Artificial Intelligence

У ній наголошується: нові рекомендації щодо використання ChatGPT враховують проблеми плагіату та суперечки щодо авторства, викликані розвитком генеративного ШІ. Автор зазначає, що згідно з правилами, опублікованими видавництвом, дослідникам буде заборонено ставитися до ШІ як до «автора» академічних статей і книг після нещодавніх суперечок, в яких ChatGPT був вказаний як автор у кількох журналах. Правила CUP, який публікує близько 400 журналів і 1500 монографій на рік, також мають на меті прояснити сірі зони, де генерація тексту штучним інтелектом призводить до плагіату, іноді ненавмисно. Автори будуть «нести відповідальність за точність, цілісність і оригінальність своїх наукових робіт, в тому числі за будь-яке використання ШІ». У статті також наводяться думки Менді Хілл, керуючого директора з академічних питань CUP, яка зазначила, що політика етики ШІ була розроблена для того, щоб надати впевненості дослідникам, які бажають використовувати ChatGPT та інші інструменти ШІ та професора Альвареса, співредактора видання CUP «Кількісні та обчислювальні методи в соціальних науках», який вважає, що поява генеративного ШІ ставить багато питань перед академічними дослідниками і викладачами щодо можливостей і пасток, які представляє генеративний ШІ для академічних публікацій на довгі роки вперед.

Детальніше: https://bit.ly/3UJonTA, https://bit.ly/3KOvDcf

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

Мінцифри стане пілотним державним органом, на базі якого пройде бета-тестування системи GBI, після завершення якого проєкт планується масштабувати на інші центральні органи виконавчої влади. За словами заступника Міністра цифрової трансформації з питань розвитку IT «великі масиви даних, динамічність подій та не завжди оперативний обмін інформацією між держорганами – усе це впливає на якість управлінських рішень. Цей процес можна оптимізувати за рахунок аналітичних інструментів. Проєкт Government BI дасть змогу державним органам оперативно збирати масиви інформації та враховувати її під час ухвалення рішень. GBI не замінить людей, але допоможе їм обробляти дані й через призму аналітики підкаже, що робити в тій чи іншій ситуації та як певне рішення вплине на показники державного розвитку і благополуччя людей». Система використовуватиме інструменти штучного інтелекту. На останніх етапах реалізації проєкту запланована розбудова інститутів BigData, які розвиватимуть систему відкритих даних, коли вся інформація від держорганів буде інтегрована між собою.

Детальніше: https://bit.ly/3olCTF6

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

Наголошується, що претензії Великої Британії на статус «наукової наддержави» виглядають хиткими, оскільки її випереджають країни менші за кількістю публікацій у провідних журналах. Автор аналізує дослідження провідних експертів з наукової політики щодо місця Великої Британії у новаторський науці, яке часто перевищується самою Великою Британією. Наводяться результати нового дослідження, проведеного Полом Найтінгейлом, заступником директора Дослідницького відділу наукової політики Університету Сассекса, і колишнім радником з наукових питань Даунінг-стріт Джеймсом Філліпсом. Дослідження свідчить: статистика найчастіших цитувань, є «потенційно оманливою основою для ствердження, що Сполучене Королівство знаходиться на передньому краї науки. Аналізуючи 100 найбільш цитованих робіт із трьох дисциплін, виділених урядом Великої Британії як пріоритетні у переглянутому Інтегрованому огляді – штучний інтелект, синтетична біологія та квантові обчислення виявлено, що внесок Великобританії в ці провідні світові дослідження був набагато нижчим. ніж очікувалося. Думка, що британська наука набагато краща за європейську, призвела до зменшення її фінансування. За словами Дугласа Келла, колишнього виконавчого голови Науково-дослідної ради з біотехнології та біологічних наук, фінансування впало в реальному вираженні на 60 відсотків з 2009 року і поки не буде уряду, який визнає, що інвестиції в науку і технології є життєво важливими для економіки, Великобританія продовжить небажане сповзання вниз у рейтингових таблицях.

Детальніше: https://bit.ly/3mE5Dbv, https://bit.ly/3mCvhNM

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

Наголошується, що визначення проблеми може визначати найкращу технологію для забезпечення реалістичного навчального середовища. Розрив між тим, чому навчають, і тим, що потрібно роботодавцям, швидко збільшується. Ця проблема полягає не лише в умінні використовувати сучасні технології, але й у ефективній освіті щодо співпраці та здатності адаптуватися до змін. У статті наводиться приклад вирішення цієї проблеми в університеті Сіднея, у медіа-лабораторії якого розробляються підходи до створення навчального середовища, яке було б максимально наближене до середовища практики та тестуються нові технології забезпечення більш ефективного навчального досвіду. В основі прийняття рішень закладені вирішення педагогічних проблем освітян, прозорість та доступність технологій та робота з викладачами над розробкою технічних рішень. Таким чином, медіа-лабораторія FMH працює як ресурс для викладачів, роблячи нові технології навчання доступними, щоб інтегруватися з поточною практикою, підтримувати її та надавати більше емпіричного досвіду навчання.

Детальніше: https://bit.ly/3ob6ssU

Фото: університеті Сіднея

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

У ній автор розглядає питання: як університетам слід орієнтуватися в тріаді студентів, викладачів і додатків на основі штучного інтелекту та пропонує свої бачення. Наголошується: незважаючи на те, що різні програми ШІ, такі як обробка природної мови та машинне навчання, зараз не включені в усі навчальні програми та не є стратегічною дорожньою картою більшості закладів, вони відіграють важливу роль у навчанні студентів. Генеративний ШІ, такий як ChatGPT, застосував у порядку денному нову педагогічну парадигму, яка міцно пов’язує студентів та викладачів зі ШІ. Автор наводить п’ять блоків будування цих відносин у рамках нової педагогічної парадигми, які включають: визначення великого виклику або загальної проблеми; бачення цілі; інструменти та методи; етику. Ізабель Фішер вважає, що ШІ створює ризики та виклики, але також пропонує трансформаційний потенціал. Успішне впровадження штучного інтелекту вимагає відповідного культурного середовища. У майбутньому важливо знайти правильний баланс між суворістю, з одного боку, і доречністю з пом’якшеними ризиками, з іншого боку. Це та ефективна співпраця між університетами забезпечать ідеальне положення для розробки «AI for good».

Детальніше: https://bit.ly/3KRU89U, https://bit.ly/43mOFis

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини