Мотивація

Автоматичний переклад цієї англійської сторінки, не перевірений носієм мови.

Мотивація — психологічні процеси, що ініціюють, спрямовують і підтримують цілеспрямовану поведінку. У ШІ в освіті дослідження мотивації вивчає, як інструменти ШІ впливають на мотивацію здобувачів і викладачів — чи підтримує ШІ настійливість, цікавість і внутрішню залученість, чи підриває їх — і як мотиваційні стани формують ефективність навчання, опосередкованого ШІ.

Питання для роздумів

• Мотивацію часто розглядають як рису, якою деякі студенти «володіють», а інші — ні. Сторінка описує її натомість як психологічні процеси, що ініціюють, спрямовують і підтримують поведінку, — і як щось розвивне та соціально підтримуване. Як це переосмислює питання про відповідальність за мотивацію студентів?
• Інструменти ШІ можуть прибирати перешкоди й робити навчання доступнішим, але вони також можуть зменшувати когнітивне зусилля й боротьбу, що підтримують внутрішню мотивацію. Коли спрощення чогось насправді робило це менш мотивуючим або менш задовільним для вас?
• Теорія самодетермінації стверджує, що внутрішня мотивація виростає з автономії, компетентності та пов’язаності. Якщо репетитор на базі ШІ виконує більшість роботи, який із цих трьох елементів він може підривати — а який підсилювати?
• Дослідження виявляють чіткі мотиваційні профілі серед студентів у навчальній програмі зі ШІ, і досягнення самодетермінованого профілю прогнозувало найбільші здобутки в ШІ-грамотності. Що може знадобитись здобувачеві, щоб перейти від пасивної відстороненості до справжньої самодетермінації у використанні ШІ?
• Сторінка повідомляє, що підтримка викладача спрямовує залученість під час роботи зі ШІ переважно через цілі оволодіння та цілі досягнення — орієнтації «наближення», а не «уникання». Як те, як викладач формулює завдання щодо використання ШІ («щоб зробити правильно» проти «щоб не виглядати неправильно»), впливає на глибину залучення студентів?
• Якщо ви проєктуєте для мотивації, чи є метою полегшити навчання, зробити його залучальнішим або більш осмислено зусильним? Де Доступність та внутрішня мотивація тягнуть у протилежних напрямках?

Вступ

Мотивація є базовим конструктом у дослідженнях освіти, а поширення ШІ в освіті зробило її ще більш значущою: інструменти ШІ можуть прибирати перешкоди й робити навчання доступнішим, але вони також можуть зменшувати когнітивне зусилля й боротьбу, що підтримують внутрішню мотивацію і глибоке навчання. Статті в цій базі знань досліджують мотивацію в контексті інструментів ШІ для здобувачів, систем ШІ для викладачів і психологічних механізмів — самодетермінації, самоефективності, емоцій — через які ШІ формує мотивовану поведінку.

• Lee & Wu показують, що стать і мотивація спрямовують диференційовану залученість у роботу з GenAI, з різними траєкторіями досягнень.

Ключові теми досліджень

Вплив ШІ на мотивацію студентів є найпрямішою лінією досліджень. Why Put in This Much Effort?": How AI Availability Shapes Students’ Motivation in Introductory Programming вивчає, як доступність допомоги з боку ШІ впливає на мотивацію та настійливість студентів, пов’язуючи це з дослідженнями надмірної залежності щодо зрушення мотивації, коли ШІ виконує роботу. Щодо настійливості конкретно: короткого контакту достатньо — десяти хвилин із асистентом, який відповідав на запит, вистачило, щоб учасники пропускали 0,20 задач без допомоги проти 0,11 у контрольній групі (Liu та співавт., 2026). Designing a mobile chatbot-based learning journaling system for intrinsic motivation and engagement досліджує щоденникове журналювання за допомогою мобільного чатбота як мотиваційну інтервенцію. Designing Needs- and Attention-Aware AI Learning Tools for Engineering Education: Insights from Psychological Outcomes вивчає, що мотивує студентів упроваджувати інструменти ШІ для навчання в інженерній освіті.

Метааналіз 42 досліджень (56 розмірів ефекту, 6 059 студентів) виявив, що навчання з підтримкою GenAI підвищувало мотивацію на Hedges' g = 0,764 (95% CI [0,566; 0,962]) — але за I² = 93,7% і 95% передбачуваного інтервалу [−0,689; 2,217] середнє значення приховує умови, в яких ефект близький до нуля або негативний (Fang та співавт. (2026)).

• Нерефлексивне використання зрушує мотивацію — сильніше в чоловіків. Бездумне використання GenAI (прийняття відповідей без перевірки) прогнозувало нижчу мотивацію (β = −0,54) та нижчу Самоефективність (β = −0,37) серед 487 студентів бакалаврату, причому ефект для мотивації був значно сильнішим у студентів-чоловіків, а ефект для самоефективності — сильнішим у студок (Zhao & Gu, 2026).

Чому читач звертається до ШІ, саме по собі є вимірною змінною: шкала AIR розрізняє чотири мотиви читання з допомогою GenAI — орієнтований на завдання, Feel-good, переклад та мінімум зусиль — і лише мотив мінімуму зусиль (використання ШІ коли людина втомлена або відсторонена) був негативно пов’язаний із потребою в пізнанні (r = −0,18) (Brann, Etgar and Sidi (2026)).

Мотивація в залучення, опосередкованому ШІ, вивчає, як змінюється мотиваційна якість (а не лише кількість) під дією ШІ. Isaeva та співавт. поєднали теорію самодетермінації з аналізом епістемічних мереж для вивчення залучення в роботу з генеративним ШІ. Liang та співавт. (2026) простежили розвиток мотивації за допомогою аналізу латентних переходів серед 2 086 учнів упродовж річної навчальної програми зі ШІ, виявивши три стабільні профілі (відсторонений, розвивний, самодетермінований) і показавши, що досягнення самодетермінованого профілю прогнозувало найбільші здобутки в ШІ-грамотність. Wang & Wang (2026) використали теорію цілепокладання з 758 університетських студентів, які вивчають англійську мову, показавши, що підтримка викладача спрямовує залученість під час роботи зі ШІ переважно через цілі оволодіння та цілі досягнення (орієнтації наближення, а не уникання). Разом ці дослідження показують, що мотивація в контекстах ШІ є водночас розвивною та соціально підтримуваною — вона змінюється з часом і реагує на підтримку викладача та формулювання цілей, а не лише на дизайн інструменту.

Орієнтація на цілі також спрямовує спосіб використання інструменту: цілі оволодіння та нормативного досягнення, як правило, підтримують розгортання та вдосконалення, тоді як цілі зовнішнього досягнення роблять ймовірнішими мінімізацію зусиль і захист уявленої компетентності — тож один і той самий асистент підтримує або заміщає мислення залежно від мотиваційного клімату (Øby, 2026).

Діалоговий формат може підвищувати мотивацію, не покращуючи загальної оцінки: серед 222 учнів першого класу старшої школи діалог «викладач–викладач» підвищував мотивацію за ARCS сильніше, ніж формат «викладач–студент», для здобувачів із високим рівнем конкретного досвіду (b = 0,162, p < 0,001), водночас отримуючи значно нижчу оцінку за загальною оцінкою (b = −0,126, p = 0,005) (Watanabe та співавт. (2026)).

Мотивація формує те, як студенти сприймають інструмент, а це сприйняття несе метакогнітивний виграш: Cui та співавт. (2026) виявили, що роль співробітника — 7,5% логів — була єдиною, що створювала повне метакогнітивне ланцюжок, тоді як екстринсично мотивовані студенти використовували GenAI як інструмент заміщення в 64,6% логів і не створювали зв’язків вищого порядку.

Здобутки в мотивації є конструкт-специфічними, а не загальними. Lu та співавт. (2026) виявили, що дев’ятитижнева програма письма з підтримкою GenAI для 301 учня 5-го та 6-го класів підвищила їхнє ідеальне Я-як-письменника-другої-мови та академічну стійкість — аспіраційний та стійкісний компоненти мотивації — залишивши установку на розвиток незмінною; єдиний приріст установки на розвиток спостерігався в контрольній групі і не зберігся після корекції на множинні порівняння. Студенти пояснювали цей зсув тим, що бачили вільний текст, побудований зі словникового запасу, який вони вже знали, що робило успішне письмо досяжним. Отже, мотивація — не єдиний регулятор, який ШІ підвищує: покращилась віра в те, що людина може добре писати, а не віра в те, що здібності ростуть із зусиллями. Та сама конструкт-специфічність проявляється, коли GenAI сама є інтервенцією актуальності. Guo, Fryer and Shum (2026) змусили 218 старшокласників провести годину в напівструктурованому діалозі з чатботом, спрямованим на особисту актуальність математики; колективна, рівнева версія підвищила актуальність як ідентифікацію (F = 4,35, p = 0,014, η² = 0,04; у порівнянні з контролем, F = 11,11, p = 0,001, η² = 0,073 — середній ефект) і в SEM прогнозувала актуальність конкретного уроку тиждень потому (β = 0,18, p < 0,01), тоді як інтерес до уроку математики не змінився (F = 0,29, p = 0,75, η² = 0,003). Автори пояснюють цю розв’язку дозою: однієї години надто мало, щоб здобутки в актуальності перетворились на інтерес до уроку.

Інтервенція «корисність–цінність» не є рівномірно корисною: скаффолдингова версія не дала загального приросту в інтеграції знань у майбутніх викладачів і зашкодила їй у тих, хто розпочинав із високою уявленою корисністю-цінністю, — взаємодія здатностей і обробки, що доводить необхідність узгодження мотиваційної підтримки з вихідними точками здобувачів (Boos, Eder & Lachner (2026)). Повідомлення зі зворотним зв’язком змінює інтерес через його уявну корисність, а не через диспозиції здобувача. Jansen та співавт. (2026) дали 1 507 учням одне стандартизоване автоматизоване повідомлення зі зворотним зв’язком після першого чернетки аргументативного тексту: загальна сприйнятливість була єдиним виміром сприйнятливості, пов’язаним зі зміною ситуативного інтересу (близько 0,11 бала за спостережуваною шкалою, приблизно 54-й проти 46-го процентиля), і цей ефект повністю опосередковувався уявною корисністю (опосередкований β = 0,09, 95% CI [0,06; 0,13]) без значущого прямого шляху, що залишився (β = 0,06, 95% CI [−0,07; 0,16]), тож інтерс змінило відчуття вартості повідомлення, а не загальна позиція здобувача щодо зворотного зв’язку.

Мотивація та настійливість викладачів вивчає мотивацію серед освітян. Формулювання проблеми 5 відсотків досліджує настійливість викладачів із інструментами ШІ, а Chiu та співавт. виявили, що професійний розвиток, який підтримує потреби, сприяє стійкій поведінковій залученості в спільнотах професійного навчання.

• Міжкультурна мотивація майбутніх викладачів: Martínez-Moreno та співавт. (2026) валідизували шкалу (D)FIT-Choice з 416 студентів-викладачів у Швейцарії та Китаї, виявивши, що швейцарські викладачі повідомляють про сильнішу соціальну корисність і внутрішню мотивацію, тоді як китайські викладачі демонструють вищу уявлену цифрову компетентність та ентузіазм щодо інтеграції ШІ — підкреслюючи, як культурні та системні фактори формують мотивацію формувати майбутнє освіти за допомогою ШІ.

• Самоефективність є коренем задоволення викладачів від GenAI. У дослідженні PLS-SEM серед 434 працюючих викладачів самоефективність була єдиною екзогенною змінною моделі, і її найбільший ефект стосувався уявного задоволення (β = 0,805, f² = 1,839), живлячи своєю чергою уявну корисність і легкість використання (Guillén-Gámez та співавт., 2026).

Парадокс зусиль та порочне коло допомоги. Zohar, Bloom and Inzlicht (2026) стверджують, що мотивацію ШІ не просто допомагає чи заважає — він її перерозподіляє: люди, як правило, обирають шлях найменшого опору, проте вони також шукають зусиль — парадокс зусиль — оскільки зусилля сигналізують, що дії мають значення, і оскільки нагорода, прив’язана до процесу, а не до результату, підвищує схильність прагнути та наполягати. З цього випливають два твердження. По-перше, співвідношення зусилля–зміст має форму перевернутої U, тож мотиваційною метою є помірна перешкода, і ризик безперешкодного ШІ — перевищення в бік надто малого. По-друге, порочне коло: коли ШІ заміщає зусилля в певній галузі, мотиваційні вигоди зусиль там зрушуються, що робить користувачів більш залежними від ШІ, що далі зрушує мотивацію. Вони також розрізняють доповнення і заміщення за стадією розвитку — здобувачі на ранніх стадіях ризикують обійти ті досвіди, що будують наполегливість, тоді як ті, хто має сформовані навички, можуть використовувати ШІ для економії часу (Бажані труднощі, Самоефективність).

Література вимірює мотивацію без теорії про неї. Огляд-скоупінг 156 досліджень з 2003 по 2025 рік виявив, що 133 (85,3%) не керувались жодною конкретною мотиваційною теорією, найпоширенішою змінною була узагальнена академічна мотивація (n = 89), і 88 досліджень (56,4%) походили з одного національного контексту (Li та співавт., 2026).

Зв’язки з суміжними поняттями

Мотивація є батьківським конструктом для Теорія самодетермінації, який конкретизує психологічні потреби (автономію, компетентність, пов’язаність), що підтримують внутрішню мотивацію. Вона пов’язана зі Досвід здобувача як досвідний шар мотивованої залученості, зі Залученість здобувачів як її вимірний вимір, і з Афективні обчислення для емоційних механізмів, що формують мотивацію. Мотивація також пов’язана з надмірною залежністю (ШІ зменшує продуктивну боротьбу), Саморегульоване навчання (мотивовані здобувачі саморегулюються) та Викладання (мотивація стосується і освітян, і студентів).

Пов’язані поняття

• Здобувачі — Здобувачі: збірне поняття для понять на боці здобувача
• Самоспрямоване навчання
• Теорія самодетермінації
• Досвід здобувача
• Залученість здобувачів
• Афективні обчислення
• Афективне тьюторство
• Розвантаження когніції
• Саморегульоване навчання
• Викладання
• ШІ в освіті
• Фреймування використання ШІ для студентів
• Соціально-емоційне навчання — Соціально-емоційне навчання

Пов’язані статті

• AI Assistance Reduces Persistence and Hurts Independent Performance — Коротке використання ШІ зменшило настійливість у подальших задачах без допомоги (Liu та співавт. 2026)
• Automated feedback on argumentative writing: The role of secondary students' feedback receptivity and feedback perception — Автоматизований зворотний зв’язок за аргументативне письмо: роль сприйнятливості до зворотного зв’язку та його сприйняття в учнів
• Against frictionless AI — Парадокс зусиль та порочне коло безперешкодної допомоги
• How motivation and roles influence metacognitive engagement in student-GenAI interaction — Мотивація та ролі в метакогнітивній залученості в GenAI
• Differential engagement with generative artificial intelligence in higher education: Gender, motivation, and achievement trajectories — Стать, мотивація та траєкторії досягнень з GenAI
• Beyond Task Completion: A Theoretical Integration and Framework for Guiding Students' ChatGPT Use for Learning
• Thoughtless Use of Generative Artificial Intelligence and College Students' Self-Directed Learning: A Multi-Group SEM Analysis of Gender Differences
• Artificial Intelligence and Student Engagement in Online Learning: A Literature Review
• How Does Students' Perception of ChatGPT Shape Online Learning Engagement and Performance?
• "It is a temptation to get it to do the work…" Student Experiences of Navigating the Generative AI Landscape in UK Higher Education: A Cross-Institutional Survey with International Comparison
• Why Put in This Much Effort?": How AI Availability Shapes Students’ Motivation in Introductory Programming
• Students' engagement with generative AI in academic learning: A self-determination theory and epistemic network analysis study
• Teacher education for artificial intelligence literacy through a self-determination theory perspective
• Designing a mobile chatbot-based learning journaling system for intrinsic motivation and engagement
• Framing the 5% Problem: Teachers'' Perspectives on Persistence in Educational Technology
• Self-Efficacy and Favorability Shape Learning from Tutoring Systems and Paper Practice
• Transforming Curriculum Design with Generative AI: A Model for Assessing Teacher Digital Competence — Оцінювання цифрової компетентності викладачів для проєктування навчальних програм з GenAI (Guillén-Gámez 2026)
• Motivation to shape the future of education with Artificial Intelligence: An international comparison between Switzerland and China — Мотивація формувати майбутнє освіти за допомогою ШІ
• Interaction Effects Between Learner Characteristics and Dialogue Format in TTS Dialogue-Based Lessons — Характеристики здобувачів × взаємодії формату діалогу з TTS
• Students' Perceptions of Artificial Intelligence Tools for Study Productivity and Learning: An Exploratory Survey Study — Students' Perceptions of Artificial Intelligence Tools for Study Productivity and Learning: An Exploratory Survey Study
• From disengaged to self-determined: a latent transition analysis of students' AI learning motivation — Аналіз латентних переходів за ТСД мотивації навчання зі ШІ у студентів (2 086 учнів)
• Explaining learning engagement in AI-assisted learning through teacher support and achievement goals: insights from goal-setting theory — Теорія цілепокладання: підтримка викладача, цілі досягнень та залученість у навчанні англійської зі ШІ (758 китайських студентів)
• Perceived Utility Moderates Motivational Intervention Effects in Learning to Teach Responsibly with GenAI — Ефекти інтервенції «корисність–цінність» у навчанні відповідального викладанню з GenAI (Boos, Eder & Lachner 2026)
• Exploring the impact of a GenAI-supported writing program on primary students' writing motivation, engagement — Конструкт-специфічні здобутки в мотивації в програмі письма другої мови з GenAI для молодших класів (Lu та співавт. 2026)
• The AIR Scale: Development and Validation of a Measure of Motivations for Using AI During Reading — Шкала AIR: чотири сімейства мотивів звернення до ШІ під час читання
• Utilizing generative AI to promote high school students' personal relevance to math and interest in the math class: An intervention — Діалог актуальності з GenAI підвищив актуальність як ідентифікацію, залишивши інтерес до уроку незмінним
• Effects of generative artificial intelligence on students' learning motivation: evidence from a meta-analysis — Метааналіз із випадковими ефектами впливу GenAI на мотивацію навчання (56 розмірів ефекту, 6 059 студентів)
• AI and student motivation: A scoping review — 156 досліджень про ШІ та мотивацію студентів: 85,3% не використовували мотиваційної теорії, а охоплення вузьке за конструктом, рівнем і країною