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
ОЦІНЮВАННЯ МАЄ СТАТИ ЧАСТИНОЮ НАВЧАННЯ. ПОТРІБНО АНАЛІЗУВАТИ САМЕ ПРОЦЕС МИСЛЕННЯ

ОЦІНЮВАННЯ МАЄ СТАТИ ЧАСТИНОЮ НАВЧАННЯ. ПОТРІБНО АНАЛІЗУВАТИ САМЕ ПРОЦЕС МИСЛЕННЯ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Дена Сарофіана-Батіна «Генеративний ШІ зруйнував оцінювання — і зробив мене кращим викладачем».

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Дена Сарофіана-Батіна «Генеративний ШІ зруйнував оцінювання — і зробив мене кращим викладачем».

У ній автор розповідає, як поява генеративного штучного інтелекту змусила його відмовитися від традиційної моделі оцінювання письмових робіт і перейти до підходу, заснованому на формуванні студентського мислення.  Автор зазначає, що до поширення генеративного ШІ більша частина підсумкової оцінки в його курсах залежала від великих письмових робіт, зокрема – дослідницьких есе. Така модель передбачала оцінювання готового результату наприкінці навчального процесу. Однак поява інструментів, здатних швидко створювати тексти на різноманітні теми, поставила під сумнів саму логіку такого підходу: викладачеві стало складніше визначити, наскільки представлена робота відображає реальні знання та самостійну діяльність студента.  Після кількох років експериментів він змінив структуру оцінювання: якщо раніше близько 80 % підсумкової оцінки становили письмові роботи, то тепер приблизно таку саму частку займають щоденні короткі рефлексії студентів. Завдання полягає не у створенні відшліфованого кінцевого тексту, а у фіксації процесу осмислення: розумінні труднощів під час роботи зі складними ідеями, формулюванні запитань, які виникають у процесі навчання та пошуку відповідей.  Звісно, така модель не означає відмову від письмових робіт як інструменту навчання. Навпаки, саме академічне письмо допомагає студентам сформувати власне розуміння матеріалу. У новій системі після кожного заняття студенти готують приблизно 300-слівні роздуми, у яких мають пояснити основні ідеї теми, пов’язати їх із прочитаними матеріалами, а для найвищого рівня оцінювання — показати, як їхнє мислення розширилося завдяки додатковим джерелам або використанню інструментів генеративного ШІ.  На думку автора, перевага такого підходу в тому, що він дає можливість викладачеві бачити процес навчання в реальному часі. Разом із тим, це не звільняє, нажаль, викладача від контролю за можливим некоректним використанням ШІ, вимагає долати пасивне ставлення студентів до навчання шляхом. Підсумковий проєкт залишається необхідною частиною курсу, оскільки він дає змогу узагальнити результати тривалої роботи.  Тепер у  центрі уваги – не готовий продукт, який може бути створений за допомогою технологій ГШІ, а власне процес формування знань, пошуку аргументації, демонстрації критичного мислення.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/campus/genai-has-destroyed-grading-and-its-made-me-better-instructor

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_TimesHigherEducation 

2026-06-11
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
ОЕСР: ПЕРЕВАГИ ВІДКРИТОСТІ ШІ

ОЕСР: ПЕРЕВАГИ ВІДКРИТОСТІ ШІ

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала звіт «Переваги відкритості ШІ: документ ОЕСР для обговорення G7».

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала звіт «Переваги відкритості ШІ: документ ОЕСР для обговорення G7».

У ньому зазначається, що останні досягнення у галузі технологій штучного інтелекту та стрімкий розвиток базових моделей знов привернули увагу політиків до питань відкритості в екосистемі ШІ. Ця відкритість впливає на інфраструктуру, дані, моделі та інструменти, створені на їх основі, а також управління, навички та інвестиції. Її наслідки виходять за рамки технічних рішень, формуючи способи створення цінності, поширення інновацій та позиціонування країн у глобальних екосистемах ШІ. У цьому звіті аналізуються економічні й стратегічні переваги відкритості ШІ, розглядаються можливі наслідки на мікрорівні (продуктивність, витрати та конкурентоспроможність) та макрорівні (економічне зростання та поширення знань), роль відкритості у зміцненні національних екосистем ШІ. Наявні дані свідчать, що відкриті моделі ШІ стають дедалі більшими і конкурентоспроможними порівняно з пропрієтарними альтернативами. Хоча відкриті моделі досягають приблизно 90% продуктивності закритих моделей на момент запуску, вони часто доступні за значно нижчою ціною, що призводить до більш високого співвідношення якості та ціни. Динаміка витрат варіюється у залежності від масштабу. Для невеликих робочих навантажень хмарні пропрієтарні моделі залишаються економічно більш ефективними завдяки простоті розгортання та низьким початковим інвестиціям. Однак при великих масштабах використання моделі з відкритим вихідним кодом можуть забезпечити суттєву економію коштів за рахунок самостійного розміщення або оренди графічних процесорів, при цьому точки беззбитковості швидко досягаються сценаріїв з великим обсягом даних. Отже, відкритість ШІ може забезпечити значні переваги в плані витрат і продуктивності для організацій, які мають значний розмір та необхідні навички й інфраструктуру для ефективного розгортання моделей з відкритим вихідним кодом. На макроекономічному рівні це дає позитивний та статистично значущий взаємозв’язок між активністю в галузі ШІ з відкритим вихідним кодом та економічним зростанням у 33-х проаналізованих експертами країнах.

Детальніше: https://www.oecd.org/en/publications/benefits-of-ai-openness_746e8c9a-en.html, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/05/benefits-of-ai-openness_40eaff39/746e8c9a-en.pdf, https://doi.org/10.1787/746e8c9a-en

Фото: скріншот

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

2026-06-03
Share
CLARIVATE ЗАПУСКАЄ ДОСЛІДНИЦЬКУ АНАЛІТИКУ WEB OF SCIENCE

CLARIVATE ЗАПУСКАЄ ДОСЛІДНИЦЬКУ АНАЛІТИКУ WEB OF SCIENCE

На публічних ресурсах Clarivate опублікувана стаття Сміти Крішнан «Оголошення про глобальний запуск Web of Science Research Intelligence –  платформи дослідницької аналітики на базі штучного інтелекту для фінансування, стратегії та впливу».

На публічних ресурсах Clarivate опублікувана стаття Сміти Крішнан «Оголошення про глобальний запуск Web of Science Research Intelligence –  платформи дослідницької аналітики на базі штучного інтелекту для фінансування, стратегії та впливу».

У ній зазначається, що Web of Science Research Intelligence об’єднує надійні дані та штучний інтелект аналітичного рівня, заснований на принципах відповідального штучного інтелекту, щоб допомогти дослідницьким офісам, бібліотечним командам та науковцям забезпечувати належні рішення щодо фінансування, будувати міцнішу співпрацю та впевнено демонструвати свій вплив. Академічні установи перебувають під зростаючим тиском фінансових викликів, формування колаборацій та демонстрації реальної цінності результатів досліджень. Однак дані та інструменти, необхідні для підтримки цих рішень, часто фрагментовані, суперечливі, не усям їм можна довіряти. Установам потрібні не просто швидші відповіді, а кращі аналітичні дані, які  будуть покладені в основу прийняття рішень. Саме тому розроблено Web of Science Research Intelligence. Він об’єднує куровані дані усього життєвого циклу дослідження, охоплюючи публікації, патенти, фінансування, політичні документи, клінічні випробування тощо з технологіями штучного інтелекту на єдиній платформі, що підтримує стратегічне планування  та щоденні робочі процеси. Аналітика Web of Science була сформована завдяки тісній співпраці з дослідницькою спільнотою, що допомагає забезпечити узгодженість з реальними інституційними робочими процесами та швидке упровадження. Глобальна мережа з понад 50 ранніх користувачів та партнерів з розвитку у понад 20 країнах відіграє центральну роль у формуванні та вдосконаленні цієї платформи. Побудована на даних Web of Science, які визнані світовим стандартом бібліометричного аналізу, ця платформа забезпечує якість, узгодженість та простежуваність, необхідні для прийняття важливих рішень, розширюючи розуміння від фінансування та дослідницької стратегії до впливу на суспільство. Вона об’єднує дані з Web of Science Core Collection, Derwent Innovations Index, Cortellis Clinical Trials Intelligence та Pivot-RP в єдине джерело достовірної інформації. На відміну від універсальних інструментів штучного інтелекту, які спираються на широкі неперевірені джерела, Web of Science Research Intelligence ґрунтує кожен результат на курованих, авторитетних даних, забезпечуючи прозорість процесу створення відповідей. Research Intelligence Assistant спеціально створений для завдань управління дослідженнями. Він використовує показники та методології структурованого аналізу і являє собою відповідальний підхід до академічного штучного інтелекту.

Детальніше: https://clarivate.com/academia-government/blog/announcing-the-global-launch-of-web-of-science-research-intelligence-an-ai-powered-research-intelligence-platform-for-funding-strategy-and-impact/, https://clarivate.com/academia-government/scientific-and-academic-research/research-funding-analytics/web-of-science-research-intelligence

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_ВідкритаНаука #НРАТ_ВідкритіДані #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини  #НРАТ_Бібліотекарям #НРАТ_НауковіВидання_новини

2026-06-02
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
ЧИ СПРАВДІ ШІ РУЙНУЄ КРИТИЧНЕ МИСЛЕННЯ?

ЧИ СПРАВДІ ШІ РУЙНУЄ КРИТИЧНЕ МИСЛЕННЯ?

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Іана Річардсона «Посилання на шкоду ШІ для критичного мислення — слабкий захист університетів».

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Іана Річардсона «Посилання на шкоду ШІ для критичного мислення — слабкий захист університетів».

У ній автор пропонує обговорити поширене у вищій освіті твердження про те, що генеративний штучний інтелект руйнує критичне мислення студентів. Іан нагадує, що університети традиційно зустрічали нові технології з побоюваннями щодо «занепаду» інтелектуальної культури, – це було у часи становлення друкарства, винаходу калькуляторів, поширення пошукових систем, інструментів текстового редагування, які свого часу сприймалися як загроза для справжнього навчання. З часом більшість цих технологій ставали звичними елементами академічного середовища, а попередні страхи втрачали актуальність.  Центральним аргументом публікації є критика уявлення про те, що університетська система успішно формує критичне мислення і лише генеративний ШІ ставить це під загрозу. Річард Арум і Йосип Рокса ще десять років тому били на сполох щодо обмеженості прогресу американських студентів в частині розвитку аналітичних навичок під час навчання в університетах. Звіт ОЕСР 2022 року зафіксував помірне зростання рівня критичного мислення студентів у різних країнах. Отже, проблема має системний характер і виникла задовго до появи генеративного ШІ.  Реакція частини представників академічного середовища на нові технології доволі емоційна, але за нею часто стоїть не лише турбота про студентів, а й побоювання щодо зміни традиційної ролі університетів і викладачів у суспільстві. Технології зазвичай змінюють усталені механізми авторитету й контролю, тому академічні інституції нерідко сприймають їх як виклик власній моделі функціонування. Не можна нехтувати питань оцінювання та організації навчання: усні іспити, компетентнісне оцінювання, розвиток метакогнітивних навичок і робота з аргументацією можуть співіснувати з ШІ. Тому потрібно зосередитись не на встановленні обмежень і заборон, а на комплексному переосмисленні того, які саме інтелектуальні вміння формуються. 

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/opinion/invoking-ais-harm-critical-thinking-weak-defence-universities

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини  #НРАТ_TimesHigherEducation 

2026-05-27
Share
СЛІПА ПЛЯМА ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

СЛІПА ПЛЯМА ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

На сайті Організації Об’єднаних Націй з питань освіти, науки і культури (ЮНЕСКО) у черговому випуску «Кур’єр ЮНЕСКО» опублікована стаття Джеймса Майсірі «Африканські мови – сліпа пляма штучного інтелекту».

На сайті Організації Об’єднаних Націй з питань освіти, науки і культури (ЮНЕСКО) у черговому випуску «Кур’єр ЮНЕСКО» опублікована стаття Джеймса Майсірі «Африканські мови – сліпа пляма штучного інтелекту».

Йдеться про те, що технології штучного інтелекту, навчені на контенті, доступному домінуючими мовами, є менш ефективними, коли йдеться про створення продукції мовами хауса або зулу. Нещодавно кенійський викладач розповів на конференції, що початкові оптимістичні очікування щодо використання навчального застосунку на базі ШІ, змінились під впливом реальності. Більшість освітніх систем штучного інтелекту працюють англійською мовою. У Нігерії ChatGPT є одним із найпоширеніших інструментів штучного інтелекту, що використовуються для навчання, але він розпізнає лише 20 % матеріалів мовою хауса, хоча цією мовою розмовляють понад 80 мільйонів людей у ​​країні. Відповідно студенти змушені масово відмовлятися від навчання рідною мовою та переходити на англійську. Але мова – це більше, ніж просто слова, – вона кодує культуру та світогляд її носіїв.  Коли технології на базі штучного інтелекту маргіналізують місцеві мови, вони послаблюють культурні рамки, через які студенти інтерпретують знання.  У Гані створили GhanaGPT, – спеціалізований інструмент штучного інтелекту для підтримки локалізованих навчальних програм, що дозволяє учням отримувати інструкції як англійською, так і місцевими мовами, такими як тві. Але зараз ця технологія ще недосконала,  схильна до галюцинацій, похибок перекладу та нездатна адекватно інтерпретувати ряд понять. Ця проблема не є унікальною для декількох країн чи мов. Навіть такі позитивні ініціативи, як «Анотації голосами корінних народів» у Південній Африці, мають проблеми з обмеженими даними про мови корінних народів. Ця ініціатива мала на меті використовувати штучний інтелект для перекладу академічних текстів місцевими мовами, але дуже погано спрацювала з перекладом навчальних матеріалів на зулу. І так сталось не тому, що зулу надто складна, а тому, що в мережі інтернет недостатньо тексту для навчання ГШІ, оскільки значна частина освіти на зулу здійснюється усно.

Детальніше: https://courier.unesco.org/en/articles/african-languages-blind-spot-ai

Фото: ЮНЕСКО

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_UNESCO #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2026-05-27
Share
РУКОПИС, ПОВІЛЬНЕ ПИСЬМО І ЛЮДСЬКЕ МИСЛЕННЯ – СПОСОБИ ПРОТИДІЇ КРИЗІ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ САМОСТІЙНОСТІ СТУДЕНТІВ

РУКОПИС, ПОВІЛЬНЕ ПИСЬМО І ЛЮДСЬКЕ МИСЛЕННЯ – СПОСОБИ ПРОТИДІЇ КРИЗІ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ САМОСТІЙНОСТІ СТУДЕНТІВ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Карли Арнелл «Наш контроль над власними словами є основою нашого контролю над самими собою».

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Карли Арнелл «Наш контроль над власними словами є основою нашого контролю над самими собою».

У ній автор розмірковує про те, як масове використання великих мовних моделей у навчанні може впливати на розвиток людського мислення, письма та інтелектуальної самостійності студентів.  Карла зазначає, що робота з системами штучного інтелекту є надзвичайно легкою та інтуїтивною, тому більшість студентів швидко опановують базові навички використання таких інструментів без спеціального навчання. Тому університети не повинні надмірно зосереджуватися на формуванні окремої компетентності по роботі з ГШІ та його інтеграції у навчальний процес. Натомість головним завданням вищої освіти є формування та укріплення навичок критичного мислення,  зосередженого осмисленого читання, роботи зі складними текстами, формулювання аргументів та вміння висловлювати власні думки. Небезпека полягає не лише у використанні студентами готових текстів, згенерованих ШІ, а й у поступовій передачі машині окремих етапів мислення — від пошуку ідей до редагування та стилістичного оформлення. Письмо – це інтелектуальний процес, що охоплює етапи обдумування, сумнівів, пошуку формулювань і навіть помилок, – все це є важливою частиною розвитку мислення, а не «зайвою підготовкою» перед створенням тексту. Жоден елемент когнітивного процесу не є другорядним або механічним. Використання рукописних записників і  особистих зошитів для фіксації думок, цитат і спостережень – те, чому слід навчити студентів. Робота без цифрових інструментів змушує молодих людей довше затримуватися на окремих ідеях, уважніше добирати слова та глибше взаємодіяти з текстом. Саме ця інтелектуальна «повільність» сьогодні стає дедалі більш цінною в умовах стрімкого поширення генеративного ШІ. У статті також порушується питання освітніх технологій: попередні хвилі цифровізації освіти далеко не завжди призводили до покращення читацьких навичок, підвищення математичної грамотності чи якості комунікації. Поява ГШІ – не привід відмовлятися від традиційної інтелектуальної праці, а можливість переосмислити роль університету як простору розвитку людського мислення.  Матеріал покликаний підтримати дискусію про те, чи повинна вища освіта адаптуватися до технологічних змін, і як вона має зберігати практики, що підтримують автономність мислення, мовну індивідуальність і здатність людини самостійно формувати власні судження.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/campus/our-agency-over-our-words-central-our-agency-over-ourselves

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини  #НРАТ_TimesHigherEducation 

2026-05-26
Share