- 6 шкал
- 30 вопросов
- Онлайн-расчёт бесплатно
- Авторы
- С. М. Григорьев, 2025
- Контингент
- Преподаватели вузов и организаций СПО; выборка разработки — 624 человека из 38 организаций восьми федеральных округов РФ.
Опросник Григорьева содержит 30 утверждений о том, как преподаватель относится к генеративному искусственному интеллекту в своей работе. Ответы даются по пятибалльной шкале согласия, а результат складывается из шести шкал: полезность, самоэффективность, готовность, тревога, этико-правовая чувствительность и педагогически осмысленное использование. Шесть пунктов (5, 10, 14, 22, 26 и 30) считаются в обратную сторону. Ниже — текст на русском, ключ, расчёт по группе и «пройти для себя».
Опросник измеряет установки преподавателя к генеративному ИИ (чат-ботам и системам генерации текста, кода и изображений) в профессиональной деятельности. Автор исходит из того, что отношение к ИИ многомерно и не сводится к одному показателю «за» или «против»: полезность, компетентность и готовность — это ресурсы внедрения, этико-правовая чувствительность и педагогически осмысленное использование — нормативные регуляторы, а профессиональная тревога — отдельный блок из трёх доменов.
Шесть шкал: А — воспринимаемая профессиональная полезность ИИ (пункты 1–5), B — самоэффективность и компетентность (6–10), C — готовность к внедрению и инновационная открытость (11–14), D — ИИ-связанная профессиональная тревога (15–22, три подшкалы: тревога валидности оценивания и академической честности, тревога ответственности и контроля, тревога статуса и профессиональной значимости), E — этическая и правовая чувствительность (23–26), F — педагогически осмысленное использование: контроль и правила (27–30).
Структура проверена на 624 преподавателях вузов и СПО (эксплораторный и конфирматорный факторный анализ на двух половинах выборки по 312 человек, тест-ретест через три недели на 96 участниках). По данным автора, ω Макдональда шкал — 0,80–0,88, ICC (2,1) — 0,72–0,83. Нормативной выборки нет, средних и стандартных отклонений по шкалам в статье не приведено; пороги — «практичный вариант» автора, а не нормы.
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
А. Воспринимаемая профессиональная полезность ИИ
Помогает ли ИИ готовиться к занятиям, структурировать материалы, адаптировать содержание под группу и готовить заготовки комментариев.
пункты 1–5 (обратный: 5)
B. Самоэффективность и компетентность в использовании ИИ
Понимание, какие задачи поручать ИИ, умение формулировать запросы, оценивать качество и ошибки ответов, дорабатывать результат.
пункты 6–10 (обратный: 10)
C. Готовность к внедрению и инновационная открытость
Готовность регулярно использовать ИИ, интерес к экспериментам, желание пройти обучение, отсутствие приверженности прежним методикам.
пункты 11–14 (обратный: 14)
D. ИИ-связанная профессиональная тревога
Тревога валидности оценивания и академической честности (15–17), ответственности и контроля (18–20), статуса и профессиональной значимости (21–22).
пункты 15–22 (обратный: 22)
E. Этическая и правовая чувствительность
Обозначение участия ИИ, защита персональных данных студентов, продумывание ответственности за решения на основе рекомендаций ИИ, оценка рисков при отсутствии регламента.
пункты 23–26 (обратный: 26)
F. Педагогически осмысленное использование (контроль и правила)
ИИ дополняет, а не заменяет педагогические решения; контроль над итоговым содержанием; усиление самостоятельного мышления студентов.
пункты 27–30 (обратный: 30)
Полный текст методики
Под ИИ в данном опроснике понимаются генеративные ИИ-инструменты (например, чат-боты и системы генерации текста/кода/изображений), которые могут предлагать ответы, формулировки, примеры, структуру материалов и т. п. Прочитайте каждое утверждение и отметьте степень согласия, исходя из вашего опыта и текущих представлений об использовании ИИ в профессиональной деятельности преподавателя.
Шкала ответов: 1 — совершенно не согласен(на) 2 — скорее не согласен(на) 3 — ни согласен(на), ни не согласен(на) 4 — скорее согласен(на) 5 — полностью согласен(на)
Русский текст приведён по Приложению к статье: Григорьев С. М. Разработка и валидация опросника «Отношение преподавателей к искусственному интеллекту» // Системная психология и социология. 2025. № 4 (56). С. 15–26. Статья опубликована в открытом доступе (КиберЛенинка, CC BY); при использовании ссылайтесь на автора методики.
- 1.Использование ИИ помогает мне быстрее готовиться к занятиям без потери качества
- 2.ИИ позволяет улучшить структуру и ясность учебных материалов
- 3.С помощью ИИ мне легче адаптировать содержание под уровень группы
- 4.ИИ может быть полезен для подготовки заготовок комментариев к работам студентов, если итоговый комментарий формулирую и проверяю я
- 5.В моей дисциплине ИИ практически не дает преимуществ для учебного процесса
- 6.Я понимаю, какие задачи целесообразно поручать ИИ, а какие — нет
- 7.Я умею формулировать запросы к ИИ так, чтобы получать полезные результаты
- 8.Я могу оценить качество ответа ИИ и выявить ошибки или выдуманные факты
- 9.Я знаю, как корректно дорабатывать материалы, созданные с помощью ИИ, под свои цели и стандарты качества
- 10.Даже после использования ИИ мне обычно трудно понять, насколько результат можно считать надежным
- 11.Я готов(а) регулярно использовать ИИ для решения профессиональных задач
- 12.Мне интересно экспериментировать с ИИ-инструментами и искать новые сценарии применения
- 13.Я бы хотел(а) пройти обучение по применению ИИ в преподавании
- 14.Я предпочитаю не менять свои методики, даже если ИИ может дать преимущества
- 15.Использование ИИ студентами затрудняет оценку реального уровня понимания по письменным работам
- 16.Мне стало сложнее обосновывать оценку и критерии в ситуациях, когда есть подозрение на использование ИИ
- 17.Я опасаюсь, что из-за ИИ оценивание может становиться менее справедливым по отношению к добросовестным студентам
- 18.Меня беспокоит, что при использовании ИИ ответственность за возможные ошибки в материалах все равно остается на преподавателе
- 19.Мне некомфортно использовать ИИ в задачах, где результат затем воспринимается как «официальная позиция преподавателя/курса»
- 20.Меня тревожит, что я не всегда могу полностью контролировать результат, если часть работы делегируется ИИ
- 21.Меня беспокоит, что внедрение ИИ может снижать воспринимаемую ценность труда преподавателя
- 22.Я считаю, что с появлением ИИ роль преподавателя становится более значимой, а не менее
- 23.Для меня принципиально важно обозначать, если материалы создавались/редактировались с участием ИИ
- 24.Я считаю недопустимым загружать в ИИ персональные данные студентов без специального разрешения
- 25.Я стараюсь заранее продумывать, кто несет ответственность за решения, принятые на основе рекомендаций ИИ
- 26.Даже если использование ИИ в учебном процессе не регламентировано, это не создает существенных рисков
- 27.Я считаю, что ИИ должен дополнять работу преподавателя, а не заменять педагогические решения
- 28.Для меня важно сохранять контроль над итоговым содержанием, даже если оно создано с помощью ИИ
- 29.Я предпочитаю применять ИИ так, чтобы усиливать самостоятельное мышление студентов, а не подменять его
- 30.Если ИИ помогает получить хороший текст/ответ, то не принципиально, как именно студент к нему пришел
Ключи: как обрабатываются ответы
- 1Каждое утверждение оценивается от 1 («совершенно не согласен(на)») до 5 («полностью согласен(на)»).
- 2Обратные пункты — 5, 10, 14, 22, 26 и 30 (в оригинале A5, B5, C4, D3.2, E4, F4). Их балл переворачивается: 6 минус ответ.
- 3Балл по каждой шкале — среднее арифметическое ответов по её пунктам (с учётом переворота): А — пункты 1–5, B — 6–10, C — 11–14, D — 15–22 (все восемь пунктов), E — 23–26, F — 27–30.
- 4Для шкалы D допускается расчёт трёх подшкал: D1 (тревога валидности оценивания и академической честности) — пункты 15–17; D2 (тревога ответственности и контроля) — 18–20; D3 (тревога статуса и профессиональной значимости) — 21–22, где пункт 22 обратный.
- 5Шкалу можно считать, если заполнено не менее 80 % её пунктов; пропуски заменяют средним по отвеченным пунктам этой шкалы.
- 6Чем выше балл, тем выраженнее измеряемый компонент: для шкал А, B, C, E, F — полезность, компетентность, готовность, нормативная чувствительность, осмысленная интеграция; для шкалы D и её подшкал — ИИ-связанная профессиональная тревога.
- 7«Практичный вариант порогов» автора: 1,00–2,49 — низкая выраженность признака; 2,50–3,49 — средняя/неопределённая; 3,50–5,00 — высокая. Это не нормы: нормативной выборки в статье нет.
Как оценить результат
Средний балл по каждой шкале (от 1 до 5):
1,00–2,49
Низкая выраженность признака («практичный вариант порогов» автора)
2,50–3,49
Средняя/неопределённая выраженность признака
3,50–5,00
Высокая выраженность признака (для шкалы D — высокая тревога)
Как обрабатывать математически
Единица измерения
Среднее по шкале, 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
Вилкоксон / Манна-Уитни / Спирмен
Среднее по 4–5 пунктам Лайкерта принимает всего несколько десятков значений и обычно скошено в сторону согласия (автор отмечает умеренную асимметрию), а подшкала D3 состоит из двух пунктов. Поэтому на небольших выборках надёжнее ранговые критерии; нормальность проверьте на своих данных.
Пошаговый план расчёта
- 1Проверьте пропуски: автор допускает расчёт шкалы при заполнении не менее 80 % её пунктов, пропуск заменяют средним по отвеченным пунктам шкалы.
- 2Переверните обратные пункты 5, 10, 14, 22, 26 и 30 по формуле «6 минус ответ».
- 3Для каждого респондента найдите среднее по каждой из шести шкал (пункты 1–5, 6–10, 11–14, 15–22, 23–26, 27–30); при необходимости отдельно по подшкалам тревоги D1 (15–17), D2 (18–20), D3 (21–22).
- 4Опишите выборку: среднее и SD (или медиана и квартили) по каждой шкале; при желании распределите респондентов по порогам автора, оговорив их «практичный» характер.
- 5Сравните группы (вузы и СПО, обучавшиеся и не обучавшиеся по ИИ) критерием Манна-Уитни, замеры до и после обучения — критерием Вилкоксона; связь шкал — корреляцией Спирмена.
Какой критерий выбрать
Пример обработки результатов
Условный пример для оформления: 8 преподавателей прошли курс повышения квалификации по применению ИИ; до и после курса они заполнили опросник. Сравниваются средние по шкале B «Самоэффективность и компетентность» (1–5). Числа учебные, не из публикации.
До: 2,8 3,2 2,4 3,6 3,0 2,6 3,4 2,8
После: 3,6 3,8 2,8 4,0 3,6 3,4 3,8 3,4
- 1Дизайн: одни и те же 8 человек, два замера, шкала порядковая → критерий Вилкоксона.
- 2Медиана до: Me = 2,90 (Q1 = 2,70; Q3 = 3,30); после: Me = 3,60 (Q1 = 3,40; Q3 = 3,80). По порогам автора до курса медиана попадает в «среднюю/неопределённую выраженность» (2,50–3,49), после курса — в «высокую» (от 3,50).
- 3Разности (после − до): +0,8; +0,6; +0,4; +0,4; +0,6; +0,8; +0,4; +0,6. Отрицательных и нулевых разностей нет → T эмп = 0. При n = 8 T крит = 3 (p < 0,05) и 0 (p < 0,01); так как 0 ≤ 0, сдвиг значим при p < 0,01.
Как оформить это в дипломе
В таблице 1 представлены медиана и квартили среднего балла по шкале B «Самоэффективность и компетентность» до и после курса, а также результат критерия Вилкоксона.
Таблица 1 — Самоэффективность в использовании ИИ до и после курса повышения квалификации (n = 8)
| Показатель | Q₂₅ | Me | Q₇₅ | T эмп | T крит | p |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Шкала B, до | 2,70 | 2,90 | 3,30 | — | — | — |
| Шкала B, после | 3,40 | 3,60 | 3,80 | 0 | 0 | < 0,01 |
На рисунке 1 графически представлено изменение медианы среднего балла по шкале B.
Рисунок 1 — Медиана самоэффективности в использовании ИИ до и после курса
Медиана среднего балла по шкале B выросла с 2,90 до 3,60 (+0,70) при возможном диапазоне 1–5. У всех 8 участников значение увеличилось.
Значимость сдвига проверяли непараметрическим критерием Вилкоксона (шкала порядковая): T эмп = 0 при T крит = 0 (n = 8, p < 0,01).
Вывод
После курса самоэффективность преподавателей в использовании ИИ статистически значимо выше (T эмп = 0, p < 0,01): медиана среднего балла выросла с 2,90 до 3,60.
Что известно о выборке разработки
Основной сбор данных проведён онлайн в октябре — декабре 2025 года. В итоговую выборку вошли 624 преподавателя из 38 организаций восьми федеральных округов РФ (61,4 % женщин; возраст 23–69 лет, M = 41,8, SD = 10,7; медиана стажа — 13 лет; 72,1 % — вузы, 27,9 % — СПО). Для факторного анализа выборку случайно разделили на две части по 312 человек (эксплораторная и конфирматорная), тест-ретест через три недели прошли 96 человек.
Конфирматорный анализ показал наилучшее согласие для модели с тремя субфакторами тревоги (CFI = 0,95; TLI = 0,94; RMSEA = 0,051; SRMR = 0,047); однофакторная модель общей установки согласия не показала (CFI = 0,75; RMSEA = 0,110), то есть общий «балл отношения к ИИ» по этому опроснику не считают — интерпретируют шесть шкал отдельно. В резюме статьи ω шкал указана как 0,81–0,88, в тексте результатов — как 0,80–0,88; тест-ретест ICC = 0,72–0,83.
Структура опросника по статье автора
| Шкала | Пункты в карточке | Пунктов | Обратные |
|---|---|---|---|
| А. Полезность ИИ | 1–5 | 5 | 5 |
| B. Самоэффективность и компетентность | 6–10 | 5 | 10 |
| C. Готовность к внедрению | 11–14 | 4 | 14 |
| D. Профессиональная тревога (D1: 15–17; D2: 18–20; D3: 21–22) | 15–22 | 8 | 22 |
| E. Этико-правовая чувствительность | 23–26 | 4 | 26 |
| F. Педагогически осмысленное использование | 27–30 | 4 | 30 |
Средние и стандартные отклонения шкал автор в статье не приводит; пороги 1,00–2,49 / 2,50–3,49 / 3,50–5,00 названы «практичным вариантом» и нормами не являются.
Ограничения
Автор указывает на самоотчётную природу показателей, поперечный дизайн, возможный самоотбор участников и эффекты стиля ответа в нормативно значимых темах. Быстро меняющийся технологический и регуляторный контекст может требовать обновления формулировок. Частичная инвариантность по возрасту означает осторожность в интерпретации возрастных различий.
Шкалы E и F — не «негативный полюс» отношения к ИИ: высокая нормативная чувствительность и стремление к контролю могут сочетаться с активным применением ИИ. Опросник предназначен для исследований и мониторинга готовности, а не для индивидуальных кадровых решений.