Генеративний штучний інтелект і вища освіта: проблеми та ризики - Чанишев Р. І.; Chanyshev Rashyd I. (My University, 2025)
Мета. 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
Generative artificial intelligence and higher education: challenges and risks
Чанишев, 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.
Keywords: генеративний штучний інтелект; LLM; освіта; академічна доброчесність; промпт-інженерія; ChatGPT; Copilot; методика навчання; generative artificial intelligence; education; academic integrity; prompt engineering; teaching methodology