Przejdź do sekcji głównej Przejdź do głównego menu Przejdź do stopki
  • Zarejestruj
  • Zaloguj
  • Język
    • English
    • Język Polski
  • Menu
  • Strona domowa
  • Aktualny numer
  • Archiwum
  • Ogłoszenia
  • O czasopiśmie
    • O czasopiśmie
    • Przesyłanie tekstów
    • Zespół redakcyjny
    • Polityka prywatności
    • Kontakt
  • Zarejestruj
  • Zaloguj
  • Język:
  • English
  • Język Polski

Przegląd Badań Edukacyjnych

Artificial Intelligence in Higher Education: Students’ Attitudes, Trust in AI vs. Human Experts, and Perceived Learning Facilitation
  • Strona domowa
  • /
  • Artificial Intelligence in Higher Education: Students’ Attitudes, Trust in AI vs. Human Experts, and Perceived Learning Facilitation
  1. Strona domowa /
  2. Archiwum /
  3. Tom 1 Nr 61 (2026): Przegląd Badań Edukacyjnych /
  4. Oryginalne artykuły badawcze

Artificial Intelligence in Higher Education: Students’ Attitudes, Trust in AI vs. Human Experts, and Perceived Learning Facilitation

Autor

  • Magdalena Kazimierska-Zając Division of Health Humanities and Social Science, Department of Humanities and Social Science, Wroclaw Medical University, Wroclaw, Poland https://orcid.org/0000-0003-3758-2975
  • Joanna Felczak The Department of Social Policy, Warsaw School of Economics (SGH), Warsaw, Poland https://orcid.org/0000-0003-2325-7805
  • Aleksandra Patyk-Rybka Faculty of Social Sciences and Computer Science, Nowy Sacz School of Business National Louis University (WSB-NLU) in Nowy Sącz, Nowy Sącz, Poland, https://orcid.org/0009-0001-0319-8345

DOI:

https://doi.org/10.12775/PBE.2026.007

Słowa kluczowe

artificial intelligence, education, students’ attitudes, trust in AI, higher education technology adoption

Abstrakt

Introduction/aim: Artificial intelligence (AI) is having an increasing impact on both the learning and teaching processes. The study aimed to examine students' patterns of AI use, their level of trust in this technology, and the impact of AI on their subjectively perceived learning outcomes.

Methods: The study involved 472 students. It was conducted using a proprietary survey that measured, among other things: the frequency of use of AI-based tools, attitudes toward AI, the level of trust in information generated by AI compared to information from humans, and the subjective perception of AI facilitating learning.

Three hypotheses were proposed: H1: Frequent use of AI has a positive effect on the perceived ease of learning. H2: Students trust information from people more than information from AI.

H3: A positive attitude toward AI in education is associated with more frequent use of these tools.

Results: A significant relationship was found between the frequency of AI use and the subjective perception of its benefits in the learning process. In situations of conflicting information, as many as 85% of students declared greater trust in lecturers than in AI. A relationship was demonstrated between a positive attitude toward AI and more frequent use of AI-based tools.

Conclusions: The results confirm that frequent use of AI is associated with a positive perception of its impact on the learning process. At the same time, students remain cautious about AI, preferring information from humans. Attitudes toward AI prove to be an important predictor of its use, suggesting that education in the competent use of these tools can increase their effectiveness in an academic environment.

Bibliografia

Ardelean, T., & Veres, E. (2023). Students’ Perceptions of Artificial Intelligence in Higher Education. SWS International Scientific Conference on Social Sciences (pp. 1–11), doi:10.35603/sws.iscss.2023/s08.38.

Chan, C. K. Y., & Hu, W. (2023). Students’ Voices on Generative AI: Perceptions, Benefits, and Challenges in Higher Education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20, 43, doi:10.1186/s41239-023-00411-8.

Chen, L., Chen, P., & Lin, Z. (2020). Artificial Intelligence in Education: A Review. IEEE Access, 8, 75264-75278, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2988510.

Chen, X., Xie, H., Zou, D., & Hwang, G.-J. (2020). Application and Theory Gaps During the Rise of Artificial Intelligence in Education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 1, 100002, doi:10.1016/j.caeai.2020.100002.

Gillespie, N., Lockey, S., Ward, T., Macdade, A., & Hassed, G. (2025). Trust, Attitudes and Use of Artificial Intelligence: A Global Study 2025. The University of Melbourne, doi:10.26188/28822919.v1.

Hutson, J., Jeevanjee, T., Vander Graaf, V., Lively, J., Weber, J., Weir, G., Arnone, K., Carnes, G., Vosevich, K., Plate, D., Leary, M., & Edele, S. (2022). Artificial Intelligence and the Disruption of Higher Education: Strategies for Integrations Across Disciplines. Creative Education, 13, 3953-3980, doi: 10.4236/ce.2022.1312253.

Kim, J., Yu, S., Detrick, R., & Li, N. (2024). Exploring Students’ Perspectives on Generative AI-Assisted Academic Writing. Education and Information Technologies, 30, 1265–1300, doi:10.1007/s10639-024-12878-7.

Krstić, L., Aleksić, V., & Krstić, M. (2022). Artificial Intelligence in Education: A Review. In: Proceedings of the International Conference on Technics, Informatics and Education (TIE 2022) (pp. 223–228), doi:10.46793/TIE22.223K.

Omrani, N., Rivieccio, G., Fiore, U., Schiavone, F., & Garcia Agreda, S. (2022). To Trust Or Not To Trust? An Assessment of Trust in AI-Based Systems: Concerns, Ethics and Contexts. Technological Forecasting and Social Change, 181, 121763, doi: 10.1016/j.techfore.2022.121763.

Otermans, P.C.J., Roberts, C., & Baines, S. (2025). Unveiling AI Perceptions: How Student Attitudes Towards AI Shape AI Awareness, Usage, and Conceptions. International Journal of Technology in Education, 8(1), 88–103, doi: 10.46328/ijte.995.

Pitts, G., & Motamedi, S. (2025). Understanding Human-AI Trust in Education. arXiv preprint. Retrieved 3 September 2025 from: https://arxiv.org/abs/2506.09160.

Sajja, R., Sermet, Y., Fodale, B., & Demir, I. (2025). Evaluating AI-Powered Learning Assistants in Engineering Higher Education: Student Engagement, Ethical Challenges, and Policy Implications. arXiv preprint. Retrieved 28 August 2025 from: https://arxiv.org/abs/2506.05699.

Shin, D. (2020). User Perceptions of Algorithmic Decisions in the Personalized AI System: Perceptual Evaluation of Fairness, Accountability, Transparency, and Explainability. Journal of Broadcasting & Electronic Media, 64(4), 541–565, doi: 10.1080/08838151.2020.1843357.

Stohr, C., Ou, A. W., & Malmstrom, H. (2024). Perceptions and Usage of AI Chatbots Among Students in Higher Education Across Genders, Academic Levels, and Fields of Study. Computers and Education: Artificial Intelligence, 7, 100259, doi: 10.1016/j.caeai.2024.100259.

Sunstein, C. R., & Gaffe, J. (2024). An Anatomy of Algorithm Aversion. Harvard Public Law Working Paper, doi:10.2139/ssrn.4865492.

Vieriu, A. M., & Petrea, G. (2025). The Impact of Artificial Intelligence (AI) on Students’ Academic Development. Education Sciences, 15(3), 343, doi: 10.3390/educsci15030343.

Zawacki-Richter, O., Marin, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic Review of Research on Artificial Intelligence Applications in Higher Education – Where Are the Educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16, 39, doi:10.1186/s41239-019-0171-0.

Przegląd Badań Edukacyjnych

Pobrania

  • pdf (English)

Opublikowane

2026-10-30

Jak cytować

1.
KAZIMIERSKA-ZAJĄC, Magdalena, FELCZAK, Joanna & PATYK-RYBKA, Aleksandra. Artificial Intelligence in Higher Education: Students’ Attitudes, Trust in AI vs. Human Experts, and Perceived Learning Facilitation. Przegląd Badań Edukacyjnych [online]. 30 październik 2026, T. 1, nr 61, s. 69–80. [udostępniono 31.10.2026]. DOI 10.12775/PBE.2026.007.
  • PN-ISO 690 (Polski)
  • ACM
  • ACS
  • APA
  • ABNT
  • Chicago
  • Harvard
  • IEEE
  • MLA
  • Turabian
  • Vancouver
Pobierz cytowania
  • Endnote/Zotero/Mendeley (RIS)
  • BibTeX

Numer

Tom 1 Nr 61 (2026): Przegląd Badań Edukacyjnych

Dział

Oryginalne artykuły badawcze

Licencja

Prawa autorskie (c) 2026 Magdalena Kazimierska-Zając, Joanna Felczak, Aleksandra Patyk-Rybka

Creative Commons License

Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Bez utworów zależnych 4.0 Międzynarodowe.

Statystyki

Liczba wyświetleń i pobrań: 10
Liczba cytowań: 0

Wyszukiwanie

Wyszukiwanie

Przeglądaj

  • Lista archiwalnych numerów

Użytkownik

Użytkownik

Aktualny numer

  • Logo Atom
  • Logo RSS2
  • Logo RSS1

Informacje

  • dla czytelników
  • dla autorów
  • dla bibliotekarzy

Newsletter

Zapisz się Wypisz się

Język / Language

  • English
  • Język Polski

Tagi

Szukaj przy pomocy tagu:

artificial intelligence, education, students’ attitudes, trust in AI, higher education technology adoption
W górę

Akademicka Platforma Czasopism

Najlepsze czasopisma naukowe i akademickie w jednym miejscu

apcz.umk.pl

Partnerzy platformy czasopism

  • Akademia Ignatianum w Krakowie
  • Akademickie Towarzystwo Andragogiczne
  • Fundacja Copernicus na rzecz Rozwoju Badań Naukowych
  • Instytut Historii im. Tadeusza Manteuffla Polskiej Akademii Nauk
  • Instytut Kultur Śródziemnomorskich i Orientalnych PAN
  • Instytut Tomistyczny
  • Karmelitański Instytut Duchowości w Krakowie
  • Ministerstwo Kultury i Dziedzictwa Narodowego
  • Państwowa Akademia Nauk Stosowanych w Krośnie
  • Państwowa Akademia Nauk Stosowanych we Włocławku
  • Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa im. Stanisława Pigonia w Krośnie
  • Polska Fundacja Przemysłu Kosmicznego
  • Polskie Towarzystwo Ekonomiczne
  • Polskie Towarzystwo Ludoznawcze
  • Towarzystwo Miłośników Torunia
  • Towarzystwo Naukowe w Toruniu
  • Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
  • Uniwersytet Komisji Edukacji Narodowej w Krakowie
  • Uniwersytet Mikołaja Kopernika
  • Uniwersytet w Białymstoku
  • Uniwersytet Warszawski
  • Wojewódzka Biblioteka Publiczna - Książnica Kopernikańska
  • Wyższe Seminarium Duchowne w Pelplinie / Wydawnictwo Diecezjalne „Bernardinum" w Pelplinie

© 2021- Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu Deklaracja dostępności Sklep wydawnictwa