Детальная информация

Актуальность исследования обусловлена стремительным развитием генеративного искусственного интеллекта (GenAI), открывающего новые возможности для проектирования образовательных продуктов, а также ростом институциональных и финансовых инвестиций образовательных организаций в технологии искусственного интеллекта, эффективность которых во многом определяется факторами профессионального принятия. Несмотря на высокий технологический потенциал GenAI, сохраняется существенный разрыв между его возможностями и реальной интеграцией в процессы проектирования образовательных продуктов, что формирует управленческие и экономические риски неэффективного использования цифровых инноваций. Целью работы являются выявление и анализ ключевых факторов, определяющих внедрение технологий GenAI в процессы проектирования образовательных продуктов в высших учебных заведениях с позиций теории принятия технологий и управления цифровыми трансформациями. Методологическую основу исследования составила расширенная модель Унифицированной теории принятия и использования технологий (UTAUT), дополненная авторским конструктом "Интеллектуальное доверие". Эмпирическая проверка гипотез проведена с использованием количественного опроса 54 специалистов из России и стран Латинской Америки и моделирования структурными уравнениями методом частичных наименьших квадратов (PLS-SEM). Установлено, что воспринимаемая простота использования (beta = 0,310; p < 0,05) и интеллектуальное доверие (beta = 0,348; p < 0,05) являются ключевыми детерминантами поведенческого намерения и совместно объясняют 30,6% его дисперсии, при этом ожидаемая полезность и поведенческое намерение использования оказывают значимое влияние на фактическое применение GenAI; модель объясняет 47,8% дисперсии использования. Научная новизна заключается в эмпирической валидации интеллектуального доверия как критического фактора принятия GenAI и выявлении отсутствия прямого влияния социальных и технико-организационных факторов модели UTAUT в данном профессиональном контексте. Практическая значимость исследования состоит в обосновании управленческих подходов к интеграции GenAI, ориентированных на доказательство профессиональной полезности технологии и формирование доверия к алгоритмическим решениям.

The relevance of the research is due to the rapid development of generative artificial intelligence (GenAI), which opens up new opportunities for designing educational products, as well as the growth of institutional and financial investments of educational organizations in AI technologies, the effectiveness of which is largely determined by factors of professional acceptance. Despite GenAI’s high technological potential, there remains a significant gap between its capabilities and actual integration into educational design processes, which creates managerial and economic risks of inefficient use of digital innovations. The aim of the work is to identify and analyze the key factors determining the introduction of GenAI technologies into educational design processes in higher education institutions from the standpoint of the theory of technology adoption and digital transformation management. The methodological basis of the study was the extended model of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), supplemented by the author' construct "Intellectual Trust". The empirical verification of the hypotheses was carried out using a quantitative survey of 54 specialists from Russia and Latin American countries and Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). It was found that perceived ease of use (beta = 0.310; p < 0.05) and intellectual trust (beta = 0.348; p < 0.05) are key determinants of behavioral intent and jointly explain 30.6% of its variance, while the expected usefulness and intention of use have a significant impact on the actual use of GenAI; the model explains 47.8% of the variance of use. The scientific novelty lies in the empirical validation of intellectual trust as a critical factor in the adoption of GenAI and the identification of the absence of direct influence of social and technical and organizational factors of the UTAUT in this professional context. The practical significance of the research is to substantiate managerial approaches to the integration of GenAI, focused on proving the professional usefulness of technology and building trust in algorithmic solutions.

π-Economy. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2022 -. — Загл. с титул. экрана. — Периодичность: 6 раз в год. — Выходит с 2022 г. — Электрон. журнал. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Текст: электронный

π-Economy. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2022 -. Т. 19, № 2, 2026. — 1 файл (7,03 Мб). — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/j26-194.pdf>.