Times Higher Education Архіви

НАУКОВІ ЖУРНАЛИ МАЮТЬ ЗАБЕЗПЕЧИТИ ВІДКРИТІСТЬ ДОСЛІДНИЦЬКИХ ДАНИХ ДО ОПУБЛІКУВАННЯ СТАТЕЙ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джека Гроува «Науковим журналам радять посилити контроль за виконанням правил обміну даними».

У ній розглядаються причини низької ефективності політик відкритого поширення дослідницьких даних та пояснюється, чому формальні вимоги без належного контролю не забезпечують прозорості й відтворюваності наукових результатів. Попри те, що дедалі більше наукових журналів вимагають від авторів робити вихідні дані досліджень доступними, фактичне виконання цих вимог залишається низьким. На це звертає увагу група дослідників з Канади та Швеції які стверджують, що слабкий контроль за дотриманням політик відкритості призвів до формування «кризи прозорості» в академічному світі. Більшість журналів декларують політики обміну даними, однак їх виконання майже не перевіряється. Як наслідок, значна частина наборів даних залишається недоступною для незалежної перевірки. Аналіз 7750 біомедичних статей, опублікованих у 2015–2020 роках, показав, що лише 9 % авторів пообіцяли зробити всі дані відкритими, а виконали це зобов’язання лише 3 %. Журнали майже не публікують інформацію про те, як саме контролюють виконання власних вимог щодо відкритості даних, що негативно позначається на дослідницькій доброчесності як окремих публікацій, так і наукових видань в цілому. Однією з причин такого стану є нечіткість формулювання політик відкритості, які допускають різне тлумачення. Для підвищення ефективності контролю слід використовувати однозначні вимоги, зокрема – міжнародні стандарти CONSORT, працювати зі стандартизованими контрольними списками замість загальних декларацій про відкритість. Не слід покладатись на практики, за яких журнали дозволяють авторам обмежуватися формулюванням «дані будуть надані за запитом», оскільки це не забезпечує реального доступу до інформації (фактично більшість подібних запитів залишається без відповіді). Журнали мають перевіряти доступність вихідних даних ще до прийняття статті до публікації та контролювати виконання цієї вимоги. Загалом відсутність відкритих даних призводить до неповних узагальнень доказів, дублювання досліджень, неефективного використання державних ресурсів і ухвалення клінічних рішень на основі неповної доказової бази. Проблему неможливо розв’язати окремими ініціативами окремих журналів або добровільним дотриманням рекомендацій. Хоча деякі видання (The BMJ, PLOS Medicine) запровадили обов’язкові вимоги щодо відкритого поширення даних і програмного коду, масштабні зміни потребуватимуть більш рішучих кроків з боку великих міжнародних видавничих груп. Системний контроль за виконанням політик відкритості може стати важливою умовою підвищення прозорості, перевірюваності та надійності сучасних наукових досліджень.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/news/tackle-weak-enforcement-data-sharing-rules-journals-told

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_TimesHigherEducation #НРАТ_АкадемДоброчесність #НРАТ_ВідкритаНаука #НРАТ_ВідкритіДані #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_НауковіВидання_новини

2026-07-15

НЕВИЗНАЧЕНІСТЬ ЗАМІСТЬ КАНІКУЛ: НОВА ХВИЛЯ КАДРОВИХ РЕФОРМ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джульєти Роусел «Прогнозують літо «хаосу»: масові скорочення персоналу завершують навчальний рік».

У ній йдеться про те, як оголошені наприкінці академічного року скорочення працівників у низці британських університетів посилюють невизначеність щодо організації навчального процесу, дослідницької діяльності та підготовки до нового навчального року. Університети Ексетера, Данді, Гартфордширу, Лінкольна, Сассекса та Нортумбрії повідомили про нові програми реструктуризації та скорочення академічного персоналу. Представники профспілки вважають, що час для таких рішень обрано невипадково, адже після завершення іспитів і перед літніми відпустками можливості працівників для організації колективних дій суттєво обмежені. Факультети мають формувати навчальне навантаження, розподіляти дисципліни між викладачами та готуватися до початку нового семестру, однак не знають, хто залишиться працювати. Це створює проблеми не лише для організації майбутнього освітнього процесу, а й для планування досліджень у рамках чергового циклу Research Excellence Framework. Так, в Університеті Лінкольна під ризиком скорочення опинилися 140 працівників. Адміністрація пояснює необхідність змін демографічними тенденціями, зміною структури попиту серед вступників та посиленням конкуренції між ЗВО. Університет Ексетера запропонував скоротити 150 робочих місць з акцентом на викладачів гуманітарних дисциплін, але без закриття факультетів чи освітніх напрямів. Ризик звільнення для одних та невизначеність для інших негативно позначаються на морально-психологічному стані науково-педагогічних колективів. Фінансові труднощі університетів дедалі відчутніше впливають не лише на кадрову політику, а й на можливості стратегічного планування навчальної та наукової діяльності, від яких, у свою чергу, залежить стабільність функціонування закладів вищої освіти.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/news/summer-chaos-predicted-mass-job-cuts-close-academic-year

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_TimesHigherEducation #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2026-07-14

ПОРАДИ З ПІДВИЩЕННЯ ГРАМОТНОСТІ У СФЕРІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

На сайті Times Higher Education опубліковані поради щодо просування знань стосовно ШІ у наукових та освітніх установах.

Зазначається, що грамотність у сфері штучного інтелекту виходить далеко за рамки простих завдань. Необхідно знати, як працюють інструменти штучного інтелекту, як можна ефективно їх використовувати для підтримки викладання, навчання та досліджень, якими є обмеження та етичні наслідки. Штучний інтелект поширюється на різних робочих місцях, понад 88 % організацій вже його використовують. Щоб залишатися конкурентоспроможними на нестабільному ринку праці, випускники повинні розвивати «людські навички», які машини не можуть відтворити, але разом із тим не менш важливо, щоб вони також розуміли, як використовувати ШІ на доповнення до власних здібностей. ГШІ автоматизують значну частину роботи, яка раніше делегувалася співробітникам початкового рівня та все частіше використовується для виконання більш складних професійних завдань. Різне ставлення до ШІ серед викладачів означає й нерівномірне упровадження та різний прогрес у цій сфері. Культура допитливості, довіри та експериментування може допомогти подолати страх і підозри викладачів. Професійний розвиток та можливості для взаємного навчання співробітників університету, якщо їх добре реалізувати, можуть сприяти підвищенню рівня грамотності в галузі штучного інтелекту. Для викладачів може бути спокусливо експериментувати з якомога більшою кількістю інструментів штучного інтелекту. Але цілеспрямований підхід краще підтримуватиме викладання, оцінювання, розробку курсів та адміністрування. За допомогою ШІ можна зменшити навантаження на викладачів: ШІ відповідатиме на запитання студентів, надаватиме зворотній зв’язок та підтримуватиме створення цікавого навчального контенту. Потрібно заохочувати учнів розмірковувати над своєю взаємодією з інструментами ШІ, встановлювати чіткі параметри їх належного використання. Слід навчати студентів використовувати інструменти ГШІ для мозкового штурму, розроблення ідей, розуміння контексту, редагування результатів. Штучний інтелект вже використовується під час досліджень, отже потрібно розвивати уважність до проблем дезінформації, вміння критично оцінювати наукові твердження, аналізувати, відходити від однорядкових запитань до системи чітких підказок, які забезпечують надійні результати. За умови правильного використання політики щодо ШІ, установи допомагатимуть студентам залишатися у безпеці, бути критичними, комунікабельними та відповідальними в середовищах, де цифрові системи стають все більш помітними. Потрібно підвищувати кваліфікацію бібліотечних фахівців, щоб вони могли краще підтримувати викладачів і студентів з питань, пов’язаних зі штучним інтелектом. Бібліотека може бути ідеальним місцем для просування ШІ-грамотності – етичного та ефективного використання інструментів штучного інтелекту, де бібліотекарі є не лише експертами з інформації, а й фасилітаторами ШІ. Освітяни не повинні конкурувати з чат-ботами та великими мовними моделями, але ШІ може допомогти їм спрямувати учнів від пасивного навчання до синтезу інформації. Поєднання можливостей штучного інтелекту з етичними нормами, ефективним інституційним управлінням та відповідальним наглядом є кращим шляхом для розвитку освіти і науки у мінливому технологічному світі.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/campus/boosting-ai-literacy-across-your-institution, https://www.timeshighereducation.com/campus/campus-talks-what-does-ai-across-curriculum-look-practice

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_TimesHigherEducation #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2026-07-13

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