5 РІЗНИХ ПОГЛЯДІВ НА ГШІ: ВІД ЗАХОПЛЕННЯ І ТРИВОГИ ДО ОБЕРЕЖНОГО ОПТИМІЗМУ

5 РІЗНИХ ПОГЛЯДІВ НА ГШІ: ВІД ЗАХОПЛЕННЯ І ТРИВОГИ ДО ОБЕРЕЖНОГО ОПТИМІЗМУ

На сайті Times Higher Education опубліковано матеріал Філіпа Моріарті, Джо Морана, Рейчел Мосс, Ендрю Освальда та Лінн Камерлін «Чи роблять науковці ставку на ШІ?».

На сайті Times Higher Education опубліковано матеріал Філіпа Моріарті, Джо Морана, Рейчел Мосс, Ендрю Освальда та Лінн Камерлін «Чи роблять науковці ставку на ШІ?».

У ньому п’ятеро представників академічної спільноти розмірковують про те, як генеративний штучний інтелект змінив їхню професійну діяльність  і наочно демонструють широкий спектр поглядів — від активного використання технології ГШІ до глибокого скептицизму щодо її впливу на освіту та науку.  Професор фізики Філіп Моріарті виступає проти поширеного уявлення про те, що тексти, створені штучним інтелектом, є лише низькоякісним інформаційним продуктом. Спираючись на власний досвід, він стверджує, що сучасні мовні моделі здатні виконувати складні інтелектуальні завдання, зокрема допомагати у програмуванні та розв’язанні наукових проблем. Водночас дослідник визнає, що така ефективність створює серйозний виклик для традиційних підходів до навчання, оскільки завдання, які раніше вимагали тривалої роботи й сприяли глибокому розумінню предмета, тепер можуть виконуватися за лічені хвилини.  Професор англійської мови Джо Моран, навпаки, наголошує на власному відчуженні від технології, оскільки для навчання моделей повсюдно використовуються твори без дозволу їхніх авторів, збільшуються негативні екологічні наслідки, зростає ризик втрати індивідуального людського судження. На його думку, поширення автоматично згенерованих текстів може, як ні парадоксально, підвищити цінність авторського письма як форми людської комунікації.  Рейчел Мосс, яка опікується питаннями академічної доброчесності, розглядає проблему з іншого боку, говорячи про труднощі виявлення використання ШІ студентами. На її думку, використання генеративного штучного інтелекту часто пов’язане не лише з бажанням спростити виконання завдання, а й зі стресом, тривожністю, фінансовими труднощами, соціальною ізоляцією. Боротьба з академічними порушеннями потребує не лише контролю, а й уваги до причин, які спонукають студентів шукати подібні обхідні шляхи.  Професор економіки та поведінкових наук Ендрю Освальд висловлює одну з найкритичніших позицій. Він переконаний, що генеративний штучний інтелект фактично позбавив сенсу традиційне письмове оцінювання студентів, оскільки вже неможливо бути впевненим у самостійному виконанні багатьох видів робіт. Університетам доведеться повернутися до написаних від руки форм контролю знань. Він прогнозує посилення нерівності між університетами, оскільки переваги від використання нових технологій насамперед отримуватимуть найбагатші та найпрестижніші заклади.  Найбільш прагматичну позицію займає професор біохімії Лінн Камерлін. Вона розповідає, що спочатку ставилася до інструментів ШІ з недовірою через їхню схильність до помилок і вигадування фактів. Проте поступово дослідниця почала активно використовувати їх для пошуку інформації, аналізу джерел, програмування та ознайомлення з новими напрямами досліджень. Сучасні мовні моделі стали настільки переконливими у своїх помилках, що існує необхідність ретельної перевірки абсолютно всіх результатів: вигадані посилання, недостовірні дані, хибні зображення можуть поставити під загрозу достовірність наукового пізнання.  Попри суттєві розбіжності в оцінках, усі автори погоджуються, що генеративний штучний інтелект уже став невід’ємною частиною академічного середовища. Відтак головним викликом для університетів стає не питання прийняття чи відкидання цієї технології, а пошук способів її відповідального використання без втрати якості освіти, наукової доброчесності та людського виміру академічної діяльності.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/depth/are-academics-making-em-dash-ai 

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_АкадемДоброчесність #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини  #НРАТ_TimesHigherEducation 

2026-06-17
Share
ОПРИЛЮДНЕНО ОНОВЛЕНИЙ ПЕРЕЛІК НАУКОВИХ ФАХОВИХ ВИДАНЬ УКРАЇНИ КАТЕГОРІЇ «Б»

ОПРИЛЮДНЕНО ОНОВЛЕНИЙ ПЕРЕЛІК НАУКОВИХ ФАХОВИХ ВИДАНЬ УКРАЇНИ КАТЕГОРІЇ «Б»

Міністерство освіти і науки України оприлюднило оновлений «Перелік наукових фахових видань України» в частині категорії «Б».

Міністерство освіти і науки України оприлюднило оновлений «Перелік наукових фахових видань України» в частині категорії «Б».

Відповідний наказ МОН від 11 червня 2026 р. № 928 розміщено на офіційному сайті міністерства.  Категорію «Б» сформовано за новими правилами, які передбачають посилені вимоги до якості наукових видань, прозорості редакційної політики, публікаційної етики, рецензування, відкритого доступу та достовірності інформації, розміщеної на вебсайтах журналів. Видання, включені до оновленого «Переліку…» будуть визнаватись фаховими з 1 червня 2026 року до 1 червня 2029 року. Спершу було сформовано рейтингові списки видань у межах відповідних галузей знань і наукових спеціальностей, які стали робочим інструментом для подальшого розгляду Комісією з питань публікаційної етики. При цьому ураховувались наявність DOI для кожної статті та коректність переходу на сторінку статті; відповідність складу редакційної колегії заявленому науковому профілю видання; достовірність дат надходження, прийняття й публікації статей; прозорість фінансової політики; наявність українського та англійського інтерфейсів вебсайту з тотожним змістом; прозорість процедури рецензування; політика академічної доброчесності та публікаційної етики; порядок розгляду скарг, внесення виправлень і ретракції; політика щодо використання штучного інтелекту; відповідність заявлених спеціальностей фактичній тематиці видання; функціонування вебсайту за захищеним протоколом HTTPS; повнота метаданих статей (ORCID, ISSN, ліцензій відкритого доступу, дат редакційного процесу). Максимальна кількість балів становила 30, а мінімальний поріг для включення до категорії «Б» – 9 балів. Формування оновленого Переліку показало, що в Україні є значний сегмент наукових видань, які вже працюють за сучасними стандартами відкритості, прозорості та відповідальної редакційної політики. Усі видання, включені до «Переліку…», мають відкритий доступ до наукового контенту. Наразі триває експертний розгляд наукових періодичних видань з обмеженим доступом, матеріали яких потребують спеціальної процедури опрацювання. Кожне видання, яке не було включене до Переліку, отримає окреме пояснення із конкретними причинами такого рішення Комісії і після усунення недоліків засновники зможуть знов подати його на розгляд відповідно до встановленої процедури. Також МОН розпочинає щорічний моніторинг видань, включених до «Переліку» для перевірки дотримання чинних вимог.

Детальніше: https://mon.gov.ua/news/mon-opryliudnylo-onovlenyi-perelik-naukovykh-fakhovykh-vydan-ukrainy-katehorii-b, https://mon.gov.ua/npa/pro-vkliuchennia-naukovykh-periodychnykh-vydan-do-pereliku-naukovykh-fakhovykh-vydan-ukrainy, https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/z0129-26#Text

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ВідкритаНаука #НРАТ_ВідкритіДані #НРАТ_АкадемДоброчесність #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_Інноваторам_новини #НРАТ_НауковіВидання_новини #НРАТ_Бібліотекарям #НРАТ_ПопуляризаціяНауки

2026-06-17
Share
ІНФЛЯЦІЯ ОЦІНОК ЧИ СИСТЕМНА КРИЗА ОСВІТИ: ДИСКУСІЯ НАВКОЛО ГАРВАРДСЬКИХ РЕФОРМ

ІНФЛЯЦІЯ ОЦІНОК ЧИ СИСТЕМНА КРИЗА ОСВІТИ: ДИСКУСІЯ НАВКОЛО ГАРВАРДСЬКИХ РЕФОРМ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Мохана Рао «Обмеження найвищих оцінок у Гарварді не відновить академічні стандарти».

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Мохана Рао «Обмеження найвищих оцінок у Гарварді не відновить академічні стандарти».

У ній автор аналізує рішення Гарвардського університету обмежити частку найвищих оцінок та стверджує, що проблема академічних стандартів має значно глибші причини, ніж проста інфляція оцінок.  Поштовхом до дискусії стала реформа на факультеті мистецтв і наук Гарварду, в рамках якої планується скоротити частку оцінок категорії «А». Прихильники цього кроку вважають, що поширення найвищих балів послаблює здатність оцінювання відображати реальні відмінності між результатами студентів. На їхню думку більш суворий розподіл оцінок має сприяти відновленню академічної вимогливості та довіри до університетських дипломів.  Звісно, проблема інфляції оцінок існує, але чи буде виходом  механічне обмеження кількості відмінних результатів? Як усунути першопричини проблеми? Академічні стандарти формуються через зміст навчання, вимоги до студентів та інституційні стимули, які визначають поведінку викладачів і здобувачів освіти. Якщо ці чинники залишаються незмінними, то зміна статистики оцінок сама по собі не призведе до істотного підвищення якості навчання.  Впродовж останніх десятиліть університети дедалі більше працюють в умовах конкуренції за залучення студентів й отримання фінансування. У такому середовищі викладачі відчувають постійний непрямий тиск, пов’язаний із рівнем задоволеності студентів, показниками їхньої успішності та інституційними очікуваннями. Саме ці обставини призводять до пом’якшення вимог і зростання середніх оцінок.  Справжня академічна вимогливість виникає тоді, коли освітній процес заохочує глибоке опанування знань, розвиток аналітичного мислення та інтелектуальну самостійність. Якщо ж оцінки стають головною метою навчання, вони поступово перетворюються на формальний показник успішності, який все менше відображає реальний рівень підготовки.  Значно важливішим за інфляцію оцінок є питання змісту навчальних програм, критеріїв оцінювання, академічної доброчесності та якості освітнього процесу загалом. Потрібно переглянути систему стимулів, на яких ґрунтується сучасна вища освіта, адже головна місія університету — формування глибоких знань і здатності до самостійного мислення.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/opinion/harvards-grade-cap-wont-restore-academic-standards

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_АкадемДоброчесність #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини  #НРАТ_TimesHigherEducation 

2026-06-15
Share
ПІДВИЩЕННЯ КВАЛІФІКАЦІЇ З РОЗВИТКУ ЦИФРОВОЇ КОМПЕТЕНТНОСТІ

ПІДВИЩЕННЯ КВАЛІФІКАЦІЇ З РОЗВИТКУ ЦИФРОВОЇ КОМПЕТЕНТНОСТІ

Міністерство освіти і науки України затвердило «Типову програму підвищення кваліфікації педагогічних та науково-педагогічних працівників з розвитку цифрової компетентності».

Міністерство освіти і науки України затвердило «Типову програму підвищення кваліфікації педагогічних та науково-педагогічних працівників з розвитку цифрової компетентності».

Відповідний наказ від 03 червня 2026 р. № 871 розміщено на офіційному сайті МОН.  Програма забезпечує системне оновлення підходів до професійного розвитку педагогів у сфері цифрових технологій, безпечного й ефективного використання цифрових інструментів в освітньому процесі, а також з урахуванням сучасних викликів цифрової трансформації освіти. На її основі заклади післядипломної педагогічної освіти мають забезпечити формування програм підвищення кваліфікації, передбачивши обов’язкові та варіативні компоненти з урахуванням періодичного вимірювання рівня здобутих компетентностей. Програма охоплює наступні ключові напрями розвитку цифрової компетентності освітян: цифрове освітнє середовище та професійна взаємодія педагогічних працівників; електронні цифрові освітні ресурси, сервіси та платформи; організація навчання здобувачів освіти з використанням цифрових технологій; оцінювання результатів навчання із застосуванням цифрових інструментів; розвиток інформаційно-комунікаційної, цифрової компетентності здобувачів освіти. Окрема увага приділяється питанням цифрової безпеки, академічної доброчесності, відповідального використання цифрових технологій, штучного інтелекту в освіті, створення та добору електронних освітніх ресурсів, організації інтерактивного й інклюзивного навчання, а також формувального оцінювання з використанням цифрових інструментів. Очікується, що упровадження цієї програми сприятиме формуванню єдиного підходу до розвитку цифрової компетентності педагогічних працівників, підвищенню якості освітнього процесу та посиленню спроможності закладів освіти ефективно використовувати цифрові технології в умовах сучасних викликів.

Детальніше: https://mon.gov.ua/news/zatverdzheno-typovu-prohramu-pidvyshchennia-kvalifikatsii-pedahohichnykh-i-naukovo-pedahohichnykh-pratsivnykiv-z-rozvytku-tsyfrovoi-kompetentnosti, https://mon.gov.ua/npa/pro-zatverdzhennia-typovoi-prohramy-pidvyshchennia-kvalifikatsii-pedahohichnykh-ta-naukovo-pedahohichnykh-pratsivnykiv-z-rozvytku-tsyfrovoi-kompetentnosti

Фото: МОН

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_АкадемДоброчесність #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2026-06-12
Share
«МІКРОШАХРАЙСТВО» В НАУЦІ: МІЖ НЕДБАЛІСТЮ ТА НЕЧЕСНІСТЮ

«МІКРОШАХРАЙСТВО» В НАУЦІ: МІЖ НЕДБАЛІСТЮ ТА НЕЧЕСНІСТЮ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джека Гроува ««Ендемічне мікрошахрайство» серед науковців залишається безкарним».

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джека Гроува ««Ендемічне мікрошахрайство» серед науковців залишається безкарним».

У ній автор висловлює своє занепокоєння поширенням дрібних, але систематичних порушень академічної доброчесності, які в епоху ШІ майже перестали бути предметом офіційних розслідувань, тоді як по суті є грубим порушенням академічної культури та негативно впливають на якість наукових досліджень.  Поштовхом для дискусії стала публікація декана факультету Педагогічного університету Брюса Макфарлейна, який стверджує, що нині увага університетів та суспільства в цілому значною мірою зосереджена на використанні студентами генеративного штучного інтелекту, тоді як численні сумнівні практики серед науковців часто залишаються поза належною увагою. Навколо студентського використання ШІ виникла своєрідна «моральна паніка», яка відволікає від глибших проблем академічної доброчесності.  Стало массовим «мікрошахрайство» – не відверта фальсифікація даних або плагіат, а менш помітні дії, що порушують принципи доброчесності, яке проявляється в надмірному самоцитуванні, формальному включенні до списку літератури праць, що фактично не були використані під час дослідження, символічному цитуванні відомих авторів без належного звернення до їхніх ідей та інші практики, спрямовані на покращення показників публікаційної активності чи академічної репутації.  Подібні дії складно кваліфікувати як грубі порушення, тому вони рідко стають предметом дисциплінарних процедур. Але їхня поширеність має значний накопичувальний ефект: саме такі практики поступово формують середовище, в якому дотримання високих стандартів дослідницької роботи починає сприйматися як менш важливе, ніж досягнення кількісних показників ефективності.  Системи оцінювання, орієнтовані на кількість публікацій, цитованість й різноманітні наукометричні індикатори, створюють стимули для поведінки, яка формально не порушує правила, але суперечить духу академічної доброчесності. Університети значно ефективніше реагують на поодинокі випадки очевидного порушення правил, ніж на поширені практики, які перебувають у «сірій зоні» між припустимою поведінкою та недоброчесністю. Саме тому багато фактів «мікрошахрайства» тривалий час залишаються без наслідків для їхніх учасників.  Стаття закликає замислитись над тим, як академічне середовище визначає межі доброчесності та які стимули формують повсякденну поведінку дослідників, адже довіра до науки залежить не лише від боротьби з найбільш резонансними порушеннями, а й від ставлення до численних дрібних практик, які поступово впливають на якість наукової роботи.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/news/endemic-micro-cheating-academics-going-unpunished  

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_АкадемДоброчесність #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_TimesHigherEducation 

2026-06-09
Share
ШІ ЗМІНЮЄ ПРАВИЛА ГРИ

ШІ ЗМІНЮЄ ПРАВИЛА ГРИ

На офіційних ресурсах StrikePlagiarism опублікований матеріал, що висвітлює результати проведеного Університетом Лакхнау (Індія) у березні 2026 року масштабної перевірки 121 дисертації на щодо ознаки генерування інструментами штучного інтелекту.

На офіційних ресурсах StrikePlagiarism опублікований матеріал, що висвітлює результати проведеного Університетом Лакхнау (Індія) у березні 2026 року масштабної перевірки 121 дисертації на щодо ознаки генерування інструментами штучного інтелекту.

Виявилось, що 95% дисертацій мають проблеми з оригінальністю текстів. При цьому серйозні порушення знайдені у 34 дисертаційних роботах, розгляд яких був тимчасово призупинений, а самі роботи відправлені на додаткову перевірку. 82 дисертації було повернуто їхнім авторам на доопрацювання. Як бачимо, генеративний штучний інтелект стрімко змінює академічне середовище, що робить нагальною для університетів потребу у встановленні чітких правил його використання, навчання ним здобувачів освіти та педагогів. Важливо провести межу між допустимим використанням штучного інтелекту та порушенням академічної доброчесності, зробити зрозумілими і прозорими вимоги використання ШІ для пошуку літератури, редагування текстів, пошуку ідей, покращення структури дисертації, написання текстів наукової роботи. У багатьох країнах та університетах на ці питання досі не сформульовані відповіді. Тому потрібен консенсус щодо політики, прозорості процедур оцінювання та надійних інструментів виявлення ГШІ, які надають експертам точну й змістовну інформацію для прийняття рішень. Адже технології постійно удосконалюються, на відміну від більш неповоротких інституційних політик академічної доброчесності.

Детальніше:  https://t.me/StrikePlagiarism_Ukr/417

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_АкадемДоброчесність #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2026-06-08
Share
ARXIV ПОСИЛЮЄ БОРОТЬБУ З ФАЛЬШИВИМИ ПОСИЛАННЯМИ

ARXIV ПОСИЛЮЄ БОРОТЬБУ З ФАЛЬШИВИМИ ПОСИЛАННЯМИ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джека Гроува «Заборона для авторів, які подають контент, створений ШІ, є бажаною, але нездійсненною».

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джека Гроува «Заборона для авторів, які подають контент, створений ШІ, є бажаною, але нездійсненною».

У ній йдеться про нову політику наукового репозитарію arXiv, який запровадив жорсткі санкції за подання матеріалів із очевидними слідами неконтрольованого використання генеративного штучного інтелекту. Автор закликає до дискусії щодо можливості реального контролю таких порушень. Підставою для посилення правил arXiv стало стрімке зростання кількості матеріалів із так званими «галюцинованими» посиланнями — вигаданими джерелами або помилковими цитатами, створеними великими мовними моделями. Згідно з новою політикою платформи автори можуть отримати річну заборону на подання матеріалів до arXiv, якщо буде встановлено «беззаперечні докази» того, що вони не перевірили результати роботи систем штучного інтелекту. Як приклади таких доказів наводяться вигадані бібліографічні посилання, технічні коментарі генеративної системи, залишені в тексті, або очевидно хибний контент. Таке рішення є важливим кроком проти діяльності так званих «paper mills» — структур, які масово виробляють низькоякісні або фальсифіковані наукові тексти. Разом із тим, проблема – не лише у формальному існуванні правил, а у наявності реальних механізмів їхнього практичного застосування та масштабності такого контролю. Упродовж 2025 року у препринтах було виявлено десятки тисяч «галюцинованих» посилань. Повна перевірка такого масиву матеріалів потребуватиме значних адміністративних ресурсів, а вибіркове застосування санкцій може знизити ефективність нової політики. Отже, чи має змінюватись роль препринт-платформ у сучасній науці? АrXiv створювався як інструмент швидкого поширення досліджень без традиційної редакційної фільтрації, однак із часом у багатьох галузях знань наявність статті на платформі почала сприйматися як важливий елемент наукової репутації. У цьому контексті стрімке зростання кількості згенерованих ШІ і не перевірених людиною текстів дедалі більше розглядається як ризик для довіри до системи наукової комунікації загалом. Поширення технологій генеративного штучного інтелекту поступово змінює не лише практики написання академічних текстів, а й уявлення про авторство, відповідальність і механізми контролю якості у сучасній науці.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/news/ban-authors-submitting-ai-content-welcome-unenforceable, https://info.arxiv.org/help/moderation/index.html#policy-for-authors-use-of-generative-ai-language-tools

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_АкадемДоброчесність #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_НауковіВидання_новини #НРАТ_TimesHigherEducation 

2026-05-29
Share
ШI-ЛЕКТОРИ ТА «ЖИВІ» НАСТАВНИКИ: НОВА МОДЕЛЬ ВИЩОЇ ОСВІТИ

ШI-ЛЕКТОРИ ТА «ЖИВІ» НАСТАВНИКИ: НОВА МОДЕЛЬ ВИЩОЇ ОСВІТИ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джульєт Роуселл «Віртуальні викладачі перебуватимуть під наглядом академічних працівників в університеті зі штучним інтелектом».

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джульєт Роуселл «Віртуальні викладачі перебуватимуть під наглядом академічних працівників в університеті зі штучним інтелектом».

У ній йдеться про заклад вищої освіти, який планує використовувати ШI-тьюторів та цифрових аватарів для викладання магістерських програм, залишаючи за викладачами функції академічного супроводу, оцінювання й персональної підтримки студентів.  Лондонська школа інновацій, новий заклад післядипломного навчання, який нещодавно отримав право присуджувати наукові ступені та готується розпочати навчання вже цього року. Університет пропонуватиме програми з машинного навчання, цифрових інновацій, підприємництва й трансформації бізнесу. Основою освітньої моделі стане власна онлайн-платформа, де студенти взаємодіятимуть із персональними ШI-тьюторами. Здобувачі освіти будуть отримувати навчальний контент у текстовому форматі або у вигляді відео з цифровими аватарами викладачів. Така система має забезпечити персоналізоване й гнучке навчання: після завершення кожного модулю студенти мають проходити так званий «сократівський діалог» із ШI-тьютором, відповідаючи на запитання та аналізуючи власне розуміння матеріалу.  При цьому людина залишаиметься в центрі уваги: студенти зможуть у будь-який момент звернутися до реального викладача або отримати консультацію наукового керівника. Формативне оцінювання й частина зворотного зв’язку здійснюватимуться за допомогою ШI, однак підсумкове оцінювання залишатиметься за академічними працівниками. Наразі університети вже експериментують з цифровими аватарами викладачів, інтерактивними ШI-помічниками та автоматизованими системами оцінювання, аргументуючи це можливістю зменшити адміністративне навантаження на викладачів і приділити більше уваги індивідуальній роботі зі студентами. Водночас зростає побоювання щодо втрати педагогічних навичок, знеособлення освітнього процесу та формування надмірної залежності від технологій. Прихильники нової моделі навчання розглядають штучний інтелект не як заміну викладача, а як інструмент перерозподілу академічної праці. За цією логікою, традиційні лекції та повторювані пояснення можуть поступово передаватися цифровим системам, тоді як роль університетського викладача дедалі більше зміщуватиметься у бік наставництва, індивідуальних консультацій, розвитку критичного мислення й наукової роботи. Джульєт закликає до обговорення місця штучного інтелекту у вищій освіті не з позицій розгляду окремих цифрових інструментів, а задля переосмислення самої моделі університетського викладання, співвідношення між технологіями та людською участю в освітньому процесі.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/news/virtual-lecturers-be-overseen-academics-ai-university

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_АкадемДоброчесність #НРАТ_Освітянам_новини  #НРАТ_TimesHigherEducation 

2026-05-21
Share
«ТИХА» ТОКСИЧНІСТЬ УНІВЕРСИТЕТІВ: ЧОМУ АКАДЕМІЧНА СИСТЕМА ІГНОРУЄ ЗЛОВЖИВАННЯ

«ТИХА» ТОКСИЧНІСТЬ УНІВЕРСИТЕТІВ: ЧОМУ АКАДЕМІЧНА СИСТЕМА ІГНОРУЄ ЗЛОВЖИВАННЯ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джульєт Роуселл «Тонкі, але постійні зловживання владою в академічному середовищі, уникають санкцій».

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джульєт Роуселл «Тонкі, але постійні зловживання владою в академічному середовищі, уникають санкцій».

У ній йдеться про результати дослідження, автори якого встановили, що значна частина зловживань у вищій освіті залишається поза межами формальних дисциплінарних процедур внаслідок прихованого і системного характеру таких практик. Мова не лише про широковідомі випадки дискримінації чи насильства, а й про менш помітні форми впливу, які підспудно формують атмосферу залежності та професійної вразливості. Академічне середовище побудоване на асиметричних відносинах між викладачами й студентами, керівниками та молодими науковцями, університетами й так званими «зірковими» дослідниками, здатними залучати значні грантові ресурси. Це створює умови, за яких зловживання можуть залишатися непомітними або трактуватися як звичайні особливості академічної культури.  Особливо вразливими є аспіранти і дослідники на початкових етапах кар’єри, які дуже сильно залежать від рекомендацій, доступу до наукових мереж, участі у проєктах і підтримки своїх наукових керівників. Прикладами такого прихованого тиску може бути виключення з дослідницьких груп, блокування участі у грантових заявках, відмова в рекомендаціях або ігнорування професійних звернень. Автори дослідження підкреслюють, що навіть відсутність відповіді чи систематичне замовчування можуть перетворюватися на інструмент контролю, який впливає на подальшу академічну долю людини. Традиційні механізми реагування переважно орієнтовані на окремий зафіксований інцидент, тоді як значна частина таких практик має накопичувальний характер. Через це потерпілі не можуть довести системність проблеми або побоюються професійних наслідків після офіційного звернення з цього приводу. Університетам і науковим закладам  необхідно максимально уважно працювати над формуванням атмосфери безпеки всередині академічних колективів, створювати умови, за яких молоді науковці матимуть більше можливостей для зміни наукових керівників чи роботи з кількома наставниками одночасно. Джульєт Роуселл наголошує, що дискусія про якість академічного середовища дедалі частіше виходить за межі формальних правил і охоплює питання неформальної влади, професійної залежності та внутрішньої культури університетів.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/news/subtle-persistent-power-abuse-academia-evades-sanction

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_АкадемДоброчесність #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини  #НРАТ_TimesHigherEducation 

2026-05-20
Share
ЗАХИСНІ МЕХАНІЗМИ ВІДПОВІДАЛЬНОГО ВИКОРИСТАННЯ ШІ: БАЛАНС МІЖ БЕЗПЕКОЮ ТА АКАДЕМІЧНИМИ ДИСКУСІЯМИ

ЗАХИСНІ МЕХАНІЗМИ ВІДПОВІДАЛЬНОГО ВИКОРИСТАННЯ ШІ: БАЛАНС МІЖ БЕЗПЕКОЮ ТА АКАДЕМІЧНИМИ ДИСКУСІЯМИ

У блозі на сайті компанії Clarivate опублікована стаття Крістіни Бланка-Санчо «Захисні механізми відповідального використання ШІ: баланс між безпекою та академічними дискусіями».

У блозі на сайті компанії Clarivate опублікована стаття Крістіни Бланка-Санчо «Захисні механізми відповідального використання ШІ: баланс між безпекою та академічними дискусіями».

У ній йдеться про результати дослідження щодо  захисту та фільтрації контенту з використанням ШІ, які можуть сприяти безпечному та етичному застосуванню ГШІ в академічних дослідженнях без шкоди для наукової свободи. Наголошується, що по мірі упровадження ШІ в наукові процеси стає очевидною необхідність формування нових правил та норм у складі загальних та галузевих стандартів академічної доброчесності. ГШІ відкрив нові можливості для академічних досліджень, дозволяючи швидше знаходити, узагальнювати та синтезувати знання, а також підтримуючи науковий дискурс. Разом із тим з новою гостротою постає питання забезпечення відповідального використання ШІ для збереження академічної свободи та дотримання наукової сумлінності. Існують різні способи технічного вирішення цієї проблеми. Два найважливіші з них — запобіжники (проактивні механізми, призначені для запобігання небажаній поведінці моделі) та фільтрація контенту (реактивний механізм, який оцінює вхідні дані програми та згенеровані моделлю результати, щоб визначити, чи слід їх видавати користувачу). Наразі використовуються автоматизовані моделі класифікації виявлення та блокування (або позначення) небажаного або шкідливого контенту. По суті, фільтри контенту являють собою процеси, які можуть блокувати потрапляння контенту до LLM, а також блокувати доставку відповідей LLM. Мета фільтрації контенту – виловлювати та блокувати неприйнятний контент, який може бути сформований під час процесу генерації відповіді. Проблемним є питання визначення рівня безпеки та збалансування безпеки й відкритості. Дослідники очікують, що інструменти штучного інтелекту підтримуватимуть дослідження, а не цензуруватимуть їх. Однак кожен постачальник, який використовує LLM, стикається з однаковими обмеженнями: фільтрами на рівні постачальника, регуляторними вимогами та етичним імперативом запобігання небажаному впливу.

Детальніше: https://clarivate.com/academia-government/blog/guardrails-for-responsible-ai/

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини  #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_АкадемДоброчесність #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2026-05-14
Share