Исследование взаимосвязей между интегрированными устойчивыми учебными программами, инструментами генеративного ИИ и воспринимаемыми возможностями по борьбе с изменением климата в глобальном юге и севере с использованием мульти-аналитики

Почему это исследование важно для студентов и граждан

По мере ускорения изменения климата университеты испытывают давление готовить молодёжь не только к пониманию проблемы, но и к действиям. В этом исследовании рассматривается, как дизайн курсов, климатическая осведомлённость и новые инструменты генеративного ИИ могут помочь студентам как в бедных, так и в более обеспеченных регионах мира развить навыки и уверенность, необходимые для ответа на климатические вызовы.

Встраивание климата в повседневное обучение

Исследователи изучали то, что они называют интегрированными устойчивыми учебными программами, которые внедряют темы климата и устойчивого развития в обычное университетское преподавание. Вместо того чтобы рассматривать изменение климата как отдельный факультатив, такие программы перерабатывают содержание курсов, методы преподавания, учебные активности и оценивание так, чтобы климатические вопросы появлялись в различных дисциплинах. Идея заключается в том, что такая программа поможет студентам критически мыслить о климатических рисках, придумывать новые решения и управлять неопределённостью в меняющемся мире.

Добавление интеллектуальных инструментов в класс

Второй столп исследования — генеративный ИИ, такой как чат-боты и инструменты для создания контента, используемые для поддержки обучения. При вдумчивой интеграции в курсы эти инструменты могут облегчить понимание сложных климатических идей, предложить быстрый отзыв и поддержать групповую работу на расстоянии. Авторы адаптировали распространённую модель принятия технологий, чтобы понять, как студенты ожидают, что ИИ им поможет, насколько просто ими пользоваться и как социальная и техническая поддержка на кампусе формирует их использование этих инструментов.

От осведомлённости к реальным возможностям

Третьим ключевым компонентом является чувствительность к изменению климата, определяемая как личная осведомлённость студентов о собственном воздействии, забота о уязвимых сообществах и готовность взаимодействовать с климатической информацией и деятельностью. Исследование утверждает, что эта чувствительность является мостом между тем, чему студенты учатся в классе, и тем, что они считают способными сделать в реальном мире. К климатическим способностям относятся умение придумывать инновации в ответ на климатические риски, мыслить в рамках системного подхода к устойчивому развитию и планировать и управлять климатическими рисками в будущей работе и сообществах.

Что сделали исследователи в пяти странах

Команда опросила 486 студентов высших учебных заведений в Эфиопии, Пакистане, Турции, Китае и Финляндии. Все участники прошли как минимум один курс, связанный с климатом, и использовали инструменты генеративного ИИ в ходе обучения. С применением нескольких аналитических методов они изучили, как дизайн учебных программ, использование ИИ и климатическая чувствительность соотносятся с сообщаемыми студентами климатическими способностями. Они обнаружили, что интегрированные устойчивые учебные программы тесно связаны с более высоким уровнем климатических способностей, а студенты, использующие генеративный ИИ в обучении, как правило, чувствуют себя более подготовленными к решению климатических задач.

Как складывается общая картина

Более детальный анализ показал, что климатическая чувствительность играет центральную роль: курсы, насыщенные темами устойчивого развития, повышают чувствительность студентов к климатическим проблемам, что затем приводит к росту климатических способностей. Генеративный ИИ усиливает эти связи двумя путями. Он прямо связан с более высокой климатической способностью и чувствительностью, а также усиливает влияние учебной программы: когда курсы хорошо спроектированы и студенты активно используют инструменты ИИ, прирост осведомлённости и уверенности оказывается большим. Дополнительный метод показал, что наличие хотя бы одного из трёх элементов — сильной учебной программы, высокой чувствительности или активного использования ИИ — часто достаточно для повышения способности, хотя наилучшие результаты достигаются в их сочетании.

Что это означает для будущего климатического образования

Для неспециалиста вывод ясен: выпускники, готовые к климатическим вызовам, не появляются случайно. Они формируются, когда университеты перерабатывают курсы вокруг устойчивости, поддерживают вдумчивое использование генеративного ИИ и развивают у студентов осведомлённость и вовлечённость в климатические вопросы. Исследование указывает, что эти подходы могут работать в очень разных национальных контекстах — от глобального юга до глобального севера. Если университеты и политики инвестируют во все три области одновременно, они смогут лучше подготовить следующее поколение к пониманию климатических рисков, разработке справедливых решений и принятию обоснованных действий в своих сообществах.

Цитирование: Iqbal, J., Hashmi, Z.F., Asghar, M.Z. et al. Exploring the connections between integrated sustainable curricula, generative AI tools, and perceived climate change capabilities across the global south and north using multi-analytics. Humanit Soc Sci Commun 13, 639 (2026). https://doi.org/10.1057/s41599-026-06895-9

Ключевые слова: климатическое образование, устойчивая учебная программа, генеративный ИИ, способности студентов, глобальный юг и север