Methodology of interdisciplinary research on students' developmental interaction with generative artificial intelligence for educational purposes
Most studies aimed at identifying the factors and conditions that ensure the success and effectiveness of using modern digital technologies for educational purposes are inherently interdisciplinary. Therefore, this article pays special attention to defining the methodological foundations upon which the implementation and final outcome of the research depend. This research is directed at solving the problem: how and to what extent will the psychological characteristics of students change during their interaction with generative artificial intelligence (GAI) for educational purposes, and what complex of psychological factors and pedagogical conditions will act as predictors of their development. A review of the understanding of interdisciplinarity and interdisciplinary research is conducted, and the criteria for the interdisciplinarity of a study, which served as guidelines for identifying methodological problems, are described. The substantive specifics of the methodology for an interdisciplinary study of the psychological-pedagogical predictors of students' developmental interaction with GAI for educational purposes are revealed through the formulation of four methodological problems. The first problem discussed is defining the categorical field and developing a conceptual-terminological apparatus that provides a multifaceted and comprehensive vision of the research object. The second problem involves the argumentation for selecting methodological foundations to develop a configurative model of a student's developmental interaction with GAI for educational purposes. This model is intended to serve as a theoretical basis for selecting and/or developing methods and techniques for a comprehensive study of the specifics and direction of changes in the psychology of the student as a subject of such interaction. The third problem is related to the choice of methodological foundations for studying and analyzing the results of the manifestation of student agency concerning working with educational content when formulating an educational request for GAI, concerning interaction with it, and concerning the self. The specifics of the fourth problem lie in the reasoned selection of interdisciplinary research tools. The main methods used were: content analysis of scientific, pedagogical, and psychological literature; systematization; generalization; and modeling. In conclusion, the meaning of interdisciplinarity as a research approach to studying the stated problem has been defined, the subject of the planned interdisciplinary research has been determined, the possibilities of the chosen methodology have been revealed, and new research tools have been proposed. The authors declare no conflicts of interests.
Keywords
methodology,
interdisciplinary research,
students,
generative artificial intelligence,
interactionAuthors
| Bordovskaia Nina V. | Saint Petersburg State University | nina52@mail.ru |
| Gnedykh Darya S. | Saint Petersburg State University | d.gnedyh@spbu.ru |
| Koshkina Elena A. | Northern (Arctic) Federal University named after M.V. Lomonosov | coschkina.el@yandex.ru |
| Khromova Marina A. | Saint Petersburg State University | tikhomarina@gmail.com |
| Posokhova Svetlana T. | Saint Petersburg State University | svetpos@mail.ru |
Всего: 5
References
EDUCAUSE. Horizon Report, Teaching and Learning Edition. 2024. URL: https://library.educause.edu/resources/2024/5/2024-educause-horizon-report-teaching-and-learning-edition (дата обращения: 27.01.2025).
Болдырев Н.М. Искусственный интеллект как инструмент изменения в образовании // Вестник науки. 2023. Т. 1, № 9 (66). С. 113-115.
Гараев Т.К., Новик Н.С. Искусственный интеллект в высшем образовании глазами студентов // Мир образования - образование в мире. 2023. № 3 (91). С. 221-229.
Дозорцев В.М., Венгер А.Л. Взаимодействие человека-оператора с искусственным интеллектом: проблема доверия // Институт психологии Российской академии наук. Организационная психология и психология труда. 2022. Т. 7, № 2. С. 204-232. doi: 10.38098/ipran.opwp_2022_23_2_009.
Корчагин С. А. Анализ тенденций применения технологий искусственного интеллекта в образовательной сфере // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Социология. Политология. 2021. Т. 21, вып. 1. С. 37-42. doi: 10.18500/1818-9601-2021-21-1-37-42.
Кузьменко Е.Л., Белоусова Т.М., Лещенко Е.М. Проблемы и риски интеграции искусственного интеллекта в высшее образование // Регион: системы, экономика, управление. 2024. № 2 (65). С. 164-168. doi: 10.22394/1997-4469-2024-65-2-164-168.
Пятко Л.А., Стародумова Л.А. К вопросу об использовании технологий искусственного интеллекта в образовательном процессе // Проблемы современного педагогического образования. 2024. № 83-2. С. 331-334.
Сысоев П.В. Искусственный интеллект в образовании: осведомлённость, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности // Высшее образование в России. 2023. Т. 32, № 10. С. 9 doi: 10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33.
Ясин М.И. Отношение к искусственному интеллекту, тревога и открытость опыту // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Философия. Психология. Педагогика. 2022. Т. 22, №4. С. 449-453. doi: 10.18500/1819-7671-2022-22-4-449-453.
Chiu T.K.F., Moorhouse B.L., Chai C.S., Ismailov M. Teacher support and student motivation to learn with Artificial Intelligence (AI) based chatbot // Interactive Learning Environments. 2023. Vol. 32 (7). P. 3240-3256. doi: 10.1080/10494820.2023.2172044.
Jamal A., Pattanaik A., Gorli R., Chinmay A., Tenepalli J. The Impact of AI Chatbots on Teacher-Student Relationships in Higher Education // European Chemical Bulletin. 2023. Vol. 12. P. 2651-2655. doi: 10.48047/ecb/2023.12.10.1822023.01/08/2023.
Klos M.C, Escoredo M, Joerin A, Lemos V.N, Rauws M., Bunge E.L. Artificial Intelligence-Based Chatbot for Anxiety and Depression in University Students: Pilot Randomized Controlled Trial // JMIR Formative Research. 2021. Vol. 5 (8): e20678. doi: 10.2196/20678.
Tamimi, J., Addichane, F., & Madani, S.A. Evaluating the Effects of Artificial Intelligence Homework Assistance Tools on High School Students’ Academic Performance and Personal Development // Arab World English Journal (AWEJ). 2024. Special Issue on CALL (10). P. 36-42. doi: 10.24093/awej/call10.3.
Zawacki-Richter, O., Marin, V.I., Bond, M. et al. Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education - where are the educators? // International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2019. Vol. 16: 39. doi: 10.1186/s41239-019-0171-0.
Jacobs H.H., Borland J.H. The Interdisciplinary Concept Model: Theory and Practice // Gied Child Quarterly. 1986. Vol. 30. P. 159-163.
Мирский Э.М. Междисциплинарные исследования и дисциплинарная организация науки. М. : Наука, 1980. 304 с.
Лубский А.В. Междисциплинарные научные исследования: когнитивная «мода» или социальный «вызов» // Социологические исследования. 2015. № 10. С. 3-11.
Мокий В.С., Лукьянова Т.А. Междисциплинарные взаимодействия в современной науке: подходы и перспективы // Экономическая наука современной России. 2017. № 3 (78). С. 7-21.
Репина Л.П. Историческая наука на рубеже XX-XXI вв.: социальные теории и историографическая практика. М. : Кругъ, 2011. 560 c.
Воловикова М. Л. Оценка современных междисциплинарных исследований: проблемы и потенциал // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2016. Т. 5, № 4 (17). С. 93-95.
Тишков В.А. Отечественная этнология и симбиоз наук // Феномен междисциплинарности в отечественной этнологии / отв. ред. и сост. Г. А. Комарова. М. : ИЭА РАН, 2016. С. 6-16.
Киященко Л.П. Мифопоэзис научного дискурса // Философия науки. 2002. Вып. 8. С. 355-376.
Касавин И.Т. Междисциплинарное исследование: к понятию и типологии // Вопросы философии. 2010. № 4. С. 61-73.
Беркалиев Т.Н. Проблема выбора оснований к построению психолого-педагогических исследований // Человек и образование. 2006. № 4-5. С. 77-78.
Цветкова Л.А. Технологии искусственного интеллекта как фактор цифровизации экономики России и мира // Экономика наук. 2017. Т. 3, № 2. С. 126-144. doi: 10.22394/2410-132X-2017-3-2-126-144.
Руководство по использованию генеративного искусственного интеллекта в образовании и научных исследованиях. ЮНЕСКО, 2024. URL: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000389639 (дата обращения: 15.05.2024).
Lecler A., Duron L., Soyer P. Revolutionizing radiology with GPT-based models: Current applications, future possibilities and limitations of ChatGPT // Diagnostic and Interventional Imaging. 2023. Vol. 104 (6). P. 269-274. doi: 10.1016/j.diii.2023.02.003.
Lim W.M., Gunasekara A., Pallant J.L., Pallant J.I., Pechenkina E. Generative AI and the future of education: Ragnarok or reformation? A paradoxical perspective from management educators // The International Journal of Management Education. 2023. Vol. 21 (2). doi: 10.1016/j.ijme.2023.100790.
Марютина Т.М., Ермолаев О.Ю., Трубников В.И. О природе психологических предикторов // Психологическая наука и образование. 1998. № 1. С. 27-34.
Щедровицкий Г.П. Синтез знаний: проблемы и методы // Щедровицкий Г.П. Избранные труды. М. : Школа Культурной Политики, 1995. С. 634-666.
Сергиенко Е.А. Системно-субъектный подход: обоснование и перспектива // Психологический журнал. 2011. Т. 32, № 1 С. 120-132.
Бернштейн Н.А. Очерки по физиологии движений и физиологии активности. М. : Медицина, 1966. 254 с.
Панов В.И. Экопсихологическая модель образовательной среды // 4-я Российская конференция по экологической психологии. М. : УМК «Психология», 2005. С. 213-216.
Панов В.И. К проблеме психолого-педагогического проектирования и экспертизы образовательного учреждения // Психологическая наука и образование. 2001. Т. 6, № 2. С. 14-20.
Elahi Shirvan M., Taherian T., Yazdanmehr E. The Dynamics of Foreign Language Enjoyment: An Ecological Momentary Assessment // Frontiers in Psychology. 2020. Vol. 11: 1391. doi: 10.3389/fpsyg.2020.01391.
Carson R.L., Weiss H.M., Templin T.J. Ecological momentary assessment: a research method for studying the daily lives of teachers // International Journal of Research & Method in Education. 2010. Vol. 33 (2). P. 165-182. doi: 10.1080/1743727X.2010.484548.
Shiffman S., Stone A.A., Hufford M.R. Ecological momentary assessment // Annual review of clinical psychology. 2008. Vol. 4. P. 1-32. doi: 10.1146/annurev.clinpsy.3.022806.091415.
