Принятие преподавателями искусства и дизайна контента, сгенерированного ИИ, для ассистированного обучения: расширенная модель TAM-TPACK

Почему это важно для современных аудиторий

Инструменты искусственного интеллекта, способные генерировать изображения, текст и дизайн, быстро входят в арт‑ и дизайнерские студии. Для преподавателей эти инструменты обещают более оперативную обратную связь, новые способы стимулирования творчества и помощь при большой нагрузке по оцениванию — но одновременно вызывают вопросы. Будут ли преподаватели действительно использовать ИИ как помощника? Что придает им уверенность попробовать его, и какая поддержка им нужна? В этом исследовании подробно рассматриваются университетские преподаватели искусства и дизайна континентального Китая, чтобы понять, что побуждает — или отвергает — их включать контент, сгенерированный ИИ, в повседневное преподавание.

Как ИИ вписывается в преподавание искусства и дизайна

Авторы сосредотачиваются на «ассистированном обучении», где инструменты ИИ поддерживают, а не заменяют преподавателей. Они описывают три ключевых момента в типичном курсе. До занятия преподаватели могут просить такие системы, как ChatGPT, сгенерировать кейс‑стади или объяснения сложных концепций. Во время занятия генераторы изображений — например, Midjourney или DALL·E — помогают студентам исследовать стили, тестировать визуальные идеи или быстро набрасывать варианты. После занятия ИИ может давать персонализированные комментарии к черновикам, предлагать доработки или готовить предварительные заметки для критики. В курсах, основанных на студийной и проектной работе — где студенты и преподаватели совместно решают реальные дизайнерские задачи в течение времени — эти инструменты могут изменить то, как развиваются идеи и как циркулирует обратная связь.

Что исследователи решили проверить

Чтобы разобраться в выборе преподавателей, исследование объединяет две хорошо известные концепции из области образования и технологий. Одна — модель принятия технологий (Technology Acceptance Model), которая утверждает, что люди с большей вероятностью будут использовать инструмент, если считают его полезным и простым в использовании, и если это восприятие формирует их намерение действовать. Другая — рамочная модель TPACK, согласно которой эффективное обучение с технологиями опирается на три вида знаний преподавателя: предметное знание, знание методов преподавания и знание самих технологий. Авторы расширяют эти идеи двумя дополнительными факторами: собственной уверенностью преподавателей в работе с ИИ и внешними условиями — такими как доступное оборудование, программное обеспечение и отношение коллег и руководства. Затем они опросили 387 университетских преподавателей искусства и дизайна со всего континентального Китая и статистически проанализировали, как эти элементы сочетаются между собой.

Что показали данные о преподавателях

Преподаватели в исследовании в целом положительно оценивали инструменты ИИ: в среднем они давали средне‑высокие оценки своему опыту, простоте использования инструментов и их потенциальной ценности. Анализ выявил ясные закономерности. Те, кто чувствовал большую уверенность в своей способности понимать и объяснять ИИ, с большей вероятностью считали инструменты простыми в использовании и полезными, а также как правило обладали более сильным сочетанием знаний о технологии, педагогике и содержании. Это сочетание знаний, в свою очередь, делало ИИ более полезным и менее пугающим. Внешние условия также имели значение. Когда школы предоставляли надежные технические ресурсы, обучение и поддержку при решении проблем, преподаватели считали ИИ легче в использовании и были более склонны его принимать. Аналогично, когда коллеги и руководство положительно относились к ИИ, преподаватели с большей вероятностью рассматривали его как выгодное и планировали использовать в своем преподавании.

Как эти элементы работают вместе

Рассматривая все эти факторы в совокупности, исследование рисует многослойную картину принятия решений. Индивидуальная уверенность и профессиональные знания формируют то, как преподаватели оценивают полезность и простоту ИИ. В то же время студийные пространства, вычислительная мощность, доступ к программному обеспечению и культура обмена и критики в области искусства и дизайна усиливают или ослабляют эту оценку. Если инструменты ИИ кажутся простыми в обращении и явно помогают улучшить качество преподавания, сократить время подготовки или повысить качество обратной связи, преподаватели более склонны интегрировать их в студийные проекты, критические обсуждения и оценивание. Но если инструменты труднодоступны, с плохой поддержкой или вызывают недоверие у коллег, даже уверенные преподаватели могут воздержаться. Авторы делают вывод, что успешное принятие требует не только установки нового ПО; это зависит от экосистемы подготовки, ресурсов и профессиональных сообществ.

Что это означает для будущего творческого обучения

В практическом плане вывод исследования прост: преподаватели искусства и дизайна готовы сотрудничать с ИИ, когда сходятся три фактора — уверенность, компетентность и поддержка. Когда преподаватели понимают и предмет, и инструменты, чувствуют себя способными вести студентов в условиях человеко‑ИИ сотрудничества и могут рассчитывать на надежную институциональную поддержку, они гораздо чаще экспериментируют с контентом, сгенерированным ИИ, вдумчиво и осмысленно. Авторы предлагают, чтобы школы, компании и политики совместно создавали долгосрочные системы поддержки, включающие обучение, инфраструктуру и позитивные профессиональные сообщества. При грамотной реализации это может сдвинуть модель студийной работы к формату, где люди и машины работают бок о бок, освобождая преподавателей для большего внимания к наставничеству, критическому суждению и развитию творческого потенциала студентов.

Цитирование: Zhu, Z., Gan, Q. & Duan, P. Art and design teachers’ acceptance of AI-generated content for assisted tutoring: an extended TAM-TPACK framework. Humanit Soc Sci Commun 13, 362 (2026). https://doi.org/10.1057/s41599-026-06692-4

Ключевые слова: Контент, сгенерированный ИИ, в образовании, преподавание искусства и дизайна, принятие технологий учителями, TPACK и ИИ, человеко‑ИИ сотрудничество в классах