Хиймэл оюун ухаан ба оюутны суралцахуй дахь шинэ сонголт (МУИС-ийн оюутнуудын жишээн дээр)

##article.authors##

  • Дагвадашийн Дулмаа Шинжлэх Ухаан Технологийн Их Сургууль ##default.groups.name.author##
  • Равдансүрэнгийн Чанцалдулам Хөдөө Аж Ахуйн Их Сургууль ##default.groups.name.author##
  • Пүрэвсүрэнгийн Нямсүрэн Шинжлэх Ухаан Технологийн Их Сургууль ##default.groups.name.author##

:

https://doi.org/10.65168/

:

өрийгөө удирдан суралцах чадвар, хиймэл оюун ухаан, өөрийгөө удирдан суралцах чадвар, дотоод зорилго, танин мэдэхүйн өөрийн зохицуулалт, хүчин чармайлт

Хураангуй

Энэхүү судалгаанд МУИС-ийн нэгдүгээр курсийн 316 оюутныг хамруулж, анхдагч өгөгдлийг 2026 оны 4-р сард цахим асуулгын аргаар цуглууллаа. Оюутнуудын өөрийгөө удирдан суралцах чадварын хүчин зүйлс нь, хиймэл оюун ухааныг хичээлдээ хэрэглэх байдалд хэрхэн нөлөөлж буйг хамаарлын болон олон хүчин зүйлийн шугаман регрессийн шинжилгээгээр (Multiple Linear Regression) шинжлэн тодорхойлов.
Шинжилгээний үр дүнгээс үзэхэд боловсруулсан регрессийн загвар статистик ач холбогдолтой (F(3, 312) = 8.791, p < 0.001) гарсан хэдий ч тодорхойлогч коэффициент (R2 = 0.078, Adjusted R² = 0.069) буюу тайлбарлах чадвар харьцангуй бага түвшинд байна. 
Дэвшүүлсэн таамаглалуудаас зөвхөн дотоод зорилго нь хиймэл оюун ухааны хэрэглээнд статистик ач холбогдол бүхий эерэг нөлөө үзүүлж байна (β = 0.228, p < 0.01). Харин танин мэдэхүйн өөрийн зохицуулалт (β = -0.019, p = 0.810) болон Хүчин чармайлт (β = 0.107, p = 0.127) нь хиймэл оюун ухааны хэрэглээний түвшинг урьдчилан таамаглахад статистик ач холбогдолгүй болох нь тогтоогдов.
Энэхүү үр дүн нь нэгдүгээр курсийн оюутнуудын технологийн хэрэглээг гадны хяналтын механизмаар хязгаарлахаас илүүтэйгээр тэдний суралцах дотоод сэдлийг өдөөх нь хиймэл оюун ухааныг стратегийн "сэтгэлгээний түнш" болгон ашиглахад хамгийн оновчтой практик шийдэл болохыг дэмжиж байна.

##submission.authorBiographies##

  • ##submission.authorWithAffiliation##

    ШУТИС-ийн докторант, Коосэн технологийн коллеж. Боловсролын чанарын судалгааны хүрээлэнгий Удирдах зөвлөлийн гишүүн. Судалгааны чиглэл: техникийн болон мэргэжлийн боловсрол, боловсролын чанарын судалгаа

  • ##submission.authorWithAffiliation##

    ХААИС-ийн Эдийн засаг, бизнесийн сургуулийн профессор. Боловсролын чанарын судалгааны хүрээлэнгий Удирдах зөвлөлийн дарга. Судалгааны чиглэл: бизнесийн болон боловсролын байгууллагын зан төлөв, зан төлөвийн эдийн засаг, боловсролын чанарын судалгаа.

  • ##submission.authorWithAffiliation##

    ШУТИС-ийн Мэдээлэл, холбооны технологийн сургуулийн дэд профессор. Боловсролын чанарын судалгааны хүрээлэнгий Удирдах зөвлөлийн гишүүн. Судалгааны чиглэл: Боловсролын чанарын судалгаа, суралцахуйн технологи болон инженерийн боловсрол.

Ном зүй

Abbas, M., Jam, F. A., & Khan, T. I. (2024). Is it harmful or helpful? Examining the causes and consequences of generative AI usage among university students. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21(10). https://doi.org/10.1186/s41239-024-00444-7

Chan, C. K. Y. (2024). Is AI changing the rules of academic misconduct? An in-depth look at students' perceptions of "AI-giarism". Education and Information Technologies, 30, 8087–8108. https://doi.org/10.1007/s10639-024-13151-7

Cotton, D. R. E., Cotton, P. A., & Shipway, J. R. (2023). Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT. Innovations in Education and Teaching International, 61(2), 228–239. https://doi.org/10.1080/14703297.2023.2190148

Dalalah, D., & Dalalah, O. M. A. (2023). The false positives and false negatives of generative AI detection tools in education and academic research: The case of ChatGPT. The International Journal of Management Education, 21(2), 100822. https://doi.org/10.1016/j.ijme.2023.100822

Delcker, J., Heil, J., Ifenthaler, D., Seufert, S., & Spirgi, L. (2024). First-year students AI-competence as a predictor for intended and de facto use of AI-tools for supporting learning processes in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21(1), NA–NA. https://doi.org/10.1186/s41239-024-00452-7

Digital Education Council. (2024, August 2). Digital Education Council Global AI Student Survey 2024. Digitaleducationcouncil.com https://www.digitaleducationcouncil.com/post/digital-education-council-global-ai-student-survey-2024

Duncan, T. G., & McKeachie, W. J. (2005). The making of the Motivated Strategies for Learning Questionnaire. Educational Psychologist, 40(2), 117–128. https://doi.org/10.1207/s15326985ep4002_6

Fan, Y., Tang, L., Le, H., Shen, K., Tan, S., Zhao, Y., Shen, Y., Li, X., & Gašević, D. (2024). Beware of metacognitive laziness: Effects of generative artificial intelligence on learning motivation, processes, and performance. British Journal of Educational Technology, 56(2), 489–530. https://doi.org/10.1111/bjet.13544

Freeman, J. (2025). Student Generative AI Survey 2025. https://www.hepi.ac.uk/wp- content/uploads/2025/02/HEPI-Kortext-Student-Generative-AI-Survey-2025.pdf

Iván Miguel García-López, & Trujillo-Liñán, L. (2025). Correction: Ethical and regulatory challenges of Generative AI in education: a systematic review. Frontiers in Education, 10. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1681252.

Guerrero-Dib, J. G., Portales, L., & Heredia-Escorza, Y. (2020). Impact of academic integrity on workplace ethical behaviour. International Journal for Educational Integrity, 16(2). https://doi.org/10.1007/s40979-020-0051-3

Hayes, A. F. (2013). Mediation, moderation and conditional process analysis : a regression-based approach. The Guilford Press.

Xu, J. (2026). How generative AI enhances self-regulated learning in EFL learners: a chain mediation model of “intention to use” and “learning engagement.” Frontiers in Psychology, 17. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1808183

International Center for Academic Integrity. (2021). The fundamental values of academic integrity (3rd ed.). https://academicintegrity.org/resources/fundamental-values

Moorhouse, B. L., Yeo, M. A., & Wan, Y. (2023). Generative AI tools and assessment: Guidelines of the world's top-ranking universities. Computers and Education Open, 5, 100151. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2023.100151

Morais, E., Santos, A. C., & Mouraz, A. (2025). Validation of the Portuguese short version of the Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ-PTS). Frontiers in Education, 10, 1445548. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1445548

Pintrich, P. R. (1991). A Manual for the Use of the Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ). https://files.eric.ed.gov/fulltext/ED338122.pdf

Richardson, M., Abraham, C., & Bond, R. (2012). Psychological correlates of university students' academic performance: A systematic review and meta-analysis. Psychological Bulletin, 138(2), 353–387. https://doi.org/10.1037/a0026838

Risko, E. F., & Gilbert, S. J. (2016). Cognitive offloading. Trends in Cognitive Sciences, 20(9), 676–688. https://doi.org/10.1016/j.tics.2016.07.002

Ussenova, G., Issayeva, G., Urazaliyeva, R., Karimova, G., & Mukhanova, M. (2025). Examining cognitive independence in the context of digital learning: A moderation analysis of student motivation, self-regulation skills, and cognitive engagement. Contemporary Educational Technology, 17(4), ep618. https://doi.org/10.30935/cedtech/17570

Theobald, M. (2021). Self-regulated learning training programs enhance university students' academic performance, self-regulated learning strategies, and motivation: A meta-analysis. Contemporary Educational Psychology, 66, 101976. https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2021.101976

Kangwa, D., Msafiri, M. M., & Fute, A. (2025). Balancing innovation and ethics: promote academic integrity through support and effective use of GenAI tools in higher education. AI and Ethics. https://doi.org/10.1007/s43681-025-00689-6

van Sonderen, E., Sanderman, R., & Coyne, J. C. (2013). Ineffectiveness of reverse wording of questionnaire items: Let's learn from cows in the rain. PLoS ONE, 8(7), e68967. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0068967

Frank, A., Amenyeke, F. B., Rockson Ofori Amanfo, & Wussah, C. (2025). The Impact of the Usage of Generative AI on Academic Engagement of Students: A Case Study at a College of Education in Ghana. International Journal of Research and Innovation in Applied Science, 10(10), 847–858. https://doi.org/10.51584/IJRIAS.2025.1010000068

YUSUF, P., Pam, N., Nanpon, J., Bala Yakubu, Musa, N. N., & Samuel, G. I. (2026). The Impact of Generative AI Tutors on Metacognitive Monitoring and Self-Regulation in Higher Education: An Experimental Study. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.19501204

Zimmerman, B. J. (2002). Becoming a self-regulated learner: An overview. Theory Into Practice, 41(2), 64–70. https://doi.org/10.1207/s15430421tip4102_2

Japheth Kodua Wiredu, Nelson Seidu Abuba, & Zakaria, H. (2024). Impact of Generative AI in Academic Integrity and Learning Outcomes: A Case Study in the Upper East Region. Asian Journal of Research in Computer Science, 17(7), 214–232. https://doi.org/10.9734/ajrcos/2024/v17i7491

Theoharakis, V., Mylonopoulos, N., & Papadopoulou, K. (2025). AI’s learning paradox: how business students’ engagement with AI amplifies moral disengagement-driven misconduct. Studies in Higher Education, 1–18. https://doi.org/10.1080/03075079.2025.2533365

##submission.downloads##

Нийтлэгдсэн огноо

2026-08-27

Хэвлэгдсэн дугаар

Бүлэг

Өгүүллүүд