SICHUAN / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie beleuchtet die psychologischen und verhaltensbezogenen Faktoren, die die Nutzung von generativer Künstlicher Intelligenz bei Kunststudenten in China beeinflussen.
Eine kürzlich in BMC Psychology veröffentlichte Studie untersucht, wie Persönlichkeitsmerkmale wie Narzissmus, Machiavellismus, Psychopathie und Materialismus die Nutzung von generativer Künstlicher Intelligenz (KI) unter Kunststudenten in China beeinflussen. Die Forschung zeigt, dass Studenten mit höheren Werten in diesen Merkmalen eher zu akademischem Fehlverhalten neigen, akademische Angst erleben und häufiger prokrastinieren. Diese Verhaltensweisen führen zu einer stärkeren Abhängigkeit von KI-Tools wie ChatGPT und Midjourney.
Die Studie basiert auf der sozialen Kognitionstheorie, die betont, wie persönliche Eigenschaften, Verhaltensweisen und Umweltfaktoren interagieren. Die Forscher konzentrierten sich auf Kunststudenten in der Provinz Sichuan, die mit einzigartigen Herausforderungen konfrontiert sind, darunter hoher Wettbewerb und der Druck, sowohl technisch starke als auch originelle kreative Arbeiten zu produzieren.
Die Forscher interessierten sich dafür, ob sogenannte “dunkle” Persönlichkeitsmerkmale Muster von akademischem Fehlverhalten und psychologischem Stress erklären könnten. Diese Merkmale umfassen Narzissmus (ein übersteigertes Selbstwertgefühl), Machiavellismus (Manipulation und strategische Ausnutzung anderer), Psychopathie (Mangel an Empathie und Impulsivität) und Materialismus (starke Fokussierung auf den Erwerb von Reichtum oder Statussymbolen).
Frühere Studien haben diese Merkmale mit unehrlichem Verhalten in Verbindung gebracht, aber das Forschungsteam wollte diese Dynamiken im spezifischen Kontext der Kunstausbildung untersuchen, wo Kreativität oft schwer zu bewerten ist und Originalität hoch geschätzt wird.
Die Studie umfasste eine Umfrage unter 504 Studenten von sechs großen kunstorientierten Universitäten in Sichuan. Die Teilnehmer kamen aus verschiedenen künstlerischen Disziplinen, darunter bildende Kunst, Musik, Tanz und Drama. Die Daten wurden sowohl durch persönliche als auch durch Online-Umfragen gesammelt. Vor der Hauptumfrage wurde ein Pilotversuch mit 30 Studenten durchgeführt, um die Formulierung und Struktur des Fragebogens zu verfeinern.
Die Ergebnisse zeigten klare Muster. Studenten mit höheren Werten in dunklen Persönlichkeitsmerkmalen neigten signifikant häufiger zu akademischem Fehlverhalten wie Plagiaten und der falschen Darstellung von KI-generierten Arbeiten als ihre eigenen. Diese Studenten berichteten auch über höhere Angst vor ihrer akademischen Leistung und eine größere Tendenz, Aufgaben aufzuschieben.
Die Forscher fanden heraus, dass von den vier gemessenen Persönlichkeitsmerkmalen Narzissmus, Machiavellismus und Psychopathie die stärksten Zusammenhänge mit Fehlverhaltensmustern aufwiesen. Materialismus spielte ebenfalls eine Rolle, da Studenten, die materiellen Erfolg stark wertschätzten, eher dazu neigten, Abkürzungen zu nehmen, um hohe Noten oder Auszeichnungen zu erreichen.
Akademische Angst und Prokrastination erwiesen sich als wichtige vermittelnde Faktoren im Modell. Studenten, die über ihre Leistung besorgt waren, neigten eher zu negativem Denken und berichteten über mehr Frustration mit ihrem akademischen Erlebnis. Diese psychologischen Belastungen schienen die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass Studenten auf generative KI-Tools zurückgriffen.
Die Forscher betonten, dass die Abhängigkeit von KI-Tools nicht auf Studenten beschränkt war, die aus legitimen Gründen Hilfe suchten. Vielmehr spiegelte sie oft ein breiteres Verhaltensmuster wider, das durch Persönlichkeitsmerkmale, Stress und mangelnde Selbstregulation getrieben wurde.
Eine Stärke der Studie ist ihr Fokus auf Kunststudenten, eine oft übersehene Gruppe in Diskussionen über akademisches Fehlverhalten. Diese Studenten stehen vor einzigartigen Herausforderungen, insbesondere wenn neue Technologien wie generative KI die Grenzen zwischen origineller Kreation und automatisierter Produktion verwischen.
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