Artificial Intelligence Архіви

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».

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

92% СТУДЕНТІВ ВИКОРИСТОВУЮТЬ ШІ: ЯК УНІВЕРСИТЕТАМ НА ЦЕ РЕАГУВАТИ?

На сайті Times Higher Educationопубліковано статтю Тома Вільямса «Майже повсюдне використання ШI студентами призводить до поляризації поглядів».

У ній ідеться про результати дослідження того, як відбувається використання генеративного штучного інтелекту студентами британських університетів, а також пропонується обговорити неоднозначну реакцію академічної спільноти на стрімке поширення таких технологій. Згідно зі звітом Higher Education Policy Institute та компанії Kortext генеративним ШI користуються 92 % студентів, тоді як рік тому цей показник становив 66 %. Найчастіше студенти використовують ChatGPT та інші системи для пояснення складних тем, підготовки коротких викладів матеріалу, пошуку ідей і структурування письмових робіт. Частина респондентів описує ШI як «постійно доступного навчального помічника», що допомагає працювати у власному темпі та швидко отримувати пояснення без необхідності чекати консультацій викладача. Поширення ГШI дедалі більше поляризує викладачів: частина з них розглядає такі інструменти як можливість переосмислити викладання й оцінювання, розвивати нові цифрові компетентності студентів, тоді як інші висловлюють занепокоєння через ризики для академічної доброчесності, зниження рівня самостійної роботи та поступову втрату навичок академічного письма. Для багатьох студентів використання ШI вже стало звичною частиною навчання, а не винятковою практикою, частина опитаних вважає генеративний ШI таким самим базовим інструментом, якими раніше стали пошукові системи або сервіси автоматичної перевірки тексту. Том Вільямс з тривогою говорить про те, що університети досі не виробили єдиного підходу до регулювання використання ШI. Одні заклади освіти активно інтегрують такі інструменти у навчальний процес і змінюють формати оцінювання, тоді як інші намагаються обмежувати або контролювати їхнє використання. Це створює ситуацію невизначеності як для студентів, так і для викладачів. Суттєву проблему становить також нерівність доступу: платні версії ШI-сервісів часто забезпечують більш широкі можливості й вищу якість результатів, а це може формувати нові освітні переваги для частини студентів. Отже, генеративний штучний інтелект наразі став невід’ємною частиною сучасного студентського середовища, тому університети мають адаптуватись до нової реальності, визначати нові правила академічної етики.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/news/near-universal-student-ai-use-leading-polarised-views

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_ВідкритіДані #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_TimesHigherEducation

2026-05-19

ЦИФРОВА ЕКОНОМІКА ПІД ТИСКОМ КОПІРАЙТУ: НОВА ДИСКУСІЯ ЩОДО ДОСЛІДЖЕНЬ, ДАНИХ ТА ШI

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Бенджаміна Вайта «Максималізм щодо авторського права стримуватиме дослідницько-орієнтовану цифрову економіку».

У ній розглядаються наслідки політики авторського права для розвитку штучного інтелекту, цифрових технологій і наукової діяльності у Великій Британії. Автор зазначає, що британський уряд після тривалих консультацій щодо регулювання штучного інтелекту та авторського права вирішив відкласти остаточні рішення для додаткового збору доказів. Дискусія навколо ШI та копірайту є значно складною, ніж буквальне протиставлення технологічних компаній та індустрії розваг. Сучасна цифрова економіка значною мірою залежить від можливості аналізувати великі масиви інформації. У Великій Британії навіть організації, які мають законний доступ до матеріалів, часто змушені отримувати додаткові дозволи для машинного аналізу текстів і даних. Це створює серйозні бар’єри для розвитку досліджень, інновацій і технологічного підприємництва. Ряд країн Азії (зокрема – Сінгапур, Японія, Індія, Південна Корея) наразі активно адаптують власне законодавство про авторське право до потреб цифрової економіки та розвитку ШI. Вони прагнуть створити більш гнучкі механізми використання даних і захищених авторським правом матеріалів для машинного навчання й цілей проведення наукових досліджень. Проблема ліцензування даних для навчання AI-моделей є надзвичайно гострою: система добровільного ліцензування може посилювати домінування великих технологічних компаній, які мають достатньо ресурсів для придбання прав на використання великих масивів даних. Натомість малі компанії, стартапи й дослідницькі організації можуть опинитися у менш вигідному становищі. Існує ризик обмеження різноманіття навчальних даних для штучного інтелекту. Адже невиправдано жорсткі обмеження у цій сфері можуть звужувати доступ до інформації та підвищувати ризик упередженості ШI-систем через недостатню репрезентативність даних. Бенджамін вважає, що американський принцип fair use – найкраще рішення, як і створення систем обов’язкового ліцензування, які б ураховували масштаби й характер діяльності організацій в епоху даних та ШІ. Для університетських і медичних досліджень використання матеріалів у ШI-розробках не повинно супроводжуватися додатковими ліцензійними платежами. Політика авторського права дедалі більше впливає не лише на розвиток культурної сфери та медіа, а й на науковий розвиток в цілому, упровадження інновацій та конкурентоспроможність держав. У ширшому контексті стаття порушує питання про те, як поєднати захист прав авторів із потребами дослідницько-орієнтованої цифрової економіки.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/opinion/copyright-maximalism-will-stifle-research-intensive-digital-economy

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_ВідкритаНаука #НРАТ_ВідкритіДані #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_TimesHigherEducation

2026-05-18

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

РЕКОМЕНДАЦІЇ ЩОДО ВІДПОВІДАЛЬНОГО ВИКОРИСТАННЯ ГШІ У ДОСЛІДЖЕННЯХ

УНІВЕРСИТЕТИ ПОВИННІ УРАХУВАТИ НОВІ ПРАВИЛА РОБОТИ З ШІ ПІД ВПЛИВОМ EU AI ACT

На сайті Times Higher Educationопубліковано статтю Сегер Асаф «Новий закон ЄС про ШІ може змусити університети «змінити все»».

У ній розглядаються можливі наслідки упровадження Європейського акта про штучний інтелект (EU AI Act) для університетів та виклики, пов’язані з використанням генеративного ШІ у навчанні, оцінюванні й дослідженнях. Автор зазначає, що нове європейське регулювання може суттєво вплинути на вже сформовані практики використання ШІ у вищій освіті. Він посилається на позицію директора з координації політики та форсайту Європейської асоціації університетів Томаса Йоргенсена, який попереджає: частина нинішніх підходів університетів не відповідає новим вимогам законодавства, зокрема – в частині оцінювання результатів навчання. Відповідно до EU AI Act системи штучного інтелекту, які застосовуються для оцінювання студентів, належать до категорії високого ризику, що означає необхідність дотримання надзвичайно жорстких вимог щодо прозорості, контролю даних і відповідальності. Остаточні рекомендації від офісу ШІ Європейської Комісії ще не оприлюднені, однак уже зараз існує обґрунтований сумнів щодо законності окремих форм використання ГШІ викладачами. Після появи генеративних ШI-інструментів у 2022–2023 роках багато університетів створили робочі групи, розробили внутрішні політики та оприлюднили власні рекомендації щодо відповідального використання ГШІ. Наступним етапом стане їх адаптація до нових регуляторних вимог ЄС, що вимагатиме масштабного перегляду вже запроваджених практик щодо ШІ як в освіті, так і в наукових дослідженнях. Наразі ШI активно застосовується у STEM-галузях для роботи з великими масивами даних, але залишається відкритим питання конфіденційності й захисту даних, особливо – у сфері медицини та охорони здоров’я. Крім того, існує проблема залежності європейських університетів від американських мовних моделей. У звіті EUA наголошується, що домінування англомовних моделей, натренованих переважно на американських даних, може послаблювати інтелектуальне різноманіття європейського академічного простору. В якості альтернативи пропонується проєкт EuroLLM, орієнтований на створення європейських мовних моделей. Таким чином, упровадження EU AI Act може стати для університетів не лише юридичним чи технічним викликом, а й чинником трансформації системи академічного управління в цілому.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/news/looming-eu-ai-act-could-force-universities-change-everything

Фото: pixabay.com

2026-05-11

ОЕСР: ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ДЕРЖАВНОМУ АУДИТІ

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала робочий документ «Використання штучного інтелекту в державному аудиті: дані окремих країн та Європейського союзу».

У ньому зазначається, що штучний інтелект у державному аудиті – нове середовище, яке швидко розвивається та змінює систему аудиту у державному секторі. У період з березня по липень 2025 року ОЕСР було проведено серію консультацій з 15 аудиторськими установами у 14 країнах та ЄС, щоб оцінити поточний стан упровадження ШІ у державному аудиті. Отримані результати засвідчують зростаючу зацікавленість інституцій у ШІ: дві третини мають формальну стратегію у галузі запровадження ШІ, 80% мають внутрішні посібники з ШІ, 87% пропонують навчання персоналу. Тим не менш, рівні зрілості процесу запровадження ШІ дуже різняться, багато упроваджень залишаються на стадії пілотного проекту. При цьому установи цілеспрямовано інвестують у створення системи управління, навичок та технічних засад, необхідних для ширшого впровадження ШІ. З’ясовано, що застосування ШІ в державному аудиті забезпечує виявлення аномалій, передиктивне моделювання, інтелектуальну обробку документів, отже робота з ГШІ пов’язана з доступом до надійних, безпечних та сумісних технологічних середовищ. Декілька вищих органів аудиту досягли значного прогресу у створенні інфраструктури, готової до ШІ, але наразі зберігається помітний розрив між ранніми експериментами та масштабованими середовищами виробничого рівня, необхідними для того, щоб ШІ повністю розкрив свій потенціал. Подолання цього розриву стане одним із визначальних інвестиційних пріоритетів найближчих років. У документі розглядається, як установи державного аудиту досліджують використання штучного інтелекту для посилення нагляду та вдосконалення процесів аудиту; якими є нові застосування ШІ для виявлення аномалій, обробки документів, управління знаннями та прогнозної оцінки ризиків. Ключові проблеми, виявлені під час дослідження: фрагментованість систем даних, обмеженість внутрішньої технічної експертизи та систем управління. Зміцнення управління даними, цифрової інфраструктури та внутрішнього потенціалу розвитку матиме вирішальне значення для аудиторських установ, які прагнуть відповідально масштабувати ШІ, зберігаючи при цьому прозорість, підзвітність та довіру громадськості.

Детальніше: https://www.oecd.org/en/publications/the-state-of-artificial-intelligence-in-public-audit_f4a6c658-en.html, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/05/the-state-of-artificial-intelligence-in-public-audit_35d068d9/f4a6c658-en.pdf, https://doi.org/10.1787/f4a6c658-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_ВідкритіДані #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_Інноваторам_новини

2026-05-11

КІНЕЦЬ ЕПОХИ ЛЕКЦІЙ ТА ЕСЕ: КЛАСИЧНА МОДЕЛЬ ВИКЛАДАННЯ ВТРАЧАЄ АКТУАЛЬНІСТЬ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Патріка Джека «Модель лекцій та есе – не виживе…».

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Патріка Джека «Модель лекцій та есе – не виживе…».

Автор пропонує обговорити майбутнє університетського навчання і неминучу докорінну трансформацію традиційних форм викладання й оцінювання. На думку ректора Університету Кента Карен Кокс модель, заснована переважно на лекціях і письмових есе, не відповідає новим потребам студентів, оскільки під впливом розвитку цифрових технологій і способів отримання знань відбуваються зміни поза університетськими стінами, які не можна ігнорувати. Університети будуть вимушені пропонувати більш інтерактивні та різноманітні формати навчання, які поєднують різні види діяльності й краще відповідають сучасним освітнім очікуванням. Звісно, не йде мова про повну відмову від лекцій, а лише про їхнє переосмислення у новій системі навчання, які і про необхідність перегляду підходів до оцінювання. Традиційні письмові роботи дедалі частіше ставляться під сумнів у контексті поширення цифрових інструментів, зокрема – генеративного штучного інтелекту, який змінює практики академічного письма. Ці зміни відбуваються на тлі більш глобальних викликів, пов’язаних із фінансуванням та конкуренцією між університетами, очікуваннями студентів. Отже, адаптація освітніх моделей – необхідна умова збереження актуальності вищої освіти. Дискусія про майбутнє лекцій та есе є частиною масштабного процесу трансформації вищої освіти, який розгортається на наших очах. Вона відображає зміну уявлень про те, як створюється і передається знання, а також про роль університетів в цифровому середовищі.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/news/lectures-and-essays-model-will-not-survive-says-departing-v-c

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_TimesHigherEducation

2026-05-07

ОЕСР: РЕФОРМУВАННЯ СИСТЕМИ ОЦІНЮВАННЯ НАУКОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала аналітичний огляд «Реформування системи оцінювання наукових досліджень для підвищення якості науки».

У ньому зазначається, що поточні практики оцінювання досліджень відіграють вирішальну роль у формуванні наукових пріоритетів, фінансуванні та розвитку кар’єри. Проте вони часто спираються на вузькі показники, які не враховують співпрацю, відкритість та вплив на суспільство. Це може створювати хибні стимули для науковців та перевантажувати дослідницькі системи. Потреба в більш збалансованих, економічно ефективних та прозорих підходах, що підтримуються відкритими даними та ретельно регульованим використанням штучного інтелекту – зростає. Реформування оцінювання досліджень вимагає скоординованих дій між установами для того, щоб практики оцінювання науки найкращим чином узгоджувались з мінливим середовищем та суспільними потребами. Існує гостра необхідність у розробленні й практичному тестуванні альтернативних інструментів оцінювання, спрямованих на підтримку розвитку здорової та продуктивної дослідницької культури, яка слугує потребам суспільства. Ця необхідність системної еволюції у бік більш адаптованих концепцій та методологій оцінювання визнається усіма представниками академічної спільноти, фінансуючими організаціями та стейкхолдерами. Однак трансформація оцінювання виявилася надзвичайно складним завданням, оскільки вимагає зміни загальної парадигми та відповідної трансформації звичних методів і структур оцінювання дослідницької системи в цілому та наукових досліджень зокрема. Наразі таке оцінювання забирає надто багато часу та ресурсів як у дослідників, так і у адміністраторів наукових досліджень. Експерти наголошують, що її слід проводити виключно для досягнення чітко визначених цілей та лише у випадках, коли інші, менш ресурсоємні процеси не дозволяють це зробити. Ефективне оцінювання вимагає середовища, заснованого на принципах FAIR (Financial Independence, Retirement, Interactive, Retirement) та відкритих даних, а втрата контролю та прозорості у цій справі може підірвати автономію дослідницьких установ і довіру до академічної спільноти.

Детальніше: https://www.oecd.org/en/publications/reforming-research-assessment-for-better-science_f6202159-en.html, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/04/reforming-research-assessment-for-better-science_fafa6389/f6202159-en.pdf, https://doi.org/10.1787/f6202159-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD #НРАТ_ВідкритаНаука #НРАТ_ВідкритіДані #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_Інноваторам_новини

2026-05-06

КОНТРАКТИ З OPENAI ЯК ПРЕДМЕТ АКАДЕМІЧНОГО СПРОТИВУ

На сайті Inside Higher Ed, що належить Times Higher Education, опубліковано статтю «Викладачі виступають проти угод із OpenAI».

На сайті Inside Higher Ed, що належить Times Higher Education, опубліковано статтю «Викладачі виступають проти угод із OpenAI».

Обговорюється зростання критичних висловлювань викладачів закладів вищої освіти відносно розвитку партнерств університетів із компанією OpenAI та висловлюється занепокоєння щодо наслідків таких угод для умов праці, якості освіти та її пріоритетів. Зазначається, що найбільший резонанс в академічних колах викликала угода Каліфорнійського державного університету щодо надання доступу до ChatGPT студентам і працівникам ЗВО. Частина викладачів виступила проти цього контракту та закликала спрямувати фінансові ресурси на збереження робочих місць. У петиції, адресованій керівництву, наголос зроблено на тому, що інвестиції в людський капітал є більш ефективним шляхом забезпечення якості освіти та досліджень. Автор звертає увагу на те, що подібні угоди активно укладаються ЗВО, зокрема – Арізонським державним університетом, університетом Оксфорду, Університетом Південної Каліфорнії та ін., що посилює дискусії стосовно доцільності таких партнерств. Скепсис викладачів пов’язаний не лише з фінансовими аспектами, – вони ставлять під сумнів здатність генеративного штучного інтелекту суттєво покращити навчання і викладання, а також говорять про потенційний негативний вплив на умови праці, академічну автономію та психічне здоров’я студентів. Не все гаразд і з процедурними аспектами ухвалення відповідних рішень. У багатьох випадках такого роду угоди з технологічними компаніями укладаються на рівні адміністрацій університетів без широкого залучення викладачів до обговорення, що посилює напруження та сприяє формуванню організованого спротиву. Дискусія навколо співпраці університетів із технологічними компаніями загострює питання пошуку балансу між інноваціями та академічними цінностями, а реакція викладачів свідчить про прагнення зберегти контроль над освітнім процесом та визначенням пріоритетів розвитку вищої освіти в умовах швидкого впровадження технологій ШІ.

Детальніше: https://www.insidehighered.com/news/tech-innovation/artificial-intelligence/2026/03/27/faculty-push-back-against-openai-deals

Фото: pixabay.com

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

2026-05-05

National Repository of Academic Texts

The NRAT database:

Reports in the field of scientific and scientific and technical activities

Dissertations for obtaining scientific degrees and abstracts

Materials from publications and local repositories

Artificial Intelligence

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

92% СТУДЕНТІВ ВИКОРИСТОВУЮТЬ ШІ: ЯК УНІВЕРСИТЕТАМ НА ЦЕ РЕАГУВАТИ?

ЦИФРОВА ЕКОНОМІКА ПІД ТИСКОМ КОПІРАЙТУ: НОВА ДИСКУСІЯ ЩОДО ДОСЛІДЖЕНЬ, ДАНИХ ТА ШI

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

РЕКОМЕНДАЦІЇ ЩОДО ВІДПОВІДАЛЬНОГО ВИКОРИСТАННЯ ГШІ У ДОСЛІДЖЕННЯХ

УНІВЕРСИТЕТИ ПОВИННІ УРАХУВАТИ НОВІ ПРАВИЛА РОБОТИ З ШІ ПІД ВПЛИВОМ EU AI ACT

ОЕСР: ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ДЕРЖАВНОМУ АУДИТІ

КІНЕЦЬ ЕПОХИ ЛЕКЦІЙ ТА ЕСЕ: КЛАСИЧНА МОДЕЛЬ ВИКЛАДАННЯ ВТРАЧАЄ АКТУАЛЬНІСТЬ

ОЕСР: РЕФОРМУВАННЯ СИСТЕМИ ОЦІНЮВАННЯ НАУКОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ

КОНТРАКТИ З OPENAI ЯК ПРЕДМЕТ АКАДЕМІЧНОГО СПРОТИВУ