RELIANCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN CHINESE VOCATIONAL UNDERGRADUATE THESES

ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В КИТАЙСЬКИХ ДИПЛОМНИХ РОБОТАХ БАКАЛАВРІВ ПРОФЕСІЙНО-ТЕХНІЧНОЇ ОСВІТИ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.31110/2616-650X-vol13i7-008

Ключові слова:

штучний інтелект, випускна кваліфікаційна робота, бакалаврат, Китай, освітня оцінка, критичне мислення, академічна доброчесність, підсумкова атестація, залежність від технологій, практичні компетентності

Анотація

Дослідження присвячене вивченню ступеня залежності студентів бакалаврату закладів вищої освіти Китаю від штучного інтелекту (ШІ) у процесі написання випускних кваліфікаційних робіт. Актуальність теми зросла після офіційної заяви Міністерства освіти КНР у 2025 році про те, що студенти професійно орієнтованих бакалаврських програм зазвичай не зобов’язані виконувати такі роботи. На основі репрезентативних даних компанії MYCOS національно визнаної дослідницької та консалтингової організації у сфері вищої освіти було проаналізовано відповіді 3145 респондентів (викладачів і студентів з різних університетів) щодо поширеності та моделей використання ШІ, а також ставлення академічної спільноти до його застосування. Результати показали, що майже половина опитаних викладачів (50 %) і студентів (46 %) підтримують скасування випускних робіт, головними аргументами називаючи невідповідність їх змісту цілям професійної підготовки та низьку якість виконання. При цьому викладачі звичайних університетів частіше підтримують таку позицію, ніж представники елітних «Double First-Class» закладів, що відображає відмінності у пріоритетах. Окрему увагу приділено методам виявлення текстів, згенерованих ШІ: 64 % викладачів перевіряють логічну та стилістичну узгодженість роботи, 51 % застосовують усне опитування для перевірки обізнаності студента, а 41 % використовують спеціалізовані інструменти визначення ШІ-контенту. Водночас ефективність таких інструментів залишається обмеженою через ризик хибних результатів і неможливість виявлення ретельно відредагованих текстів. Аналіз альтернативних моделей підсумкової атестації засвідчив, що найбільш затребуваними є практичні проєкти (75 % студентів, 69 % за даними викладачів), далі дослідницькі роботи з окремих навчальних курсів та оцінка професійних компетентностей, зокрема через сертифікацію або галузеві конкурси. На основі отриманих результатів запропоновано багатовимірну концепцію відповідальної інтеграції ШІ в академічне письмо, яка включає розроблення вікових і рівневих стандартів використання, вбудовування тренування критичного мислення та навичок верифікації інформації у навчальні програми, а також реформування системи оцінювання з акцентом на процес мислення, аргументацію та міждисциплінарність. Зроблено висновок, що університети мають розробляти адаптивні та диверсифіковані системи оцінювання, які враховуватимуть одночасно можливості ШІ та потреби ринку праці, сприяючи формуванню у студентів поєднання творчих, аналітичних і практичних компетентностей.

Посилання

Chen, A.-X., & Jia, J.-Y. (2024). Does Explainable Artificial Intelligence Help Enhance the Learning Outcomes of Adaptive Learning? – Meta-Analysis based on 29 Experiments and Quasi-Experiments. Modern Educational Technology, 34(10), 92–102. https://doi.org/10.3969/j.issn.1009-8097.2024.10.010

Du Fulei. (2024). Rationally Treat AI Writing. Applied Writing, 10(1). URL: https://chn.oversea.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?filename=YYXZ202410017&dbcode=CJFD&dbname=CJFDTEMP&v=

Fu Yao, Xiong Shuping, and Tian Zhengchao. (2025). Transformation, Challenges, and Countermeasures of Generative Artificial Intelligence on College Students' Academic Paper Writing. Artificial Intelligence, 2, 93-100.

Gou, Mengxing (2025). The impact of the artificial intelligence ChatGPT on the teaching of the "Science and Technology Paper Writing" course. Food Industry, 46(05), 113-116.

Ruano-Borbalan, J.-C. (2025). The transformative impact of artificial intelligence on higher education: A critical reflection on current trends and future directions. International Journal of Chinese Education, 14(1). https://doi.org/10.1177/2212585X251319364

Li, S. (2025). Generative AI and Second Language Writing. Digital Studies in Language and Literature, 2(1), 122-152. https://doi.org/10.1515/dsll-2025-0007

Krause, S., Panchal, B.H. & Ubhe, N. (2025). Evolution of Learning: Assessing the Transformative Impact of Generative AI on Higher Education. Front. Digit. Educ. 2, 21. https://doi.org/10.1007/s44366-025-0058-7

##submission.downloads##


Переглядів анотації: 186
Завантажень PDF: 288

Опубліковано

30.09.2025

Як цитувати

Licong, Z., Pryshliak, O., Melnyk, D., & Koshivka, L. (2025). RELIANCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN CHINESE VOCATIONAL UNDERGRADUATE THESES: ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В КИТАЙСЬКИХ ДИПЛОМНИХ РОБОТАХ БАКАЛАВРІВ ПРОФЕСІЙНО-ТЕХНІЧНОЇ ОСВІТИ. Освіта. Інноватика. Практика, 13(7), 56–62. https://doi.org/10.31110/2616-650X-vol13i7-008

Номер

Розділ

Статті

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають

Схожі статті

Ви також можете розпочати розширений пошук схожих статей для цієї статті.