Критичне мислення

Автоматичний переклад цієї англійської сторінки, не перевірений носієм мови.

Критичне мислення — здатність аналізувати, оцінювати та синтезувати інформацію — є водночас навичкою, у розвитку якої можуть допомогти інструменти ШІ, і компетентністю, яку студенти мають застосовувати під час використання ШІ. У дослідженнях зі ШІ в освіті research критичне мислення постає в двох взаємопов’язаних формах: як навчальна мета (навчання студентів критично мислити) і як запобіжник від некритичної залежності від ШІ.

Питання для роздумів

• Наскільки ви впевнені у своїй здатності виявляти хибну або оманливу згенеровану ШІ відповідь? Дослідження свідчать, що заявлена компетентність у питаннях ШІ значно перевершує фактичну здатність оцінювати — як би ви себе перевірили?
• Критичне мислення тут постає в двох формах: як навичка, якій треба навчати, і як запобіжник від некритичної залежності від ШІ. Чи можете ви пригадати ситуацію, коли інструмент, який «навчає» критичного мислення, насправді тренує протилежне?
• Одне дослідження виявило, що залучення студентів до розбору згенерованих ШІ помилок дало значний приріст у мисленні вищого порядку. Як свідоме викриття помилок — замість їхнього приховування — може виявитися потужнішим педагогічним ходом, ніж ви припускали?
• Легкий доступ до відповідей ШІ може витіснити критичну залученість раніше, ніж студенти це усвідомлять. Яка особливість дизайну — а не політика чи заборона — могла б зберегти когнітивне зусилля?
• Показано, що поради ШІ пригнічують готовність сказати «я не знаю» — навіть коли порада хибна. Як це змінює розуміння того, що означає створити в аудиторії культуру, у якій ставити питання безпечно?

Вступ

Критичне мислення є центральним для ШІ-грамотність — студенти, які не здатні критично оцінювати результати ШІ, уразливі до надмірної залежності, вигаданої інформації та упереджених рекомендацій. Дослідження Розвантаження когніції показують, що легкий доступ до відповідей ШІ може витісняти критичну залученість, тоді як сократичні підходи, які не дають прямих відповідей, зберігають когнітивне зусилля, необхідне для глибшого мислення.

Саме керована структурована діалогом взаємодія, а не краща підказка, відрізняє тьютора з логічних помилок від чат-бота для дебатів: пропускаючи кожен хід через визначення наміру на основі моделі Туеміна, фіксований порядок стратегій і агента-верифікатора, одна сократична система проходить 84.5% метрик якості діалогу проти 61.5% у евристичного базового рівня (Shi et al. (2026)).

Критичне мислення в дослідженнях зі ШІ в освіті

Статті цієї бази знань досліджують критичне мислення крізь дизайн-орієнтовані та емпіричні оптики. Змагальні агенти ШІ втілюють конструктивний конфлікт, щоб спонукати до переосмислення дизайнерів-початківців, — сократичний варіант, який змушує до критичного переоцінювання. Рандомізоване контрольне дослідження генеративного ШІ в навчанні ставить питання, чи інструменти ШІ, що оптимізуються під поверхневі результати, можуть ненавмисно пригнічувати критичне мислення, яке веде до глибшого навчання. Виміряні дані загострюють цю думку: те, чи змінюється критичне мислення, залежить від того, як сконструйовані опосередковані ШІ завдання та зворотний зв’язок, і від метакогнітивної регуляції здобувачів, а не від доступу до моделі.

Зв’язок використання генеративного ШІ із заявленим критичним мисленням майже цілком проходив через Грамотність у зворотному зв’язку: серед 421 китайських студентів бакалаврату грамотність у питаннях зворотного зв’язку опосередковувала 71.98% загального асоціювання (β=0.185), а залишковий прямий шлях був позитивним лише для менш рефлексивних студентів (β=0.177) і незначущим для більш рефлексивних (Yan et al. (2026)).

Мета-аналітична опора для твердження про модерацію. У 29 експериментах генеративний ШІ помірно підвищив мислення вищого порядку (g = 0.609), причому критичне мислення мало ES = 0.691 — нижче за розв’язування задач (0.745) і вище за креативність (0.444), — найсильніше для інтервенцій тривалістю 8–16 тижнів (0.759) і для здобувачів із високим саморегулюванням (0.863 проти 0.284) (Zhao et al. (2025)).

Огляди впливу ChatGPT на мислення фіксують неоднозначні результати: ШІ може підтримкою, що поступово знімається критичний аналіз, коли його використовують свідомо (наприклад, пропонуючи студентам критикувати згенеровані ШІ аргументи), але він також може переривати мислення, коли його використовують як машину відповідей. Ця напруга пов’язана з дослідженнями How to Assess AI Literacy: Misalignment Between Self-Reported and Objective-Based Measures, які показують, що заявлена компетентність у питаннях ШІ значно перевершує фактичну здатність критично оцінювати. Критичний огляд 80 досліджень із людсько-комп’ютерної взаємодії про критичне мислення з ШІ виявив, що галузь вимірює те, чого рідко визначає: лише 23 з 80 зазначили, як вони розуміли критичне мислення взагалі, 49 (61%) оцінювали його через самоописування, а не через успішність, і 42 (52%) не мали контрольних груп (A Critical Review of Critical Thinking in HCI Research About AI).

Lin and Al-Hada (2026) читають цю неоднозначну картину як дисоціацію продукту та процесу: генеративний ШІ може підвищити якість завдання, водночас знижуючи самостійне відкладене перенесення навичок, що стоїть за ним, тому навчання варто оцінювати за самостійною відкладеною успішністю, а не за продуктом, створеним із допомогою ШІ.

• Когнітивна залученість вищого порядку в діалогах студентів із ШІ. Чанг і Лі (2026) виявляють, що ~62% підказок студентів до ШІ кодують когнітивний запит вищого порядку, причому профілі за рівнями Блума різняться за дисциплінами (STEM: переважно «застосування» — 20.8%; мови: переважно «розуміння» — 31.7%; соціальні науки: переважно «створення» — 33.8%). Їхній дизайн із повторюваними вимірами в межах однієї особи показує, що ті самі студенти генерують значно більше підказок вищого порядку в курсах соціальних наук, ніж у STEM-курсах (p < .001), що вказує на те, що дисциплінарний контекст формує критичну залученість із ШІ і залученість вищого порядку.
• Патерни взаємодії групуються за рівнем Блума й попередніми знаннями. У завданні на написання тексту в дослідницькому навчанні наук про дані 19 студентів породили 14 патернів взаємодії з великою мовною моделлю, які різнилися за рівнем попередніх знань, а висновок для дизайну полягав у тому, щоб націлювати скаффолдинг на конкретні етапи мислення вищого порядку, а не на використання великих мовних моделей загалом (Luo et al. (2026)).
• ШІ як каталізатор критичної медіаграмотності в дітей. Демір і Акар (2026) оцінюють 18-годинну програму критичної медіаграмотності за 5E-моделлю для турецьких четвертокласників, у якій генеративний ШІ (ChatGPT, Grammarly) виступав педагогічним агентом, вбудованим поетапно, а не як додаток. Порівняння пов’язаних вибірок виявило значні прирости в читанні медіа (+3.50), письмі (+1.67) і загальній медіаграмотності (+5.17, усі p < .01), причому величини ефекту в посттесті між групами становили Коенів d = 1.12 (читання), 1.18 (письмо) і 1.31 (загальна грамотність) на користь групи з підтримкою ШІ. Якісний аналіз (інтерв’ю, плакати/малюнки/гасла студентів, спостереження в аудиторії) виявив шість доменів зростання критичної медіаграмотності — цифровий самозахист і приватність даних, цілеспрямоване й відповідальне використання медіа, безпечна комунікація та усвідомлення меж, критична оцінка й усвідомлення дезінформації, усвідомлення онлайн-ризиків, а також медіа-Етика/цифрове громадянство, — що вказує на те, що свідомий розбір опосередкованого ШІ контенту може культивувати критичний аналіз і рефлексію в юних здобувачів.
• Поприрозмірні прирости критичного мислення в початковому мультимодальному письмі. Lu et al. (2027) спостерігали 60 учнів 5-го класу упродовж восьмитижневої практики мультимодального письма з підтримкою Розмовний ШІ, у межах якої вони перетворювали наративи на згенеровані ШІ зображення та короткі відео. Аналіз із повторюваними вимірами за шістьма вимірами критичного мислення виявив стійкі прирости (T1→T2 і T1→T3) в інтерпретації, аналізі, оцінюванні та поясненні, короткочасний приріст у самовРегулювання ШІ в освіті-регулюванні та відсутність змін у висновкуванні — нерівномірний патерн на рівні вимірів, який приховав би агрегований показник критичного мислення. Автори стверджують, що згенеровані ШІ візуальні образи екстерналізували сенс і тим самим знизили вимогу до висновкування, яку письмо зазвичай породжує, тоді як взаємодія з однолітками (питання однолітків, що змушували висновувати їхні інтерпретації) постачала нагоди для висновкування, яких не давала самостійна взаємодія з ШІ. Урок дизайну: створення текстів за допомогою мультимодального ШІ підтримує кілька граней критичного мислення, але його варто поєднувати з тривалим Скаффолдинг скаффолдингом та структурованим обміном між однолітками, щоб зберегти висновкування та саморегулювання.
• Скаффолдинг ШІ та вивантаження тягнуть критичне мислення в протилежних напрямах. Давор, Ларбі і Боатенг (2026) опитали 533 університетських студентів в Гані й виявили, що скаффолдинг завдань ШІ передбачав вище критичне мислення (β = .185), тоді як схильність до когнітивного вивантаження передбачала нижче критичне мислення (-.240); грамотність у питаннях перевірки ШІ не мала прямого впливу на критичне мислення і діяла лише через метакогнітивне саморегулювання — патерн повного опосередкування, який автори читають як доказ, що навчання студентів перевіряти факти в ШІ недостатньо саме по собі. (Davor et al. 2026)
• Глибина вивантаження, а не його наявність, обмежує мислення вищого порядку. Делегування шару міркування в письмі — аргументів, контраргументів, інтерпретації доказів — мало найсильніший негативний зв’язок із самостійним мисленням вищого порядку (ab = −0.34), а саморегульоване письмо послаблювало, але ніколи не обертало його (Chen (2026)).
• Залежність, а не використання, є тим, де зв’язок із критичним мисленням обертається. Шоджаеї та колеги (2026) опитали 412 студентів-бізнесменів в Омані й виявили майже нульову біваріативну кореляцію між використанням генеративного ШІ і заявленою схильністю до критичного мислення (r = 0.050), причому залежність передбачала нижчу схильність (β = -0.389) і послаблювала зв’язок від використання до схильності (β = -0.239), так що простий схил падав від 0.424 за низької залежності до -0.054 за високої. (Shojaei et al. 2026)

Більше перерізне дослідження вказує на протилежне: серед 1 157 китайських студентів аспірантури залежність від генеративного ШІ позитивно асоціювалася з критичним мисленням (β = 0.492), і критичне мислення несло приблизно 85.0% шляху від функціональної залежності до креативності в дослідженнях (Yin et al. (2026)).

• Коротка підказка на рефлексію робить залежність від порад ШІ більш розрізняльною. У триумовному експерименті з 342 студентами бакалаврату Рен (2026) виявив, що відкрита підтримка ChatGPT спричиняла прийняття хибних рекомендацій ШІ в 62.4% спроб, що падало до 39.7% за короткої метакогнітивної підказки на рефлексію (OR = 0.40, 95% CI [0.28, 0.56]); рефлексія також покращила калібровку усвідомленості (0.59 проти 0.41) і знизила індекс упередженості атрибуції, специфічної для ШІ, з 0.42 до 0.21, не знижуючи точності рекомендацій і не спричиняючи сліпої відмови від корисних порад. (Ren 2026)
• Упевненість може зростати, тоді як точність падає. Shaw and Nave (2026) виявили, що звертання до асистента ШІ підвищувало точність на 25 процентних пунктів, коли він був правий, і знижувало її на 15, коли помилявся, проте взаємодія з ним підвищувала упевненість навіть після помилок, а 73.2% спроб із хибним ШІ закінчувалися капітуляцією, а не стратегічним вивантаженням.
• Підібраний викладачем зворотний зв’язок ChatGPT підвищує критичне мислення через ревізію вищого порядку. Чен та колеги (2026) провели 18-тижневий квазіексперимент із 64 студентами бакалаврату, усі майбутні викладачі хімії, фізики чи математики, порівнюючи звичайний зворотний зв’язок викладача (n = 32) зі зворотним зв’язком викладача за допомогою ChatGPT (n = 32) на двох завданнях з аргументованого письма. Групи починали еквівалентно, і лише група з підтримкою покращилася значуще (p < 0.001), причому Коенів d зріс від 0.25 на претесті до 3.74 на посттесті. Механізмом був різновид зворотного зв’язку, а не сама наявність моделі: група з підтримкою отримала більше демонстраційного (33.1% проти 10.9%) і ретельно-питального (21.5% проти 6.0%) зворотного зв’язку, переглянула 91.00% (435 із 478) одиниць зворотного зв’язку проти 85.21% (242 із 284), а аналіз епістемічних мереж пов’язав ці ревізії з аналізом, оцінюванням і створенням, а не з розпізнаванням і розумінням, тоді як зворотний зв’язок лише від викладача — інструктування й оцінювання — здебільшого породжував ревізії розпізнавання й розуміння. Викладачі ставилися до результату моделі як до чернеткового матеріалу, розширюючи, переглядаючи чи відкидаючи його (14% відкинули, 9% потребувало виправлення), а шість із восьми опитаних усе що відзначали неточність чи непрофесійність. Урок дизайну: приріст критичного мислення походив від зворотного зв’язку, який моделює альтернативи й допитує міркування студента, причому викладач курує те, що породила модель; мала вибірка з одного семестру означає, що дуже велику величину ефекту варто читати з обережністю. (Chen et al. 2026)
• Семестр доступу до ШІ залишив критичне мислення без змін, тоді як рефлексивне використання й відстежувало. Мелану, Бееге і Кімміг (2026) спостерігали 87 студентів бізнес-інформатики упродовж дев’ятитижневого курсу в трьох паралельних умовах (ШІ з орієнтацією на тьютора, ШІ без орієнтації та без ШІ) з трьома вимірами. Знання зростали в кожній групі без переваги для жодної з умов із ШІ і без ефекту Меттью (BF01 = 8.70), тоді як заявлене критичне мислення і Мотивація залишалися стабільними. Студентів розділяло рефлексивне використання — практика перевірки джерел і перевірки результатів ШІ перед їхнім прийняттям: воно було вищим в умові зі ШІ, ніж у контрольній групі (середні 3.72 проти 2.82) і передбачало критичне мислення на фінальному вимірі (R² = 0.183, β = 0.43, p < 0.001). Результат обмежує будь-яке очікування, що курс використання ШІ сам по собі зрушить критичне мислення: метакогнітивна регуляція, а не доступ до інструменту, є тим, де живе асоціювання, а автори зазначають, що семестру, ймовірно, замало, щоб побачити стійку зміну. (Melanou et al. 2026)

Зв’язки з іншими поняттями

Критичне мислення перетинається зі Скаффолдинг (конструюванням підтримки ШІ, яка зберігає когнітивний запит), Інженерія підказок (формулюванням питань, які спонукають до критичного аналізу) та надмірною залежністю (розумінням, коли варто довіряти ШІ, а коли ставити під сумнів). Воно є фундаментальним для Академічна доброчесність і служує ключовим вимірам рамок ШІ-грамотність в контекстах і K-12, і Вища освіта.

• Помилки ШІ як провокації для мислення вищого порядку: Hosseini (2026) операціоналізує рівні вищого порядку за Блумом (аналізувати, оцінювати, створювати), залучаючи студентів до розбору згенерованих ШІ помилок у курсі баз даних, із значними до/після приростами (Коенів d=1.49) у компетентності з предмету.
• Критика результатів ШІ — навичка, якій можна навчати за допомогою скаффолдингу, а не побічний продукт розв’язування задач. Групи, які лише розв’язали відповідну задачу з фізики, приймали відполіроване рішення ШІ або критикували його з власних хибних уявлень, тоді як рефлексія з орієнтацією на рубрику MAPS породжувала узгоджені з експертною критику відсутньої інтеграції та невизначеної нотації (Borse et al. (2026)).
• Обмежте ШІ, щоб зберегти когнітивну агенцію. План E3-HOT відображає три утілені шляхи — ситуативне вбудовування, утілену участь, когнітивне створення — на «аналізувати», «оцінювати» та «створювати» і обмежує ШІ підказками, критикою та пропозиціями стратегій, щоб студенти мали артикулювати обґрунтування й цитувати докази до того, як твердження буде прийнято (Zhu et al. (2026)).
• Двосторонній аудит пояснень ШІ. Бернстайн і Сібія (2026) використовували стандарти Пола–Елдера (точність, ясність, припущення, точка зору) як інтерв’ю-зонди з десятьма студентами, які завершили CS2, і виявили розгляд на рівні механізмів генерованих ШІ пояснень: студенти знаходили місце, де розбивалося відображення аналогії (аналогія островів і маршрутів для зв’язаного списку, що мала на увазі коло; бадмінтонний ралій, запропоноване для рекурсії без гарантованого скорочування вхідних даних), вимагали точності формулювань замість ухилень і ставилися до пояснень як до аргументів, які несуть точку зору. Су́ттєво, що цей розгляд відстежував експертизу в предметній або цільовій області, а не особистий інтерес, — переосмислюючи критичне оцінювання результатів ШІ як проблему знань (аудит аналогій «з двох боків»), а не як диспозиційну проблему, — і натякаючи, що призначення дефектних аналогій ШІ як об’єктів для розгляду й ремонту є складнішою перевіркою концептуального розуміння, ніж читання готового пояснення. (Flawed but Memorable: Student Critical Reception of Interest-Personalized GenAI Analogies in Computing Education)
• Критичне мислення як невивантажувана залученість. Сі (2026) додає філософський контрпункт із даоського самовдосконалення: оскільки ШІ є непрозорою «чорною скринькою», рамка, орієнтована на гармонізацію невизначеності, а не на вирішення істини в абсолютних термінах, краще пасує до сучасного епістемічного ландшафту, і критичне мислення стає стійкою, від першої особи, невивантажуваною залученістю з реальністю, а не демонстрованою раціональною процедурою. У практиці Нейдань (內丹) «немає когнітивних скорочень», тому ШІ позиціонується як «не когнітивний сурогат, а інструментальне доповнення» людському процвітанню. (Alternative AI Philosophy: Daoism as Method for AI in Education)
• Ротація ролей як структура для критичної взаємодії людини та ШІ. Кенжебаєва та колеги (2026) повідомляють про дизайн-орієнтоване дослідження, у якому 62 майбутні освітські психологи ротувалися між чотирма професійними ролями (конструктор кейсів, дослідник-аналітик, практик-інтервенціоніст, рефлексивний дослідник), які робили згенеровані рекомендації об’єктом обговорення: учасники порівнювали результати ШІ з психологічною теорією та змінювали або відкидали рекомендації, які не пасували до кейсу, а в пізніших циклах з’являлося більше запитів на теоретичне обґрунтування, тоді як надмірна залежність від явно авторитетних відповідей зберігалася. (Kenzhebayeva et al. 2026)
• Зорієнтована на перевірку інтеграція в дисципліні. Критичний огляд генеративного ШІ в університетській освіті з хімії (Vega-Baudrit та Rivera Álvarez, 2026) стверджує, що оскільки хімічне міркування мусить координуватися між макроскопічним, субмікроскопічним та символічним представленнями, студенти не можуть перевірити те, чого не розуміють, тому Попередні знання та Скаффолдинг йдуть першими, а перевірку варто вбудовувати в Оцінювання як оцінювану діяльність: визначити хибне припущення, виправити помилку в одиницях чи механізмі або обґрунтувати відхилення згенерованої відповіді, зберігаючи журнали підказок та історії ревізій як сліди міркування. (Vega-Baudrit and Rivera Álvarez 2026)
• Перевірка як навчальна діяльність, а не лише запобіжник. Wang (2026) організовує оцінювання артефактів ШІ навколо шести взаємозалежних вимірів — процес, докази, доступ, відтворюваність, легітимність і джерело — і трактує складання цього обґрунтування, а не плавність результату, як те, що будує експертизу в дисципліні.

Найбільша вразливість за оцінками експертів у цій базі знань — критичне мислення. Серед 65 навчальних процесів, оцінених 30 експертами, критичне мислення та критично-аналітичне мислення отримали найвищий у звіті рейтинг порушення (середнє 4.00 з 5; 96% оцінювачів на рівні 3 або вище) за порогом покращення (2.40, 43%) (Kendeou, Greene & Nixon et al., 2026). Десять із вісімнадцяти процесів вищого порядку досягли консенсусу лише щодо вразливості, що звіт читає як однобічний ризик, а не як компроміс.

Пов’язані поняття

• Метакогніція
• Розвантаження когніції
• ШІ-грамотність
• Генеративний ШІ
• Вища освіта
• Навчання на основі задач
• Інтелектуальний тьюторінг
• Освітній розвиток
• Викладання
• Досвід здобувача
• Хімічна освіта — освіта з хімії та ШІ: лабораторії, формативне оцінювання, межі великих мовних моделей, філософія експериментування
• Освіта з біології — освіта з біології та ШІ: лабораторні асистенти викладача, ШІ-грамотність у біології, критичне мислення, спеціалізовані інструменти
• Когнітивна капітуляція

Пов’язані статті

• Ways Generative AI Can Support and Threaten Learning in K–20 US Education — консенсус 30 експертів: критичне мислення має найвищий у звіті рейтинг порушення (середнє 4.00)
• From Plausibility to Verifiability: The PEARLS Framework for Developing Epistemic Agency in Generative AI-Mediated Higher Education — рамка PEARLS для епістемічної агенції та перевірки результатів ШІ (Wang 2026)
• Layer-Sensitive Cognitive Offloading in Generative AI-Assisted Writing: Supported Performance and Independent No-AI Outcomes — чутливе до шару когнітивне вивантаження в письмі з допомогою генеративного ШІ (Chen 2026)
• The critical-thinking paradox in generative AI-integrated learning: distinguishing efficiency from cognitive depth — a differentiated framework and testable propositions — парадокс критичного мислення в навчанні з інтеграцією генеративного ШІ
• The Pedagogy of AI Mistakes: Fostering Higher-Order Thinking — педагогіка помилок ШІ: розвиток мислення вищого порядку (Hosseini 2026)
• Thinking—Fast, Slow, and Artificial: How AI Is Reshaping Human Reasoning and the Rise of Cognitive Surrender — теорія трьох систем і когнітивна капітуляція: як ШІ перебудовує людське міркування (Shaw & Nave 2026)
• The Tragedy of the Cognitive Commons: How AI Could Disrupt the Regeneration of Professional Expertise — трагедія когнітивного спільного: ШІ та регенерація експертизи
• Does Generative Artificial Intelligence Improve Students' Higher-Order Thinking? A Meta-Analysis Based on 29 Experiments and Quasi-Experiments — мета-аналіз генеративного ШІ та мислення вищого порядку
• Can we disrupt the momentum of the AI colonization of science education? — розрив ШІ-колонізації науки в освіті
• Reorienting Critical AI Literacy: A Community-Rooted Praxis of “Resisting AI” — переорієнтація критичної ШІ-грамотності
• Inquiry-Based Learning Patterns in Large Language Model-Driven Learning Environments: An Exploratory Study From Bloom's Perspective — патерни дослідницького навчання в середовищах із великими мовними моделями (погляд Блума)
• Probing AI-Generated Physics Solutions and Preparing Students to Critique Them — підготовка студентів до критики згенерованих ШІ рішень із фізики
• Flawed but Memorable: Student Critical Reception of Interest-Personalized GenAI Analogies in Computing Education — Flawed but Memorable: Student Critical Reception of Interest-Personalized GenAI Analogies in Computing Education
• Alternative AI Philosophy: Daoism as Method for AI in Education — Alternative AI Philosophy: Daoism as Method for AI in Education
• Fostering Sustainable Learning via Embodied Intelligence: The E3-HOT Framework for Higher-Order Thinking in the AI Era — Fostering Sustainable Learning via Embodied Intelligence (E3-HOT)
• Modeling AI Overreliance as a Complex Adaptive System — надмірна залежність від ШІ, змодельована як комплексна адаптивна система
• More externalization, but less inference? Exploring changes in young learners' critical thinking during conversational — Domain-specific critical-thinking gains in AI-supported multimodal writing (Lu et al. 2027)
• Tackling the Root of Misinformation by Teaching Laypeople about Logical Fallacies via Socratic Questioning and Critical Argumentation — навчання розпізнаванню логічних помилок через структурований багатоходовий діалог
• Building AI Companions that Prioritize Learning over Performance — навчання понад успішність: для чого варто оптимізувати й вимірювати компаньйонів
• Artificial intelligence-supported learning and higher-order cognitive outcomes: the mediating role of metacognitive self-regulation — скаффолдинг ШІ, вивантаження та грамотність у питаннях перевірки через метакогнітивне саморегулювання (Davor et al. 2026)
• Helpful or harmful? Generative AI dependence, self-reported critical thinking disposition, and self-perceived employability among business students — GenAI dependence bounds the use to critical-thinking link in business students (Shojaei et al. 2026)
• College students’ metacognitive awareness of generative-AI reliance: an experimental study of decision confidence and attribution bias — підказка на рефлексію знижує прийняття хибних порад ШІ та упередженість атрибуції (Ren 2026)
• Designing an AI-integrated role-rotation pedagogical model to support competence-related learning in pre-service educational psychologists — ротація ролей як структура для критичної взаємодії людини та ШІ (Kenzhebayeva et al. 2026)
• Generative artificial intelligence in university chemistry education: a critical review using Johnstone’s chemistry triplet and Biggs’ 3P model — Verification-centered GenAI integration in university chemistry education (Vega-Baudrit and Rivera Álvarez 2026)
• Effects of ChatGPT-Assisted Teacher Feedback on College Students' Critical Thinking Skills and Perceptions of Argumentative Writing — підібраний викладачем зворотний зв’язок ChatGPT підвищив критичне мислення через ревізію вищого порядку (Chen et al. 2026)
• Generative AI and Learning Dynamics in Higher Education: A Longitudinal Empirical Study — семестр доступу до ШІ залишив критичне мислення без змін; рефлексивне використання його передбачало (Melanou et al. 2026)
• GenAI dependence and graduate students’ research creativity: the roles of critical thinking and human–AI collaboration quality — залежність від генеративного ШІ позитивно асоціювалася з критичним мисленням у 1 157 студентів аспірантури
• The association between generative AI use and university students’ critical thinking: a moderated mediation model of GenAI feedback literacy and reflective thinking — від використання генеративного ШІ до критичного мислення через грамотність у питаннях зворотного зв’язку, з прямим шляхом лише для менш рефлексивних студентів
• AI Literacy and STEM Education: Emerging Frontiers and Research Priorities — синтез десяти найчастіше цитованих досліджень із ШІ-грамотності в STEM-освіті (Hallström et al. 2026)