Академічна доброчесність у системі оцінювання: регулювання використання генеративних нейромереж

Анотація

У статті розглянуто теоретико-методологічні засади моделювання художньо-конструкторських процесів у контексті створення інтелектуальних систем освітнього призначення. Метою статті є аналіз теоретико-методологічних засад забезпечення академічної доброчесності в системі оцінювання результатів навчання в умовах поширення генеративних нейромереж та обґрунтування підходів до регулювання їх використання в освіті.Методи. У дослідженні застосовано комплекс взаємопов’язаних методів. Теоретичну основу становлять системний і структурно-функціональний аналіз, порівняльний аналіз наукових підходів до використання штучного інтелекту в освіті, контент-аналіз наукових джерел і нормативних документів, а також методи узагальнення, індукції та дедукції для формування концептуальних положень. Результати. Проаналізовано трансформацію академічної доброчесності під впливом генеративних моделей (GPT, LLaMA, Codex, DALL-E, MidJourney, GPT-4, Claude). Визначено ключові ризики: зниження самостійності виконання завдань, ускладнення встановлення авторства, зменшення прозорості оцінювання та поява нових форм недоброчесності. Обґрунтовано підходи до регулювання: декларування використання штучного інтелекту, визначення меж його застосування, адаптація форм оцінювання та розвиток цифрово-етичної компетентності учасників освітнього процесу. Висновки. Обґрунтовано необхідність комплексного нормативного, методичного й етичного регулювання використання генеративних нейромереж. Встановлено, що ефективне забезпечення академічної доброчесності потребує оновлення підходів до оцінювання та формування культури відповідального використання штучного інтелекту.