Sorry, this entry is only available in Українська. Plagiarism Checker X являє собою програмний продукт для перевірки наявності плагіату у різних текстах – матеріалах досліджень, блогах, вебсайтах.
Sorry, this entry is only available in Українська.
Plagiarism Checker X являє собою програмний продукт для перевірки наявності плагіату у різних текстах – матеріалах досліджень, блогах, вебсайтах.
Sorry, this entry is only available in Українська. Plagiarism Checker X являє собою програмний продукт для перевірки наявності плагіату у різних текстах – матеріалах досліджень, блогах, вебсайтах.
Sorry, this entry is only available in Українська.
Plagiarism Checker X являє собою програмний продукт для перевірки наявності плагіату у різних текстах – матеріалах досліджень, блогах, вебсайтах.
Він був створений у 2014 році як надійний стандартизований сервіс для виявлення плагіату, який дозволяє користувачам перевіряти тексти у найбільш поширених форматах файлів (у т.ч. документи Microsoft Word, електронні таблиці, PDF, RTF тощо). Базова функція виявлення плагіату побудована на сучасних технологіях глибокого пошуку з підсилювачем результатів порівняння із понад 16 млрд проіндексованих веб-сторінок та з мільярдами матеріалів з відкритим кодом, доступних публічно в мережі інтернет. Причому можна аналізувати на предмет оригінальності документи в одному або кількох сховищах, порівнювати документи між собою, здійснювати масовий пошук для визначення всіх можливих збігів за допомогою перехресного порівняння великого пакету завдань. Також сервіс забезпечує комплексну перевірку читабельності – аналізує текст з ключовими словами, визначає його складність та придатність для певної цільової аудиторії; має інструмент виключення цитат та бібліографії для академічних користувачів, що допомагає налаштувати сканований контент для звітів і виявляти плагіат відповідно до вимог користувача. Є детектор контенту, згенерованого інструментами штучного інтелекту. Звіти про оригінальність містять кольорову розмітку із посиланнями на джерела та вказуванням рівня подібності. Інтерфейс Plagiarism Checker X доступний сімома мовами: англійською, іспанською, французькою, німецькою, італійською, голландською та португальською, а сам сервіс здатний працювати із понад 250 мовами. Він найбільш популярний у США, Канаді, Великій Британії, Німеччині, Індії, Індонезії, Малайзії, Єгипеті.
Sorry, this entry is only available in Українська. На сайті Times Higher Education опублікована стаття Джул’єт Роуселл ««Тіньові науковці»: що відбувається всередині сервісів написання робіт для студентів».
Sorry, this entry is only available in Українська.
На сайті Times Higher Education опублікована стаття Джул’єт Роуселл ««Тіньові науковці»: що відбувається всередині сервісів написання робіт для студентів».
У ній йдеться про вражаючі масштаби індустрії підготовки академічних текстів на замовлення та розкриваються неетичні механізми такої діяльності, а також виконавців цих робіт і наслідки для системи вищої освіти. Попри заходи протидії, ринок замовних студентських робіт зберігається і навіть посилює свої позиції. За різними оцінками, послугами таких сервісів скористалися мільйони студентів у світі, що свідчить про наявність стійкого попиту. Географія цієї діяльності обширна. Наприклад, Кенія стала географічним центром, де фахівці з університетською освітою виконують завдання для студентів інших країн. Для багатьох авторів це стає джерелом доходу за відсутності локальних можливостей працевлаштування, однак їхня робота залишається нефіксованою, а роль – невизнаною. Грубо порушується академічна етика, критично знижується довіра до кваліфікацій. Коли студент отримує оцінку чи диплом не за власну працю, це створює прогалину в його особистих компетентностях і впливає на якість підготовки кадрів. Звісно, заклади вищої освіти та навіть урядові інституції намагаються протидіяти цим практикам, але повна офіційна заборона не усуває причин, які спонукають студентів звертатися до них. Необхідний комплексний підхід: розвивати культуру академічної доброчесності, підтримувати студентів у навчанні, використовувати запобіжники та мотивувати.
Sorry, this entry is only available in Українська. Copyleaks являє собою платформу для виявлення плагіату та аналізу текстів із використанням технології штучного інтелекту.
Sorry, this entry is only available in Українська.
Copyleaks являє собою платформу для виявлення плагіату та аналізу текстів із використанням технології штучного інтелекту.
Компанію засновано у 2015 році з метою сприяння відповідальному упровадженню ШІ та підвищенню прозорості у застосуванні цієї технології для підтвердження оригінальності й автентичності контенту. Copyleaks позиціонує себе як інструмент підтримки академічної доброчесності, захисту інтелектуальної власності та підтвердження дотримання авторських прав, що забезпечує комплексне виявлення запозиченого, перефразованого або створеного ШІ контенту. Платформа пропонує набір інструментів, орієнтованих на академічні установи, освітні заклади, бізнес і приватних користувачів. За офіційними заявами, точність ШI-детекції становить 99 %, із дуже низьким рівнем хибнопозитивних спрацьовувань (< 0,2 %). Аналіз контенту виконується на понад 100 мовах для перевірки плагіату і понад 30 мов для ШI-детекції. Codeleaks (один із продуктів) призначений для виявлення плагіату у програмному коді, включно з ситуаціями, коли код може бути змінений або перефразований, а також для ідентифікації ліцензій використаного коду. Copyleaks також підтримує модель “Data Hubs”: глобальну базу мільйонів документів від різних установ та приватну базу, призначену для організацій, які хочуть зберігати свої документи локально або конфіденційно. Компанія опікується підтриманням етичної розробки ШІ, прозорості та відповідності нормативним стандартам, інноваційності, освітньої обізнаності й доброчесності. У закладах освіти Copyleaks використовується не лише як засіб перевірки плагіату й контролю ШІ-контенту, а також і як інструмент підтримки викладачів і студентів для розвитку оригінального мислення, критичного підходу, зменшення ризику випадкового або ненавмисного плагіату, формування культури академічної доброчесності. База даних та ресурси, з якими працює Copyleaks, включають академічні та інтернет-джерела, інституційні архіви, документи з приватних репозиторіїв.
Sorry, this entry is only available in Українська. 7 жовтня 2025 року відбулося чергове засідання Атестаційної колегії Міністерства освіти і науки України, за результатами якого ухвалено ряд рішень у сфері атестації кадрів вищої кваліфікації.
Sorry, this entry is only available in Українська.
7 жовтня 2025 року відбулося чергове засідання Атестаційної колегії Міністерства освіти і науки України, за результатами якого ухвалено ряд рішень у сфері атестації кадрів вищої кваліфікації.
Зокрема, розглядались питання присудження наукових ступенів, присвоєння вчених звань, реалізації рішень НАЗЯВО щодо встановленого плагіату, моніторингу дотримання вимог фаховими виданнями України. Затверджено рішення про присудження 180 наукових ступенів і присвоєння 392 вчених звань. Скасовано рішення вченої ради однієї з наукових установ про присвоєння вченого звання старшого дослідника через невиконання вимог, визначених законодавством. На підставі рішення Національного агентства із забезпечення якості вищої освіти одну особу позбавлено наукового ступеня через встановлений у визначеному законом порядку академічний плагіат, а інше рішення НАЗЯВО скеровано до експертної ради МОН відповідно до встановленої процедури. До категорії «А» «Переліку наукових фахових видань України» включено 7 наукових видань, 12 видань категорії «Б» вилучено з «Переліку …» через невідповідність встановленим вимогам. Оновлено систему спеціалізованих вчених рад: утворено 64 докторські ради на новий термін та внесено ряд змін до складу чинних.
Sorry, this entry is only available in Українська. На офіційному сайті Directory of Open Access Journals опубліковане повідомлення про те, що науковий журнал «Відкрита наука та інновації» за результатами експертизи внесений до міжнародного каталогу DOAJ.
Sorry, this entry is only available in Українська.
На офіційному сайті Directory of Open Access Journals опубліковане повідомлення про те, що науковий журнал «Відкрита наука та інновації» за результатами експертизи внесений до міжнародного каталогу DOAJ.
Це авторитетна світова база даних, що містить перелік рецензованих наукових журналів з відкритим доступом, які відповідають високим стандартам академічної доброчесності, прозорої редакційної політики та якості наукового контенту. Присутність журналу в цьому каталозі засвідчує відповідність видання міжнародним критеріям відкритої науки. Включення журналу до DOAJ відкриває нові перспективи для розвитку наукової комунікації та підвищує міжнародне визнання результатів досліджень, а саме: зростання видимості публікацій українських науковців у глобальному науковому інформаційному середовищі завдяки інтеграції журналу до одного з найбільш авторитетних міжнародних ресурсів відкритого доступу; підвищення рівня цитованості та індексації статей, що сприятиме кращому представленню наукових результатів у міжнародних базах даних та аналітичних системах; розширення можливостей для міжнародної співпраці, оскільки відкритий доступ у поєднанні з визнанням DOAJ створює додаткові умови для міжінституційних і міждисциплінарних партнерств; інтеграцію українських досліджень у глобальний простір відкритих знань, що відповідає стратегічним пріоритетам Європейського дослідницького простору та принципам відкритої науки. Цей результат підтверджує відповідність редакційної політики журналу міжнародним стандартам академічної доброчесності
Sorry, this entry is only available in Українська. PlagScan являє собою сервіс виявлення плагіату, створений у 2009 році у Німеччині.
Sorry, this entry is only available in Українська.
PlagScan являє собою сервіс виявлення плагіату, створений у 2009 році у Німеччині.
Він орієнтований на задоволення у першу чергу потреб академічного середовища і дозволяє студентам, викладачам та дослідникам оцінювати оригінальність текстів та підтримувати на високому рівні академічне письмо і критичне мислення. Сервіс працює з поширеними форматами файлів і застосовує двоетапний алгоритм для порівняння текстів з мільйонами веб-джерел та великими власними архівами. Виявлення збігів відбувається, щойно фіксується щонайменше три послідовні слова з іншого джерела. Аналізується чотири типи джерел: інтернет-контент, інституційні репозитарії, бази даних видавців-партнерів та ексклюзивний спільний архів, де документи, надіслані іншими клієнтами, використовуються для перевірки нових матеріалів. В останньому випадку користувачі бачать лише локацію збігів, а не повний текст, що дозволяє зберігати конфіденційність. Ця база постійно поповнюється внесками від установ та видавців, що розширює спектр порівнянь і запобігає повторному використанню попередніх робіт студентами чи авторами. Преміум-версія PlagScan Pro дозволяє здійснювати порівняння з текстами обширної колекції наукових журналів від кращих видавців (BMJ, Springer, Wiley). Результати аналізу подаються у формі звіту з маркерами збігів та потенційних проблем. Сервіс легко інтегрується з системами управління навчанням, такими як Moodle, Canvas чи Schoology, через API та LTI-протокол. Він відповідає сучасним вимогам захисту даних ЄС (GDPR), а також іншим європейським нормам щодо безпеки даних і конфіденційності. Використання сервісу сприяє підвищенню обізнаності щодо плагіату й академічної доброчесності, підтримує унікальність контенту, забезпечує моніторинг авторських прав.
Sorry, this entry is only available in Українська. На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джорджа Шалхуба «Ми повинні встановити правила використання ШІ у наукових роботах і рецензуванні».
Sorry, this entry is only available in Українська.
На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джорджа Шалхуба «Ми повинні встановити правила використання ШІ у наукових роботах і рецензуванні».
У ній автор наголошує, що без чітких правил використання інструментів генеративного штучного інтелекту у наукових текстах і процесі рецензування може бути втрачена довіра до самої системи академічної комунікації. Шалхуб зазначає, що великі мовні моделі дедалі частіше стають невидимими співавторами наукових текстів. Уже траплялися випадки, коли до наукових статей потрапляли фрази, очевидно породжені ШІ, або навіть цілі абзаци, які не мали жодного стосунку до змісту дослідження. Окремі журнали змушені були відкликати публікації після виявлення таких фактів. Дослідження показують, що ознаки машинного тексту присутні щонайменше у кожній восьмій науковій анотації, а в галузі комп’ютерних наук — майже у 20% робіт. Такі самі тенденції мають місце і в рецензуванні: до 17 % рецензій містять фрази, сформовані штучним інтелектом. Проблема посилюється через зростання кількості наукових рукописів, які потребують рецензування. Академічне середовище заохочує кількість публікацій, тоді як сама процедура оцінювання залишається неоплачуваною і надмірно перевантаженою. Це створює спокусу використовувати штучний інтелект, аби скоротити час підготовки текстів чи рецензій. Водночас з’являються нові форми маніпуляцій — автори іноді приховують у документах інструкції для ШІ, які впливають на оцінювання наукової роботи. Автор переконаний, що ця ситуація вимагає невідкладного врегулювання. Передусім наукові журнали та організатори конференцій мають ухвалити політики, які зобов’язують декларувати будь-яке використання штучного інтелекту. Має бути чітко вказано, який саме інструмент застосовано, з якою метою і яку роль він відіграв у створенні тексту. Відповідальність за зміст і достовірність завжди залишається за людьми, тому ШІ не може бути вказаний як співавтор. Рецензенти повинні ретельно перевіряти подані матеріали (зокрема – на предмет прихованих інструкцій) і користуватися лише перевіреними інструментами. Одночасно потрібно створювати механізми аудиту та контролю, які передбачатимуть не лише виявлення порушень, а й послідовну систему відповідальності: від попередження у разі ненавмисних помилок до суворих санкцій за повторні або свідомі порушення. Така регламентація не повинна зупиняти використання ШІ, а має зробити його безпечним і відповідальним. Загальний висновок автора полягає в тому, що стрімкий технологічний прогрес потребує нової культури академічної доброчесності. Штучний інтелект може бути корисним інструментом для науковців, але лише тоді, коли його застосування буде прозорим, підзвітним і підконтрольним. Тільки за цієї умови можливо зберегти довіру до наукового знання як колективного людського надбання.
Sorry, this entry is only available in Українська. Scribbr являє собою онлайн-платформу підтримки академічної доброчесності, засновану у 2012 році.
Sorry, this entry is only available in Українська.
Scribbr являє собою онлайн-платформу підтримки академічної доброчесності, засновану у 2012 році.
Вона сфокусована на сервісах для коректури, редагування текстів та їхньої перевірки на плагіат і має на меті сприяння академічній доброчесності в середовищі здобувачів освіти і дослідників. Сервіс орієнтований на удосконалення роботи з кваліфікаційними працями (рефератами, дипломними роботами, дисертаціями) та науковими публікаціями, пропонуючи комплексні рішення для забезпечення оригінальності творів. З моменту свого заснування і до сьогодні Scribbr еволюціонував від базового редактора до інтегрованої системи з елементами штучного інтелекту, адаптованої під потреби академічних кіл. Основна функція — перевірка на плагіат — базується на технології Turnitin, яка є стандартом у більшості університетів і видавництв. Цей інструмент виявляє не лише точні текстові збіги, а й семантичні подібності, включаючи заміни синонімами. Перевірка здійснюється з широким спектром джерел: понад 99 млрд поточних та архівних веб-сторінок, 8 млн публікацій від 1700 видавництв (зокрема – Springer, IEEE, Elsevier, Wiley-Blackwell, Taylor & Francis), дисертацій, тез і новин. Детектор штучного інтелекту побудований на власному програмному забезпеченні Scribbr, щоб з високою точністю ідентифікувати тексти, згенеровані LLM-моделями на кшталт ChatGPT, Gemini чи Copilot. Звіти про перевірку містять детальний аналіз потенційних збігів, допомагаючи розпізнавати ненавмисний плагіат і формувати правильні цитати, що знижує ризики академічної недоброчесності. Сервіс підтримує перевірку на 20 мовах – англійській, іспанській, німецькій, арабській, французькій тощо. Серед додаткових можливостей сервісу — генератор цитувань, інструмент перевірки стилю цитування, професійні послуги коректури, а також понад 300 статей з порадами щодо академічного письма, уникнення плагіату та етичних аспектів дослідження. Ці ресурси навчають академічній етиці, роблячи платформу корисною для студентів і викладачів. Scribbr використовується в освітніх установах і наукових інституціях для підтримки стандартів оригінальності та забезпечує необхідну конфіденційність даних.
Sorry, this entry is only available in Українська. На офіційному сайті Комітету Великобританії з доброчесності досліджень представлена актуальна інформація про те, як мають виглядати сучасні цінності усіх учасників дослідницької екосистеми –закладів вищої освіти, незалежних дослідницьких організацій, науково-дослідних інститутів, державних, приватних та громадських організацій, спонсорів досліджень.
Sorry, this entry is only available in Українська.
На офіційному сайті Комітету Великобританії з доброчесності досліджень представлена актуальна інформація про те, як мають виглядати сучасні цінності усіх учасників дослідницької екосистеми –закладів вищої освіти, незалежних дослідницьких організацій, науково-дослідних інститутів, державних, приватних та громадських організацій, спонсорів досліджень.
Зокрема, дослідження буде визнане виконаним сумлінно, якщо воно проводиться у надійний, етичний та відповідальний спосіб. Доброчесність досліджень полягає у такій діяльності, яка призводить до отримання таких висновків, яким люди можуть довіряти, у яких вони можуть бути упевнені щодо застосованих етичних підходів та поваги до усіх учасників дослідження. Якщо дослідження сумлінне, то його результати можуть бути використані іншими дослідниками, практиками та представниками громадськості. Принципи дослідницької доброчесності сформульовані у відповідному Конкордаті. Йдеться про чесність, коректність/суворість, прозорість та відкриту комунікацію, турботу і повагу, підзвітність. Цілісність й доброчесність мають бути забезпечені на всіх етапах та у всіх важливих аспектах дослідження, у тому числі при формулюванні цілей, намірів та результатів дослідження, написанні звітів про методи та процедури дослідження, при зборі даних, використанні та визнанні внеску інших дослідників, наданні обґрунтованих інтерпретацій та заяв, заснованих на результатах досліджень. Забезпечення коректності означає насамперед відповідність дисциплінарним нормам та стандартам під час проведення досліджень та використання відповідних методів, протоколів, формулюванні інтерпретацій та підготовці висновків, публікації результатів. Забезпечення прозорості та відкритої комунікації необхідно при декларуванні явних та потенційних конфліктів інтересів, здійсненні інформування про методи збору даних, проведенні аналізу та інтерпретації даних, забезпеченні широкої доступності результатів, включаючи публікацію або інше поширення негативних чи нульових результатів для визнання їхньої цінності як повноцінної частини дослідницького процесу. Забезпечення турботи та поваги відноситься до всіх суб’єктів – користувачів, бенефіціарів дослідження, у тому числі людей, тварин, навколишнього середовища та культурних об’єктів. Має бути також забезпечена належна відповідальність спонсорів, роботодавців та дослідників для спільного створення ними цілісного дослідницького середовища, в якому окремі особи та організації мають повноваження та можливість брати на себе відповідальність за дослідницький процес.
Saving a scientific data set occurs in two stages:
1.) Creating a data set
Enter the name of the set, a brief description of the set (annotation), and click the “Create set” button. After that, a draft data set will be automatically created, which you can save for further work with the set. The system will redirect you to the “Data set information” page.
2.) Filling in the data
On the “Data set information” page, you need to fill in all the fields related to the data set and upload the files.
Please note! Each file is uploaded separately. This is done to ensure the stable operation of the system.
Once you have filled in the information about the scientific data set and added the necessary files, you can save the draft or send the data to the system.
Please note! Once the data has been sent, you cannot change it.
Drafts are necessary for storing the data set and editing it before sending.
Account verification by affiliation
All accounts on the NRA website go through a standard registration procedure and are verified. However, in order to obtain additional features, such as publishing open reviews of academic texts, verification by affiliation is required.
To obtain the status “verified”, you must change your primary email address to a corporate one, which is tied to a scientific or educational institution.
For example: user@ukrintei.ua, user@nas.gov.ua
After confirming your corporate email address, your account will be automatically verified by affiliation.
If your email address is corporate, but your account does not have a verification mark, you need to write to us at the email address NRAT@ukrintei.ua. After verification, we will add your address to the database, and your account will be verified.
After completing the verification procedure for affiliation, you can change the primary email address to a convenient one for you, without losing your status during the current verification.
You only need to verify for affiliation once.
* We use corporate addresses from the Unified State Database on Education and the State Register of Scientific Institutions Supported by the State
