Times Higher Education

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Ніколаса Б. Кріла «Викладачі мають рацію, що результати штучного інтелекту є посередніми. Та вони помиляються щодо причин».

У ній автор аналізує поширене в академічному середовищі уявлення про низьку якість текстів, створених за допомогою генеративного штучного інтелекту та  пропонує власне бачення. Твердження про «посередність» результатів ШІ є частково коректним, однак зазвичай хибно інтерпретується. Проблема полягає не в самій технології, а у рівні підготовки користувачів, які її застосовують. Штучний інтелект функціонує як інструмент-підсилювач: він здатен підвищити продуктивність і швидкість роботи, але водночас відтворює і масштабує рівень мислення того, хто ним користується.  Для менш досвідчених студентів використання ШІ може покращити формальні характеристики підготовлених матеріалів, однак не здатне компенсувати відсутність глибокого розуміння теми або навичок критичного аналізу. Як наслідок, створений текст залишається поверховим, навіть якщо виглядає більш структурованим і стилістично завершеним. Натомість досвідчені дослідники мають принципово іншу ситуацію: вони використовують ШІ як допоміжний інструмент, задаючи чіткі параметри, структуру та логіку очікуваного результату, вони здатні оцінити якість згенерованого тексту, відредагувати його та довести до належного рівня якості. Таким чином, штучний інтелект здатен навіть підсилити вже наявну експертизу.  Результати проведених досліджень свідчать про асиметричний вплив ШІ. Початківці отримують приріст продуктивності, однак це не означає відповідного зростання якості, тоді як експерти мають сінергію від ШІ. У результаті різниця між рівнем роботи новачків і експертів з одним і тим самим інструментом стає разючою. Отже, якщо штучний інтелект підсилює наявні когнітивні здібності, то ключовим завданням освіти стає розвиток саме тих навичок, які дозволяють ефективно оцінювати, інтерпретувати й удосконалювати результати. Йдеться передусім про критичне мислення, здатність до аргументації та міждисциплінарного аналізу. Таким чином, проблема «посередності» результатів використання технології штучного інтелекту є не технологічною, а освітньою. ШІ не знижує рівень академічної роботи, а лише робить більш помітними відмінності у підготовці користувачів. У цих умовах значення університетської освіти полягає не у протистоянні технологіям, а у формуванні здатності працювати з ними на високому інтелектуальному рівні.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/opinion/faculty-are-right-ai-output-mediocre-theyre-wrong-about-why 

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_TimesHigherEducation

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Прінса Сарпонга «Штучний інтелект не є заміною людського судження — навіть під час перевірки дев’яносто дев’ятої сторінки екзаменаційної роботи».

У ній автор розмірковує про наявні обмеження у використання штучного інтелекту в академічному оцінюванні та ставить під сумнів здатність ШІ замінити людське мислення. Наголошується, що зростання інтересу до автоматизації оцінювання зумовлене як збільшенням навчального навантаження, так і прагненням підвищити ефективність освітніх процесів. Проте навіть у ситуаціях, коли перевірка великої кількості робіт стає рутинною і виснажливою, людське судження не втрачає своєї цінності. Оцінювання передбачає не лише застосування формальних критеріїв, а й інтерпретацію змісту, розуміння контексту, здатність розрізняти нюанси аргументації, що виходять за межі алгоритмічної обробки. Знання людини завжди є неповним, а когнітивні ресурси обмеженими, однак це не робить алгоритми більш надійними у складних інтелектуальних завданнях. Навпаки, штучний інтелект відтворює закономірності, закладені в даних, і не володіє здатністю до справжнього розуміння та критичного осмислення відповідей.  У цьому контексті використання ШІ в оцінюванні може створювати ілюзію об’єктивності, яка не враховує складності академічного мислення та розмаїття підходів до розв’язання завдань. Проблема полягає не лише у технологічних обмеженнях, а й у схильності переоцінювати можливості ШІ. Таке «епістемологічне самовпевнене ставлення», за словами автора, може призводити до зниження ролі експертного знання і критичного судження у навчальному процесі. У результаті виникає ризик спрощення оцінювання та втрати його глибинного змісту як інтелектуальної практики. Автоматизація може бути корисною як допоміжний інструмент, однак її застосування має бути обмеженим і усвідомленим. ШІ здатен підтримувати окремі етапи роботи, але не може замінити відповідальність викладача за прийняття рішень та кінцеве оцінювання результатів навчання. Необхідно знайти компроміс між ефективністю та якістю освіти. Адже попри привабливість автоматизованих рішень, саме людське судження має залишатись ключовим елементом академічного оцінювання, оскільки забезпечує коректну інтерпретацію, контекстуалізацію та критичне осмислення знань, які не можуть бути повністю відтворені алгоритмічними системами.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/opinion/ai-no-substitute-human-judgement-even-your-99th-exam-script

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_TimesHigherEducation 

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Башира М. Аль-Хашимі «Штучний інтелект може допомогти у дослідженнях, але відповідальність має залишатися за людиною».

У ній автор розглядає можливості використання штучного інтелекту на різних етапах дослідницького процесу — від аналізу великих масивів даних до підготовки текстів і формування гіпотез. Це дозволяє підвищити ефективність роботи та прискорити отримання результатів. Водночас автоматизація окремих процесів не повинна підміняти критичне осмислення та наукову доброчесність, які залишаються ключовими для академічної діяльності. Обговорюється ціла низка ризиків, пов’язаних із використанням генеративних моделей в науці, у першу чергу пов’язаних з помилковою, недостовірною, некоректно інтерпретованою інформацією. Необхідно ретельно перевіряти результати, отримані за допомогою ШІ  та усвідомлювати, що ці інструменти мають свої обмеження. Відповідальність за якість, точність та етичність дослідження не може бути делегована алгоритмам, навіть якщо вони відіграють суттєву роль у науковому процесі. У статті також розглядається питання авторства і прозорості використання ШІ у наукових публікаціях. Наголошується на необхідності чіткого зазначення ролі технологій у створенні дослідницьких результатів, що дозволяє зберегти довіру до наукового знання та уникнути спотворення уявлення про внесок дослідника. Потрібно формувати узгоджені підходи та стандарти використання штучного інтелекту в науці. Технологічні можливості та людська участь і кінцева відповідальність за отримані  у науковій діяльності результати мають бути збалансовані. Попри значний потенціал штучного інтелекту як інструменту підтримки досліджень, саме людина є ключовим суб’єктом прийняття рішень, оцінювання результатів і дотримання етичних норм, що визначають якість і надійність наукового знання.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/opinion/ai-can-help-research-humans-must-remain-accountable   

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини  #НРАТ_TimesHigherEducation 

На сайті Inside Higher Ed, що належить  Times Higher Education, опубліковано статтю Кетрін Палмер «Викладачі наполягають на праві відмовитися від використання штучного інтелекту».

У ній автор висвітлює позицію частини науково-педагогічних працівників, зокрема викладачів академічного письма, які виступають за збереження можливості не застосовувати генеративний штучний інтелект у навчальному процесі. Йдеться про ініціативу на підтримку права викладачів і студентів свідомо відмовлятися від використання інструментів ГШІ в освіті, що стало реакцією на зростаючий тиск повсюдного упровадження цифрових інструментів, який супроводжується риторикою неминучості технологічних змін. Ця позиція не є категоричним запереченням інновацій, а відображає прагнення зберегти академічну автономію та критичне ставлення до нових технологій. Серед аргументів на користь такого підходу називаються етичні, екологічні та економічні аспекти використання генеративного штучного інтелекту. Деякі викладачі вважають, що його поширення пов’язане з інтересами великих технологічних компаній, які отримують вигоду від використання даних студентів і викладачів, а також результатів їхньої інтелектуальної праці. Відмова від використання ШІ розглядається як спосіб переосмислення взаємодії з комерційними цифровими платформами та збереження контролю над освітнім процесом. Не всі професійні спільноти підтримують ідею повної відмови від технологій або їхнього повного беззаперечного прийняття. Водночас ігнорування ШІ, який набув широкого поширення в усіх галузях, є проблематичним. Зростає прагнення відстояти право вибору як важливий принцип використання нових технологій у навчанні. Освітяни висловлюють занепокоєння впливом генеративного штучного інтелекту на якість навчання та добробут студентів. Нинішнє активне просування таких інструментів не має достатніх доказів безпеки та ефективності, що ставить під сумнів доцільність їх масового впровадження. Необхідний баланс між інноваціями та академічною автономією: ШІ стає невід’ємною частиною освітнього середовища, але одночасно з цим зростає потреба у збереженні права викладачів і студентів самостійно визначати межі його використання на основі критичного і рефлексивного підходу до цифрових трансформацій у вищій освіті.

Детальніше: https://www.insidehighered.com/news/tech-innovation/teaching-learning/2026/03/16/writing-faculty-push-right-refuse-ai

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини  #НРАТ_TimesHigherEducation 

На сайті Inside Higher Ed, що належить  Times Higher Education, опубліковано статтю Кетрін Палмер «Чому адміністратор у сфері штучного інтелекту ставиться до нього скептично».

У ній автор, спираючись на досвід Метью Коннеллі, віце-декана з питань ініціатив у сфері штучного інтелекту Колумбійського університету, розмірковує про обмеження та ризики використання ГШІ в освітньому середовищі. Наголошується, що попри значний потенціал великих мовних моделей для підтримки навчального процесу, кінцева ефективність залежить від умов застосування ШІ. Технології можуть сприяти більш глибокому навчанню лише тоді, коли використовуються у взаємодії з викладачем і супроводжуються експериментами, перевіркою результатів і критичним аналізом. І навпаки, масове і неконтрольоване використання цих інструментів студентами без належного методичного супроводу не забезпечує якісного освітнього результату. Наразі ми спостерігаємо за зміною характеру роботи студентів: поширення генеративних інструментів може призводити до зниження самостійності у виконанні завдань і формального підходу до навчання. Це, у свою чергу, ставить під сумнів здатність студентів розвивати навички критичного мислення, які традиційно вважаються ключовими результатами вищої освіти. Проблема полягає не в технологіях, а у відсутності чітких педагогічних моделей їх інтеграції. Сучасна освітня практика не має достатньої емпіричної бази для оцінювання довгострокових наслідків використання ШІ: задіяння цих інструментів відбувається швидше, ніж формується розуміння їхньої ефективності, що створює розрив між технологічними можливостями та педагогічною доцільністю. Отже, скептичне ставлення тут не означає заперечення інновацій, а є необхідною умовою їхнього відповідального впровадження. Потенціал ШІ є значним, проте ефективність його використання залежить від здатності університетів інтегрувати технології у навчальний процес у поєднанні з кращими педагогічними підходами, що забезпечують розвиток критичного мислення та академічної самостійності.

Детальніше: https://www.insidehighered.com/news/tech-innovation/artificial-intelligence/2026/02/18/why-one-ai-administrator-skeptical-ai

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини  #НРАТ_TimesHigherEducation