Інноваційні моделі підтримки академічної доброчесності у цифрову епоху - Смірнова, Дарина Миколаївна (Педагогічна Академія: наукові записки, 2025)
Епоха цифрових технологій активно змінює наукову комунікацію, відкриваючи нові можливості для обміну знаннями завдяки таким інноваційним технологіям, як штучний інтелект, відкриті платформи та блокчейн. Але водночас такі зміни створюють виклики для традиційних уявлень про академічну доброчесність, і зокрема таких понять, як «авторство» та «оригінальність». Автоматизація процесів комунікації, швидкий доступ до інформації та колективна праця розмивають межі індивідуального внеску, що вимагає переосмислення етичних норм у науці. Метою статті є аналіз впливу цифрових технологій на академічну доброчесність та розробка моделі «цифрової етичної адаптації» для її підтримки, яка здатна гармонізувати традиційні цінності науки з реаліями цифрового світу. У дослідженні розглядаються теоретичні аспекти трансформації понять «авторство» та «оригінальність», а також зазначені практичні підходи до їх адаптації в умовах цифрових змін. Відмічено, що авторство еволюціонує від індивідуального до гібридного стану, де людина взаємодіє з технологіями, а перевірка оригінальності ускладнюється через необмежений доступ до даних, швидкість публікацій та зростання відкритих архівів, таких як ResearchGate чи arXiv. Запропонована модель «цифрової етичної адаптації» передбачає процес еволюції етичних правил і принципів поруч із технологіями, зокрема через розробку чітких норм використання штучного інтелекту та впровадження блокчейну для забезпечення прозорості авторства. У статті наголошено на необхідності розробки глобальних стандартів доброчесності, враховуючи фінансові труднощі, пов’язані з технологічними інноваціями, та культурні відмінності між науковими спільнотами різних країн. Практичне застосування моделі сприятиме встановленню балансу між інноваціями та етикою, дозволяючи науковцям адаптуватися до нових умов без втрати основоположних принципів. В подальших дослідженнях планується зосередження на тестуванні рекомендацій у реальних наукових працях, а також оцінка їх ефективності в різних академічних контекстах.