Політики академічної доброчесності та використання штучного інтелекту в закладах вищої освіти: міжнародні механізми впровадження

Abstract

У статті проаналізовано політики академічної доброчесності та підходи до регулювання використання штучного інтелекту в закладах вищої освіти на основі міжнародного досвіду. Актуальність дослідження зумовлена зростанням вимог до якості освітнього процесу, прозорості оцінювання та підзвітності закладів вищої освіти, поширенням інструментів генеративного штучного інтелекту в академічному середовищі. Обґрунтовано, що формальна наявність кодексів, положень і декларацій сама по собі не гарантує реального дотримання норм доброчесності. Дієвість таких документів забезпечується лише за наявності чіткої системи управління, визначених ролей і повноважень, процедурного регламентування та належного інституційного супроводу. Здійснено порівняльний якісний контент-аналіз публічно доступних нормативних документів дев’яти закладів вищої освіти різних освітніх традицій. Для порівняння застосовано сукупність критеріїв, що охоплюють визначення видів порушень, організаційну архітектуру відповідальності (комісії, уповноважені з питань академічної доброчесності, омбудсмени), процедурну деталізацію розгляду справ і апеляцій, профілактичні заходи, підходи до регулювання використання штучного інтелекту в освітньому процесі. За результатами аналізу виокремлено три практичні підходи до регулювання: рамковий із деталізацією правил на рівні курсу; інституційно-процедурний із акцентом на формалізовані процедури реагування; цифрово-інтегрований, що поєднує нормативне регулювання, освітню профілактику та інструменти підтримки й контролю, зокрема щодо використання інструментів штучного інтелекту. Запропоновано авторську типологію інституційних моделей забезпечення академічної доброчесності: формально-нормативну, процедурно-реактивну та інтегровану цифрово-інституційну.

The article analyzes academic integrity policies and approaches to regulating the use of artificial intelligence in higher education institutions based on international experience. The relevance of the study is обусловлена the growing requirements for the quality of the educational process, transparency of assessment, and accountability of higher education institutions, as well as the rapid spread of generative artificial intelligence tools in the academic environment. It is substantiated that the formal existence of codes, regulations, and declarations does not in itself guarantee the actual observance of academic integrity standards. The effectiveness of such documents is ensured only when supported by a clearly defined governance system, established roles and responsibilities, procedural regulations, and appropriate institutional support. The methodological framework is based on a comparative qualitative content analysis of publicly available regulatory documents and policies of nine higher education institutions representing different educational traditions. The comparison employs a set of criteria covering the definition of types of violations, the organizational architecture of responsibility (committees, academic integrity officers, ombudspersons), the procedural detailing of case review and appeals, preventive measures, as well as approaches to regulating the use of artificial intelligence in the educational process. The analysis identifies three practical regulatory approaches: a framework model with course-level specification of rules; an institutional-procedural model emphasizing formalized procedures for responding to violations; and a digitally integrated model combining regulatory provisions, educational prevention, and support and monitoring tools, including those related to the use of artificial intelligence instruments. The study proposes an original typology of institutional models for ensuring academic integrity: formal-normative, procedural-reactive, and integrated digital-institutional.