Основні компоненти теоретичної моделі інтеграції штучного інтелекту в наукові дослідження у галузі освіти

У статті обґрунтовано модель інтеграції штучного інтелекту в наукові дослідження в галузі освіти як понятійно-категоріальну основу для подальшого структурно-функціонального моделювання вказаного процесу. Основною ідеєю дослідження є розуміння штучного інтелекту не як замінника науковця, а як аналітичного партнера, залучення якого потребує чітких меж, принципів, процедур контролю та критеріїв оцінювання. Процес моделювання спрямовано на визначення логіки, складників, рівнів, механізмів верифікації та умов науково обґрунтованого застосування інструментів штучного інтелекту в освітніх дослідженнях. Методика дослідження передбачає поєднання цільового добору метаданих із провідних наукометричних баз, їх дедуплікації, отримання та очищення повних текстів, семантичного аналізу корпусу із застосуванням великої мовної моделі та подальшого експертного опрацювання відібраних джерел. Вказані процедури забезпечують систематизований аналіз публікацій, а також дають можливість підтвердити тематичні кластери, що відповідають складникам моделі. У результаті реалізації методики дослідження виокремлено та взаємопов’язано дев’ять компонентів моделі: концептуально-каркасний, базово-понятійний, філософсько-методологічний, принципово-нормативний, процесний, рівневий, верифікаційно-валідаційний, критеріально-результативний і процедурно-інтеграційний. Показано, що нормативне ядро моделі формують принципи етичності, людського контролю, конфіденційності, уникнення алгоритмічної упередженості, підзвітності та прозорості. Процесний складник охоплює проведення, управління і моніторинг дослідження. Запропоновано розрізнення двох рівневих осей процесного складника: за ступенем автономності штучного інтелекту та за масштабом організації наукової діяльності. Окремо підкреслено, що наукова прийнятність результатів, отриманих за участю штучного інтелекту, забезпечується через верифікацію, валідацію, атрибуцію джерел, аудит процедур і прозоре звітування. Використання спроєктованої моделі є доцільним у процесі розроблення інституційних політик, вибору дослідницьких процедур, оцінювання зрілості інтеграції штучного інтелекту та підвищення методологічної якості освітніх досліджень в умовах цифрової трансформації науки.