StatBlank
Эмоции и состояния

Шкала ИИ-тревожности для студентов (24 пункта)

Оценка тревоги студентов, связанной с использованием искусственного интеллекта в учёбе: сомнения в точности ответов ИИ, опасения о плагиате, неопределённость правил, утрата навыков и снижение мотивации.

  • 5 шкал
  • 24 вопроса
  • Онлайн-расчёт бесплатно
Авторы
М. Х. Алшайбани, В. М. Аль-Рахми, Р. М. Тавафак, 2025 (исходная шкала, 20 пунктов); русская студенческая версия А. А. Максименко, Х. Круз-Карденес, Е. В. Забелина, С. В. Курапов, А. Н. Певнева, 2026
Контингент
Студенты вузов 17–23 лет, имеющие опыт использования ИИ в учёбе (русская версия проверена на выборке N = 521).

Опросник ИИ-тревожности для студентов состоит из 24 утверждений, оценка по пятибалльной шкале согласия (от 1 «полностью не согласен» до 5 «полностью согласен»). Он показывает, чего именно студент опасается в связи с использованием искусственного интеллекта в учёбе. Результат — пять субшкал: «Точность», «Плагиат», «Руководство», «Утрата навыков» и «Мотивация».

Основа опросника — шкала ИИ-тревожности М. Алшайбани с соавторами (2025), созданная для исследователей и состоявшая из 20 пунктов в четырёх факторах. Для студентов российских вузов авторы русской версии (Максименко и соавт., 2026) прошли прямой и обратный перевод, переработали формулировки под образовательный контекст и добавили четыре пункта (21–24) о влиянии ИИ на учебную мотивацию.

Пятифакторная структура проверена на выборке из 521 студента (17–23 года, средний возраст 18,6 года; 69,5 % юноши, выборка собрана в технических вузах). Конфирматорный анализ дал приемлемое соответствие модели (RMSEA = 0,064; CFI = 0,892; SRMR = 0,060). Альфа Кронбаха: руководство 0,87; утрата навыков 0,86; плагиат 0,78; мотивация 0,75; точность 0,66, последняя ниже принятого порога 0,7, и сами авторы называют это ограничением.

Подсчёт — среднее по пунктам каждой субшкалы. Обратных пунктов нет. Общего балла авторы не вводят, а границ уровней («низкий / средний / высокий») не задают. Поэтому в дипломной работе опросник удобен для сравнения групп (например, юношей и девушек, курсов, направлений подготовки) и замеров «до / после».

Статистика под ключ — 3 500 ₽По всем методикам и расчётам для диплома. Цена фиксированная — 3 500 ₽, без каких-либо условий. Оплата по факту, когда работа готова. Заказать расчёт

Онлайн-расчёт и генерация данных

Бесплатно

Пройдите тест для себя и узнайте свой результат — или обработайте данные группы для диплома: таблица, график и выгрузка в Word.

Шаг 1. Что вам нужно?

Пишу диплом и хочу, чтобы всё сделали за меняСтатистика под ключ: расчёты, таблицы, графики и выводы — останется вставить в работу. 3 500 ₽, оплата по факту. Возможно и написание диплома целиком — с сопровождением до защиты и бесплатными правками.
1 / 4

Шкалы методики

Точность

Сомнения в достоверности, интерпретируемости и академической релевантности результатов, которые выдаёт ИИ; недоверие к технологическим системам.

1, 2, 3, 4

Плагиат

Опасения нарушить академическую честность: плагиат, неоригинальный контент, изменение стандартов выполнения заданий.

5, 6, 7, 8, 9

Руководство

Тревога из-за неопределённости норм: нет чётких разъяснений университета, единых требований преподавателей и прозрачных правил.

10, 11, 12, 13, 14, 15

Утрата навыков

Опасения, что активное использование ИИ ухудшит учебные навыки, критическое мышление и самостоятельность.

16, 17, 18, 19, 20

Мотивация

Снижение мотивации к самостоятельной работе, откладывание дел, неуверенность в своих знаниях и падение вовлечённости.

21, 22, 23, 24

Полный текст методики

Инструкция: «Оцените степень согласия с каждым утверждением по шкале от 1 до 5: 1 — полностью не согласен(а), 5 — полностью согласен(а)».

Шкала ответов: 1 — полностью не согласен(а) 2 3 4 5 — полностью согласен(а)

Текст опросника — приложение к статье Максименко А. А. и соавт. // Высшее образование в России. 2026. Т. 35, № 6. С. 102–126, опубликованной на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 (с указанием авторства). Исходная шкала: Alshaibani M. H. и соавт. // Contemporary Educational Technology. 2025. Vol. 17, no. 4; условия использования оригинала у правообладателей не проверены.

  1. 1.Я беспокоюсь о точности ответов, которые предоставляет ИИ при выполнении учебных заданий.
  2. 2.Мне бывает трудно понять и интерпретировать результаты, сгенерированные ИИ.
  3. 3.Я опасаюсь, что ИИ может давать информацию, не соответствующую академическим стандартам.
  4. 4.Я чувствую дискомфорт, когда использую ИИ, потому что не уверен(а), насколько точны его ответы.
  5. 5.Я беспокоюсь, что использование ИИ может привести к нечестности при выполнении учебных заданий.
  6. 6.Я испытываю тревогу, когда проверяю работы, сделанные с помощью ИИ, на предмет возможного плагиата.
  7. 7.Я опасаюсь, что ИИ может генерировать материалы, нарушающие академическую честность.
  8. 8.Меня тревожит, что ИИ может непреднамеренно создавать неоригинальные тексты.
  9. 9.Я беспокоюсь о том, как ИИ влияет на честность выполнения студентами учебных заданий.
  10. 10.Я считаю, что университет предоставляет недостаточно чёткие разъяснения о том, как студентам можно использовать ИИ.
  11. 11.Я беспокоюсь из-за отсутствия единых правил преподавателей относительно применения ИИ в учебных заданиях.
  12. 12.Меня тревожит отсутствие ясной концепции, как именно студентам следует использовать ИИ при обучении.
  13. 13.Мне не хватает прозрачных правил об использовании ИИ в учебном процессе.
  14. 14.Я считаю, что официальные рекомендации по применению ИИ в обучении недостаточно разработаны.
  15. 15.Неясность требований к использованию ИИ вызывает у меня беспокойство.
  16. 16.Я опасаюсь, что чрезмерное использование ИИ ухудшит мои учебные навыки.
  17. 17.Я думаю, что активное использование ИИ снижает способность студентов критически мыслить.
  18. 18.Я переживаю, что использование ИИ мешает моему развитию как самостоятельного учащегося.
  19. 19.Мне кажется, что студенты могут потерять важные навыки анализа из-за зависимости от ИИ.
  20. 20.Я опасаюсь, что широкое использование ИИ в обучении снизит необходимость в самостоятельной подготовке.
  21. 21.Мне кажется, что из-за ИИ уменьшается моя мотивация самостоятельно выполнять задания.
  22. 22.Я иногда откладываю выполнение работы, думая, что ИИ поможет сделать всё быстрее.
  23. 23.Я переживаю, что ИИ может сделать меня менее уверенным(ой) в собственных знаниях.
  24. 24.Я чувствую, что чрезмерное использование ИИ снижает мою вовлеченность в учебный процесс.

Ключи: как обрабатываются ответы

  1. 1Шаг 1: каждое утверждение оценивают от 1 («полностью не согласен(а)») до 5 («полностью согласен(а)»).
  2. 2Шаг 2: обратных пунктов нет, все ответы считаются прямо.
  3. 3Шаг 3: для каждой субшкалы сложите баллы её пунктов и разделите на число пунктов. Точность — пункты 1–4 (÷ 4); плагиат — 5–9 (÷ 5); руководство — 10–15 (÷ 6); утрата навыков — 16–20 (÷ 5); мотивация — 21–24 (÷ 4).
  4. 4Проверка: 4 + 5 + 6 + 5 + 4 = 24 пункта, ни один не попал в две субшкалы; средние лежат в пределах от 1 до 5.
  5. 5Уровни авторами не заданы; интерпретируйте баллы по сравнению с вашей группой или со средними выборки адаптации (раздел ниже). Статья не описывает способ подсчёта явно: среднее по пунктам принято по таблице средних авторов, где значения лежат в диапазоне 2,65–3,31.

Как обрабатывать математически

Единица измерения

Среднее по субшкале, от 1 до 5

Тип шкалы

Порядковая (среднее пунктов 1–5), на практике часто интервальная

Как описывать

Среднее и SD при нормальном распределении; иначе медиана и квартили

Основные критерии

Стьюдента / Манна-Уитни / Вилкоксона, корреляция

Среднее по 4–6 пунктам с пятью градациями принимает ограниченное число значений, и распределение часто отличается от нормального. Проверьте нормальность на своей выборке и при отклонениях берите ранговые критерии. В выборке адаптации девушки показали более высокую тревожность по части субшкал, поэтому при смешанной по полу выборке сравнивайте юношей и девушек отдельно.

Пошаговый план расчёта

  1. 1Для каждого студента вычислить пять показателей: точность (сумма пунктов 1–4, делённая на 4), плагиат (5–9, на 5), руководство (10–15, на 6), утрата навыков (16–20, на 5), мотивация (21–24, на 4).
  2. 2Проверить нормальность распределения по каждой субшкале (критерий Шапиро-Уилка).
  3. 3Описать группу: среднее и SD (или Me и квартили) по каждой субшкале.
  4. 4Сравнить группы или замеры подходящим критерием; результаты по пяти субшкалам сравнивайте раздельно.
  5. 5Проверить внутреннюю согласованность на своей выборке (α Кронбаха), особенно для субшкалы «Точность» (в выборке адаптации α = 0,66).

Какой критерий выбрать

Замеры «до / после» у одних и тех же людейНапример: тревога об утрате навыков до и после курса по ИИ-грамотности.Критерий ВилкоксонаДве независимые группыНапример: юноши и девушки или студенты технических и гуманитарных направлений.Критерий Манна-УитниНормальное распределение, две группыНапример: сравнение двух больших выборок студентов.Критерий СтьюдентаТри и более независимые группыНапример: студенты первого, второго и третьего курсов.Критерий Краскела-УоллисаСвязь с другим показателемНапример: связь тревоги о плагиате с нейротизмом или частотой использования ИИ.Корреляция СпирменаНадёжность шкал на вашей выборкеНапример: α Кронбаха для четырёх пунктов субшкалы «Точность».Альфа КронбахаПросто описать группуНапример: средние по пяти субшкалам.Описательная статистика

Средние по выборке адаптации (не границы уровней)

Авторы русской версии привели среднее и стандартное отклонение по субшкалам для выборки из 521 студента (17–23 года). Границ «низкий / средний / высокий» они не вводят, поэтому значения ниже служат только ориентиром для сравнения.

Описательная статистика субшкал ИИ-тревожности (N = 521)

СубшкалаПунктыСреднее (M)SDα Кронбаха
Точность1–43,000,840,66
Плагиат5–92,650,960,78
Руководство10–152,791,060,87
Утрата навыков16–203,311,060,86
Мотивация21–242,841,070,75

Источник: Максименко и соавт., 2026, таблицы 3 и 5.

Ограничения

  • Границ уровней нет; интерпретируйте баллы относительно своей группы или средних выборки адаптации.
  • Выборка собрана онлайн в технических вузах, преимущественно из юношей (69,5 %) и студентов с опытом использования ИИ; на других группах показатели могут отличаться.
  • Субшкала «Точность» имеет сниженную надёжность (α = 0,66); авторы отмечают это как ограничение.
  • Статья явно не описывает формулу подсчёта; среднее по пунктам принято по таблице средних авторов. Принадлежность пунктов к субшкалам названа в тексте статьи и согласуется с таблицей факторных нагрузок.
  • Условия использования исходной англоязычной шкалы у правообладателей не проверены; в дипломе ссылайтесь на русскую версию и на оригинал.

Частые вопросы