КОКУЛОВ А.Ф.

Научная статья
https://doi.org/10.24412/2220-2404-2026-10-11
УДК 316.4:004.8
     
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК НОВОЕ ИЗМЕРЕНИЕ ЦИФРОВОГО НЕРАВЕНСТВА СТУДЕНЧЕСКОЙ МОЛОДЁЖИ
Кокулов А.Ф.
Национальный исследовательский Мордовский государственный университет им. Н. П. Огарёва

Аннотация. Цель статьи — выявить особенности использования искусственного интеллекта студентами региональных вузов и определить социальные характеристики и ресурсы, связанные с различиями в его освоении. Эмпирическую основу составили данные анкетного онлайн-опроса 264 студентов вузов Чувашской Республики и Республики Мордовия, проведённого в апреле–июне 2026 г. Для анализа применялись критерий χ² Пирсона, U-критерий Манна–Уитни, H-критерий Краскела–Уоллиса, ранговая корреляция Спирмена и порядковая логистическая регрессия. Установлено, что более 80 % опрошенных регулярно или периодически используют ИИ. Наиболее выраженные различия выявлены по полу: юноши чаще используют ИИ, выше оценивают уверенность в его профессиональном применении и чаще связывают владение им с рыночной отдачей. Наиболее последовательную связь с освоением ИИ демонстрирует внеучебный цифровой опыт.
Ключевые слова: социология, цифровое неравенство, искусственный интеллект, студенческая молодёжь, региональные вузы, гендерные различия, цифровая социализация, цифровой капитал, использование ИИ.
Финансирование: инициативная работа. 

Original article

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS A NEW DIMENSION OF DIGITAL INEQUALITY AMONG UNIVERSITY STUDENTS

Andrey F. Kokulov
National Research Mordovia State University

Abstract The aim of the article is to identify the specific features of artificial intelligence use among students at regional universities and to determine the social characteristics and resources associated with differences in its adoption. The empirical basis comprises data from an online questionnaire survey of 264 students from universities in the Chuvash Republic and the Republic of Mordovia, conducted from April to June 2026. The analysis employed Pearson’s chi-square test, the Mann–Whitney U test, the Kruskal–Wallis H test, Spearman’s rank correlation coefficient, and ordinal logistic regression. The findings show that more than 80% of respondents use AI regularly or occasionally. The most pronounced differences were found by gender: male students use AI more frequently, report greater confidence in its future professional application, and are more likely to associate AI proficiency with labour-market returns. Extracurricular digital experience demonstrates the most consistent association with AI adoption.
Keywords: sociology, digital inequality, artificial intelligence, university students, regional universities, gender differences, digital socialization, digital capital, AI use.
Funding: Independent work.
Список источников:
1. Van Dijk J. The Digital Divide. Cambridge; Medford: Polity Press, 2020. P. 208.  ISBN: 978-1-5095-3444-9
2. Hargittai E. Second-Level Digital Divide: Differences in People's Online Skills // First Monday. 2002. Vol. 7, no. 4.  DOI: 10.5210/fm.v7i4.942
3. Van Deursen A. J. A. M., Van Dijk J. A. G. M. The digital divide shifts to differences in usage // New Media & Society. 2014. Vol. 16, no. 3. P. 507-526.  DOI: 10.1177/1461444813487959
4. Ragnedda M. Conceptualizing digital capital // Telematics and Informatics. 2018. Vol. 35, no. 8. P. 2366-2375.  DOI: 10.1016/j.tele.2018.10.006
5. Волченко О. В. Динамика цифрового неравенства в России // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2016. № 5. С. 163-182.  DOI: 10.14515/monitoring.2016.5.10 EDN: YFOSRV
6. Мартыненко Т. С., Добринская Д. Е. Социальное неравенство в эпоху искусственного интеллекта: от цифрового к алгоритмическому разрыву // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2021. № 1. С. 171-192.  DOI: 10.14515/monitoring.2021.1.1807 EDN: ZMNKKY
7. Костина Н. Б., Чижов А. А. Влияние искусственного интеллекта на трансформацию цифрового неравенства // Вестник Сургутского государственного педагогического университета. 2024. № 5 (92). С. 115-122.  DOI: 10.69571/SSPU.2024.92.5.011 EDN: HFJHYJ
8. Cranney K., Delecourt S., Koning R. Global Evidence on Gender Gaps and Generative AI Over Time: Harvard Business School Working Paper 25-023. 2026. 65 p. URL: https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/25-023_be8fb517-3dd5-40aa-97f9-4e42e1c8e6ff.pdf (дата обращения: 27.09.2026).
9. Stöhr C., Ou A. W., Malmström H. Perceptions and usage of AI chatbots among students in higher education across genders, academic levels and fields of study // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2024. Vol. 7. Art. 100259.  DOI: 10.1016/j.caeai.2024.100259 EDN: VSYIFE
10. Zhang C., Wang L. H., Rice R. E. U.S. college students' acceptability and educational benefits of ChatGPT from a digital divide perspective // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2025. Vol. 8. Art. 100385.  DOI: 10.1016/j.caeai.2025.100385 EDN: HWRQPZ
11. The GenAI divide among university students: A call for action / K. Beckman, T. Apps, S. K. Howard [et al.] // The Internet and Higher Education. 2025. Vol. 67. Art. 101036.  DOI: 10.1016/j.iheduc.2025.101036 EDN: KQRXRT
12. Отстающие и опережающие: как студенты используют генеративный искусственный интеллект в образовательных целях / Я. И. Кузьминов, Е. В. Кручинская, И. А. Груздев, А. А. Наумов // Высшее образование в России. 2025. Т. 34, № 6. С. 9-35.  DOI: 10.31992/0869-3617-2025-34-6-9-35 EDN: RXDTXQ
13. Поспелова Е. А., Горлачева Е. Н., Отоцкий П. Л. Применение генеративного искусственного интеллекта в персонализации образования: восприятие студентами гуманитарных и технических специальностей // Интеграция образования. 2025. Т. 29, № 4. С. 734-752.  DOI: 10.15507/1991-9468.029.202504.734-752 EDN: JJHRLH
14. Кокулов А. Ф. Восприятие цифровой активности, преимуществ и барьеров цифровых навыков студенческой молодёжи: на примере МГУ им. Н. П. Огарёва // Огарёв-online. 2025. Т. 13, № 3. С. 236-247.  DOI: 10.15507/2311-2468.013.202503.236-247 EDN: GIXTFQ
15. Кокулов А. Ф., Полутин С. В. Формирование цифровых компетенций студенческой молодежи Республики Мордовии: результаты социологического исследования // Теория и практика общественного развития. 2025. № 4. С. 30-39.  DOI: 10.24158/tipor.2025.4.2 EDN: MYQATW
16. Кокулов А. Ф., Полутин С. В. Анализ цифровых компетенций, барьеров и мотивации студентов Поволжья // Мир науки. Социология, филология, культурология. 2025. Т. 16, № 4. URL: https://sfk-mn.ru/PDF/14SCSK425.pdf (дата обращения: 27.09.2026). EDN: ANZYNB
References:

1. Van Dijk J. The Digital Divide. Cambridge; Medford: Polity Press, 2020. P. 208.  ISBN: 978-1-5095-3444-9
2. Hargittai E. Second-Level Digital Divide: Differences in People's Online Skills // First Monday. 2002. Vol. 7, no. 4.  DOI: 10.5210/fm.v7i4.942
3. Van Deursen A. J. A. M., Van Dijk J. A. G. M. The digital divide shifts to differences in usage // New Media & Society. 2014. Vol. 16, no. 3. P. 507-526.  DOI: 10.1177/1461444813487959
4. Ragnedda M. Conceptualizing digital capital // Telematics and Informatics. 2018. Vol. 35, no. 8. P. 2366-2375.  DOI: 10.1016/j.tele.2018.10.006
5. Volchenko O. V. Dynamics of digital inequality in Russia // Monitoring public opinion: economic and social changes. 2016. No. 5. pp. 163-182. DOI: 10.14515/monitoring.2016.5.10 EDN: YFOSRV
6. Martynenko T. S., Dobrinskaya D. E. Social inequality in the era of artificial intelligence: from digital to algorithmic gap // Monitoring public opinion: economic and social changes. 2021. No. 1. PP. 171-192. DOI: 10.14515/monitoring.2021.1.1807 EDN: ZMNKKY
7. Kostina N. B., Chizhov A. A. The influence of artificial intelligence on the transformation of digital inequality // Bulletin of the Surgut State Pedagogical University. 2024. No. 5 (92). pp. 115-122. DOI: 10.69571/SSPU.2024.92.5.011 EDN: HFJHYJ
8. Cranney K., Delecourt S., Koning R. Global Evidence on Gender Gaps and Generative AI Over Time: Harvard Business School Working Paper 25-023. 2026. 65 p. URL: https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/25-023_be8fb517-3dd5-40aa-97f9-4e42e1c8e6ff.pdf (date of request: 09/27/2026).
9. Stöhr C., Ou A. W., Malmström H. Perceptions and usage of AI chatbots among students in higher education across genders, academic levels and fields of study // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2024. Vol. 7. Art. 100259.  DOI: 10.1016/j.caeai.2024.100259 EDN: VSYIFE
10. Zhang C., Wang L. H., Rice R. E. U.S. college students' acceptability and educational benefits of ChatGPT from a digital divide perspective // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2025. Vol. 8. Art. 100385.  DOI: 10.1016/j.caeai.2025.100385 EDN: HWRQPZ
11. The GenAI divide among university students: A call for action / K. Beckman, T. Apps, S. K. Howard [et al.] // The Internet and Higher Education. 2025. Vol. 67. Art. 101036.  DOI: 10.1016/j.iheduc.2025.101036 EDN: KQRXRT
12. Laggards and outperformers: how students use generative artificial intelligence for educational purposes / Ya. I. Kuzminov, E. V. Kruchinskaya, I. A. Gruzdev, A. A. Naumov // Higher education in Russia. 2025. Vol. 34, No. 6. pp. 9-35. DOI: 10.31992/0869-3617-2025-34-6-9-35 EDN: RXDTXQ
13. Pospelova E. A., Gorlacheva E. N., Ototsky P. L. The use of generative artificial intelligence in the personalization of education: students' perception of humanities and technical specialties // Integration of education. 2025. Vol. 29, No. 4. pp. 734-752. DOI: 10.15507/1991-9468.029.202504.734-752 EDN: JJHRLH
14. Kokulov A. F. Perception of digital activity, advantages and barriers of digital skills of students: on the example of Ogarev Moscow State University // Ogarev-online. 2025. T. 13, No. 3. pp. 236-247. DOI: 10.15507/2311-2468.013.202503.236-247 EDN: GIXTFQ
15. Kokulov A. F., Polutin S. V. Formation of digital competencies of students of the Republic of Mordovia: results of a sociological study // Theory and practice of social development. 2025. No. 4. pp. 30-39. DOI: 10.24158/tipor.2025.4.2 EDN: MYQATW
16. Kokulov A. F., Polutin S. V. Analysis of digital competencies, barriers and motivation of students of the Volga region // The world of science. Sociology, philology, cultural studies. 2025. Vol. 16, No. 4. URL: https://sfk-mn.ru/PDF/14SCSK425.pdf (date of request: 09/27/2026). EDN: ANZYNB

 Информация об авторе:
Кокулов Андрей Федорович, преподаватель кафедры социологии и социальной работы Историко-социологического института ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский Мордовский государственный университет им. Н. П. Огарёва» (аспирант); https://orcid.org/0009-0006-2844-2005, andreikokulov@yandex.ru
Andrei F. Kokulov, Lecturer at the Department of Sociology and Social Work of the Historical and Sociological Institute of the Ogarev National Research Mordovian State University (postgraduate student)