<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Оцінювання навчальних досягнень здобувачів вищої освіти в умовах доступності програм генеративного штучного інтелекту

Анотація

Розглянуто нові підходи до оцінювання навчальних досягнень здобувачів у системі вищої освіти в умовах доступності програм генеративного штучного інтелекту. За результатами аналізу сучасних наукових джерел та освітніх практик зроблено висновок про необхідність зміщення центру уваги від перевірки репродуктивних знань до оцінювання процесу мислення, критичної грамотності, рефлексії, етичного використання технологій генеративного штучного інтелекту та практичного застосування знань у професійних ситуаціях.
New approaches to assessing students’ academic achievements in higher education under the conditions of widespread access to generative artificial intelligence applications are examined. Based on the analysis of current scientific sources and educational practices, conclusions are drawn about the need to shift the focus from testing reproductive knowledge to evaluating thinking processes, critical literacy, reflection, ethical use of generative artificial intelligence technologies, and the practical application of knowledge in professional contexts.

Опис

Тип документа

Мова

ISSN

Бібліографічний опис

Гавриш Є. О., Тіслін О. Ю., Залюбівська О. Б. Оцінювання навчальних досягнень здобувачів вищої освіти в умовах доступності програм генеративного штучного інтелекту // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/28121.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (11)

  1. Kofinas, A. K. (2024). The impact of generative AI on academic integrity of authentic assessment. British Journal of Educational Technology. URL: https://bera-journals.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/bjet.13585
  2. Balalle, H. (2025). Reassessing academic integrity in the age of AI. Journal of Academic Ethics. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590291125000269
  3. UNESCO. (2023). AI and Education: A Guide for Policy-Makers. URL: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000376709
  4. Автентичне оцінювання. URL: https://teaching.uic.edu/cate-teaching-guides/assessment-grading-practices/authenticassessments/
  5. Vlachopoulos, D. (2024). A systematic literature review on authentic assessment in higher education: the development of 21st-century skills. Studies in Educational Evaluation. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0191491X24001044
  6. Picasso, F. (2023). Advancing critical data and AI literacies through authentic and real-world assessment. Open Praxis. URL: https://openpraxis.org/articles/10.55982/openpraxis.16.3.667
  7. Ajjawi, R. (2023). From authentic assessment to authenticity in assessment. Assessment & Evaluation in Higher Education. URL: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/02602938.2023.2271193
  8. Williams, A. (2023). Integrating Artificial Intelligence Into Higher Education Assessment Practice. AALHE Intersection. URL: https://aalhe.scholasticahq.com/article/131915.pdf
  9. Cornell University Center for Teaching Innovation. (2024). AI & Academic Integrity. URL: https://teaching.cornell.edu/generative-artificial-intelligence/ai-academic-integrity
  10. Zawacki-Richter, O. et al. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education. URL: https://educationaltechnologyjournal.springeropen.com/articles/10.1186/s41239-019-0171-0