Разработка и стандартизация опросника «Отношения пользователя к технологиям искусственного интеллекта»
Исследования психологических аспектов взаимодействия человека с инновационными технологиями позволяют успешно решать ряд проблем, возникающих при их имплементации в повседневную социальную практику. Однако методы изучения отношения пользователей к системам искусственного интеллекта разработаны недостаточно. Цель исследования - разработка и стандартизация опросника «Отношения пользователя к технологиям искусственного интеллекта». В исследовании приняли участие 518 человек, жители г. Томска и Сибирского региона (18,9% мужчины, средний возраст 21,4 года). Эксплораторный факторный анализ выделил два фактора (45,1% дисперсии): Эффективность взаимодействия с технологиями ИИ (5 пунктов, альфа Кронбаха а = 0,766; композитная надежность CR = 0,823); Эмоциональное отношение к технологиям ИИ (5 пунктов, а = 0,764; CR = 0,795). Общая шкала опросника Принятия технологий ИИ характеризуется высокой надежностью (10 пунктов, а = 0,835; CR = 0,895). С помощью конфирматорного факторного анализа определены хорошие значения индексов пригодности модели: RMSEA = 0,034; SRMR = 0,043; CFI = 0,997; TLI = 0,997. Исследование валидности шкал апробируемого опросника показало, что они согласуются с близкими по содержанию конструктами, измеряемыми методиками: шкала общей самоэффективности (M. Jerusalem, R. Schwarzer, адаптация В. Ромека); шкала самооценки инновативных качеств личности (Н.М. Лебедева, А.Н. Татарко); шкала интеллектуальной оценки риска G. Craparo и соавт. (адаптация Т.В. Корниловой, Е.М. Павловой); опросник отношения к технологиям для подростков и родителей (Г.У. Солдатова, Т.А. Нестик, Е.И. Рассказова, Е.А. Дорохов); методика оценки технофобии / технофилии (M. Martinez-Crcoles, M. Teichmann, M. Murdvee, адаптация Е.А. Дорохова, А.Н. Гусева); шкала метакогнитивной регуляции трудных жизненных ситуаций (И.А. Филенко, С.А. Богомаз). Обнаружено, что методика обладает дискриминативной способностью, связанной с выявлением различий между мужчинами и женщинами по шкалам: Эмоциональное отношение (р < 0,05); Принятие (р < 0,1). Полученные результаты позволяют рекомендовать к использованию апробированный опросник для изучения отношения пользователей цифровых технологий к системам искусственного интеллекта.
Ключевые слова
искусственный интеллект,
цифровые технологии,
пользователь ИИ,
принятие ИИ,
эмоциональное отношение,
технофобия,
технофилия,
психологический тест,
конфирматорный анализ,
валидностьАвторы
| Филенко Игорь Александрович | Томский государственный университет | кандидат психологических наук, доцент, доцент кафедры общей и педагогической психологии | filen5725@mail.ru |
| Моисеев Сергей Викторович | Томский государственный университет | младший научный сотрудник центра когнитивных исследований и нейронаук | kaungreat@gmail.com |
Всего: 2
Ссылки
Абдрахманова, Г. И., Васильковский, С. А., Вишневский, К. О., Гершман, М. А., Гохберг, Л. М., и др. (2022). Цифровая трансформация: ожидания и реальность: доклад к XXIII Ясинской (Апрельской) междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества, Москва, 2022 г. М.: Изд. дом Высшей школы экономики.
Атаманова И.В., Богомаз С.А. (2018). Инновативность современной молодежи и культурные факторы социально-экономического развития. В кн.: Т. А. Нестик, Ю. В. Ковалева (ред.). Социальная и экономическая психология. Ч. 1: Состояние и перспективы исследований (с. 281-288). М.: Ин-т психологии РАН.
Дорохов, Е. А., Гусев, А. Н. (2023). Адаптация методик оценки технофобии и технофилии на русский язык. Вестник Московского университета. Сер. 14. Психология, 46(4), 9-21. doi: 10.11621/LPJ-23-48.
Калиниченко, Н. С., Величковский, Б. Б., Аббакумов, Д. Ф. (2021). Эмпирическая верификация русскоязычной версии опросника принятия информационных технологий. Психологические исследования, 14(78), 1-39.
Каменева, Н. А. (2024). Использование искусственного интеллекта в высшем образовании. В кн.: В. В. Рубцов, М. Г. Сорокова, Н. П. Радчикова (ред.). Цифровая гуманитаристика и технологии в образовании (DHTE 2024): сб. ст. V междунар. науч.-практ. конф. (с. 374-386). М.: Изд-во ФГБОУ ВО МГППУ.
Клочко, В. Е., Галажинский, Э. В. (2009). Психология инновационного поведения. Томск: Том. гос. ун-т.
Клочко, В. Е., Краснорядцева, О. М., Мацута, В. В., Подойницина, М. А., Стариченко, О. Н., Чучалова, О. Н. (2013). Психодиагностические технологии выявления потенциала инновационности и одаренности молодежи. Томск: Изд. Дом Том. гос. ун-та.
Корнилова, Т. В., Павлова, Е. М. (2020). Шкала интеллектуальной оценки риска и ее связь с готовностью к риску и эмоциональным интеллектом. Консультативная психология и психотерапия, 28(4), 59-78. doi: 10.17759/cpp.2020280404.
Лазурский, А. Ф. (2001). Избранные труды по общей психологии. К учению о психической активности. Программа исследования личности. СПб.: Алетея.
Лебедева, Н. М., Бушина, Е. В. (2015). Влияние ценностей и мотивации личности на креативное поведение и отношение к инновациям. Психология в экономике и управлении, 7(1), 26-35.
Лебедева, Н. М., Татарко, А. Н. (2009). Методика исследования отношения личности к инновациям. Альманах современной науки и образования, 4(23), 89-96.
Лобачёва, А. С., Соболь, О. В. (2021). Этика применения искусственного интеллекта в управлении персоналом. E-Management, 4(1), 20-28.
Лукичев, П. М., Чекмарев, О. П. (2023). Риски применения искусственного интеллекта в краткосрочном периоде. Вопросы инновационной экономики, 13(4), 2443-2460. doi: 10.18334/vinec.13.4.119359.
Новикова, И. А., Бычкова, П. А. (2024). Отношение к цифровым образовательным технологиям у студентов: определение, диагностика, гендерные особенности. Теоретическая и экспериментальная психология, 17(1), 70-84. doi: 10.11621/TEP-24-04.
Резникова, О. С., Бочкова, В. Д. (2017). Сопротивление персонала нововведениям как современная проблема управления персоналом. Достижения науки и образования, 4(17), 22-24.
Солдатова, Г. У., Нестик, Т. А., Рассказова, Е. И., Дорохов, Е. А. (2021). Психодиагностика технофобии и технофилии: разработка и апробация опросника отношения к технологиям для подростков и родителей. Социальная психология и общество, 12(4), 170-188. doi: 10.17759/sps.2021120410.
Тыров, И. А. (2024). Применение искусственного интеллекта в московском здравоохранении. Московская медицина, 1(59), 4-11.
Филенко, И. А., Богомаз, С. А. (2024). Стандартизация опросника метакогнитивных ресурсов регуляции поведения человека в трудных жизненных ситуациях (МиРТЖС). СибСкрипт, 26(5), 685-700. doi: 10.21603/sibscript-2024-26-5-685-700.
Четверикова, Н. А. (2018). Сопротивление персонала изменениям как реакция на состояние риска и неопределенности. Вестник университета, 9, 159-163.
Шварцер, Р., Ерусалем, М., Ромек, В. (1996). Русская версия шкалы общей самоэффективности Р. Шварцера и М. Ерусалема. Иностранная психология, 7, 71-76.
Шишаев, М. Г., Пимешков, В. К., Никонорова, М. Л., Ломов, П. А. (2023). Формирующий искусственный интеллект: новые возможности информационной поддержки регионального управления. Экономика. Информатика, 50(2), 423-438.
Шишкина, А. О. (2019). Исследование инновационной активности личности с помощью метода субъективной семантики. Известия Иркутского государственного университета. Сер. Психология, 27, 101-115. doi: 10.26516/2304-1226.2019.27.101.
Beland, S., Cousineau, D., & Loye, N. (2017). Utiliser le coefficient omega de McDonald a la place de l’alpha de Cronbach. McGill Journal of Education, 52(3), 791-804. doi: 10.7202/1050915ar.
Bogers, M., Foss, N. J., & Lyngsie, J. (2018). The “human side” of open innovation: The role of employee diversity in firm-level openness. Research Policy, 47(1), 218-231. doi: 10.1016/j.respol.2017.10.012.
Brown, T. A. (2015). Confirmatory factor analysis for applied research (2nd ed.). New York, NY: Guilford Press.
Butson, R., & Spronken-Smith, R. (2024). AI and its implications for research in higher education: A critical dialogue. Higher Education Research & Development, 43(3), 563-577. doi: 10.1080/07294360.2023.2280200.
Carvajal, D., Franco, C., & Isaksson, S. (2024). Will artificial intelligence get in the way of achieving gender equality? NHH Dept. of Economics Discussion Paper, 3. doi: 10.2139/ssrn.4759218.
Claudy, M. C., Garcia, R., & O’Driscoll, A. (2015). Consumer resistance to innovation: A behavioral reasoning perspective. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(4), 528-544. doi: 10.1007/s11747-014-0399-0.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340. doi: 10.2307/249008.
Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intention and behavior: An introduction to theory and research. Reading, MA: Addison-Wesley.
Galaz, V., Centeno, M. A., Callahan, P. W., Causevic, A., Patterson, T., Brass, I., & Jimenez, D. (2021). Artificial intelligence, systemic risks, and sustainability. Technology in Society, 67, 101741, 1-10. doi: 10.1016/j.techsoc.2021.101741.
Hofeditz, L., Mirbabaie, M., & Ortmann, M. (2023). Ethical challenges for human-agent interaction in virtual collaboration at work.International Journal of Human-Computer Interaction, 40, 1-17. doi: 10.1080/10447318.2023.2279400.
Joachim, V., Spieth, P., & Heidenreich, S. (2018). Active innovation resistance: An empirical study on functional and psychological barriers to innovation adoption in different contexts. Industrial Marketing Management, 71, 95-107. doi: 10.1016/j.indmarman.2017.12.011.
Katz, E., Blumler, J. G., & Gurevitch, M. (1973). Uses and gratifications research. The Public Opinion Quarterly, 37(4), 509-523.
Makkonen, H., Johnston, W. J., & Javalgi, R. G. (2016). A behavioral approach to organisational innovation adoption. Journal of Business Research, 69(7), 2480-2489. doi: 10.1016/j.jbusres.2016.02.017.
Maitinez-C6rcoles, M., Teichmann, M., & Murdvee, M. (2017). Assessing technophobia and tech-nophilia: Development and validation of a questionnaire. Technology in Society, 51, 183-188.
Sullivan, M., Kelly, A., & McLaughlan, P. (2023). ChatGPT in higher education: Considerations for academic integrity and student learning. Journal of Applied Learning & Teaching, 6(1), 1-11. doi: 10.37074/jalt.2023.6.1.17.
Tielman, M. L., Suarez-Figueroa, M. C., Jonsson, A., Neerincx, M. A., & Siebert, L. C. (2024). Explainable AI for all - A roadmap for inclusive XAI for people with cognitive disabilities. Technology in Society, 79, 11102685, 1-11. doi: 10.1016/j.techsoc.2024.102685.
Vasiljeva, T., Kreituss, I., & Lulle, I. (2021). Artificial intelligence: The attitude of the public and representatives of various industries. Journal of Risk and Financial Management, 14(8), 339, 1-17. doi: 10.3390/jrfm14080339.
Zaidan, E., & Ibrahim, I. A. (2024). AI governance in a complex and rapidly changing regulatory landscape: A global perspective. Humanities and Social Sciences Communications, 11, 1121, 1-18. doi: 10.1057/s41599-024-03560-x.
Вы можете добавить статью