ЄВРОПЕЙСЬКИЙ КОДЕКС АКАДЕМІЧНОЇ ДОБРОЧЕСНОСТІ

ЄВРОПЕЙСЬКИЙ КОДЕКС АКАДЕМІЧНОЇ ДОБРОЧЕСНОСТІ

Європейська федерація академій природничих і гуманітарних наук (All European Academies/ ALLEA) оприлюднила оновлену редакцію Європейського кодексу академічної доброчесності.

Європейська федерація академій природничих і гуманітарних наук (All European Academies/ ALLEA) оприлюднила оновлену редакцію Європейського кодексу академічної доброчесності.

Пропонуємо неофіційний переклад цього документу

1. Принципи

Належна дослідницька практика ґрунтується на фундаментальних принципах дослідницької доброчесності. Вони спрямовують окремих осіб, установи та організації в їхній роботі у контексті практичних, етичних та інтелектуальних проблем, притаманних дослідженням.

До таких принципів належать:

– надійність  у забезпеченні якості досліджень, що знаходить своє відображення у проектуванні, методології, аналізі та використанні ресурсів;

– доброчесність  у розробці, проведенні, рецензуванні, звітуванні та поширенні результатів досліджень у прозорий, справедливий, повний та неупереджений спосіб;

– повага до колег, учасників дослідження, суб’єктів дослідження, суспільства, екосистем, культурної спадщини та навколишнього середовища;

– відповідальність  за весь процес дослідження – від ідеї до публікації, за управління ним та його організацію, за навчання, нагляд, наставництво і соціальний вплив. 

2. Належні дослідницькі практики

Цей розділ описує належну дослідницьку практику у таких контекстах: дослідницьке середовище; навчання, нагляд та наставництво; процедури дослідження; гарантії; практика та управління даними; колаборації; видавництво, розповсюдження та авторство; огляд та оцінка.

2.1. Досліджуйте навколишнє середовище

Науково-дослідні установи та організації сприяють підвищенню обізнаності та ресурсним стимулам для забезпечення культури дослідницької доброчесності.

Науково-дослідні установи та організації, створюють середовище взаємної поваги  та просувають такі цінності, як справедливість, різноманітність та інклюзивність.

Науково-дослідні установи та організації створюють середовище, вільне від надмірного тиску на дослідників, що дозволяє їм працювати незалежно та відповідно до принципів належної дослідницької діяльності.

Науково-дослідні установи та організації демонструють лідерство у прозорих політиках  та процедурах  належної дослідницької діяльності, а також забезпечують прозоре та відповідне поводження у разі виникнення сумнів стосовно неправомірної поведінки та порушення доброчесності.

Науково-дослідні установи та організації активно підтримують та захищають, тих, хто займається вивченням сумнівних випадків.

Науково-дослідні установи та організації підтримують відповідну інфраструктуру для створення, управління й захисту даних, а також у всіх формах вивчають матеріали, які є важливими для відтворюваності, видимості та підзвітності.

2.2. Навчання, нагляд та наставництво

Науково-дослідні установи та організації забезпечують ретельну підготовку дослідників з питань дизайну, методології, аналізу, розповсюдження досліджень та комунікації.

Науково-дослідні установи та організації проводять відповідну та адекватну підготовку з питань етики й доброчесності досліджень, щоб гарантувати, що усі зацікавлені особи ознайомлені з відповідними кодексами та правилами, мають необхідні навички для їх застосування у рамках власних досліджень.

Старші наукові співробітники, керівники досліджень та наукові керівники наставляють членів своєї команди, подають приклад та надають конкретні вказівки і навчають, забезпечуючи тим самим належне проведення дослідження.

Дослідники продовж усієї своєї кар’єри, від молодшого до найстаршого рівня, проходять навчання з питань етики та доброчесності.

2.3. Процедури дослідження

Дослідники ураховують сучасний стан у відповідній галузі при розробці дослідницьких ідей.

Дослідники розробляють, проводять, аналізують та ретельно документують дослідження, роблячи це прозоро та виважено.

Протоколи дослідження ураховують (є чутливими) до відмінностей між учасниками дослідження, такі як вік, стать, культура, релігія, світогляд, етнічна приналежність, географічне розташування та соціальне положення.

Дослідники правильно і сумлінно використовують дослідницьку базу /фонди.

Своїми висновками дослідники діляться у відкритий. чесний, прозорий і точний спосіб, поважаючи конфіденційність даних або висновків, коли це юридично необхідно.

Дослідники повідомляють про свої висновки та методи, включаючи використання зовнішніх послуг / сервісів, інструментів штучного інтелекту та автоматизованих інструментів, у спосіб, сумісний із прийнятими нормами цієї дисципліни, який полегшує перевірку або реплікацію /повторення, де це можливо.

2.4. Гарантії

Дослідники, науково-дослідні установи та організації дотримуються відповідних кодексів та правил.

Дослідники ставляться до учасників і суб’єктів дослідження (будь то люди, тварини, культурні, біологічні, екологічні чи фізичні дані) та пов’язаних з ними відомостями з повагою та обережністю, відповідно до юридичних норм та етичних принципів.

Дослідники поважають і приділяють належну увагу здоров’ю, безпеці та добробуту тих спільнот, співавторів та ін., хто пов’язаний з їхнім дослідженням.

Дослідники визнають і зважують потенційну шкоду і ризики, пов’язані з  їх дослідженнями та їх подальшим застосуванням, і намагаються пом’якшати можливі негативні наслідки.

Дослідники опікуються виходом дослідження за вузькі професійні межі, – наприклад, через громадянську науку або спільні дослідження, і приймають на себе відповідальність за забезпечення  стандартів доброчесності досліджень, нагляду, навчання та гарантій. 

2.5. Практика управління даними

Дослідники, науково-дослідні установи та організації забезпечують належне управління, керування та збереження усіх даних, метаданих, протоколів, кодів, програмного забезпечення та інших дослідницьких матеріалів упродовж  розумно визначеного та чітко встановленого періоду.

Дослідники, науково-дослідні установи та організації гарантують, що доступ до даних буде настільки відкритим і настільки обмеженим, наскільки це необхідно у рамках дотримання принципів FAIR для управління даними.

Дослідники, науково-дослідні установи та організації мають бути відкриті та прозорі в частині надання та отримання доступу до даних, метаданих, протоколів, коду, програмного забезпечення та інших дослідницьких матеріалів, а також дозволу на їх використання.

Науковці інформують учасників дослідження про те, як їхні дані будуть залучені у повторний обіг /використання, як надаватиметься доступ, здійснюватиметься збереження та видалення даних відповідно до вимог з GDPR.

Дослідники, науково-дослідні установи та організації визнають дані, метадані, протоколи, коди, програмне забезпечення та інші дослідницькі матеріали законними та цитованими продуктами досліджень.

Дослідники, науково-дослідні установи та організації повинні забезпечити, щоб будь-які контракти або угоди, пов’язані з результатами досліджень, включали справедливі положення щодо управління їх використанням, володінням та захистом прав інтелектуальної власності.

2.6. Спільна робота / колаборації

Усі партнери по науковому співробітництву несуть відповідальність за цілісність дослідження та його результатів.

Усі партнери, які співпрацюють у рамках дослідження, від початку офіційно погоджуються і у подальшому контролюють, щоб процес адаптації (за необхідності) цілей дослідження та комунікація під час нього відбувалась максимально прозоро та відкрито.

Усі партнери, які співпрацюють у рамках дослідження, від початку офіційно погоджують, контролюють та адаптують, за необхідності, очікування та стандарти забезпечення цілісності дослідження, а також норми і правила захисту  інтелектуальної власності співробітників, процедури вирішення конфліктних ситуацій та можливі випадки неправомірної /недоброчесної поведінки.

Усі партнери, які співпрацюють у рамках дослідження, мають консультуватися та офіційно затверджувати матеріали для публікації результатів дослідження, а  також інші форми розповсюдження або використання цих результатів.

2.7. Видавництво, розповсюдження та авторство

Автори офіційно узгоджують послідовність авторства, визнаючи, що саме авторство ґрунтується на: (1) значному внеску у дизайн дослідження, збір відповідних даних, їх аналіз та/або інтерпретацію; (2) робочому та/або критичному рецензуванню; (3) схваленні остаточної публікації; (4) згода нести відповідальність за зміст публікації, якщо інше не буде зазначено у самій публікації.

Автори включають «Заяву про внесок автора» в остаточну публікацію, де це можливо зробити, щоб описати внесок та відповідальність кожного автора.

Автори визнають важливу роботу та внесок тих, хто не відповідає критеріям авторства, у т.ч. помічників і спонсорів, які уможливили дослідження.

Автори розкривають будь-яку фінансову та нефінансову інформацію про конфлікт інтересів, а також джерела підтримки дослідження або публікація.

Автори та видавці оперативно вносять виправлення або відкликають публікації, якщо це необхідно, щоб процес відкликання був зрозумілим  і були вказані причини ретракції, вказуючи авторство виправлень, здійснених  після публікації.

Автори, дослідницькі установи, видавці, спонсори та дослідницька спільнота визнають, що негативні результати можуть бути такими ж цінними та актуальними для публікації, як і позитивні.

Автори забезпечують точність та чесність у спілкуванні з колегами, політиками та суспільством в цілому.

Автори прозорі у своїх комунікаціях, інформаційно-просвітницькій діяльності та взаємодії з громадськістю щодо припущень та цінностей, які впливають на їхні дослідження, а також забезпечують надійність доказів.

Автори дотримуються тих самих критеріїв, що й ті, що описані вище, незалежно від того, чи належать їх  публікації до передплатного журналу відкритого доступу  або в будь-якій іншій формі публікації, включаючи сервери препринтів.

2.8 Рецензування та оцінювання

Дослідники серйозно ставляться до своїх зобов’язань і відповідальності перед дослідницькою спільнотою шляхом оцінювання та рецензування, і ця робота визнається та винагороджується дослідниками, науково-дослідними установами та організаціями.

Дослідники, науково-дослідні інститути та організації розглядають та оцінюють матеріали, подані для публікації, фінансування, просування чи винагородження у прозорий та обґрунтований спосіб,  а також розкривають інформацію про використання штучного інтелекту та автоматизованих інструментів.

Рецензенти та редактори заявляють про будь-які фактичні або можливі конфлікти інтересів і, за необхідності, відмовляються від участі в обговоренні та прийнятті рішення про публікацію, фінансування, кар’єрне просування  або винагородження.

Рецензенти дотримуються  конфіденційності відповідно до попередньої угоди про умови розкриття інформації.

Рецензенти та редактори поважають права авторів та заявників і запитують дозвіл на використання представлених ідей, даних або інтерпретацій.

Дослідники, науково-дослідні установи та організації застосовують методи оцінювання, які базуються на принципах якості, просування знань і впливу, які виходять за рамки кількісних показників і враховують різноманітність, інклюзивність, відкритість та співпрацю.

Детальніше: https://allea.org/code-of-conduct/https://allea.org/wp-content/uploads/2023/06/European-Code-of-Conduct-Revised-Edition-2023.pdf

Фото: скріншот

2024-02-22
Share
НОВА РЕДАКЦІЯ ЄВРОПЕЙСЬКОГО КОДЕКСУ ДОСЛІДНИЦЬКОЇ ДОБРОЧЕСНОСТІ

НОВА РЕДАКЦІЯ ЄВРОПЕЙСЬКОГО КОДЕКСУ ДОСЛІДНИЦЬКОЇ ДОБРОЧЕСНОСТІ

Європейська федерація академій природничих і гуманітарних наук (All European Academies/ ALLEA) оприлюднила оновлену редакцію Європейського кодексу академічної доброчесності – «European Code of Conduct for Research Integrity Code».

Європейська федерація академій природничих і гуманітарних наук (All European Academies/ ALLEA) оприлюднила оновлену редакцію Європейського кодексу академічної доброчесності – «European Code of Conduct for Research Integrity Code».

У новій редакції кодексу зазначається, що «академічна доброчесність має важливе значення для забезпечення стабільної та надійної роботи дослідницької системи й отримання достовірних результатів досліджень». Документ містить перелік основних правил проведення наукових досліджень і правил поведінки науковців, поради щодо етичного поводження під час проведення досліджень. Їх дотримання має забезпечити якомога вищу якість, надійність і достовірність досліджень та їх результатів. Наявність прописаних та узгоджених правил дозволить належним чином реагувати на порушення доброчесності та заздалегідь запобігати таким порушенням. У новій редакції знайшов відображення розвиток дослідницьких технологій і соціальних мереж, де відбувається обмін результатами досліджень та їх подальше оприлюднення, поява штучного інтелекту. ALLEA об’єднує понад 50 академій з країн-членів ЄС та країн з-поза меж ЄС, пропагує науку як всесвітнє надбання, підтримує розвиток транскордонного наукового співробітництва.

Детальніше: https://allea.org/code-of-conduct/, https://allea.org/wp-content/uploads/2023/06/European-Code-of-Conduct-Revised-Edition-2023.pdf

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_АкадемДоброчесність_новини#НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2024-02-14
Share
ТЕХНОЛОГІЇ НЕ МАЮТЬ МОРАЛІ, А УНІВЕРСИТЕТИ – ПОВИННІ МАТИ

ТЕХНОЛОГІЇ НЕ МАЮТЬ МОРАЛІ, А УНІВЕРСИТЕТИ – ПОВИННІ МАТИ

На сайті Міжнародного центру академічної доброчесності (ICAI) опублікована стаття Луїса Енріке Порталес Дербеса «Технології не мають моралі, а університети… повинні».

На сайті Міжнародного центру академічної доброчесності (ICAI) опублікована стаття Луїса Енріке Порталес Дербеса «Технології не мають моралі, а університети… повинні».

Автор проводить експеримент, запитуючи ChatGPT про те, які етичні параметри він використовує для дотримання академічної етики. Відповідь машини буде близькою до наступної: «ChatGPT не використовує етичних параметрів, пов’язаних з академічною чесністю. Це інструмент, який генерує текст на основі шаблонів, отриманих із різних джерел даних, і не має вбудованого розуміння етичних міркувань. Відповідальність за етичність використання ChatGPT і забезпечення академічної чесності лежить на користувачах, – викладачах, студентах і розробниках». Усе вірно: саме люди і установи, до яких вони належать, повинні забезпечити відповідальне та етичне використання цього інструменту ГШІ. Суперечки про застосування технологій і відповідальність за це – давні. Та усім зрозуміло, що технологія за визначенням не має моралі, вона не встановлює, що є правильним чи неправильним, і якими етичними критеріями мають керуватися люди під час її використання. Однак реальність є такою, що використання ГШІ має величезні наслідки та суттєвий вплив на суспільство, – як позитивні, так і негативні. Тому людям необхідні чіткі критерії щодо мети, принципів і цінностей, які вони будуть використовувати під час роботи з ГШІ. Відсутність таких критеріїв та пов’язані з цим порушення академічної доброчесності змусили університети діяти: деякі з них вирішили заборонити використання ШІ у своїх навчальних закладах, інші – регулювати роботу з ним, треті – дозволити технологіям вільно вбудовуватись в університетську екосистему. Якою б не була реакція університетів, ніхто з них не може заперечувати, що для використання генеративного ШІ, необхідно встановити певні правила або як мінімум запустити та підтримувати активну дискусію з цього питання. Це дозволить формувати в університетській спільноті етичні й громадянські компетенції, які допоможуть зменшити негативні й збільшити позитивні наслідки від використання різних технологій та інструментів, включно з ГШІ.

Детальніше: http://surl.li/pwqys, http://surl.li/pwrbb

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_АкадемДоброчесність_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Освітянам_новини

2024-01-30
Share
ВСЕУКРАЇНСЬКЕ ОПИТУВАННЯ З АКАДЕМІЧНОЇ ДОБРОЧЕСНОСТІ ТА ВІДКРИТОЇ НАУКИ 2023

ВСЕУКРАЇНСЬКЕ ОПИТУВАННЯ З АКАДЕМІЧНОЇ ДОБРОЧЕСНОСТІ ТА ВІДКРИТОЇ НАУКИ 2023

Команда Проєкту OPTIMA запрошує студентів, аспірантів, викладачів та науковців взяти участь у всеукраїнському опитуванні щодо академічної доброчесності та відкритої науки.

Команда Проєкту OPTIMA запрошує студентів, аспірантів, викладачів та науковців взяти участь у всеукраїнському опитуванні щодо академічної доброчесності та відкритої науки.

Метою цього опитування є дослідження ставлення українського студентства й академічної спільноти до цінностей академічної доброчесності та відкритих наукових практик, а також виявлення типових прикладів недоброчесної поведінки в українських закладах вищої освіти. Участь у опитуванні є добровільним та анонімним. Воно допоможе розвитку культури академічної доброчесності та відкритої науки в Україні, Результати дослідження (зібрані дані та їхній аналіз) будуть опубліковані у відкритому доступі. Заповнити анкету опитування можна до 24 грудня 2023 року.

Детальніше: https://is.gd/vhS3pu, https://is.gd/ZclYNd, https://is.gd/y8OH8G

Фото: OPTIMA

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_АкадемДоброчесність_новини #НРАТ_ВідкритаНаука #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2023-12-08
Share
АКАДЕМІЧНА ДОБРОЧЕСНІСТЬ І ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

АКАДЕМІЧНА ДОБРОЧЕСНІСТЬ І ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

На сторінці блогу Міжнародного центру академічної доброчесності опублікована стаття Альфонсо Беніто «Академічна доброчесність і використання штучного інтелекту».

На сторінці блогу Міжнародного центру академічної доброчесності опублікована стаття Альфонсо Беніто «Академічна доброчесність і використання штучного інтелекту».

У ній автор наголошує, що останнім часом, завдяки революції, викликаною досягненнями в галузі штучного інтелекту, спостерігається підвищення популярності серед студентів використання та зловживання інструментами на основі ШІ. Зловживання, іноді свідоме, а іноді несвідоме, тому що це інструмент, яким студент користується на свій розсуд. Розмовляючи зі студентами, Альфонсо звернув увагу, що вони ставлять моральність вчинку в залежність від того, маніпулюють вони інструментом чи ні, а не стільки від інтелектуальної власності, яку вони створюють. Очевидно, що штучний інтелект є інструментом, і як такий він не має моралі, совісті, свободи та добровільності своїх дій. Тому моральність дій, які виконуються за допомогою ШІ, залежить від того, як використовується цей інструмент. Тобто не все, що студенти чи викладачі роблять за допомогою ШІ, пов’язане з академічною нечесністю. Однак, якщо те, що було практично повністю згенероване згаданим інтелектом, представляється як власне, виникає ситуація нечесності. Є інструменти, які допомагають шукати бібліографію, як-от Research Rabbit , або перекладати тексти, як-от СhatGPT. Автор вважає, що такі інструменти штучного інтелекту, які допомагають шукати інформацію, дозволяють краще зрозуміти текст або дають загальний огляд того, що потрібно вивчити чи написати, можна використовувати без будь-яких проблем. Однак, навіть якщо інструмент створює відповіді на есе за проханням, цей текст чи відповіді не є авторським. І, отже, застосовуючи цінність чесності, ключову до академічної доброчесності, на думку Міжнародного центру академічної доброчесності, не буде чесним, якщо приписувати її авторство. Коли це відбувається серед людей, студенти ясно бачать нечесність. Якщо студент просить когось зробити за нього роботу, для нього ясно, що він її не зробив. З іншого боку, коли він робить це за допомогою якогось інструменту, студент відчуває, що зробив це сам. І саме тут він не робить різниці в тому, що те, що він презентує, насправді не є його авторством і в будь-якому разі має бути правильно вказано як авторство ШІ. На думку автора: «Ми не повинні бути проти штучного інтелекту, а радше вчити наших студентів повною мірою використовувати інструменти ШІ, які можуть сприяти їхньому навчанню».

Детальніше: https://is.gd/W3kvx2

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_АкадемДоброчесність_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2023-11-20
Share
ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ ТА АКАДЕМІЧНА ЧЕСНІСТЬ: ДОСЯГНЕННЯ БАЛАНСУ

ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ ТА АКАДЕМІЧНА ЧЕСНІСТЬ: ДОСЯГНЕННЯ БАЛАНСУ

На сайті Times Higher Education опублікована стаття Джорджини Чамі «Штучний інтелект та академічна чесність: досягнення балансу».

На сайті Times Higher Education опублікована стаття Джорджини Чамі «Штучний інтелект та академічна чесність: досягнення балансу».

У ній наводиться погляд на те, як університети можуть заохочувати етичне та прозоре використання інструментів штучного інтелекту для підтримки навчання, водночас захищаючи від неправомірних дій. Наголошується, що нинішня хвиля генеративного штучного інтелекту спричинила великі дебати та дискусії у сфері вищої освіти. Авторські статті, блоги та стрічки соціальних мереж сповнені запитань без чітких відповідей, проте викладачам необхідно зрозуміти, як адаптуватися та що прийняти. Джорджини Чамі вважає, що вкрай важливо вирішити потенційні етичні проблеми, які супроводжують інтеграцію ШІ і викликають питання, зокрема: який потенційний вплив ШІ на академічну чесність; чи будуть технології сприяти шахрайству; якою мірою дані або інструменти, створені ШІ, мають бути дозволені для викладання і навчання в університетах; як адаптувати навчання у світі, де більшість людей можуть звернутися до технологій за відповіддю. Розглядаючи ці проблеми, автор доходить до висновків: текст, згенерований штучним інтелектом – це новітнє зрушення у вищій освіті, яке спонукає замислитися над тим, що означає навчання зараз і в майбутньому; ШІ підвищує доступність інформації та може розв’язувати складні задачі, аналізувати великі обсяги даних і ухвалювати рішення з мінімальною участю людини; використання ШІ та інших технологічних інструментів за своєю суттю не перешкоджає навчанню, вирішальним фактором є те, як використовувати технологію, зберігаючи при цьому академічну чесність; незважаючи на обмеження, важливо вивчити потенціал технологій для підвищення продуктивності студентів та покращення їхнього досвіду навчання; в академічному письмі використання таких інструментів, як Quillbot і Grammarly, допомагають студентам покращити свою письмову роботу, зокрема, виразу мови та виправляючи орфографічні, граматичні помилки, пунктуаційні помилки або незручні формулювання. Такі інструменти, як ChatGPT-3 і GPT-4, також можуть допомогти в ефективному написанні; ШІ може і має бути доповненням до навчання студентів, а не його заміною. Здатність критично оцінювати текст є важливою академічною навичкою, яка ставатиме дедалі ціннішою в міру того, як студенти знайомитимуться з великою кількістю контенту, створеного ШІ; майбутні зусилля мають бути зосереджені на визначенні «належного використання» інструментів ШІ. Студенти повинні бути обізнані не тільки про можливості, а й про обмеження ШІ. Таким чином, університети виховуватимуть покоління студентів, які вміють використовувати технології, але також володіють критично важливими навичками для розуміння та ефективного застосування. Університети, які вдумливо використовують ШІ для забезпечення збереження людської взаємодії, критичного мислення та цінності поглибленої освіти, імовірно, процвітатимуть у цьому новому освітньому ландшафті. Важливо знайти баланс, за якого ШІ покращує і підтримує, а не порушує процес навчання.

Детальніше: https://is.gd/MS4KEA, https://is.gd/vA2YSB

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_АкадемДоброчесність_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2023-10-31
Share
ЩО ПОТРІБНО ЗНАТИ ПРО ПЛАГІАТ ПІД ЧАС НАВЧАННЯ В ЄВРОПІ

ЩО ПОТРІБНО ЗНАТИ ПРО ПЛАГІАТ ПІД ЧАС НАВЧАННЯ В ЄВРОПІ

На сайті Європейської Комісії у розділі «Європейський освітній простір. Якісна освіта та навчання для всіх» представлена публікація «Що потрібно знати про плагіат під час навчання в Європі».

На сайті Європейської Комісії у розділі «Європейський освітній простір. Якісна освіта та навчання для всіх» представлена публікація «Що потрібно знати про плагіат під час навчання в Європі».

У ній розглядаються основні поняття плагіату, його вплив на навчання та як правильно цитувати джерела, щоб зберегти академічну доброчесність. Зазначається, що плагіат – це використання чужої роботи або ідей без належної згадки про авторство. Багато європейських університетів мають суворі визначення та політику і, щоб уникнути потенційних проблем, необхідно заздалегідь ознайомитеся з ними. Плагіат може набувати різних форм: від копіювання та вставки тексту безпосередньо з джерела до перефразування без цитування. Наслідками плагіату можуть бути: невиконання завдання, не складання іспиту або відрахування. Крім того, це може зіпсувати академічну успішність і вплинути на майбутні кар’єрні перспективи. Щоб уникнути плагіату необхідно дотримуватись загальних правил: цитувати джерела правильно – завжди вказувати автора, точно цитуючи джерела, і дотримуватися правил цитування університету; використовувати інструменти для виявлення плагіату – багато установ надають доступ до програмного забезпечення для виявлення плагіату, ці інструменти можуть допомогти виявити ненавмисні випадки плагіату і своєчасно виправити їх; зрозуміти перефразування – використовуючи чужі ідеї чи слова, обов’язково висловлювати їх своїми словами та цитувати; почати свої дослідження та написання роботи слід заздалегідь – поспіх може призвести до плагіату; використовувати інструменти штучного інтелекту – перевірити позицію університету щодо використання інструментів штучного інтелекту, таких як ChatGPT, та того, як його цитувати; отримати допомогу коли знадобиться – якщо не знаєте, як правильно цитувати чи перефразувати, порадьтеся з професорами чи університетськими письменницькими центрами.

Детальніше: https://is.gd/EFsl6N

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_EC #НРАТ_АкадемДоброчесність_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Освітянам_новини

2023-10-31
Share
ВСТУП ДО ВИКОРИСТАННЯ ГЕНЕРАТИВНОГО ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

ВСТУП ДО ВИКОРИСТАННЯ ГЕНЕРАТИВНОГО ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

На сайті Times Higher Education опублікована стаття Себа Діанаті та Сумана Лаударі «Вступ до використання генеративного штучного інтелекту, такого як ChatGPT, для викладання та навчання».

На сайті Times Higher Education опублікована стаття Себа Діанаті та Сумана Лаударі «Вступ до використання генеративного штучного інтелекту, такого як ChatGPT, для викладання та навчання».

Автори наголошують: щоб реалізувати свій потенціал, генеративний штучний інтелект потребує ефективних інструкцій. У першій частині із серії своїх ресурсів вони пояснюють, як створити корисну підказку для ШІ. Генеративний штучний інтелект, насамперед ChatGPT, є потужною мовною моделлю, яка може зробити революцію в тому, як викладачі викладають і як учні навчаються. Цю технологію можна застосовувати в широкому спектрі дисциплін, для різних додатків і для всієї команди вищого керівництва, що робить її цінним доповненням для реалізації операційних, закупівельних або стратегічних цілей. Однак такі інструменти, як генеративний штучний інтелект, за неправильного запиту можуть надати неякісні результати. Ця стаття має на меті ознайомити читачів із деякими ключовими функціями ефективного стимулювання ШІ для отримання найбільш точних результатів у контексті. Хоча не всі підказки, які розглядаються, були оцінені, Себ Діанаті та Суман Лаударі демонструють рівень специфічності, необхідний для отримання ефективного результату. Зокрема, вони радять враховувати наступні поради: важливо включати вказівні слова; певні слова, пов’язані зі змістом, можуть значно поліпшити результат; важливо вимовити слово, що пояснює, як необхідно щоб діяв ШІ; аудиторія має вирішальне значення, тому необхідно додати щось на зразок «пишіть офіційним тоном від третьої особи для академічної аудиторії»; потрібно уточняти стиль висновку; у деяких випадках знадобляться докази для обґрунтування тверджень ШІ.Це не вичерпний список підказок, а перша із п’яти частин ресурсу, що охоплює 100 застосувань ChatGPT у викладанні та навчанні. Другий ресурс буде присвячений застосуванню генеративного ШІ в навчальних програмах та оцінюванні; третій ресурс буде зосереджений на 25 додатках для академічного управління; четвертий ресурс надасть 25 підказок щодо студентської та академічної активності; і останній ресурс у цій серії буде присвячений дослідженням і стипендіям викладання та навчання. Автори звертають увагу, що підказки та різноманітні варіанти застосування результатів штучного інтелекту мають відповідати фундаментальним цінностям Міжнародного центру академічної чесності: чесність, довіра, справедливість, повага, відповідальність і сміливість.

Детальніше: https://is.gd/MumHFL, https://is.gd/4x6tSn, https://is.gd/s1X5or

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_АкадемДоброчесність_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2023-10-05
Share
ПОРАДИ ВІД АВСТРАЛІЙСЬКОГО НАЦІОНАЛЬНОГО УНІВЕРСИТЕТУ

ПОРАДИ ВІД АВСТРАЛІЙСЬКОГО НАЦІОНАЛЬНОГО УНІВЕРСИТЕТУ

На сайті Times Higher Education опублікована тематична добірка статей від Австралійського національного університету щодо ефективної організації досліджень та освіти.

На сайті Times Higher Education опублікована тематична добірка статей від Австралійського національного університету щодо ефективної організації досліджень та освіти.

Ресурс містить тринадцять статей, які стосуються різних аспектів науки та освіти, іноді – неочікуваних, зокрема: використання квестів; інноваційного автентичного оцінювання для заохочення опанування навичок м’якого спілкування; виховання стійкості; використання інструментів штучного інтелекту та ChatGPT в навчальному процесі та для підтримки академічної доброчесності; як побудувати успішну академічну кар’єру; як правильно побудувати групову роботу; повернення до очного навчання та оцінювання довгострокового впливу онлайн-навчання; як навчити аргументації та використовувати це для кращої підготовки.

Детальніше: https://is.gd/ylS0ky

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_АкадемДоброчесність_новини

2023-09-27
Share
БІЛЬШІСТЬ СТУДЕНТІВ ШАХРАЮЮТЬ НА ОНЛАЙН-ІСПИТАХ

БІЛЬШІСТЬ СТУДЕНТІВ ШАХРАЮЮТЬ НА ОНЛАЙН-ІСПИТАХ

На сайті Times Higher Education опублікована стаття Поли Лем «Більшість студентів шахраюють на онлайн-іспитах».

На сайті Times Higher Education опублікована стаття Поли Лем «Більшість студентів шахраюють на онлайн-іспитах».

У ній автор посилається на серію опитувань, у яких взяли участь понад 4,6 тис. респондентів. Узагальнення результатів цих опитувань призводить до невтішних висновків: під час та після пандемії COVID-19 різко підвищився рівень академічних порушень. Більшість студентів списують на онлайн-іспитах: 54,7% респондентів зізналися у шахрайстві, що суттєво вище за «доковідні» дані, які фіксували такого роду порушення у 29,9% випадків. Філ Ньютон і Кейоні Ессекс виявили, що причиною обману для багатьох студентів виявилась його легкість. Перехід на онлайн-тестування разом із недбалим інформуванням та слабкою підтримкою з боку університетів зміцнили у деяких студентів уявлення про те, що їхньому університету «байдуже», чи чесно вони навчаються. Професор Ньютон, автор впливового дослідження 2018 року, в якому було доведено, що кожен сьомий студент у світі шахраював, вважає, що ця проблема загострилась із упровадженням інструментів штучного інтелекту. Він наголошує: університетам потрібно посилювати якість оцінювання набутих знань, використовувати більше очних іспитів, змінити структуру екзаменаційних питань для ускладнення шахрайства. Разом із тим він застерігає, що жоден з цих заходів не є панацеєю: «Є багато речей, які можна зробити, але коли ви збільшуєте їх до 10, ви робите життя студентів, які в першу чергу не збираються списувати, досить жалюгідним». Він також очікує, що більше університетів будуть використовувати для оцінювання viva, що поширюється у континентальній Європі, але це вимагатиме досить великих змін у мисленні.

Детальніше: https://is.gd/HtstNw, https://is.gd/tVpqAo

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_АкадемДоброчесність_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Освітянам_новини

2023-09-25
Share