Times Higher Education Архіви

ДЕТЕКТОРИ ШІ СТВОРИЛИ НОВИЙ ТІНЬОВИЙ РИНОК ПОСЛУГ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Бенджаміна Люка Мурхaуса та Джеймса Міана Цзя «Університети мають припинити діяльність нелегальної економіки навколо детекторів штучного інтелекту».

У ній розглядається питання широкого упровадження систем виявлення текстів, створених за допомогою генеративного штучного інтелекту та формування неофіційного ринку відповідних послуг із перевірки студентських робіт на «ймовірність використання ШІ», а також обговорюються наслідки для академічної доброчесності та освітнього процесу в цілому. Після появи ChatGPT постачальники антиплагіатних систем швидко інтегрували до своїх продуктів функції визначення ймовірності використання штучного інтелекту. У багатьох університетах отримані показники вже використовуються під час розгляду справ про можливі порушення академічної доброчесності, а окремі заклади навіть визначають порогові значення, перевищення яких може стати підставою для дисциплінарних процедур. Водночас студентам не завжди достатньо чітко пояснюють, як саме інтерпретуються такі результати та яке місце вони займають у процедурі оцінювання. Невизначеність породжує тривожність, а вона стає підґрунтям для появи нового ринку. На популярних електронних платформах з’явилися продавці, які за невелику плату пропонують здійснити детекцію ШІ у студентських роботах, причому здобувачі освіти можуть багаторазово надсилати свої тексти, редагувати їх відповідно до отриманого показника й лише після цього подавати остаточну версію через офіційну систему навчального закладу для перевірки. Постачальники подібних послуг запевняють клієнтів, що завантажені тексти не зберігатимуться в базах даних антиплагіатних систем, проте жодних гарантій цьому немаєВідомі ситуації, коли після використання таких сервісів роботи здобувачів освіти зберігались в цих системах і були доступні при перевірці університетами на плагіат та ШІ. Процес доопрацювання академічного тексту традиційно допомагає студентам уточнювати аргументацію, критично переосмислювати власні висновки та вдосконалювати стиль академічного письма. Проте дедалі частіше редагування перетворюється на спробу будь-якою ціною знизити показник «ШI-ймовірності». У соціальних мережах активно поширюються поради, націлені не на покращення змісту роботи, а на те, як зробити текст менш схожим на створений штучним інтелектом, іноді – навіть шляхом навмисного внесення граматичних помилок. Звісно, університети не мали наміру створювати «економіку детекторів ШІ», однак їхня практика використання таких інструментів стала одним із чинників появи цього ринку послуг. Водночас є і позитивні приклади: ряд університетів вже відмовився від використання функції розпізнавання текстів, створених штучним інтелектом, або суттєво обмежив їх застосування. Переосмислення ролі інструменту детекції ШІ, відкритий діалог зі студентами та зрозумілі правила використання генеративного штучного інтелекту мають в комплексі підтримувати академічну доброчесноість. Упровадження нових цифрових інструментів здатне породжувати не лише нові можливості, а й неочікувані економічні, соціальні та освітні наслідки. У сфері академічної доброчесності задіяння технологічних рішень має бути прозорим, побудованим на довірі та чітких правилах.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/opinion/universities-must-help-shut-down-illicit-ai-detection-economy

Фото: pixabay.com

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

2026-07-10

САНКЦІЇ ЗА АКАДЕМІЧНІ ПОРУШЕННЯ: ЯК ЗНАЙТИ БАЛАНС МІЖ ПОКАРАННЯМ ТА СПРАВЕДЛИВІСТЮ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джека Гроува «Чи потрібні більш жорсткі санкції за порушення академічної доброчесності?».

У ній автор розмірковує про те, чи відповідають традиційні механізми реагування на наукові порушення – сучасним викликам, спричиненим поширенням технологій ГШІ, що вже призвело до масової появи недоброякісних наукових публікацій та зростання кількості відкликаних статей. Поштовхом стало рішення сервера препринтів arXiv про запровадження річної заборони на подання рукописів авторами, у роботах яких виявлено вигадані бібліографічні посилання. Частина дослідників підтримала жорсткі санкції, вважаючи їх необхідною відповіддю на поширення недобросовісних практик. Інші застерігають від прирівнювання ненавмисних помилок до свідомого шахрайства. Один з критиків суворого підходу вважає, що поява неіснуючих посилань у тексті не завжди свідчить про намір обманути наукову спільноту. Дедалі більше наукових організацій переглядають підходи до академічної доброчесності. У В’єтнамі запроваджуються правила протидії науковим порушенням із можливістю повернення грантових коштів та заборони участі у майбутніх дослідницьких проєктах. В Індії заявники на грантове фінансування незабаром повинні будуть повідомляти про відкликання своїх публікацій за попередні п’ять років, а національний рейтинг університетів враховуватиме концентрацію відкликаних статей у конкретних закладах. У Китаї окремі науковці вже втратили свої посади після виявлення порушень. У США суд тимчасово відсторонив адвокатів, які подавали процесуальні документи з вигаданими судовими прецедентами, створеними штучним інтелектом. Нездатність автора перевірити бібліографію ставить під сумнів достовірність усього дослідження, а відкликання статті є не покаранням, а механізмом очищення наукової літератури від ненадійних результатів. Інші експерти закликають до більш виваженого підходу, адже наукові роботи часто створюються великими авторськими колективами, проходять багато етапів редагування, а окремі помилки можуть виникати без злого наміру. Надмірно жорсткі санкції можуть призвести до небажаних наслідків: університети стануть менш зацікавленими у добровільному відкликанні проблемних публікацій, а дослідники — у відкритому визнанні власних помилок. Окреме місце в матеріалі займає питання відкликаних статей та як це впливає на професійну кар’єру дослідника. Таке відкликання має виправляти корпус знань, а не бути виключно підставою для адміністративних рішень щодо фінансування, кар’єрного просування чи руйнування репутації науковця. Матеріал показує, що поява генеративного штучного інтелекту змушує університети, видавців, грантові організації та самих дослідників переосмислювати межі академічної відповідальності. Пошук балансу між захистом доброчесності, справедливістю санкцій та підтримкою довіри до наукових результатів стає одним із ключових викликів сучасної дослідницької системи.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/depth/do-we-need-harsher-sanctions-research-misconduct

Фото: pixabay.com

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

2026-07-09

ОГЛЯД ЛІТЕРАТУРИ БЕЗ ВИГАДАНИХ ДЖЕРЕЛ: ПРАКТИЧНІ ПОРАДИ ЩОДО ВИКОРИСТАННЯ РІЗНИХ ІНСТРУМЕНТІВ ГШІ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Цзе Чжана, Лілі Цзю та Ї Ло «Запобіжники проти галюцинацій генеративного штучного інтелекту під час підготовки оглядів літератури».

У ній розглядаються практичні підходи до відповідального використання генеративного штучного інтелекту при підготовці наукових оглядів без ризику втрати достовірності, відтворюваності та академічної доброчесності. Автори зазначають, що ГШІ дедалі активніше використовується дослідниками для пошуку наукових праць, ознайомлення з новими предметними галузями, узагальнення змісту публікацій й підготовки оглядів літератури. Водночас одним із найсерйозніших ризиків залишається так звана «галюцинація» — ситуація, коли система створює переконливі, але неіснуючі бібліографічні посилання, придумані цитати або наукові твердження, які є нісенітницею. При складанні огляду літератури, який має ґрунтуватися виключно на перевірених джерелах, це підіриває довіру до результатів дослідження. Перший спосіб запобігання галюцинацій – грамотне формулювання запитів до моделі. У такому запиті слід прямо визначати, що точність важливіша за повноту відповіді. Генеративний ШІ має посилатися лише на ті публікації, існування яких він може впевнено підтвердити, а у випадках невизначеності — повідомляти про це, а не вигадувати відсутні відомості. Особливу увагу рекомендується приділяти наданню повних бібліографічних описів, цифрових ідентифікаторів DOI, дослівних цитат із зазначенням сторінок або розділів, а також обмежувати пошук статтями, індексованими у Web of Science або Scopus. Після отримання відповіді всі запропоновані джерела необхідно самостійно перевіряти. Другий спосіб – розширення набору ключових слів. У різних наукових дисциплінах близькі за змістом явища можуть бути описані різною термінологією, отже при розумному поводженні людини ГШІ може допомогти виявити альтернативні назви понять, споріднені концепції та різні варіанти професійної лексики. Проте безпосередній пошук публікацій рекомендується здійснювати вже у спеціалізованих наукометричних базах даних, таких як Google Scholar, Scopus або Web of Science. Окрему увагу приділено академічним інструментам штучного інтелекту, які працюють на основі перевірених наукових баз даних. Платформи Elicit і Consensus поєднують можливості генеративного ШІ з доступом до реальних наукових публікацій. Такі системи допомагають знаходити релевантні дослідження, аналізувати методологічні підходи й узагальнювати результати, не втрачаючи зв’язку з першоджерелами. Ще одним гарним способом перевірки є інструменти візуалізації наукової літератури, зокрема Connected Papers і ResearchRabbit. Вони відображають публікації у вигляді мережі взаємопов’язаних досліджень, побудованої на основі реальних цитувань. Такий підхід допомагає визначити фундаментальні праці певної галузі, простежити розвиток наукових ідей та переконатися, що всі використані джерела представлені в реальному академічному інформаційному просторі. Використання ГШІ – це послідовний багатоступеневий процес: спочатку модель може допомогти сформувати систему ключових слів, потім дослідник виконує пошук у наукових базах даних, після цього аналізує взаємозв’язки між публікаціями за допомогою засобів візуалізації, а вже на завершальному етапі використовує інструменти ГШІ для узагальнення відібраних матеріалів. Саме така організація роботи, на думку авторів, є найбільш ефективною. Слід пам’ятати, що інструменти штучного інтелекту можуть суттєво прискорити наукову роботу, однак не мають повністю замінювати людську працю. Достовірність дослідження визначається не можливостями цифрових інструментів, а здатністю дослідника критично оцінювати інформацію та спиратися на верифіковані наукові докази.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/campus/safeguards-against-genai-hallucination-literature-reviews

Фото: pixabay.com

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

2026-07-08

СТАЛИЙ РОЗВИТОК – НОВИЙ ВИМІР УНІВЕРСИТЕТСЬКОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Патріка Джека «Результати Sustainability Impact Ratings 2026 оголошено».

У ній аналізуються результати восьмого випуску Times Higher Education Sustainability Impact Ratings, який презентує внесок університетів у реалізацію Цілей сталого розвитку ООН. Крім того, у публікації розглядаються зміни у співвідношенні позицій закладів із різних країн та регіонів. Університети найбагатших країн світу, як і раніше, переважають у верхній частині рейтингу, однак розрив між ними та закладами з країн із нижчим рівнем доходу поступово скорочується. Лідером Sustainability Impact Ratings 2026 став Університет Манчестера, друге місце посів Університет Гріффіта, а третє — Західний Сіднейський університет. До першої десятки загального рейтингу увійшли університети Великої Британії, Австралії, Канади, Малайзії, Південної Кореї, Японії, Тайваню та Франції. Повної зміни глобального лідерства не відбулось, але спостерігається поступове посилення академічного потенціалу інших країн. Лідерство університетів із країн із високим рівнем доходу залишається значним, але інші держави поступово скорочують відставання завдяки довгостроковим інвестиціям, державній підтримці й стратегічній орієнтації на ЦСР. Зокрема, кількість університетів із країн із високим рівнем доходу серед 50 найкращих зменшилася з 39 до 34. Особливо помітним став прогрес Малайзії: кількість її ЗВО у першій двохсотці зросла, що є результатом системних інвестицій, розвитку міжнародної співпраці та політики, орієнтованої на вимірюваний суспільний вплив. Азійські університети вперше сформували більшість представників у першій п’ятдесятці рейтингу — 28 закладів проти 22 роком раніше. Це заслуга університетів Малайзії, Філіппін та Індії. Водночас Велика Британія зберегла найбільшу кількість університетів у першій сотні рейтингу — 16 закладів, а в першій двохсотці представлено 33 британські університети. Проте зафіксовані рейтингом результати не є однозначними, оскільки частина закладів досягла найкращих позицій вперше за всю історію рейтингу, а інші продемонстрували погіршення показників. Усі університети Азербайджану, представлені в рейтингу, піднялися у загальному заліку, більшість закладів Узбекистану та Казахстану також покращили свої результати, що свідчить про поширення кращих університетських практик, пов’язаних зі сталим розвитком.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/news/sustainability-impact-ratings-2026-results-announced

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_TimesHigherEducation #НРАТ_ЦСР_SDG #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_Освітянам_КращіПрактики

2026-07-07

ОЦІНЮВАННЯ НАУКИ ПОТРЕБУЄ НЕ ДЕКЛАРАЦІЙ, А ФОРМУВАННЯ НОВОЇ АКАДЕМІЧНОЇ КУЛЬТУРИ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю групи авторів «Оновлення академічної культури потребує тиску знизу й відповідальності згори».

У ній розглядається, чому численні міжнародні ініціативи з реформування академічної культури та системи оцінювання наукових досліджень не дадуть очікуваних змін без належної активної участі дослідників, а також відповідального лідерства керівництва університетів, наукових установ та інституцій, які формують політику у сфері науки. Упродовж останнього десятиліття у світі з’явилося чимало документів, покликаних змінити систему оцінювання наукової діяльності. Серед найвідоміших ініціатив – Декларація про оцінювання наукових досліджень (DORA), Угода про реформування оцінювання наукових досліджень, яку координує Коаліція з удосконалення оцінювання наукових досліджень (CoARA), а також низка інших міжнародних проєктів. Їх мета – відмова від надмірної залежності від кількісних показників (зокрема – бібліометричних індикаторів і рейтингів журналів) та перехід до комплексного оцінювання наукових досягнень. Підписання декларацій або приєднання до міжнародних угод саме по собі не змінює академічної практики. У багатьох університетах і дослідницьких організаціях під час конкурсів на посади, присудження грантів чи оцінювання результативності науковців вирішальне значення й надалі мають кількісні показники. Дослідники змушені орієнтуватися насамперед на вимоги чинної системи оцінювання, навіть якщо вони не сприяють розвитку оригінальних, міждисциплінарних або довгострокових досліджень. Відповідальність за зміни не можна покладати виключно на адміністрацію університетів або міжнародні організації. Науковці здатні вплинути на академічну систему під час роботи у складі конкурсних комісій, експертних рад, редакційних колегій, грантових комітетів або спеціалізованих рад із присудження наукових ступенів. Саме в цих професійних спільнотах формуються критерії, за якими оцінюються результати досліджень і будуються академічні кар’єри. Особлива роль належить впливовим ученим, які обіймають керівні посади або користуються значним авторитетом у своїй предметній галузі. Саме вони мають демонструвати готовність застосовувати нові принципи оцінювання не лише в офіційних документах, а й у повсякденній практиці — під час добору кадрів, експертизи наукових проєктів, наставництва молодих дослідників і роботи в редакційних колегіях наукових журналів. Якщо університети, грантові організації, наукові товариства, видавці та журнали використовуватимуть різні критерії оцінювання, дослідники й надалі отримуватимуть суперечливі сигнали щодо того, які результати їхньої роботи справді цінуються академічною спільнотою. Оновлення академічної культури є більш складним процесом, ніж ухвалення нових декларацій чи рекомендацій. Стійкі зміни можливі лише там і тоді, де і коли принципи відповідального оцінювання послідовно втілюються в повсякденній діяльності всіх учасників наукової системи — від окремих дослідників до керівників університетів та міжнародних організацій.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/depth/academic-renewal-needs-pressure-below-and-responsibility-above

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_НауковіВидання_новини #НРАТ_TimesHigherEducation

2026-07-06

УНІВЕРСИТЕТАМ СЛІД ВИКОРИСТОВУВАТИ ГШІ НА ОСНОВІ ПЕДАГОГІЧНОЇ МЕТОДОЛОГІЇ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джульєти Роусел «Підхід до штучного інтелекту «усе або нічого» загрожує загальмувати інновації».

У ній автор привертає увагу до позиції директора навчальних ініціатив Google DeepMind Міріам Шнайдер, яка вважає, що непродумані рішення стосовно використання генеративного штучного інтелекту в університетській освіті можуть перешкодити розвитку сучасної педагогіки. ГШІ не обов’язково має змінювати педагогіку, натомість його потенціал полягає у підтримці та посиленні ефективних освітніх практик. Поява новітніх технологій стала приводом для переосмислення фундаментальних питань про цілі навчання, роль викладача та характер взаємодії між учасниками освітнього процесу. Критику викликає бінарний підхід, за якого університети або повністю забороняють використання штучного інтелекту, або дозволяють його без істотних обмежень. Така поляризація відволікає увагу від набагато важливішого питання – не про характеристики моделей штучного інтелекту, а про те, як вони можуть впливати на взаємини між викладачами й студентами, мотивацію до навчання та розвиток цілісних освітніх підходів. Технологічні компанії дедалі більше уваги приділяють створенню інструментів, орієнтованих саме на навчання. Наприклад, режим Guided Learning у сервісі Gemini, розроблений на основі методології LearnLM. Його метою є не надання готових відповідей, а підтримка процесу навчання через постановку запитань, поступове пояснення матеріалу та стимулювання самостійного мислення студентів. Водночас ефективне використання великих мовних моделей потребує спеціального педагогічного проєктування. Помилково очікувати, що універсальна мовна модель автоматично стане якісним навчальним інструментом, – це схоже на ситуацію, коли випадкову людину без педагогічної підготовки ставлять перед аудиторією й пропонують виконувати функції викладача. Освітні системи ШІ мають створюватися з опорою на результати досліджень у сфері науки про навчання, а не лише на досягнення інформаційних технологій. Університетам необхідно переглянути не лише технічні правила використання ГШІ, а й загальні підходи до організації навчального процесу. Ключовим завданням стає пошук такого поєднання технологічних можливостей і педагогічних принципів, у якому цифрові інструменти сприятимуть розвитку мислення, взаємодії та мотивації студентів, а не підмінятимуть їх.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/news/all-or-nothing-approach-ai-risks-shutting-down-innovation

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_TimesHigherEducation

2026-07-03

ФРАНЦУЗЬКИЙ СКАНДАЛ ІЗ ПЛАГІАТОМ ТА ЙОГО НАСЛІДКИ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Сехер Асаф «Заклики до більшої прозорості після французького скандалу з плагіатом».

У ній висвітлюється резонансна справа французького фізика, популяризатора науки та філософа науки Етьєна Кляйна, після якої наукова спільнота почала жваво обговорювати, наскільки відкрито університети мають проводити розслідування випадків академічної недоброчесності та яким чином інформувати суспільство про їхні результати. Поштовхом стало рішення Паризького університету про позбавлення Етьєна Кляйна докторського ступеня після внутрішнього розслідування, яке підтвердило масштабні запозичення у його докторській дисертації з філософії науки 1999 року. Перевірку було ініційовано після журналістського розслідування, яке виявило присутність численних фрагментів тексту, запозичених без належних посилань. Університетське розслідування тривало більше року, однак його повний звіт не був оприлюднений для широкого загалу. Університет ухвалив окреме рішення щодо цієї справи, але відмовився детально коментувати його зміст. Така позиція стала предметом критики з боку експертів з академічної доброчесності, які наголошують, що за дотримання необхідних умови вимог стосовно конфіденційності та прав, більша відкритість прийнятого рішення могла би посилити довіру до інституційних процедур. Керівник французького офісу з питань доброчесності досліджень Мішель Дюбуа зазначає, що випадки позбавлення докторського ступеня у Франції залишаються надзвичайно рідкісними. Він позитивно оцінює роль незалежних дослідників і журналістів, які виявляють можливі академічні порушення, зосереджуючи увагу на тому, що ключове значення має не те, хто саме повідомляє про порушення, а те, як на це реагують академічні установи. Необхідно забезпечувати захист осіб, які повідомляють про можливі порушення академічної доброчесності, а процедури перевірки мають бути зрозумілі, а комунікація з суспільством після завершення розслідувань – відкритою. Професор філософії науки Стефані Рюфі звертає увагу на те, що серед авторів, чиї тексти були некоректно використані в дисертації Етьєна Кляйна без належного цитування, були й члени дисертаційної ради. Це свідчить про важливість не лише індивідуальної відповідальності автора, а й належного виконання експертами своїх функцій під час оцінювання дисертаційних робіт. Матеріал актуалізує дискусію про те, що питання академічної доброчесності не обмежуються виявленням порушень, – потрібна належна увага до інституційних процедур розгляду випадків недоброчесності, – прозорість, процесуальна послідовність і зрозуміла комунікація ухвалених рішень.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/news/calls-more-transparency-after-french-plagiarism-scandal

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_АкадемДоброчесність #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_TimesHigherEducation

2026-07-01

У ВАС ТРИ ДНІ, ЩОБ ОТРИМАТИ МІЛЬЙОН

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джейка Гроува «Триденний конкурс дослідницьких грантів UKRI є несправедливим щодо заявників».

У ній висвітлюється реакція британської наукової спільноти на рішення UK Research and Innovation (UKRI) відкрити конкурс грантів із надзвичайно коротким терміном подання заявок, що, на думку багатьох дослідників та університетів, поставило потенційних учасників у складні умови. У конкурсі між оголошенням і завершенням прийому заявок було передбачено лише три робочі дні. Чи можна за 72 години якісно підготувати повноцінну грантову заявку, погодити її із партнерами, пройти внутрішні процедури схвалення та оформити необхідну документацію? Звісно, у виграшному становищі опиняються ті команди, які вже мали на руках готові проєкти або значні адміністративні ресурси. Дослідники звертають увагу, що короткі терміни – це додаткові бар’єри для невеликих університетів, молодих науковців і тих установ, де погодження грантових заявок передбачає кілька етапів внутрішньої експертизи. У результаті перевагу отримують не найкращі наукові ідеї, а ті, які вдалося швидше оформити відповідно до формальних вимог. UKRI пояснює стислі терміни особливостями нинішнього етапу фінансування та необхідністю дуже оперативно розподілити наявні кошти і обіцяє, що подібні практики не стануть новим стандартом для грантових програм. Науковці підкреслюють: ефективна грантова система має забезпечувати не лише своєчасний розподіл коштів, а й достатній час для підготовки якісних проєктних пропозицій усіма потенційними заявниками. Процедури мають залишатися передбачуваними, прозорими й забезпечувати рівні можливості для участі, оскільки саме ці чинники значною мірою визначають довіру дослідницької спільноти до системи розподілу наукових грантів.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/news/ukris-three-day-research-grant-call-unfair-applicants

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_TimesHigherEducation

2026-06-29

ДИСБАЛАНСИ У НАУКОВОМУ ФІНАНСУВАННІ: ГРАНТИ ДЛЯ МОЛОДИХ, НЕВИЗНАЧЕНІСТЬ ДЛЯ ДОСВІДЧЕНИХ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Крістіни Муньйос Пінедо «Фінансування ERC створює бульбашку нестійких кар’єр».

У ній автор аналізує особливості грантової політики Європейської дослідницької ради (ERC) та стверджує, що нинішня структура фінансування забезпечує гарні можливості для дослідників на ранніх етапах кар’єри, але пропонує значно менше реалістичних перспектив для тих, хто знаходиться посередині професійного шляху. Крістіна є дослідником у галузі біомедичних наук, має досвід роботи у європейському та американському науковому середовищі і склала свою думку стосовно правил, що наразі змінюються. Запровадження нових семирічних грантів ERC Plus обсягом до 7 мільйонів євро, які Європейський Союз розглядає як один із інструментів залучення провідних учених із США, може дати очікувані результати. Такі програми є дійсно привабливими, але вони ставлять питання щодо кар’єри науковців після завершення цього фінансування. Система ERC значно краще підтримує ранні етапи наукової кар’єри, ніж подальший професійний розвиток. Автор аналізує результати конкурсів 2024 року і звертає увагу на суттєву різницю між кількістю грантів, доступних молодим і більш досвідченим дослідникам. Виходить так, що після завершення періоду, коли науковець може претендувати на гранти Starting або Consolidator, шанси отримати належне фінансування різко зменшуються. Саме тому багато дослідників, які успішно створили власні наукові групи на початку кар’єри, згодом стикаються з фінансовими та організаційними труднощами. Особливо тривожною є ситуація в країнах, де національні системи фінансування науки не пропонують достатньої кількості альтернативних програм підтримки, внаслідок чого дослідники можуть опинятися в залежності від одного джерела фінансування. Після завершення великого гранту лабораторії скорочуються, а науковці змушені шукати можливості переїзду до інших країн або працювати в умовах постійної фінансової невизначеності. Конкурентоспроможність науки визначається не лише розміром окремих грантів, а й різноманітністю джерел підтримки досліджень, рівнем адміністративного навантаження, можливостями залучення молодих дослідників і наявністю стабільних механізмів фінансування на різних етапах кар’єри. Саме за цими параметрами багато європейських країн поступаються Сполученим Штатам Америки. Також автор не обходить стороною питання пріоритетів майбутньої програми «Горизонт Європа» після 2028 року: існує занепокоєння тим, що в дискусіях про європейську конкурентоспроможність недостатньо уваги приділяється фундаментальним дослідженням, які фінансує ERC. Адже саме такі програми забезпечують довгостроковий науковий розвиток і міжнародну привабливість європейської науки. Матеріал порушує проблему організації академічної кар’єри в сучасній науці. Навіть найпрестижніші грантові програми не можуть гарантувати стабільного професійного розвитку, якщо між окремими етапами кар’єри виникають значні розриви у можливостях фінансування. Йдеться не лише про розподіл грантів, а й про те, наскільки наукові системи здатні забезпечувати послідовний розвиток дослідників упродовж усього їхнього професійного шляху.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/opinion/erc-funding-settings-are-creating-bubble-unsustainable-careers

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_TimesHigherEducation

2026-06-26

ОЦІНЮВАТИ НЕ ВІДПОВІДЬ, А СПОСІБ МИСЛЕННЯ СТУДЕНТА

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Ніколь Браунлі «Невеликі зміни в дизайні оцінювання можуть зробити мислення видимим».

У ній автор пропонує поговорити про те, як генеративний штучний інтелект спонукає викладачів переглядати традиційні підходи до оцінювання та переносити увагу з кінцевого результату на процес формування студентських суджень і рішень. Поширення ГШІ виявило давню слабкість багатьох освітніх практик: викладачі часто оцінюють готовий продукт, не маючи достатніх підстав судити про те, як саме студент дійшов до відповідного результату. Значна частина дискусій навколо академічної доброчесності зосереджується на виявленні або обмеженні використання штучного інтелекту, проте такий підхід не усуває головної проблеми. Якщо оцінювання орієнтоване виключно на кінцеву відповідь, викладачеві складно визначити, які саме знання, навички та міркування стоять за нею. Тому ефективною стратегією може бути не посилення контролю, а зміна дизайну завдань. Наприклад, навчальне завдання студентам може полягати у використанні генеративного штучного інтелекту під час вивчення теорій навчання. Викладач оцінює не підсумковий текст як такий, а повний запис взаємодії з чат-ботом, концентруючись на здатності студента ставити уточнювальні питання, критично оцінювати пояснення, виявляти прогалини в аргументації та поступово формувати більш цілісне розуміння проблеми. Таким чином основним доказом навчання стає процес мислення, а не фінальний результат. В інших варіантах завдань студенти мають пояснювати власні рішення, коментувати ключові етапи роботи та обґрунтовувати вибір певних підходів, а викладач оцінює не безпомилковість виконання, а професійне судження, уміння застосовувати теорію та здатність рефлексувати над власними діями. Цей підхід наближає оцінювання до реальних практик професійної діяльності, де важливим є не лише результат, а й логіка його досягнення. Доволі поширеним є побоювання, що процесно орієнтоване оцінювання вимагатиме від викладачів значно більше часу. Ніколь стверджує, що коли студент демонструє власний хід думок через коментарі, анотації або історію взаємодії з цифровими інструментами, викладачеві легше побачити моменти прийняття рішень і зробити висновок про якість навчання, ніж намагатися реконструювати цей процес за завершеним текстом. Також автор пропонує вимагати від студентів подання чернеток або історії роботи над завданням, коментувати ключові етапи розробки ідей, оцінювати розвиток аргументації, відкрито інтегрувати інструменти штучного інтелекту в освітній процес замість того, щоб намагатись повністю усунути їх з навчального середовища. Матеріал привертає увагу до питання організації університетського оцінювання в контексті стрімкого розвитку цифрових технологій. Якщо вища освіта прагне формувати критичне мислення, професійне судження та здатність ухвалювати обґрунтовані рішення, то ці якості мають ставати не прихованим припущенням, а безпосереднім об’єктом оцінювання та педагогічної уваги.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/campus/small-changes-assessment-design-can-make-thinking-visible

Фото: pixabay.com

2026-06-25