Академічна доброчесність у підготовці здобувачів третього рівня вищої освіти на сучасному етапі: методологічні аспекти використання штучного інтелекту

Abstract

Мета роботи – теоретично обґрунтувати та узагальнити методологічні підходи до забезпечення академічної доброчесності при використанні штучного інтелекту у підготовці здобувачів третього рівня вищої освіти, а також визначити напрями та механізми його ефективного впровадження в освітню і наукову діяльність в умовах воєнного стану та повоєнного періоду. Дослідження ґрунтується на аналізі джерел масової інформації та нормативно-правових актів з питань застосування штучного інтелекту та академічної доброчесності в навчальному процесі та медицині. Застосовані аналітичний, бібліографічний, історичний і логічний методи та метод системного аналізу. У роботі узагальнено методологічні підходи до використання штучного інтелекту в наукових дослідженнях та підготовці здобувачів третього рівня вищої освіти з урахуванням принципів академічної доброчесності. Визначено місце та роль штучного інтелекту на основних етапах наукового дослідження. Окреслено потенційні переваги та ризики застосування ШІ, зокрема щодо виникнення проявів академічної недоброчесності. Запропоновано алгоритм інтеграції інструментів штучного інтелекту у процес підготовки здобувачів третього рівня вищої освіти із дотриманням принципів академічної доброчесності. Авторами обґрунтовано методологічні засади використання штучного інтелекту в наукових дослідженнях і підготовці здобувачів третього рівня вищої освіти на засадах академічної доброчесності. Встановлено, що застосування ШІ на різних етапах наукового дослідження сприяє підвищенню обґрунтованості, достовірності та ефективності отриманих результатів. Доведено, що інтеграція ШІ в освітньо - науковий процес підготовки здобувачів третього рівня вищої освіти сприяє формуванню їхніх дослідницьких компетентностей і підвищенню якості наукових результатів. Водночас використання ШІ супроводжується ризиками порушення академічної доброчесності, що зумовлює необхідність розробки та впровадження відповідних організаційних і методичних механізмів їх мінімізації.

The purpose – to substantiate theoretically and summarize methodological approaches to ensure the academic integrity when using artificial intelligence (AI) in third – level higher education students training as well as to identify areas and mechanisms for its effective implementation in educational and scientific activities during martial law and the post-war period. The study is based on both media sources and regulatory documents analysis devoted to AI and academic integrity use in education and medicine. Analytical, bibliographical, historical, logical, and systems analysis methods were used. This manuscript summarizes methodological approaches of AI use in scientific research and the third-level students training for higher education taking into account the principles of academic integrity. The AI place and role of in the key stages of scientific research are defined. The potential benefits and risks of AI using are outlined, particularly with regard to academic impropriety emergence. An algorithm for AI tools integrating into the third-level students training for higher education, while adhering to the principles of academic integrity, is proposed. The authors substantiate the methodological foundations for AI using in scientific research and the third-level applicants training for higher education based on academic integrity. It is established that AI use at various stages of scientific research contributes to the enhancement of the validity, reliability and efficacy of the obtained results. It was proved that AI integration into the educational and scientific process of third-level students training for higher education contributes to their research competencies development and scientific results quality improvement. At the same time, AI use is accompanied by risks of academic integrity violating, necessitating the development and implementation of appropriate organizational and methodological mechanisms to minimize these risks.