ОЕСР: ВІД ДОСЛІДЖЕНЬ НА ПОЛИЦІ ДО ДОСЛІДЖЕНЬ У ВИКОРИСТАННІ

ОЕСР: ВІД ДОСЛІДЖЕНЬ НА ПОЛИЦІ ДО ДОСЛІДЖЕНЬ У ВИКОРИСТАННІ

На сайті Організації економічного співробітництва та розвитку у розділі «Освіта та навички» опублікована стаття «Від досліджень на полиці до досліджень у використанні».

На сайті Організації економічного співробітництва та розвитку у розділі «Освіта та навички» опублікована стаття «Від досліджень на полиці до досліджень у використанні».

У ній зазначається, що для багатьох викладачів, керівників акладів освіти та політиків використання досліджень у сфері освіти виглядає, як намагання знайти правильний маршрут. Існує величезна кількість наукових доказів, ніж будь-коли раніше в історії людства, але вони розпорошені по журналах, базах даних та вебсайтах, написані технічною мовою та не мають чіткого зв’язку з питаннями, які люди ставлять перед собою у своїй повсякденній роботі. Упродовж останніх років кілька «рух доказів» почав змінювати цю ситуацію. ОЕСР називає свій внесок у цей рух «Мережею доказів для освіти». Це довгострокова програма, спрямована на спрощення пошуку та використання досліджень в освітній політиці та на практиці. У статті розглядаються питання забезпечення умов для максимально ефективного використання доказів і стверджується: щоб створити систему доказів, які справді підтримують освітян та політиків, потрібно зміцнити три взаємопов’язані сфери – зіставлення, навігацію та колективне навчання. Вже формуються підвалини для глибоких зрушень того, як докази формуються та поширюються: від досліджень, орієнтованих на практику, до питань, орієнтованих на користувача; від вузькофокусованих досліджень до синтезу «живих» доказів; від інформаційного «шуму» до системної підтримки використання; від ізольованих ініціатив до глобальної інфраструктури. Ці зміни мають вплинути не лише на те, як країни формують політику та як педагоги викладають, а й на діяльність урядів та міжнародних організацій, у т.ч. ОЕСР. Глобальна інфраструктура та інструменти штучного інтелекту дозволяють швидко синтезувати та узагальнювати дослідження, отже наразі необхідно забезпечити координацію, встановлення стандартів та надання  підтримки, щоб забезпечити достовірність, актуальність та справжню корисність доказів для прийняття рішень. За допомогою Evidence Web for Education ОЕСР прагне зробити саме це. Важливо, щоб викладачі, керівники закладів освіти та політики могли знайти потрібні їм шляхи щоб швидко, впевнено та вчасно забезпечувати реальні зміни в системі освіти.

Детальніше: https://oecdedutoday.com/from-research-on-the-shelf-to-research-in-use/, https://www.oecd.org/en/about/projects/evidence-web-for-education1.html, https://jacobsfoundation.org/activity/synthesis-ready-evidence-repository/

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_ПопуляризаціяНауки #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини 

2026-04-22
Поширити
ВІД ШІ-АСИСТЕНТІВ ДО ШІ-АГЕНТІВ

ВІД ШІ-АСИСТЕНТІВ ДО ШІ-АГЕНТІВ

Міністерство цифрової трансформації України оприлюднило «Рекомендації з відповідального використання систем штучного інтелекту для публічного та приватного секторів».

Міністерство цифрової трансформації України оприлюднило «Рекомендації з відповідального використання систем штучного інтелекту для публічного та приватного секторів».

Документ покликаний надати пояснення щодо того, як зі зміною рівня автономності ШІ змінюються функціональні можливості систем, відповідальність та ризики. У ньому викладені підходи до класифікації рівнів автономності систем ШІ, описані їхні характеристики, можливості, обмеження, ризики, а також містяться поради стосовно упровадження. Наприклад, Американська медична асоціація розробила трирівневу таксономію ШІ для клінічного використання: assistive (допоміжний), augmentative (доповнювальний) та autonomous (автономний), де кожен рівень має різний ступінь втручання людини. У сфері транспорту найбільш поширеною є класифікація за стандартом SAE International, де представлені шість рівнів автономності: від нульового (повна залежність від водія) до п’ятого (повна автономність без потреби втручання людини). У посібнику Мінцифри систематизовано інформацію про рівні автономності ШІ, їх ключові відмінності, а також умови, за яких застосування того чи іншого рівня є доцільним. Показано, яких управлінських, операційних або стратегічних результатів може досягти користувач, організація чи установа залежно від обраного ступеня автономності ШІ; як оцінювати рівні автономності систем та керувати ризиками; як захистити свої дані під час роботи з АІ; які існують практичні інструменти для впровадження ШІ у діяльність.

Детальніше: https://storage.thedigital.gov.ua/files/4/b4/db247c50df4a1f37f8b716dff1121b4f.pdf, https://www.facebook.com/mintsyfra/posts/pfbid02rHZXyhFzgL9cu7rQa9RPjbUiagJNA24Uu71ER5nAtirdbk882nW62ZutHiHeHAJ5l

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_Інноваторам_новини #НРАТ_НауковіВидання_новини #НРАТ_Бібліотекарям

2026-04-21
Поширити
ШІ ПРОВОКУЄ СТУДЕНТІВ І ВИКЛАДАЧІВ НА АКАДЕМІЧНУ НЕДОБРОЧЕСНІСТЬ?

ШІ ПРОВОКУЄ СТУДЕНТІВ І ВИКЛАДАЧІВ НА АКАДЕМІЧНУ НЕДОБРОЧЕСНІСТЬ?

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джульєт Роуселл «Чи є масове списування неминучим наслідком поширення штучного інтелекту?».

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джульєт Роуселл «Чи є масове списування неминучим наслідком поширення штучного інтелекту?».

У ній автор запрошує до дискусії про негативні аспекти та загрози, які несе використання інструментів ШІ у вищій освіті,  зокрема – академічної недоброчесності. Автор розглядає поширені побоювання викладачів, пов’язані з появою інструментів, здатних автоматично створювати тексти та виконувати навчальні завдання. Дійсно, нові технології значно ускладнюють виявлення списування, що створює відчуття втрати контролю над оцінюванням і навіть формує уявлення про можливу девальвацію навчальних результатів. Але проблема не обмежується лише технологіями. Частина експертів вважає, що штучний інтелект лише загострив вже наявні структурні суперечності у вищій освіті, зокрема – масовізацію навчання, орієнтацію на формальні результати та зростання адміністративного тиску. За таких умов спокуса спрощення оцінювання або формального виставлення балів може виникати не лише у студентів, а й у самих викладачів. Нинішня практика  обмежується зазвичай «формальними»  підходами,  а відповідь на ШІ, як правило, зводиться до посилення контролю або повернення до традиційних форм оцінювання. Такі рішення не враховують зміну природи навчального процесу, в якому цифрові інструменти стають невід’ємною частиною роботи з інформацією. Необхідно переглядати освітні практики, змінювати форму завдань, способи перевірки знань, актуалізувати формат взаємодії між викладачем і студентами. Питання масового списування не можна пояснювати лише впливом штучного інтелекту, його потрібно розглядати у більш широкому контексті трансформації університетської освіти, де технологічні зміни підсилюють уже наявні тенденції та вимагають системного переосмислення цілей і механізмів навчання.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/depth/mass-cheating-inevitable-result-ais-rise

Фото: pixabay.com

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

2026-04-17
Поширити
ОЕСР: ПРОГНОЗУВАННЯ  ТЕХНОЛОГІЧНИХ  ПЕРСПЕКТИВ

ОЕСР: ПРОГНОЗУВАННЯ  ТЕХНОЛОГІЧНИХ  ПЕРСПЕКТИВ

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала робочий документ «Розвиток потенціалу у прогнозуванні технологічних перспектив: посібник для політиків» із серії «Робочі документи ОЕСР з науки, технологій та промисловості».

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала робочий документ «Розвиток потенціалу у прогнозуванні технологічних перспектив: посібник для політиків» із серії «Робочі документи ОЕСР з науки, технологій та промисловості».

Зазначається, що  уряди наразі стикаються з подвійним завданням: передбачати розвиток та оцінити наслідки появи нових конвергентних технологій, одночасно забезпечуючи стійкість національної політики в умовах швидких змін. Сканування горизонтів розвитку пропонує один із способів вирішення цього завдання, дозволяючи виявляти ранні сигнали, визначати технологічні тенденції та безпосередньо пов’язувати їх із політичними питаннями. При інтеграції у процес прийняття рішень сканування горизонтів розвитку дає урядам перевагу на ранньому етапі: підготуватися до викликів, найкращим чином скористатися можливостями, що виникають, узгодити інвестиції в науку, технології та інновації з довгостроковими національними пріоритетами. Однак осмислення ранніх сигналів про потенційні можливості є ключовою проблемою, з якою стикаються різні учасники процесу сканування горизонтів розвитку як у приватному, так і державному секторах. Щоб визначити, коли сканування горизонтів розвитку технологій є відповідним інструментом, важливо розуміти, що може дати цей інструмент, хто може його використовувати, які його очікувані результати та потенціал залежно від політичного контексту і наявних ресурсів. У цьому документі розглядається, як можна допомогти урядам передбачити появу нових і конвергентних технологій та і реагувати на них. Ґрунтуючись на великому масиві практичних даних, накопичених за 2020–2025 роки, експерти пропонують різноманітні підходи для державних органів та міжнародних ініціатив, поглиблюють методологію та показують, як можна інтегрувати в цю аналітику інструменти штучного інтелекту. У документі визначено ключові технології (передові матеріали, квантові технології, біоінженерія тощо) та описано їх політичні наслідки для безпеки, стійкості, екологічності. Висвітлюються проблеми інтерпретації ранніх сигналів та демонструється необхідність запровадження надійних стандартів та міжнародного співробітництва для забезпечення ефективного використання аналізу перспектив у формуванні політики й прийняття політичних рішень у галузі науки, технологій та інновацій.

Детальніше: https://www.oecd.org/en/publications/building-capacity-in-technology-horizon-scanning_b4f0d383-en.html, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/04/building-capacity-in-technology-horizon-scanning_7a0a98c6/b4f0d383-en.pdf, https://doi.org/10.1787/b4f0d383-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини  #НРАТ_Інноваторам_новини 

2026-04-17
Поширити
ОСМИСЛЕНА ІНТЕГРАЦІЯ ШІ: УНІВЕРСИТЕТАМ ПОТРІБНА КОЛЕКТИВНА РЕФЛЕКСІЯ

ОСМИСЛЕНА ІНТЕГРАЦІЯ ШІ: УНІВЕРСИТЕТАМ ПОТРІБНА КОЛЕКТИВНА РЕФЛЕКСІЯ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Санти Дж. Оно «Колективне обговорення є ключем до успіху інтеграції штучного інтелекту в освіті».

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Санти Дж. Оно «Колективне обговорення є ключем до успіху інтеграції штучного інтелекту в освіті».

У ній автор розмірковує, яким чином університети мають інтегрувати штучний інтелект у навчальний та дослідницький процес і наголошує, що надзвичано важливо забезпечити прийняття  виважених компромісних  рішень. Питання запровадження інструментів ШІ не зводиться до технічного їх вибору. Воно стосується фундаментальних засад функціонування університету, зокрема – розуміння того, як формується знання, як оцінюється навчання і яку роль відіграє викладач у цьому процесі. Відтак ключовими стають не швидкість адаптації технологій, а здатність інституцій критично осмислювати їхній вплив. Він наводить приклади підходів до упровадження ШІ в університетах, де процес починався не з технологічних експериментів, а з інституційного обговорення. Зокрема, створення спеціальних комітетів за участю викладачів дозволило оцінити потенційний вплив ШІ на навчання, дослідження та академічне середовище загалом, що забезпечує не лише ефективніше використання технологій, а й формує довіру до змін. Водночас результати перших спроб інтеграції ШІ виявились неоднозначними. З одного боку, технології сприяють персоналізації навчання, підвищенню залученості студентів і зменшенню рутинного навантаження на викладачів. З іншого викликають серйозне занепокоєння  щодо академічної доброчесності, авторства, достовірності інформації та ризику формування залежності від автоматизованих рішень.  Автор наголошує, що ці виклики не слід розглядати як перешкоду для використання ШІ. Навпаки, вони є підставою для глибшого аналізу та перегляду підходів до організації освітнього процесу. Важливим є визначення чітких критеріїв ефективності: чи сприяє ШІ глибшому розумінню, чи покращує взаємодію між викладачем і студентом, чи не створює нових форм нерівності. Також необхідно підтримувати міжінституційну співпрацю: жоден університет не здатен самостійно повною мірою оцінити всі наслідки упровадження ШІ, тому обмін досвідом і координація зусиль стають важливою умовою формування ефективних стратегій. Таким чином, успішна інтеграція штучного інтелекту у вищу освіту залежить не стільки від технологічних можливостей, скільки від якості колективного осмислення цих змін. Виважене поетапне упровадження ШІ, засноване на діалозі та критичному аналізі, дозволяє не лише мінімізувати ризики, а й максимально повно використовувати потенціал ШІ для розвитку більш гнучкої та ефективної освітньої системи.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/opinion/careful-collective-deliberation-key-educational-success-ai

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_TimesHigherEducation

2026-04-15
Поширити
ОЕСР: РОЗШИРЕННЯ МОЖЛИВОСТЕЙ   МАЛИХ ТА СЕРЕДНІХ ПІДПРИЄМСТВ В ЕПОХУ ШІ

ОЕСР: РОЗШИРЕННЯ МОЖЛИВОСТЕЙ   МАЛИХ ТА СЕРЕДНІХ ПІДПРИЄМСТВ В ЕПОХУ ШІ

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала аналітичний документ «Розширення можливостей малого та середнього бізнесу в епоху штучного інтелекту:  опитування ОСР D4SME 2026 року» із серії «Документи ОЕСР щодо МСП та підприємництва».

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала аналітичний документ «Розширення можливостей малого та середнього бізнесу в епоху штучного інтелекту:  опитування ОСР D4SME 2026 року» із серії «Документи ОЕСР щодо МСП та підприємництва».

У ньому зазначається, що упровадження інструментів штучного інтелекту серед малих і середніх підприємств стрімко зростає. Більшість підприємств використовують готові продукти, але деякі експериментують з більш спеціалізованими додатками, включаючи ШІ-агентів. Опитування понад 2 тис. малих і середніх підприємств з 12 країн ОЕСР демонструє реальний масштаб, складність та наявні бар’єри використання ШІ. Експерти вивчали процеси цифрової трансформації опитаних малих та середніх підприємств, і хоча вибірка не була репрезентативною для національних груп МСП, отримали загальну картину цифрових практик, досвіду використання ШІ та наявних прогалин в онлайн-діяльності на цифрових платформах.  У матеріали представлений огляд інтеграції ШІ з використанням таксономії G7-ОЕСР, розробленої у 2025 році, а також аналіз цифрової зрілості, навичок, безпеки, інструментів сталого розвитку, фінансових технологій та психічного благополуччя співробітників. МСП мають різні рівні цифрової зрілості: кожна п’ята компанія (22%) знаходиться на базовому етапі та стикається з труднощами. Результати цьогорічного опитування показали стійке зростання практик упровадження готових додатків штучного інтелекту, однак стратегічна, цілеспрямована та безпечна інтеграція в бізнес-операції залишається нерівномірною. Кібербезпека залишається важливим викликом цифровізації, оскільки багато малих і середніх підприємств стикаються з кібератаками. Державні програми підтримки цифровізації малих і середніх підприємств можуть допомогти, забезпечити доступність та полегшити поєднання інструментів для значного посилення впливу ШІ та інновацій на діяльність МСП.

Детальніше: https://www.oecd.org/en/publications/empowering-smes-in-the-age-of-ai_bf5a9816-en.html, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/04/empowering-smes-in-the-age-of-ai_7f58652c/bf5a9816-en.pdf, https://doi.org/10.1787/bf5a9816-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини  #НРАТ_Інноваторам_новини 

2026-04-14
Поширити
ВПЛИВ ХМАРНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ТА ШІ НА МАЙБУТНЄ ВІДКРИТИХ ДАНИХ У ЄВРОПІ

ВПЛИВ ХМАРНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ТА ШІ НА МАЙБУТНЄ ВІДКРИТИХ ДАНИХ У ЄВРОПІ

На сайті Європейського фонду освіти опублікований аналітичний матеріал «Закон про розвиток хмарних технологій та штучного інтелекту: вплив на майбутнє відкритих даних у Європі».

На сайті Європейського фонду освіти опублікований аналітичний матеріал «Закон про розвиток хмарних технологій та штучного інтелекту: вплив на майбутнє відкритих даних у Європі».

У ньому йдеться, про ініціативу ЄС, спрямовану на розширення обчислювальних потужностей при одночасному зміцненні доступу до даних та підтримки суверенітету. Зазначається, що підготовлений Європейською комісією законопроєкт «Про розвиток хмарних технологій та штучного інтелекту» покликаний вирішити давно визнану в Європі проблему нестачі хмарних та високопродуктивних обчислювальних потужностей, яка безпосередньо впливає на доступність та повторне використання відкритих даних. За даними Дослідницької служби Європейського парламенту (EPRS), ЄС наразі відстає від США за можливостями центрів обробки даних, незважаючи на порівняльний ВВП, і значною мірою залежить від постачальників хмарних послуг, які не належать до ЄС. Ця ситуація ставить під загрозу не лише конкурентоспроможність, а й довгострокову стійкість відкритої європейської цифрової екосистеми. Законопроєкт пропонує активізувати дослідження та інновації для підвищення ефективності обчислювальних процесів, розширити інвестиції в центри обробки даних та підтримати безпечну й суверенну хмарну інфраструктуру. Ці заходи спрямовані на усунення дефіциту потужностей, що обмежує розвиток ШІ та опрацювання інформації державного сектора. У зв’язку зі зростаючим попитом на енергоємні моделі ШІ, політики зосереджують увагу на потребах ЄС у стійкій інфраструктурі для забезпечення доступності, сумісності й економічної ефективності відкритих даних. Адже для обробки та поширення високоякісних відкритих наборів даних необхідні надійні та масштабовані обчислювальні ресурси. Централізоване навчання ШІ, як і децентралізовані хмарні системи на периферії мережі залежать від потужностей центрів обробки даних, отже необхідні масштабні інвестиції. Очікується, що  новий закон сприятиме створенню умов для інновацій, заснованих на даних, у поєднанні з відкритими стандартами, заходами забезпечення сумісності та в кінцевому рахунку – зміцненню цифрового суверенітету Європи.

Детальніше:   https://data.europa.eu/en/news-events/news/cloud-and-ai-development-act-impact-europes-open-data-future

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ЄС #НРАТ_ВідкритіДані #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини  #НРАТ_Інноваторам_новини 

2026-04-13
Поширити
ШІ ЯК ПІДСИЛЮВАЧ ЕКСПЕРТИЗИ: ПРОБЛЕМА НЕ В ТЕХНОЛОГІЇ, А В КВАЛІФІКАЦІЇ

ШІ ЯК ПІДСИЛЮВАЧ ЕКСПЕРТИЗИ: ПРОБЛЕМА НЕ В ТЕХНОЛОГІЇ, А В КВАЛІФІКАЦІЇ

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

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

2026-04-09
Поширити
КЕРІВНИЦТВО З ЕТИЧНОГО ВИКОРИСТАННЯ ШІ І ДАНИХ В ОСВІТІ

КЕРІВНИЦТВО З ЕТИЧНОГО ВИКОРИСТАННЯ ШІ І ДАНИХ В ОСВІТІ

На сторінці видавничого бюро ЄС оприлюднене «Керівництво з етичного використання штучного інтелекту та даних у викладанні та освіті для педагогів».

На сторінці видавничого бюро ЄС оприлюднене «Керівництво з етичного використання штучного інтелекту та даних у викладанні та освіті для педагогів».

Документ підготовлений генеральним директоратом Європейської Комісії з питань освіти, молоді, спорту та культури і призначений для вчителів, керівників закладів освіти та освітніх фахівців. Це видання стало стратегічною відповіддю на стрімку експансію генеративного штучного інтелекту та набрання чинності Законом ЄС «Про штучний інтелект». Попередня версія видання, яка вийшла у 2022 році, лише окреслювала потенціал цієї технології, а нинішній документ фокусується на практичній реалізації етичних принципів ШІ у світі, де він став повсякденним інструментом навчання. Документ структурований за трьома основними напрямами: правовий контекст, етичні вимоги і практичне упровадження. Огляд питань правового та регуляторного фундаменту базується на синергії регламенту про захист даних (GDPR) та закону про ШІ (EU AI Act). Настанови чітко класифікують освітні ШІ-системи як такі, що мають високий рівень ризику, оскільки вони безпосередньо впливають на майбутнє молодих людей. Особлива увага приділяється прозорості алгоритмів оцінювання та недопущенню автоматизованого прийняття рішень без участі людини. При визначенні ключових етичних вимог Європейська комісія зосереджується на шести стовпах етичного використання ШІ в освіті: 1) людський нагляд (вчитель залишається центральною фігурою, яка має право вето на будь-яке рішення ШІ); 2) технічна надійність і безпека (захист від кіберзагроз та передбачуваність результатів); 3) конфіденційність (жорсткий контроль за тим, як збираються та використовуються дані здобувачів освіти); 4) прозорість (розуміння того, як саме система формує рекомендації чи відповіді); 5) різноманітність та недискримінація (усунення упереджень, які можуть бути закладені в навчальні дані ШІ); 6) суспільний добробут (підтримка критичного мислення та креативності, а не заміна їх автоматизацією). Щодо практичної цінності та інструментарію, то важливо  коректно працювати з набором контрольних запитань і сценаріїв. Для цього пропонується використовувати набір запитань для самоперевірки: чи сприяє цей чат-бот інклюзії; чи не обмежує він творчість учня; як довести логіку використання адаптивних платформ. Окрема увага приділена «ШІ-грамотності», оскільки сучасний педагог має не просто вміти користуватися інструментами, а й розуміти їхню природу, виявляти «галюцинації» нейромереж та навчати учнів відповідальному промпт-інжинірингу. Документ фактично є дієвою дорожньою картою, що здатна знизити недовіру до технологій, замінивши її усвідомленим підходом, де ШІ виступає як підсилювач людських здібностей, а не їхня заміна й гарантуючи захист фундаментальних прав людини в цифровому середовищі.

Детальніше: https://op.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/f692aa0b-17a7-11f1-8870-01aa75ed71a1, https://data.europa.eu/doi/10.2766/7967834

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ЄC #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_ВідкритіДані #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_АкадемДоброчесність

2026-04-03
Поширити
НАВІТЬ НАЙКРАЩІ АЛГОРИТМИ НЕ ЗАМІНЯТЬ ЕКСПЕРТНОГО СУДЖЕННЯ

НАВІТЬ НАЙКРАЩІ АЛГОРИТМИ НЕ ЗАМІНЯТЬ ЕКСПЕРТНОГО СУДЖЕННЯ

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».

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 

2026-04-02
Поширити