Статті (МАтаТЙ)
Постійне посилання зібрання
У зібранні розміщено матеріали, що опубліковані або готуються до публікації в наукових журналах та збірниках.
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Дослідження сервісів штучного інтелекту для застосування в математиці(Інститут цифровізації освіти НАПН України, 2024) Блажієвська, Ірина ПетрівнаУ розділі представлено результати дослідження сучасних сервісів штучного інтелекту, що можуть бути використані у навчанні математики в закладах загальної середньої та вищої освіти. Проаналізовано можливості генеративних моделей, інтелектуальних тренажерів, систем автоматичного розв’язування задач, візуалізаторів математичних об’єктів та платформ для створення персоналізованих навчальних матеріалів. Розглянуто приклади практичного застосування таких сервісів у навчальному процесі, їх потенціал для розвитку математичної компетентності, критичного мислення та навичок роботи з даними. Окрему увагу приділено питанням академічної доброчесності, ризикам використання ШІ та рекомендаціям щодо інтеграції інструментів штучного інтелекту в освітні практики.Документ Відкритий доступ Списування на онлайн-екзамені з вищої математики: статистичний та ймовірнісний аналіз стратегій студентів(Кременчуцький національний університет імені Михайла Остроградського, 2025) Блажієвська, ІринаСтаття досліджує поведінку студентів першого курсу під час онлайн-екзамену з вищої математики в умовах Російсько-Української війни. Метою роботи є виявлення закономірностей академічної недоброчесності, аналіз сталості або зміни індивідуальних стратегій студентів між етапами контролю та оцінка ефективності дистанційного формату відповідно до регламентів КПІ імені Ігоря Сікорського. Емпірична база включає 164 екзаменаційні записи, 121 рукописну роботу та 70 індивідуальних співбесід, проведених у верифікованому дистанційному середовищі. Для аналізу застосовано дескриптивну статистику, тест Пірсона ..., контингентні таблиці, умовні та маргінальні ймовірності. Кількісний аналіз доповнено якісною перевіркою через співбесіду, що дозволяє перевірити семестрові компетенції, оцінити реальні стратегії студентів і вдосконалює відомі світові моделі прокторингу. Результати показали, що списування є систематичною поведінковою константою, незалежною від попереднього результату неуспіху або санкцій. Виявлено три стійкі поведінкові стратегії: (1) чесна, але слабка підготовка, (2) корекція недоброчесності після санкцій, (3) стійка недоброчесність. Ймовірнісний аналіз підтвердив автономність етичного вибору – рішення списувати або не списувати формується незалежно від попередньої дії. Визначено типові патерни порушень у математичних дисциплінах та їх наслідки для системи оцінювання. Наукова новизна полягає у розробці ймовірнісно-поведінкової моделі академічної доброчесності, яка поєднує статистичну перевірку, етичний аналіз і прокторингові спостереження. Модель дозволяє формалізувати етичні рішення у кількісній формі та масштабувати їх для моніторингу семестрових компетенцій. Практична цінність полягає у можливості використання результатів для оновлення силабусів, уточнення критеріїв академічної доброчесності, вдосконалення процедур допуску до перескладань, визначення меж застосування інструментів ШІ та створення індикаторів ризиків у Moodle. Дослідження відповідає нормативним вимогам університету та може бути застосоване в інших закладах вищої освіти. Продемонстровано, що в умовах війни та повсюдного переходу до дистанційних форматів якість математичного оцінювання значною мірою залежить від етичної стійкості студентів і коректних процедур перевірки. Запропонована модель поєднує етичну, статистичну та правову складові контролю й створює підґрунтя для аналітичного моніторингу академічної культури у змішаному або дистанційному навчанні за кризових обставин.