаимодействия студентов с генеративным искусственным интеллектом, что позволит осуществлять целенаправленное педагогическое регулирование данного процесса. В то же время следует отметить недостаточную изученность того, каковы типы взаимодействия студентов с генеративным искусственным интеллектом и с какими личностными особенностями может быть связано предпочтение студентами того или иного типа. Целью исследования является выявление личностных характеристик студентов, ориентированных на разные типы взаимодействия с генеративным искусственным интеллектом. Исследование опирается на субъектно-деятельностный подход, в соответствии с которым характеристики личности студентов как субъектов учебной деятельности могут являться значимыми для выбора типа взаимодействия с генеративным искусственным интеллектом. Авторами обоснована типология вариантов взаимодействия студентов с генеративным искусственным интеллектом. В эмпирическом исследовании выявлены личностные характеристики студентов, ориентированных на разные типы взаимодействия с генеративным искусственным интеллектом. Установлена связь между вовлеченностью в сферу искусственного интеллекта, внутренней академической мотивацией, позитивной концепцией интеллекта и установкой на содержательное обучение у студентов и их ориентацией на позиции «соавторства» и «лидерства» во взаимодействии с генеративным искусственным интеллектом. Практическая значимость исследования заключается в том, что его результаты могут быть использованы для разработки рекомендаций и регламентов организации обучения студентов вуза с использованием генеративного искусственного интеллекта.</jats:p> <jats:p>With the active penetration of generative artificial intelligence into the educational process in higher education the challenge arises of organizing productive student learning activities in this new environment. Since generative artificial intelligence, when applied to learning, can be not only an important resource but also an obstacle to the development of students’ cognitive and creative activity, it is necessary to study student interactions with generative artificial intelligence, which will enable targeted pedagogical regulation of this process. At the same time, it should be noted that insufficient research exists on the types of student interactions with generative artificial intelligence and the personality traits that may influence students’ preferences for one type or another. The aim of this study is to identify the personality characteristics of students oriented toward different types of interaction with generative artificial intelligence. The study is based on a subject-activity approach, according to which the personality characteristics of students as subjects of learning activities can be significant in determining the type of interaction with generative artificial intelligence. The authors substantiated a typology of student interactions with generative artificial intelligence. The empirical study identified the personality characteristics of students oriented toward different types of interaction with generative artificial intelligence. A relationship was established between students’ engagement with artificial intelligence, intrinsic academic motivation, a positive conception of intelligence, and a focus on meaningful learning, as well as their orientation toward “co-authorship” and “leadership” in interactions with generative artificial intelligence. The practical significance of the study lies in the fact that its results can be used to develop recommendations and regulations for organizing university student learning using generative artificial intelligence.</jats:p>