dagpsiИзвестия Дагестанского государственного педагогического университета. Психолого-педагогические наукиDagestan State Pedagogical University. Journal. Psychological and Pedagogical Sciences1995-0659Dagestan State Pedagogical University10.31161/1995-0659-2025-19-3-79-85dagpsi-2060Research ArticleПЕДАГОГИЧЕСКИЕ НАУКИPEDAGOGICAL SCIENCEПроблемы студенческих самостоятельных работ, написанных с использованием искусственного интеллектаProblems оf Student Independent Papers Written Using Artificial IntelligenceЯковлевИ. В.YakovlevI. V.

Яковлев Иван Викторович, магистрант

Махачкала

Ivan V. Yakovlev, Master's student

Makhachkala

yak-ivan@yandex.ruДагестанский государственный педагогический университет им. Р. ГамзатоваРоссияGamzatov Dagestan State Pedagogical UniversityRussian Federation2025190920251937985Copyright © Яковлев И.В., 20252025Яковлев И.В.Yakovlev I.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://dagpsi.elpub.ru/jour/article/view/2060

Цель. Выявить и описать проблемы студенческих самостоятельных работ, которые написаны с использованием систем генерации текстовых материалов. Методы. Ключевым методом является метод количественного анализа выпускных квалификационных работ, с учетом использования систем ИИ для написания самостоятельной работы. Для теоретического анализа использованы методы анализа публикаций отечественных авторов, посвященных проблемам использования ИИ в образовательном процессе. Результат. Анализ работ студентов, написанных при помощи искусственного интеллекта (далее ИИ), а также посредством систем перефразирования, позволил сделать вывод, о том, что работы частично, а иногда и полностью не соответствуют требованиям, предъявляемым к студенческим самостоятельным работам. Предпринятая попытка анализа результативности использования ИИ для написания самостоятельных работ, с точки зрения оригинальности текстовых материалов, является первой в отечественных исследованиях, и поднимает вопрос совершенствования систем поиска заимствований. Вывод. В текущих условиях исключительно ответственный подход со стороны научных руководителей к проверке курсовых и дипломных работ может предотвратить практику использования ИИ для написания студентами самостоятельных работ.

Аim

Аim. To identify and describe the problems of student independent papers that are written using text generation systems. Methods. The key method is the method of quantitative analysis of final qualifying papers, taking into account the use of AI systems for writing independent work. For the theoretical analysis, the methods of analyzing publications by Russian authors devoted to the problems of using AI in the educational process were used. Results. The analysis of students' works written using artificial intelligence (hereinafter AI), as well as through paraphrasing systems, allowed us to conclude that the works partially and sometimes completely do not meet the requirements for student independent work. The attempt to analyze the effectiveness of using AI for writing independent works, from the point of view of the originality of text materials, is the first in domestic research, and raises the issue of improving loan search systems.

Conclusions

Conclusions. In the current environment, an exceptionally responsible approach on the part of academic supervisors to reviewing term papers and theses can prevent students from using AI to write independent papers.

системы поиска заимствованийискусственный интеллектязыковая моделькурсовые работыгуманитарные наукиloan search systemsartificial intelligencelanguage modelterm papershumanitiesReferencesЛевин Б. А., Пискунов А. А., Поляков В. Ю. и др. Искусственный интеллект в инженерном образовании // Высшее образование в России. 2022. № 31(7). С. 79-95.Levin B. A., Piskunov A. A., Polyakov V. Yu. I dr. Iskusstvennyj intellekt v inzhenernom obrazovanii [Artificial intelligence in engineering education]. Higher education in Russia. 2022. No. 31(7). Pp. 79-95. (In Russian)Неелова Н. В. Исследование лексического метода вычисления схожести строк с учетом предварительной обработки // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2009. № 2-2. С. 202-212.Neelova N. V. Issledovanie leksicheskogo metoda vychisleniya skhozhesti strok s uchetom predvaritel'noj obrabotki [A study of the lexical method for calculating the similarity of strings, taking into account preprocessing]. Proceedings of Tula State University. Technical sciences. 2009. No. 2-2. Pp. 202-212. (In Russian)Сафин К. Ф., Чехович Ю. В. О комбинированном алгоритме обнаружения заимствований в текстовых документах // Труды Института системного программирования РАН. 2022. № 34(1). С. 151-160.Safin K. F., Chekhovich Yu. V. O kombinirovannom algoritme obnaruzheniya zaimstvovanij v tekstovyh dokumentah [A study of the lexical method for calculating the similarity of strings, taking into account preprocessing]. Proceedings of the Institute of System Programming of the Russian Academy of Sciences. 2022. No. 34 (1). Pp. 151-160. (In Russian)Сипакова И. Н., Александрова Е. А., Могилевич Б. Р. и др. Методология культурных практик самостоятельной работы / Александрова Е. А., Могилевич Б. Г., Базылева Р. М. и др. Организация самостоятельной работы студентов. Коллективная монография. Саратов: Изд-во «Техно-Декор», 2015. 200 с.Sipakova I. N., Aleksandrova E. A., Mogilevich B. R. i dr. Metodologiya kul'turnyh praktik samostoyatel'noj raboty [Methodology of cultural practices of independent work] Aleksandrova E. A., Mogilevich B. G., Bazyleva R. M. i dr. Organization of students' independent work. Collective monograph. Saratov: Publishing house "Tekhno-Dekor", 2015. 200 р. (In Russian)Студент РГГУ защитил диплом, написанный ChatGPT. Habr.com. [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://habr.com/ru/news/t/714216/ (дата обращения 18.01.2025)Student RGGU zashchitil diplom, napisannyj ChatGPT. Habr.com. [Electronic resource]. Mode of access: https://habr.com/ru/news/t/714216/ (accessed 18.01.2025)Сысоев П. В. Искусственный интеллект в образовании: осведомлённость, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности // Высшее образование в России. 2023. № 32(10). С. 9-33.Sysoev P. V. Iskusstvennyj intellekt v obrazovanii: osvedomlyonnost', gotovnost' i praktika primeneniya prepodavatelyami vysshej shkoly tekhnologij iskusstvennogo intellekta v professional'noj deyatel'nosti [Artificial intelligence in education: awareness, readiness and practice of using artificial intelligence technologies in professional activities by higher school teachers.]. Higher education in Russia. 2023. No. 32(10). Pp. 9-33. (In Russian)Шобонов Н. А., Булаева М. Н., Зиновьева С. А. Искусственный интеллект в образовании // Проблемы современного педагогического образования. 2023. № 79-4. С. 288-290.Shobonov N. A., Bulaeva M. N., Zinov'eva S. A. Iskusstvennyj intellekt v obrazovanii [Artificial intelligence in education]. Problems of modern teacher education. 2023. No. 79-4. Pp. 288-290. (In Russian)Detecting LLM-Generated Text in Computing Education: A Comparative Study for ChatGPT Cases [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://arxiv.org/abs/2307.07411 (дата обращения 01.02.2025)Detecting LLM-Generated Text in Computing Education: A Comparative Study for ChatGPT Cases. [Electronic resource]. Mode of access: https://arxiv.org/abs/2307.07411 (accessed 01.02.2025)Recursively summarizing enables longterm dialogue memory in large language models. [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://arxiv.org/abs/2308.15022 (дата обращения 18.01.2025)Recursively summarizing enables longterm dialogue memory in large language models. [Electronic resource]. Mode of access: https://arxiv.org/abs/2308.15022 (accessed 18.01.2025)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.