Генеративный искусственный интеллект и академическая добросовестность в высшем образовании: систематический обзор и направления дальнейших исследований

В настоящем систематическом обзоре литературы проведена всесторонняя оценка влияния генеративного искусственного интеллекта (GenAI) на академическую добросовестность в высшем образовании. Основная цель заключается в обобщении данных о том, как технологии GenAI влияют на поведение студентов и соблюдение принципов академической честности, а также в оценке преимуществ и рисков, связанных с их интеграцией. Были определены четкие критерии включения и исключения; анализ охватывал исследования, в которых непосредственно рассматривалась роль GenAI в высшем образовании в период с января 2021 года по декабрь 2024 года. Поиск проводился в базах данных ABI/INFORM, ACM Digital Library, IEEE Xplore и JSTOR; последний поиск был выполнен в мае 2024 года. Установленным критериям включения соответствовала 41 публикация. Синтез результатов включал качественный анализ для выявления общих тем и, где это было применимо, количественной оценки тенденций. Результаты показывают, что, хотя GenAI может повышать вовлеченность в образовательный процесс и его эффективность, он также создает значительные риски академической недобросовестности. Был проведен критический анализ риска систематической ошибки во включенных исследованиях; также отмечено ограниченное разнообразие баз данных, которое могло сузить спектр представленных точек зрения. Основные практические выводы предполагают необходимость повышения цифровой грамотности и разработки надежных инструментов обнаружения для эффективного управления двойным воздействием GenAI. Обзор не получил внешнего финансирования. В будущих исследованиях следует расширить перечень используемых баз данных и включить более разнообразные дизайны исследований, чтобы преодолеть существующие ограничения и усовершенствовать рекомендации в области политики.