// Наука і освіта. – 2026. – №3. – 136-141.

Ірина Полякова,
кандидат педагогічних наук, директор,
Харківський педагогічний фаховий коледж;
доцент кафедри української лінгвістики,
літератури та методики навчання,
Комунальний заклад «Харківська гуманітарно-педагогічна академія»
Харківської обласної ради,
пров. Руставелі, 7, м. Харків, Україна
ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-4931-2203

 


АКАДЕМІЧНА ДОБРОЧЕСНІСТЬ ПРИ ВИКОРИСТАННІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ У ПРОЦЕСІ ПІДГОТОВКИ МАЙБУТНІХ ФІЛОЛОГІВ


АНОТАЦІЯ:

У статті здійснено аналіз проблеми дотримання принципів академічної доброчесності в умовах масового впровадження технологій генеративного штучного інтелекту у процес підготовки майбутніх учителів української мови та літератури. Актуальність дослідження зумовлена кризою традиційних моделей академічного контролю та виникненням нормативно-правового вакууму щодо регулювання використання нейромереж у вищій школі. Проаналізовано аксіологічний, онтологічно-правовий та дидактико-методологічний виміри трансформації категорії авторства в епоху штучного інтелекту (ШІ), де роль здобувача вищої освіти переходить від звичайного текстотворення до критичного творення й верифікації інформації. Систематизовано відмінності між традиційним плагіатом та новітніми феноменами недоброчесності, обґрунтовано сутність «кризи викриття» згенерованого контенту. Особливу увагу приділено специфіці філологічної освіти, де мова і текст є безпосередніми об’єктами професійної підготовки. Визначено конкретні ризики прихованого делегування завдань ШІ за трьома складниками: у методичному (втрата дидактичної індивідуальності, шаблонність конспектів уроків Нової української школи (НУШ), літературознавчому (симуляція особистісного естетичного досвіду аналізу творів, відмова від читання першоджерел) та лінгвістичному (співучасть у фальсифікації наукової правдивості через «штучні галюцинації» ШІ). Досліджено поняття «цифрового сурогату» як інтелектуально знеціненого контенту та імітаційної діяльності, що призводить до ерозії внутрішньої відповідальності та руйнації мовно-етичної компетенції майбутнього словесника. Зроблено акцент на неефективності існуючого підходу та аргументовано потребу переходу до проактивного проєктування освітнього середовища, де оцінюванню підлягає не фінальний текст, а сам процес когнітивної й методичної діяльності здобувача освіти.


КЛЮЧОВІ СЛОВА:

академічна доброчесність, штучний інтелект, підготовка філологів, генеративні мовні моделі, Нова українська школа


ПОВНИЙ ТЕКСТ СТАТТІ:


ЛІТЕРАТУРА:
  1. Кудла М. В. Формування академічної доброчесності майбутніх педагогів у процесі професійної підготовки: теоретичний аспект. Перспективи та інновації науки (Серія «Педагогіка», Серія «Психологія», Серія «Медицина»). 2024. № 3 (37). С. 360–369. DOI: https://doi.org/10.52058/2786-4952-2024-3(37)-360-369
  2. Рекомендації щодо відповідального впровадження та використання технологій штучного інтелекту в закладах вищої освіти. Міністерство цифрової трансформації України. Міністерство освіти і науки України. UK International Development. EF. 2025. URL: https://mon.gov.ua/static-objects/mon/sites/1/news/2025/04/24/shi-v-zakladakh-vyshchoi-osvity-24-04-2025.pdf (дата звернення: 15.05.2026).
  3. Соболєва С. М., Філіппова Л. В., Красильникова І. В. Академічна доброчесність в епоху штучного інтелекту та валідність інструментів виявлення порушень. Педагогічна академія: наукові записки. 2025. № 11. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.17523489
  4. Сопова Д. Академічна доброчесність у системі професійної підготовки майбутнього педагога. Неперервна професійна освіта: теорія і практика (Серія: Педагогічні науки). 2018. Вип. 3–4 (56–57). С. 52–56. DOI: https://doi.org/10.28925/1609-8595.2018(3-4)5256
  5. Торчинська Н. М., Торчинський М. М. Формування компетентностей академічної доброчесності в студентів-філологів. Академічна доброчесність: практичний досвід: зб. наук. пр. / гол. ред. Л. Г. Білий. Хмельницький : Вид-во МАУП, Вип. 1. С. 127–133.
  6. Про академічну доброчесність : Закон України від 18.12.2025 № 4742-IX. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/4742-20#Text (дата звернення: 15.05.2026).
  7. Avsheniuk N., Seminikhyna N., Ruban L., Sviatiuk Y. Exploring Overreliance on AI Tools in English for Specific Purposes Courses: Challenges and Implications for Learning and Academic Integrity. Arab World English Journal. 2025. Special Issue on Artificial Intelligence. Pp. 3–20. DOI: https://dx.doi.org/10.24093/awej/AI.1
  8. COPE Position Statement: Authorship and AI tools. Committee on Publication Ethics. 2023. https://publicationethics.org/cope-focus/artificial-intelligence (дата звернення: 12.05.2026).
  9. Ji Z., Lee N., Frieske R., Yu T., Su D. et al. Survey of Hallucination in Natural Language Generation. ACM Comput. Surv., 55, 12, Article 248, 2023. Рр. 1–38. https://doi.org/10.1145/3571730
  10. Matjola I. Academic integrity and generative AI research for higher education: a systematic literature review. Human, Technologies and Quality of Education. University of Latvia. Riga, 2025. P. 358–371. DOI: https://doi.org/10.22364/htqe.2025.25
  11. Miao F., Holmes W. Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. 2023. URL: https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research (дата звернення: 12.05.2026).
  12. Sanz-Tejeda A., Domínguez-Oller J. C., Baldaquí-Escandell J. M., Gómez-Díaz R., García-Rodríguez A. The impact of generative AI on academic reading and writing: a synthesis of recent evidence (2023–2025). Frontiers in Education. 2026. Vol. 10. Art. 1711718. DOI: https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1711718
  13. Selwyn N. Should robots replace teachers? AI and the future of education. Polity. 2019. 160 р.
.