განათლების ციფრული ტრანსფორმაცია: ხელოვნური ინტელექტის როლი აკადემიური ნაშრომების შექმნაში
DOI:
https://doi.org/10.52340/idw.2025.87საკვანძო სიტყვები:
ხელოვნური ინტელექტი, აკადემიური ნაშრომები, ეთიკა, პლაგიატი, კრიტიკული აზროვნებაანოტაცია
ბოლო წლებში ხელოვნური ინტელექტის (AI) ინტეგრაცია განათლებაში, განსაკუთრებით კი აკადემიური ნაშრომების წერაში, გახდა ფართო სამეცნიერო და საგანმანათლებლო დისკუსიის საგანი. Generative AI-ის ინსტრუმენტების, როგორიცაა ChatGPT, გამოჩენამ რადიკალურად შეცვალა სტუდენტების ტექსტზე მუშაობის მიდგომები, რაც ეხება როგორც პროცესს, ისე შედეგს. AI ტექნოლოგიებს ერთდროულად შეუძლიათ წერის უნარების გაძლიერება ან მათი დასუსტება. ერთი მხრივ, ისინი ხელს უწყობენ იდეების გენერირებას, ტექსტის სტრუქტურირებას, ენობრივ გაუმჯობესებასა და შესაბამისი ლიტერატურის პოვნას. მეორე მხრივ კი, წარმოშობენ სერიოზულ ეთიკურ და აკადემიურ რისკებს, როგორებიცაა ფარული პლაგიატი, ავტორობის ბუნდოვანება და სტუდენტებში კრიტიკული და კრეატიული უნარების დაკნინება.
სტატიაში გაანალიზებულია AI-ის გამოყენების როგორც დადებითი, ისე უარყოფითი ასპექტები. განხილულია, როგორ იყენებენ სტუდენტები AI-ს გრამატიკისა და სტილის გასაუმჯობესებლად, არგუმენტაციის გასავითარებლად და სამეცნიერო წყაროების ანალიზისთვის, მაგრამ ასევე გამოკვეთილია ის საფრთხეები, რასაც მსგავსი ტექნოლოგიები უქმნის აკადემიური კეთილსინდისიერების პრინციპებს, ორიგინალურობასა და ინტელექტუალურ შრომას. გაანალიზებულია არსებული პრაქტიკა და ნაჩვენებია სამეცნიერო წრეების პოზიციები AI-ის როლის შესახებ უმაღლეს განათლებაში. სტატიაში ხაზგასმულია, რომ AI-ის ეთიკური და ეფექტური გამოყენება შესაძლებელია მხოლოდ მაშინ, როცა სტუდენტი მას იყენებს პასუხისმგებლიანად და გააზრებულად, როგორც დამხმარე საშუალებას, და არა როგორც კრიტიკული აზროვნებისა და დამოუკიდებელი კვლევის შემცვლელს.
##plugins.generic.usageStats.downloads##
წყაროები
Brown, J. S., & Adler, R. P. (2008). Minds on fire: Open education, the long tail, and Learning 2.0. EDUCAUSE Review, 43(1), 16–32.
Cotton, D. R. E., Cotton, P. A., & Shipway, J. R. (2023). Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT. Innovations in Education and Teaching International, 60(2), 162–172. https://doi.org/10.1080/14703297.2023.2190148
Floridi, L., & Cowls, J. (2021). A unified framework of five principles for AI in education. AI & Society, 36(1), 1–10. https://doi.org/10.1007/s00146-020-00992-5
Foltynek, T., Meuschke, N., & Gipp, B. (2023). Academic plagiarism detection and the challenge of AI-generated texts. International Journal for Educational Integrity, 19(1), 1–16. https://doi.org/10.1007/s40979-023-00140-5
Gilson, A., Safranek, C. W., Huang, T., Socrates, V., Chi, L., Taylor, R. A., & Chartash, D. (2023). How well does ChatGPT perform on the United States Medical Licensing Examination? PLOS Digital Health, 2(2), e0000198. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000198
Ji, Z., Lee, N., Frieske, R., Yu, T., Su, D., Xu, Y., ... & Ren, X. (2023). Survey of hallucination in natural language generation. ACM Computing Surveys, 55(12), 1–38. https://doi.org/10.1145/3571730
Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., & Winkler, J. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274
Zhai, X. (2022). ChatGPT: A new buddy in academic writing? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 19(1), 1–3. https://doi.org/10.1186/s41239-022-00352-w
ჩამოტვირთვები
გამოქვეყნებული
როგორ უნდა ციტირება
გამოცემა
სექცია
