Конфигурационные эффекты личной инновационности, самоэффективности и воспринимаемого риска на принятие ИИ среди студентов медиа

Почему это важно для медиа завтрашнего дня

Искусственный интеллект уже не просто футуристический заголовок для редакций и киностудий — он становится ключевым инструментом, который сегодняшним студентам медиа предстоит решить, использовать ли и как. В этом исследовании подробно рассматривается, что стимулирует или препятствует таким решениям. Исследуя сотни студентов профильных университетов в Китае, авторы выявляют, как любопытство, уверенность и страх взаимодействуют и формируют готовность молодых журналистов, продюсеров и создателей контента действительно внедрять ИИ в свою повседневную работу.

Любознательные умы в классе с ИИ

Индустрия медиа стремительно смещается в сторону сотрудничества человека и машины: алгоритмы рекомендуют сюжеты, генерируют изображения и даже черновики новостей. Тем не менее школы медиа изо всех сил пытаются поспевать за этим, часто вводя темы ИИ фрагментарно и уделяя больше внимания инструментам, чем мотивации студентов. Исследование утверждает, что для подготовки будущих специалистов нужно понимать не только то, на что способен ИИ, но и как студенты относятся к его использованию. Исследователи расширяют классическую модель принятия технологий (Technology Acceptance Model), включив три человеческих фактора, особенно значимых для ИИ: личная инновационность (насколько студенты готовы пробовать новое), самоэффективность в работе с ИИ (насколько они ощущают свою компетентность) и воспринимаемый риск (насколько опасным или тревожным им кажется ИИ).

Что формирует первые впечатления студентов об ИИ

Анкетирование 588 студентов медиа показало, что и любопытство, и уверенность сильно влияют на то, насколько полезным и простым кажется ИИ. Студенты, считающие себя инноваторами, с большей вероятностью считают, что инструменты ИИ помогут им, и что ими можно пользоваться без особых сложностей. Аналогично, те, кто чувствует себя компетентными в работе с ИИ, ожидают, что эти инструменты улучшат их работу и будут управляемыми на практике. Эти убеждения — о полезности и простоте использования — оказываются главными воротами, через которые внутренние черты вроде инновационности и уверенности переводятся в реальную готовность применять ИИ в учёбе и творческих проектах.

Когда выгоды сталкиваются со страхом и сомнениями

Воспринимаемая полезность и простота использования — не вся история. Исследование показывает, что воспринимаемый риск — беспокойства о приватности, предвзятости, ошибках или потере контроля — может ослабить влияние этих положительных ожиданий. Даже если студенты считают ИИ полезным и простым, сильные опасения могут притупить их намерение полагаться на него. Применяя продвинутые статистические модели и сравнительный метод, учитывающий комбинации условий, а не одиночные причины, авторы демонстрируют, что ни один фактор сам по себе не является достаточным. Решения студентов формируются на пересечении мотивации, навыков и восприятия риска, отражая сложную реальность оценки новых технологий, влияющих на их будущую карьеру.

Три разные дороги к согласию с ИИ

Исследование выделяет три основных паттерна, ведущих к высокой намеренности использовать инструменты ИИ. В «самомотивированном» пути студенты с высокой личной инновационностью и сильной самоэффективностью в ИИ становятся охотно принимающими, даже если инструменты не особенно просты или безрисковы; их внутренняя мотивация двигает их вперёд. В «ориентированном на эффективность» пути вера студентов в собственную способность справляться с ИИ компенсирует беспокойства и повышает принятие, даже когда воспринимаемая полезность смешанная. Наконец, в «устойчивом к риску» пути студенты с очень высокой самоэффективностью в ИИ могут выдерживать значительные опасения по поводу его рисков: они всё равно выбирают использовать ИИ, потому что доверяют своей способности справиться с проблемами. Во всех трёх паттернах внутренние черты и восприятия действуют совместно, а не поодиночке, формируя поведение.

Что это означает для образования в области медиа

Для широкого читателя ключевой вывод таков: побудить студентов медиа использовать ИИ разумно — это не только установить новейшее ПО или обязать пройти курсы. Речь идёт о воспитании любопытства, развитии практической уверенности и открытом обсуждении страхов. Авторы заключают, что устойчивое принятие ИИ в образовании медиа требует ориентированного на человека подхода: учебных программ, которые усиливают ощущение агентности у студентов, демонстрируют явные преимущества в реальных медийных задачах и учат понимать и управлять рисками. Если преподаватели сделают это хорошо, журналисты и рассказчики завтрашнего дня не будут просто вынуждены использовать ИИ — они выберут его использование с энтузиазмом и критическим мышлением.

Цитирование: Lan, Y., Liu, S., Chen, H. et al. Configurational effects of personal innovativeness, self-efficacy, and perceived risk on AI adoption in media students. Sci Rep 16, 5681 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-36538-7

Ключевые слова: Принятие ИИ, студенты медиа, принятие технологий, образование в области цифровой журналистики, воспринимаемый риск