ATAIS — отношение педагогов к искусственному интеллекту в образовании
Измеряет установку педагога на применение искусственного интеллекта в обучении по трём составляющим отношения: убеждения о пользе ИИ для учеников, эмоциональные опасения и готовность самому пользоваться такими технологиями.
- Полное название
- Шкала отношения педагогов к искусственному интеллекту в образовании (Attitude Toward Artificial Intelligence Scale of Preservice Teachers, ATAIS)
- Авторы
- R. Calp, G. Mukba, M. Şata, 2025
- Назначение
- Измеряет установку педагога на применение искусственного интеллекта в обучении по трём составляющим отношения: убеждения о пользе ИИ для учеников, эмоциональные опасения и готовность самому пользоваться такими технологиями.
- Контингент
- Студенты педагогических направлений и действующие педагоги, от 18 лет. Шкала разрабатывалась на будущих учителях (278 студентов педагогического факультета), но формулировки пунктов не привязаны к учебному статусу и подходят работающим преподавателям школы и вуза.
ATAIS содержит 17 утверждений и три субшкалы неравного объёма: когнитивная (9 пунктов), эмоциональная (3 пункта) и поведенческая (5 пунктов). Педагог выражает согласие по шестибалльной шкале без нейтральной середины: 1 — совсем не согласен, 6 — полностью согласен. Обратных пунктов в методике нет: три эмоциональных утверждения сформулированы «в минус» намеренно и считаются напрямую, поэтому высокий балл по ним означает не позитивное отношение, а выраженные опасения.
Шкалу разработали в 2025 году исследователи Университета Ван Юзюнджю Йыл (Турция) Р. Джальп, Г. Мукба и М. Шата. Поводом стал разрыв в инструментарии: шкалы отношения к искусственному интеллекту существовали для населения в целом, для студентов и для врачей, но инструмента, адресованного именно педагогам, не было. Структура задана классической трёхкомпонентной моделью установки — когнитивный, аффективный и поведенческий компоненты.
Отбор пунктов шёл в несколько кругов: 43 черновых утверждения сократили до 39, затем восемь экспертов оценили их по методу Лоуше (порог CVR = 0,693) — осталось 27 пунктов. Разведочный факторный анализ на 278 будущих педагогах убрал ещё десять, и в финальной версии осталось 17 утверждений, объясняющих 53,40 % дисперсии. Конфирматорный анализ подтвердил трёхфакторную модель: χ²/df = 2,045; RMSEA = 0,061; CFI = 0,990; SRMR = 0,052.
Главная особенность методики, которую надо учитывать при обработке: факторы независимы. Когнитивная и поведенческая субшкалы связаны сильно (r = 0,70), а эмоциональная не связана ни с одной из них (r = −0,02 с когнитивной и r = 0,04 с поведенческой). Практически это значит, что педагог может одновременно высоко ценить пользу ИИ, охотно им пользоваться — и всерьёз опасаться утечки данных или обесценивания профессии учителя. Поэтому субшкалы считают и обсуждают по отдельности, а общий балл берут только как справочную величину.
В ВКР шкалу применяют двумя способами. Первый — замер «до / после» курса повышения квалификации, методического семинара или практикума по нейросетям. Второй — сравнение групп: учителя с разным стажем, предметники и педагоги начальных классов, педагоги, уже использующие ИИ-сервисы, и те, кто ими не пользуется.
Русскоязычной адаптации у ATAIS нет: текст на этой странице — перевод турецкого оригинала, сделанный для StatBlank. Если методика используется в дипломе, это надо оговорить в описании выборки и методов, а рядом сослаться на первоисточник.
Онлайн-расчёт и генерация данных
БесплатноПройдите тест для себя и узнайте свой результат — или обработайте данные группы для диплома: таблица, график и выгрузка в Word.
Шаг 1. Что вам нужно?
Шкалы методики
Когнитивная составляющая
Убеждения педагога о том, что даёт искусственный интеллект обучению: индивидуальная обратная связь, снижение нагрузки учеников, развитие критического мышления, рост мотивации и обогащение учебного опыта. Самая объёмная и самая надёжная субшкала (α = 0,917). Высокий балл = педагог считает ИИ полезным для учебного процесса.
пункты 1–9 — прямые
Эмоциональная составляющая (опасения)
Тревоги, которые вызывает приход ИИ в образование: ослабление живого человеческого общения, страх, что учителя станут не нужны, беспокойство о конфиденциальности данных. Все три утверждения сформулированы «в минус» и НЕ перекодируются: высокий балл означает сильные опасения. Субшкала независима от двух других (r = −0,02 и r = 0,04), надёжность самая низкая (α = 0,749, всего 3 пункта).
пункты 10, 11, 12 — прямые, но негативные по смыслу
Поведенческая составляющая
Готовность действовать: пользоваться ИИ для поиска учебных материалов и подготовки заданий, ходить на семинары по искусственному интеллекту, предпочитать форматы обучения с ИИ и рекомендовать их коллегам. Сильно связана с когнитивной субшкалой (r = 0,70). Высокий балл = педагог готов применять ИИ на практике.
пункты 13–17 — прямые
Полный текст методики
Ниже приведены утверждения о применении искусственного интеллекта в образовании — чат-ботов, генеративных сервисов, обучающих систем на основе ИИ. Оцените, насколько вы согласны с каждым утверждением. Нейтрального варианта нет: выберите тот полюс, к которому вы ближе. Правильных и неправильных ответов не бывает, отвечайте так, как думаете на самом деле.
Шкала ответов: 1 — Совсем не согласен 2 — Не согласен 3 — Скорее не согласен 4 — Скорее согласен 5 — Согласен 6 — Полностью согласен
- 1.Индивидуальная обратная связь, которую даёт искусственный интеллект, способна повысить успеваемость учеников.
- 2.Обучение с поддержкой искусственного интеллекта способно снизить учебную нагрузку учеников.
- 3.Я считаю, что искусственный интеллект подстраивается под мой стиль обучения.
- 4.Обучение с поддержкой искусственного интеллекта способно развивать у учеников навыки критического мышления.
- 5.Я поддерживаю использование искусственного интеллекта в образовании.
- 6.Я думаю, что обучение с поддержкой искусственного интеллекта положительно повлияет на индивидуальные успехи ученика.
- 7.Я думаю, что обучение с поддержкой искусственного интеллекта обогатит учебный опыт учеников.
- 8.Мне интересно и приятно использовать искусственный интеллект на занятиях.
- 9.Обучение с поддержкой искусственного интеллекта повышает мотивацию учеников.
- 10.Меня беспокоит, что вместе с приходом искусственного интеллекта в образование ослабнет живое человеческое общение.
- 11.Я опасаюсь, что из-за использования искусственного интеллекта в образовании учителя в будущем окажутся не нужны.
- 12.Я тревожусь о конфиденциальности и безопасности своих данных при обучении с поддержкой искусственного интеллекта.
- 13.С помощью искусственного интеллекта я легко получаю доступ ко множеству учебных материалов.
- 14.Я свободно пользуюсь искусственным интеллектом при выполнении заданий и в своих исследованиях.
- 15.Я буду участвовать в обучающих семинарах и мероприятиях, посвящённых искусственному интеллекту.
- 16.Учебные форматы с поддержкой искусственного интеллекта я предпочитаю остальным.
- 17.Я рекомендую образовательные технологии с искусственным интеллектом своему окружению.
Ключи: как обрабатываются ответы
- 1Каждое из 17 утверждений оценивается по шестибалльной шкале согласия, нейтрального варианта нет: 1 — совсем не согласен, 2 — не согласен, 3 — скорее не согласен, 4 — скорее согласен, 5 — согласен, 6 — полностью согласен.
- 2Обратных пунктов в ATAIS нет — перекодировать ничего не нужно. Три эмоциональных утверждения (10, 11, 12) негативны по содержанию, но входят в свою субшкалу напрямую: авторы сознательно оставили аффективный фактор отдельным измерением опасений, а не «перевёрнутой» частью общего позитивного отношения.
- 3Когнитивная составляющая — среднее пунктов 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 (сумма делится на 9).
- 4Эмоциональная составляющая — среднее пунктов 10, 11, 12 (сумма делится на 3).
- 5Поведенческая составляющая — среднее пунктов 13, 14, 15, 16, 17 (сумма делится на 5).
- 6Общий балл ATAIS — среднее всех 17 ответов. Показатель справочный: три фактора статистически независимы, поэтому выводы делают по субшкалам, а общий балл приводят рядом для сопоставления с данными авторов (M = 4,311).
- 7Все показатели лежат в диапазоне 1,00–6,00.
- 8Официальных пороговых значений («низкий / средний / высокий») авторы не публиковали. Ориентир — середина шкалы 3,50: балл ниже означает преобладание несогласия, выше — согласия. Второй ориентир — средние на выборке разработки (278 будущих педагогов): когнитивная 4,29; опасения 4,38; поведенческая 4,31.
Как оценить результат
Средний балл по каждой шкале (от 1 до 6):
1,00–2,49
Низкий уровень
2,50–3,49
Ниже среднего
3,50–4,49
Выше среднего
4,50–6,00
Высокий уровень
Как обрабатывать математически
Единица измерения
Средний балл субшкалы, 1,00–6,00
Тип шкалы
Порядковая (6-балльная Лайкерта) → ранговые методы
Как описывать
Медиана и квартили (Me, Q1–Q3)
Основные критерии
Вилкоксон / Манна-Уитни
Шкала согласия в ATAIS шестибалльная и вынужденная — нейтрального варианта нет, а расстояния между градациями («не согласен» и «скорее не согласен») неизвестны и не равны между собой. Это порядковая шкала, поэтому группу описывают медианой и квартилями, а значимость проверяют ранговыми критериями. Второе требование методики: считать три субшкалы отдельно. Эмоциональная субшкала статистически не связана с двумя другими (r = −0,02 и r = 0,04), и сведение их в один средний балл смешивает независимые характеристики — общий балл уместен только как справочный показатель рядом с тремя основными.
Пошаговый план расчёта
- 1Проверьте бланки на пропуски: средний балл субшкалы считается по всем её пунктам, пропущенный ответ делает показатель несопоставимым с остальными.
- 2Посчитайте когнитивную субшкалу — сумму пунктов 1–9 разделите на 9. Перекодировка не нужна: обратных пунктов в ATAIS нет.
- 3Посчитайте эмоциональную субшкалу — сумму пунктов 10, 11, 12 разделите на 3. Помните, что высокий балл здесь означает сильные опасения.
- 4Посчитайте поведенческую субшкалу — сумму пунктов 13–17 разделите на 5.
- 5При необходимости посчитайте общий балл — сумму всех 17 ответов разделите на 17 (в оригинальной статье приведён именно такой показатель, M = 4,311).
- 6Опишите группу медианой и квартилями (Me, Q1–Q3) по каждой субшкале отдельно.
- 7Выберите критерий по дизайну исследования и проверьте значимость сдвига или различий.
Какой критерий выбрать
Что ещё пригодится
Пример обработки результатов
8 учителей школы заполнили ATAIS до и после методического семинара «Искусственный интеллект в работе учителя» (16 часов, с практикумом по генеративным сервисам). Сравниваем средние баллы по трём субшкалам.
До: Когнитивная: 4,00 4,22 3,78 4,44 4,11 3,56 4,33 4,00; Опасения: 4,33 4,67 4,00 4,33 4,67 4,33 4,00 4,67; Поведенческая: 3,80 4,00 3,60 4,20 3,80 3,40 4,00 4,20
После: Когнитивная: 4,56 4,67 4,22 4,89 4,56 4,00 4,78 4,44; Опасения: 4,00 4,33 3,67 4,00 4,33 4,00 3,67 4,33; Поведенческая: 4,40 4,60 4,00 4,60 4,20 3,80 4,40 4,60
- 1Дизайн: одни и те же 8 педагогов, два замера, шкала порядковая → критерий Вилкоксона по каждой субшкале отдельно.
- 2Медианы «до»: когнитивная 4,06; опасения 4,33; поведенческая 3,90. Медианы «после»: когнитивная 4,56; опасения 4,00; поведенческая 4,40.
- 3Когнитивная субшкала: сдвиг положительный у всех 8 педагогов (от +0,44 до +0,56), нетипичных сдвигов нет, T эмп = 0. По таблице для n = 8: T крит = 5 (p ≤ 0,05) и 1 (p ≤ 0,01). T эмп ≤ 1 → сдвиг значим (p < 0,01).
- 4Поведенческая субшкала: сдвиг положительный у всех 8 (от +0,40 до +0,60), T эмп = 0 → значим (p < 0,01).
- 5Субшкала опасений: сдвиг отрицательный у всех 8 (от −0,33 до −0,34), то есть опасения снизились; нетипичных сдвигов нет, T эмп = 0 → снижение значимо (p < 0,01). Прирост здесь самый маленький по модулю (0,33 против 0,47 и 0,45), и медиана осталась выше середины шкалы — тревога никуда не делась, только ослабла.
Как оформить это в дипломе
В таблице 1 представлены медианы и квартили трёх субшкал ATAIS до и после семинара, а также результаты критерия Вилкоксона.
Таблица 1 — Показатели субшкал ATAIS у учителей до и после методического семинара по искусственному интеллекту (n = 8)
| Субшкала | Q₂₅ до | Me до | Q₇₅ до | Me после | T эмп | T крит | p |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Когнитивная | 3,89 | 4,06 | 4,28 | 4,56 | 0 | 1 | < 0,01 |
| Опасения | 4,17 | 4,33 | 4,67 | 4,00 | 0 | 1 | < 0,01 |
| Поведенческая | 3,70 | 3,90 | 4,10 | 4,40 | 0 | 1 | < 0,01 |
На рисунке 1 графически представлена динамика медианных значений субшкал ATAIS до и после семинара.
Рисунок 1 — Медианы субшкал ATAIS до и после методического семинара по искусственному интеллекту
Две субшкалы выросли, одна снизилась. Когнитивная составляющая поднялась с 4,06 до 4,56 балла (+0,50): после семинара учителя увереннее соглашаются, что ИИ помогает ученикам. Поведенческая выросла с 3,90 до 4,40 (+0,50) — выросла готовность применять такие сервисы самому. Субшкала опасений, наоборот, снизилась с 4,33 до 4,00 (−0,33): тревога ослабла, но осталась выше середины шкалы 3,50, то есть беспокойство о приватности данных и о будущем профессии семинар снял лишь частично.
Значимость сдвига оценивалась непараметрическим критерием Вилкоксона: субшкалы ATAIS измерены в порядковой шкале, выборка связанная (n = 8). По всем трём субшкалам направление сдвига было одинаковым у всех педагогов, поэтому сумма рангов нетипичных сдвигов T эмп = 0 при T крит = 5 (p ≤ 0,05) и T крит = 1 (p ≤ 0,01) для n = 8. Во всех трёх случаях T эмп ≤ T крит, следовательно рост когнитивной и поведенческой составляющих и снижение опасений статистически значимы (p < 0,01).
Вывод
После методического семинара установка учителей на применение искусственного интеллекта значимо изменилась по всем трём субшкалам ATAIS (T эмп = 0, p < 0,01): выросли убеждения о пользе ИИ (Me 4,06 → 4,56) и готовность им пользоваться (Me 3,90 → 4,40), а опасения снизились (Me 4,33 → 4,00). При этом опасения остались выше середины шкалы, что указывает на необходимость отдельного блока о безопасности данных и о роли учителя рядом с ИИ.
Референтные значения на выборке будущих педагогов
Нормативных таблиц у ATAIS нет: шкала создавалась как инструмент измерения установки и её сдвига, а не как тест с диагностическими порогами. Для сравнения удобно опираться на средние выборки разработки — 278 студентов педагогического факультета (Calp, Mukba, Şata, 2025). Все значения — средние баллы по пункту в диапазоне 1,00–6,00, субшкальные средние пересчитаны из таблицы 5 статьи.
Референтные средние и надёжность ATAIS (278 будущих педагогов)
| Субшкала | Пунктов | M | α Кронбаха | ω Макдональда |
|---|---|---|---|---|
| Когнитивная | 9 | 4,29 | 0,917 | 0,918 |
| Эмоциональная (опасения) | 3 | 4,38 | 0,749 | 0,766 |
| Поведенческая | 5 | 4,31 | 0,799 | 0,804 |
| Общий балл ATAIS | 17 | 4,31 | 0,887 | 0,894 |
Средние по отдельным пунктам колеблются от 3,795 (пункт 4, развитие критического мышления) до 4,687 (пункт 13, доступ к учебным материалам). Авторы трактуют общий уровень 4,311 как высокое позитивное отношение к искусственному интеллекту. Обратите внимание: самой высокой оказалась субшкала опасений (4,38) — интерес к ИИ и тревога по его поводу у педагогов растут одновременно.
Психометрика оригинальной версии
- Выборка разработки: 278 студентов педагогического факультета Университета Ван Юзюнджю Йыл (Турция), 15 разных направлений подготовки; 22 % респондентов не пользовались никакими ИИ-сервисами, среди пользующихся чаще всего назывался ChatGPT (48,9 %).
- Содержательная валидность: восемь экспертов, метод Лоуше, порог CVR = 0,693; из 39 черновых пунктов по этому критерию убрано 12.
- Разведочный факторный анализ: KMO = 0,930, критерий Бартлетта значим; три фактора объясняют 53,40 % дисперсии, факторные нагрузки от 0,487 до 0,913.
- Конфирматорный факторный анализ: χ²/df = 2,045; RMSEA = 0,061; NNFI = 0,989; NFI = 0,981; CFI = 0,990; GFI = 0,990; SRMR = 0,052.
- Надёжность: α = 0,887 для всей шкалы; 0,917 — когнитивная, 0,749 — эмоциональная, 0,799 — поведенческая.
- Корреляции пункт-сумма от 0,319 до 0,758 — дискриминативность пунктов достаточная.
- Связи субшкал: когнитивная — поведенческая r = 0,70 (p < 0,05); когнитивная — эмоциональная r = −0,02 (незначима); поведенческая — эмоциональная r = 0,04 (незначима).
- Ограничения, названные самими авторами: удобная (неслучайная) выборка одного вуза, эмоциональный фактор представлен всего тремя пунктами и надёжен слабее остальных, прогностическая валидность пока не проверялась.
О русском тексте методики
Официальной русскоязычной адаптации ATAIS с собственной факторной структурой и нормами на момент подготовки материала не опубликовано. Текст всех 17 утверждений на этой странице — рабочий перевод турецкого оригинала из Приложения 1 статьи Calp, Mukba и Şata (2025), выполненный для StatBlank. Порядок пунктов и их принадлежность к субшкалам сохранены по оригинальному бланку.
Что это значит для дипломной работы. Перевод не проходил процедуру обратного перевода и психометрической проверки на русскоязычной выборке, поэтому в разделе «Методы» его нужно назвать своими словами: «использован авторский перевод шкалы ATAIS (Calp, Mukba, Şata, 2025)». Полезно дополнительно посчитать альфу Кронбаха по своим данным и привести её в работе — это стандартный способ показать, что перевод на вашей выборке работает.
Если нужен инструмент с опубликованной русской версией, ближайший по смыслу — опросник «Отношения пользователя к технологиям искусственного интеллекта» И. А. Филенко и С. В. Моисеева (Сибирский психологический журнал, 2025, № 96): 10 пунктов, шкалы «Эффективность взаимодействия» и «Эмоциональное отношение», стандартизация на 518 респондентах. Он измеряет отношение к ИИ вообще, без привязки к образованию, поэтому связки «ATAIS + русскоязычный опросник» в одном исследовании не дублируют друг друга, а дополняют.
Как читать результат по трём субшкалам
Ошибка, которая чаще всего встречается в студенческих работах по этой методике, — вывод «у педагогов позитивное отношение к ИИ, средний балл 4,4». Такой вывод склеивает три независимых показателя, один из которых направлен в другую сторону.
- Высокая когнитивная + высокая поведенческая + низкие опасения — принимающая позиция: педагог видит пользу и применяет ИИ без тревоги.
- Высокая когнитивная + высокая поведенческая + высокие опасения — самый частый профиль в исследовании авторов: педагог пользуется ИИ и ценит его, но одновременно тревожится за приватность данных и за будущее профессии. Это не противоречие, а норма для периода внедрения технологии.
- Высокая когнитивная + низкая поведенческая — «лояльные, но не применяющие»: пользу признают, но сами инструментами не пользуются. Обычно упирается в нехватку подготовки, а не в установку.
- Низкая когнитивная + высокие опасения — критическая позиция: именно эта группа даёт наибольший прирост после обучающих программ, поэтому её выделяют в экспериментальных работах.