Инструменты искусственного интеллекта для научных целей: базовая классификация, сильные и слабые стороны, мнение обучающихся

Актуальность. Подготовка кадров для науки и экономики требует наличия современных исследовательских компетенций в научно-технологической сфере, в том числе владение ИИ-технологиями. Цель работы – разработать базовую классификацию инструментов ИИ, применимых в исследованиях бакалавров, магистрантов и аспирантов гуманитарного профиля, а также проанализировать субъективные мнения обучающихся об эффективности, сильных и слабых сторонах использования ИИ в науке.

Методы исследования. Применялись следующие научные методы: анализ релевантной литературы, обучающий эксперимент, формализованное анкетирование, статистические методы.

Результаты исследования. Установлено, что бакалавры используют ИИ для структурирования информации (73,9%), написания выводов (78,3%), составления обзора литературы (60,9%) и генерации идей (52,2%). Магистранты и аспиранты с помощью ИИ оформляют статьи и список литературы (73,9%). Наиболее эффективными ресурсами респонденты признали ChatGPT (х̅ =8,5 и 8,2 балла), DeepSeek (х̅ =8,2 и 7,7 балла) и Chatpdf (х̅ =7 и 7,7 балла). Магистранты и аспиранты более критичны при описании достоинств инструментов ИИ и чаще выявляют недостатки.

Выводы. Делается вывод о том, различия между бакалаврами и магистрантами/ аспирантами в выборе ресурсов ИИ и в оценке их достоинств и недостатков обусловлены разным уровнем их исследовательской компетенции и степенью готовности к самостоятельной научной деятельности. Применение ИИ облегчает студентам решение ряда задач, однако только квалифицированные преподаватели способны контролировать исследования обучающихся и информировать о корректных и недопустимых способах применения ИИ в науке.