Генеративний штучний інтелект і вища освіта: проблеми та ризики

dc.contributor.authorЧанишев Р. І.
dc.contributor.authorChanyshev Rashyd I.
dc.date.accessioned2026-06-17T07:46:39Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionЧанишев, Р. І. Генеративний штучний інтелект і вища освіта: проблеми та ризики = Generative artificial intelligence and higher education: challenges and risks / Р. І. Чанишев // Зб. наук. пр. НУК. – Миколаїв : Гельветика, 2025. – № 4 (502). – С. 332–340.
dc.description.abstractМета. Метою статті є дослідження впливу систем генеративного штучного інтелекту (ГШІ) на освіту та суспільство в цілому, а також визначення методичних підходів до формування у здобувачів вищої освіти навичок коректного та відповідального використання таких систем у навчальному процесі та майбутній професійній діяльності. Методика. У процесі дослідження питань методики практичного навчання застосовано системний та порівняльний аналіз етапів розвитку штучного інтелекту від міфологічних образів до сучасних LLM-моделей (GPT‑2, GPT-3, GPT-4, GPT-5), огляд міжнародного досвіду інтеграції ШІ в освітні програми (США, ЄС, Саудівська Аравія, Китай, Індія, Україна). Використано метод критичного аналізу сучасних практик навчання із застосуванням ГШІ, а також виявлення їхніх переваг та обмежень. Результати. У статті подано результати аналізу історичного розвитку штучного інтелекту та сучасних тенденцій використання генеративних моделей у сфері освіти. Сформульовано рекомендації щодо включення навчання роботі з генеративними системами ШІ до освітніх програм усіх спеціальностей, формування у студентів навичок створення складних промптів для отримання якісних результатів, оволодіння методами перевірки достовірності інформації та виявлення «галюцинацій ШІ», а також розвитку умінь вести конструктивний діалог із системами ШІ та застосовувати їх у науковій і практичній діяльності. Окремо підкреслено необхідність урахування специфіки підготовки здобувачів вищої освіти різних спеціальностей: для правників першочерговим є дотримання принципів академічної доброчесності та захист авторських прав; для менеджменту – використання ШІ у бізнес-аналітиці та прогнозуванні, а для соціальних і гуманітарних спеціальностей – аналіз психологічного та соціального впливу взаємодії з інтелектуальними системами. Отримані результати підтверджують, що використання ГШІ може значно підвищити ефективність освітнього процесу, але вимагає спеціально розроблених методик навчання та постійного оновлення змісту навчальних курсів. Наукова новизна. Наукова новизна полягає у визначенні ключових проблем використання генеративного штучного інтелекту в освітньому процесі. Показано ризик шаблонності та поверхневості результатів генерації, обґрунтовано потребу в підготовці здобувачів вищої освіти до створення складних промптів, наголошено на необхідності перевірки достовірності інформації в умовах так званих «галюцинацій ШІ» та зниження якості пошукових систем. Додатково актуалізовано питання академічної доброчесності, захисту авторських прав і психологічного впливу інтелектуальних систем на користувачів. Встановлено, що формування у студентів навичок критичного використання ШІ є необхідною та невід’ємною складовою сучасної вищої освіти. Практична значимість. Практична значимість результатів дослідження полягає у можливості їх використання для розробки навчальних програм і курсів, що інтегрують генеративний штучний інтелект у різні спеціальності, зокрема, право, менеджмент, інформаційні технології, соціологія, політологія, психологія та ін. Вони можуть стати підґрунтям для підготовки майбутніх фахівців до роботи з системами ШІ у професійній діяльності, а також для створення методичних рекомендацій для викладачів щодо ефективного та безпечного використання таких систем у навчальному процесі. Крім того, результати сприятимуть удосконаленню політики академічної доброчесності та адаптації міжнародних освітніх практик до національного контексту
dc.description.abstract1The purpose of this article is to examine the impact of generative artificial intelligence (GAI) systems on education and society at large, while also defining methodological approaches to the development of students’ skills for the correct and responsible use of such systems in the learning process and their future professional careers. Method. The study employs a systematic and comparative analysis of the stages of artificial intelligence development, ranging from mythological representations to modern LLM models such as GPT-2, GPT-3, GPT-4, and GPT-5. It provides an overview of international practices of integrating AI into educational programs in the USA, the European Union, Saudi Arabia, China, India, and Ukraine. Furthermore, it applies critical analysis of current teaching practices that involve the use of GAI in order to identify their benefits as well as their limitations. Results. The article presents the results of a comprehensive analysis of the historical development of artificial intelligence and the contemporary trends in the application of generative models in education. The findings highlight the importance of integrating training in the use of generative AI systems into curricula across all fields of study, developing students’ ability to construct complex prompts that ensure higher quality outcomes, and teaching methods for verifying the reliability of information while identifying instances of so-called “AI hallucinations”. The study also emphasizes the need to cultivate the ability to conduct constructive dialogue with AI systems and to apply them effectively in academic and professional contexts. Particular attention is given to the specificity of training in different fields: in law, the focus is on academic integrity and copyright; in management, on the use of AI for business analytics and forecasting; and in the social sciences and humanities, on the study of the psychological and social implications of interaction with AI. These results confirm that the use of GAI can significantly increase the efficiency of the educational process but also demonstrate the necessity of specially designed teaching methodologies and the continuous updating of course content. The scientific novelty. The novelty of the research lies in the identification of the main challenges associated with the use of GAI in education. These challenges include the risk of stereotypical and superficial results in text generation, the need to prepare students for the creation of complex prompts, the necessity of verifying information in the context of “AI hallucinations” and the declining quality of search engines, as well as the growing relevance of academic integrity, copyright protection, and the psychological impact of AI on users. It is argued that the development of students’ skills in the critical and reflective use of AI is an indispensable element of contemporary higher education. Practical importance. The results of the study can be used to: The results of the study can be applied in the development of educational programs and courses that integrate GAI into disciplines such as law, management, IT, and the social sciences. They can also be used to prepare future professionals for effective work with AI systems in their careers, to produce methodological guidelines for educators on the safe and efficient use of GAI in the classroom, and to improve policies of academic integrity while adapting international best practices to the national educational context.
dc.identifier.govdochttps://doi.org/10.15589/znp2025.4(502).38
dc.identifier.issn3154-8245 (Print)
dc.identifier.issn3154-8253 (Online)
dc.identifier.urihttps://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/13114
dc.language.isouk
dc.relation.ispartofseriesУДК; 004:37
dc.subjectгенеративний штучний інтелект
dc.subjectLLM
dc.subjectосвіта
dc.subjectакадемічна доброчесність
dc.subjectпромпт-інженерія
dc.subjectChatGPT
dc.subjectCopilot
dc.subjectметодика навчання
dc.subjectgenerative artificial intelligence
dc.subjecteducation
dc.subjectacademic integrity
dc.subjectprompt engineering
dc.subjectteaching methodology
dc.titleГенеративний штучний інтелект і вища освіта: проблеми та ризики
dc.title.alternativeGenerative artificial intelligence and higher education: challenges and risks
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
Chanyshev.pdf
Розмір:
397.78 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
4.38 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:

Зібрання