StatBlank

Отношение пользователя к технологиям ИИ — обработка и онлайн-расчёт

Оценка отношения человека к технологиям искусственного интеллекта (чат-боты, роботы, экспертные системы) по двум составляющим: поведенческой эффективности взаимодействия с ИИ и эмоциональному отношению к ИИ, а также общий балл принятия технологий ИИ.

Полное название
Опросник «Отношения пользователя к технологиям искусственного интеллекта»
Авторы
И. А. Филенко, С. В. Моисеев, 2025
Назначение
Оценка отношения человека к технологиям искусственного интеллекта (чат-боты, роботы, экспертные системы) по двум составляющим: поведенческой эффективности взаимодействия с ИИ и эмоциональному отношению к ИИ, а также общий балл принятия технологий ИИ.
Контингент
Пользователи цифровых технологий от 17 лет (апробация — 518 человек, 98 мужчин и 420 женщин, средний возраст 21,4 года, 95% — студенты вузов Томска и Сибирского региона; авторы отмечают устойчивость структуры опросника на выборках в возрастном диапазоне от 17 до 65 лет).

Опросник «Отношения пользователя к технологиям искусственного интеллекта» — 10 утверждений об искусственном интеллекте (чат-боты, роботы, экспертные системы), каждое оценивается по 5-балльной шкале Лайкерта от «не согласен» до «полностью согласен». Методика даёт две независимые шкалы — Эффективность взаимодействия с ИИ и Эмоциональное отношение к ИИ — и общий балл Принятие технологий ИИ. Балл по каждой шкале — среднее пяти её пунктов, от 1,00 до 5,00; пять пунктов шкалы Эмоционального отношения обратные и при подсчёте перекодируются. Методика апробирована на 518 респондентах (98 мужчин, 420 женщин) из Томска и Сибирского региона.

Опросник разработали в 2023–2025 годах И.А. Филенко и С.В. Моисеев (Томский государственный университет) как ответ на нехватку отечественных методик, изучающих отношение именно к технологиям искусственного интеллекта: существующие русскоязычные инструменты либо измеряли отношение к цифровым технологиям в целом (не выделяя ИИ отдельно), либо касались только принятия информационных технологий без эмоционального компонента. В основу конструкта легли теория использования и удовлетворения (U&G), теория обоснованных действий (TRA) и модель принятия технологии (TAM); авторы сознательно ограничили конструкт эмоциональным и поведенческим модусами отношения, оставив когнитивный компонент за рамками этой версии опросника — так решение было отработано в несколько этапов.

Разработка шла волнами: 42 черновых утверждения → 34 пункта первичного варианта → полевое исследование на 72 респондентах, после которого убрали 7 пунктов → апробируемая форма из 27 пунктов проверена на 518 респондентах (246 — онлайн-форма, 272 — офлайн-бланк). Эксплораторный факторный анализ (выборка 201 человек) и конфирматорный факторный анализ (выборка 317 человек) сравнили несколько моделей и оставили лучшую — двухфакторную модель с фактором второго порядка: 10 пунктов, распределённых поровну между шкалами Эффективность взаимодействия и Эмоциональное отношение, плюс общая шкала Принятие, объединяющая оба фактора.

В студенческой работе методику удобно использовать для сравнения групп по типу отношения к ИИ: до/после курса или практикума по нейросетям, пользователи ИИ-сервисов и те, кто ими не пользуется, мужчины и женщины (в апробации у женщин статистически значимо ниже Эмоциональное отношение, p < 0,05, и на уровне тенденции ниже общий балл Принятие, p < 0,1). Компактность (10 пунктов, около двух минут на заполнение) делает опросник удобным для экспресс-диагностики — как самостоятельно, так и в батарее с другими методиками.

Важная оговорка для дипломной работы: тестовых норм («низкий / средний / высокий» балл по фиксированной шкале) методика не имеет — авторы приводят только описательные статистики выборки апробации. Поэтому сравнивать баллы респондента корректнее не с нормативом, а с другой группой той же выборки (до/после, две подгруппы и т.п.), как это принято для большинства современных русскоязычных опросников отношения к технологиям.

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?

Шкалы методики

Эффективность взаимодействия с технологиями ИИ

Поведенческий аспект отношения: ощущение компетентности и контроля при использовании ИИ, уверенность в достижении целей, готовность активно применять технологии ИИ для учебных, профессиональных и повседневных задач. Высокий балл — человек чувствует себя уверенно и результативно во взаимодействии с ИИ.

пункты 3, 4, 6, 7, 10 (5 пунктов, все прямые)

Эмоциональное отношение к технологиям ИИ

Эмоциональная оценка перспектив и опасностей ИИ: страх перед его широким применением, ощущение, что недостатки ИИ перевешивают пользу, негативные эмоции по поводу ИИ. Все пункты сформулированы «в минус» и перекодируются при подсчёте, поэтому высокий балл после перекодировки означает спокойное, позитивное отношение, а не тревогу.

пункты 1, 2, 5, 8, 9 — все обратные (5 пунктов)

Полный текст методики

Прочитайте внимательно каждое утверждение и выберите тот вариант ответа, с которым вы наиболее согласны. Старайтесь отвечать максимально быстро, не обдумывая варианты подолгу.

Шкала ответов: 1 — не согласен · 2 — скорее не согласен · 3 — затрудняюсь с ответом · 4 — скорее согласен · 5 — полностью согласен

  1. 1.ИИ создает новые трудности для меня и других людей.
  2. 2.Возможное широкое применение ИИ вызывает у меня страх.
  3. 3.Я хочу использовать технологии, основанные на ИИ, для решения учебных, профессиональных и повседневных задач.
  4. 4.Я чувствую себя компетентным во взаимодействии с ИИ, когда такая ситуация возникает.
  5. 5.Проблемы, связанные с ИИ, более существенны, чем возможные позитивные результаты.
  6. 6.Когда я использую ИИ, я чувствую, что контролирую себя и ситуацию.
  7. 7.Когда я использую ИИ, я уверен, что смогу достичь поставленных целей.
  8. 8.Недостатки технологий ИИ значительны, а их преимущества для большинства людей – неочевидны.
  9. 9.Я испытываю негативные эмоции по поводу ИИ.
  10. 10.Взаимодействуя с ИИ, я остаюсь самостоятельным в своих оценках и решениях.

Ключи: как обрабатываются ответы

  1. 1Каждый из 10 пунктов оценивается по 5-балльной шкале Лайкерта: 1 — не согласен, 2 — скорее не согласен, 3 — затрудняюсь с ответом, 4 — скорее согласен, 5 — полностью согласен.
  2. 2Пункты 1, 2, 5, 8, 9 — обратные: переведите баллы по формуле 1=5, 2=4, 3=3, 4=2, 5=1, прежде чем считать шкалу.
  3. 3Эффективность взаимодействия с технологиями ИИ — среднее пунктов 3, 4, 6, 7, 10 (все прямые, перекодировка не нужна).
  4. 4Эмоциональное отношение к технологиям ИИ — среднее пунктов 1, 2, 5, 8, 9 (уже после перекодировки).
  5. 5Общая шкала Принятие технологий ИИ — среднее всех 10 пунктов (с учётом перекодировки обратных); поскольку в обеих шкалах поровну пунктов, общий балл равен среднему арифметическому двух шкал.
  6. 6Все показатели — от 1,00 до 5,00 балла. Официальных норм авторы не публикуют: границы уровней на этой странице — деление диапазона на три равные части (до 2,33 — низкий, 2,34–3,66 — средний, от 3,67 — высокий), а не популяционный норматив.

Как оценить результат

Средний балл по каждой шкале (от 1 до 5):

😟

1,00–2,33 балла

Низкий уровень

😐

2,34–3,66 балла

Средний уровень

🙂

3,67–5,00 балла

Высокий уровень

Как обрабатывать математически

Единица измерения

Средний балл по шкале (1,00–5,00)

Тип шкалы

Порядковая → ранговые методы

Как описывать

Медиана и квартили (Me, Q1–Q3)

Основные критерии

Вилкоксон / Манна-Уитни

Балл шкалы — среднее пятибалльных оценок согласия по шкале Лайкерта, то есть производная порядковой шкалы. По умолчанию применяют непараметрические (ранговые) критерии: сами авторы использовали критерий Шапиро-Уилка и обнаружили отклонение распределений всех трёх шкал от нормального, поэтому сравнение групп в оригинальном исследовании проводилось критерием Манна-Уитни, а связи с другими методиками — корреляцией Спирмена. Обе шкалы (Эффективность взаимодействия и Эмоциональное отношение) анализируют отдельно; общий балл Принятие уместен как справочный показатель рядом с ними.

Пошаговый план расчёта

  1. 1Пронумеруйте пункты 1–10 в порядке предъявления бланка.
  2. 2Переведите баллы обратных пунктов (1, 2, 5, 8, 9) по формуле: 1↔5, 2↔4, 3 — без изменений.
  3. 3Посчитайте среднее по каждой из двух шкал (по 5 пунктов): Эффективность взаимодействия — пункты 3, 4, 6, 7, 10; Эмоциональное отношение — пункты 1, 2, 5, 8, 9 (уже перекодированные).
  4. 4При необходимости посчитайте общий балл Принятие — среднее всех 10 пунктов; поскольку в обеих шкалах поровну пунктов, он равен среднему двух шкал.
  5. 5Опишите выборку по каждой шкале медианой и квартилями, выберите ранговый критерий по дизайну исследования и оцените значимость.

Какой критерий выбрать

Замеры «до / после» у одних и тех же людейНапример: отношение студентов к ИИ до и после практикума по нейросетевым ассистентам.Критерий ВилкоксонаДве независимые группы (напр. мужчины и женщины)Например: Эмоциональное отношение к ИИ у мужчин и у женщин — в апробации найдена значимая разница.Критерий Манна-УитниТри и более независимые группыНапример: Эффективность взаимодействия с ИИ у студентов трёх направлений подготовки.Критерий Краскела-УоллисаСвязь шкалы с другим показателемНапример: связь Эффективности взаимодействия с самоэффективностью или техноэнтузиазмом.Корреляция СпирменаПроверить надёжность шкалы на своей выборкеНапример: согласованность 5 пунктов шкалы Эмоциональное отношение.Альфа КронбахаПросто описать профиль группыНапример: средний профиль отношения к ИИ у студентов первого курса.Описательная статистика

Пример обработки результатов

В курсовой работе изучали, как короткий практикум по работе с нейросетевыми ассистентами (ChatGPT, YandexGPT) в учёбе меняет отношение студентов к технологиям ИИ: 8 студентов заполнили опросник до и после практикума. Сравнивали обе шкалы. Замеры связанные (одни и те же студенты), шкала порядковая, поэтому применили критерий Вилкоксона.

До:   Эффективность взаимодействия: 3,00 3,20 2,80 3,40 3,10 2,90 3,30 3,00; Эмоциональное отношение: 3,00 3,20 2,80 3,40 3,10 2,90 3,30 3,00

После: Эффективность взаимодействия: 3,60 3,80 3,40 4,00 3,70 3,50 3,90 3,60; Эмоциональное отношение: 3,40 3,60 3,20 3,80 3,50 3,30 3,70 3,40

  1. 1Посчитали среднее по 5 пунктам каждой шкалы для каждого студента до и после практикума; пункты шкалы Эмоционального отношения предварительно перекодировали (обратные).
  2. 2Дизайн: два связанных замера у одной группы, шкала порядковая → критерий Вилкоксона по каждой шкале отдельно.
  3. 3Эффективность взаимодействия: сдвиг положительный у всех 8 студентов (ровно +0,60 балла), 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).
  4. 4Эмоциональное отношение: сдвиг положительный у всех 8 студентов (ровно +0,40 балла), T эмп = 0 → сдвиг также значим (p < 0,01), рост скромнее, чем по эффективности.

Как оформить это в дипломе

В таблице 1 представлены медиана и квартили обеих шкал до и после практикума, а также результаты критерия Вилкоксона.

Таблица 1 — Отношение к технологиям ИИ у студентов до и после практикума по нейросетевым ассистентам (n = 8)

ШкалаQ₂₅ доMe доQ₇₅ доMe послеT эмпT критp
Эффективность взаимодействия2,953,053,253,6501< 0,01
Эмоциональное отношение2,953,053,253,4501< 0,01

На рисунке 1 графически представлена динамика медианных значений обеих шкал.

02,553,053,65Эффективность взаимодействияЭффективность взаимодействия3,053,45Эмоциональное отношениеЭмоциональное отношениеСредний балл (1–5)Шкалы отношения к технологиям ИИДоПосле

Рисунок 1 — Медианы шкал отношения к технологиям ИИ до и после практикума по нейросетевым ассистентам

Обе шкалы выросли. Эффективность взаимодействия поднялась с 3,05 до 3,65 балла (+0,60): после практикума студенты увереннее оценивают свою компетентность и результативность при работе с ИИ. Эмоциональное отношение выросло с 3,05 до 3,45 (+0,40): страх и ощущение проблем, связанных с ИИ, снизились, но рост скромнее, чем по поведенческой шкале, — эмоциональная настороженность меняется медленнее практических навыков.

Сдвиг по каждой шкале оценивался непараметрическим критерием Вилкоксона для связанных выборок (баллы опросника — среднее порядковых оценок). По обеим шкалам все 8 студентов показали сдвиг в одном направлении, поэтому T эмп = 0 при T крит = 5 (p ≤ 0,05) и T крит = 1 (p ≤ 0,01) для n = 8. В обоих случаях T эмп ≤ T крит, следовательно рост Эффективности взаимодействия и Эмоционального отношения после практикума статистически значим (p < 0,01).

Вывод

После практикума по нейросетевым ассистентам обе шкалы отношения к ИИ значимо выросли (T эмп = 0, p < 0,01): Эффективность взаимодействия — с 3,05 до 3,65 балла, Эмоциональное отношение — с 3,05 до 3,45 балла. Практические навыки выросли заметнее, чем эмоциональное принятие, — это типичная картина для короткой обучающей интервенции.

Состав шкал, ключ и психометрика

Структура опросника получена по результатам эксплораторного (выборка 201 человек) и конфирматорного (выборка 317 человек) факторного анализа: из нескольких моделей авторы выбрали двухфакторную с фактором второго порядка — она объясняет 45,1% дисперсии и даёт лучшие индексы пригодности (RMSEA = 0,034; SRMR = 0,043; CFI = 0,997; TLI = 0,997; χ²/df = 1,36).

Шкалы опросника, номера пунктов и надёжность (N = 518)

ШкалаПунктовНомера пунктовα Кронбахаω Мак-ДональдаCR
Эффективность взаимодействия с ИИ53, 4, 6, 7, 100,7660,7660,823
Эмоциональное отношение к ИИ51, 2, 5, 8, 9 (все обратные)0,7640,7730,795
Принятие технологий ИИ (общий балл)10все 10 пунктов0,8350,8380,895

Обратные пункты — 1, 2, 5, 8, 9 (перекодировка 1=5, 2=4, 3=3, 4=2, 5=1). Общая шкала Принятие — среднее арифметическое всех 10 пунктов; поскольку шкалы равны по числу пунктов (5 и 5), она совпадает со средним двух шкал.

Описательные статистики по полу (N = 518)

Мужчины и женщины статистически не различаются по Эффективности взаимодействия, но значимо различаются по Эмоциональному отношению (p < 0,05) и на уровне тенденции — по общему баллу Принятие (p < 0,1): женщины в среднем ниже оценивают перспективы ИИ и чаще испытывают тревогу по этому поводу.

Медиана / среднее (баллы) по шкалам методики — вся выборка, мужчины, женщины

ШкалаMe / M — вся группаMe / M — мужчины (n=98)Me / M — женщины (n=420)p
Эффективность взаимодействия3,60 / 3,523,60 / 3,613,60 / 3,50н.з.
Эмоциональное отношение3,40 / 3,423,60 / 3,553,40 / 3,38< 0,05
Принятие (общий балл)3,60 / 3,473,65 / 3,583,50 / 3,44< 0,1

Значимость — критерий Манна-Уитни (авторы применили непараметрический критерий из-за отклонения распределений от нормального по критерию Шапиро-Уилка). «Н.з.» — различия не значимы.

Валидность: связь с родственными методиками (корреляция Спирмена, N = 111)

  • Эффективность взаимодействия с ИИ сильнее всего связана с Техноэнтузиазмом (r = 0,556; методика оценки технофобии/технофилии, адаптация Дорохова и Гусева) и обратно — с Технопессимизмом (r = −0,418; ОТТ Солдатовой и др.).
  • Эффективность взаимодействия также связана с Самоконтролем поведения (r = 0,359), Эффективностью принятия решений (r = 0,398) и Общей самоэффективностью (r = 0,357).
  • Эмоциональное отношение к ИИ сильнее всего связано с Техноэнтузиазмом (r = 0,408) и обратно — с Технопессимизмом (r = −0,528).
  • Общий балл Принятие показывает те же закономерности: наиболее высокие связи — с Техноэнтузиазмом (r = 0,537) и обратная — с Технопессимизмом (r = −0,532).

Не спутать с другими опросниками про отношение к ИИ и технологиям

Название пересекается сразу с несколькими похожими методиками на StatBlank — при подборе инструмента для диплома их легко перепутать.

  • Опросник отношения к технологиям (ОТТ, Солдатова, Нестик, Рассказова, Дорохов, 2021) — измеряет отношение к цифровым технологиям в целом, а не специально к ИИ: 20 пунктов, 4 шкалы (технофилия, технорационализм, технофобия, технопессимизм), апробирован на подростках и родителях. В валидизации нашей методики использовалась только шкала Технопессимизм из ОТТ — как родственный, но самостоятельный конструкт.
  • ATAIS — отношение педагогов к искусственному интеллекту в образовании (Calp, Mukba, Şata, 2025) — специализирована на педагогах и студентах педагогических направлений, переведена с турецкого языка, 17 пунктов и 3 шкалы. Опросник Филенко и Моисеева — оригинальная русскоязычная разработка для широкой аудитории пользователей цифровых технологий, а не только педагогов.
  • Опросник «Принятие информационных технологий» (Калиниченко, Величковский, Аббакумов, 2021) — оценивает отношение к информационным технологиям вообще (воспринимаемая полезность и простота использования), не выделяя технологии ИИ отдельно.

Что учесть при использовании

  • Тестовых норм («низкий/средний/высокий» относительно фиксированного норматива) методика не имеет. В работе сравнивайте группы между собой (медианы, квартили, до/после), а не с общепопуляционным нормативом.
  • Выборка апробации — преимущественно молодые люди 17–30 лет (около 90%), в основном студенты вузов Томска и Сибирского региона; авторы отдельно отмечают это как ограничение и рекомендуют более широкие исследования на других социальных группах.
  • Когнитивный компонент отношения к ИИ (оценка технологий с точки зрения знаний о них) в методику не включён: авторы ограничили конструкт эмоциональным и поведенческим модусами, оставив расширение на когнитивный компонент задачей дальнейших исследований.
  • Пункты шкалы Эмоциональное отношение — все обратные; при ручном подсчёте по бланку легко забыть перекодировку и получить обесцененный результат.

Частые вопросы