ИНТЕГРАЦИЯ НА ИИ В ОБРАЗОВАНИЕТО: ЕТИЧНИ ПРИНЦИПИ И ИЗМЕРИТЕЛИ НА ЕФЕКТИВНОСТТА
Keywords:
имплементация на ИИ; висше образование; етични насоки; регулаторни рамки; показатели за ефективностAbstract
В статията се разглеждат етичните и регулаторни рамки при интеграцията на изкуствения интелект (ИИ) в университетското образование, насочени към осигуряване на отговорна, прозрачна и справедлива употреба на технологиите. Основната цел е да оцени приложимостта и ефективността на тези рамки и да формулира показатели за измерване на ефективността на ИИ в учебния процес, като се гарантира същевременно защита на правата на всички участници и подкрепа на педагогическата преценка. Методологическият подход включва формулиране на ключови етични принципи като прозрачност, справедливост, поверителност, отговорност и човешки контрол, както и определяне на измерими показатели за оценка на ефективността на ИИ при използването му в обучителния процес на университетска дисциплина. Сред тях са академични резултати, ангажираност и мотивация на студентите, педагогическа интеграция и удовлетвореност на преподавателите, техническа надеждност на системите и дългосрочно повишаване на ИИ-грамотността.
Downloads
References
Chiu, T. K. F. (2024). Future research recommendations for transforming higher education with generative AI. Computers and Education: Artificial Intelligence, Open Access, 6, 100197. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100197
Dignum, V. (2022). Responsible Artificial Intelligence -- from Principles to Practice. arXiv:2205.10785. https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.10785
Floridi, L., Cowls, J. (2019). A Unified Framework of Five Principles for AI in Society, Harvard Data Science Review, 1(1). https://doi.org/10.1162/99608f92.8cd550d1
Holmes, W., Porayska-Pomsta, K., Holstein, K., Sutherland, E., Baker, T., Shum, S., Santos, O. C., Rodrigo, M. T., Cukurova, M., Bittencourt, I. I., Koedinger, K. R., & Woolf, B. (2022). Ethics of AI in education: Towards a community-wide framework. International Journal of Artificial Intelligence in Education. Open Access https://doi.org/10.1007/s40593-021-00239-1
Jobin, A., Ienca, M., Vayena, E. (2019). The Global Landscape of AI Ethics Guidelines, Nature Machine Intelligence, 1(9), 389–399. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0088-2
Mehrabi, N., Morstatter, F., Saxena, N., Lerman, K., Galstyan, A., (2021). A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning, ACM Computing Surveys, 54(6), 1–35. https://doi.org/10.1145/3457607
Nguyen, A., Ngo, H. N., Hong, Y., Dang, B., Nguyen, B.-P. T. (2023). Ethical principles for artificial intelligence in education. Education and Information Technologies. Open Access https://doi.org/10.1007/s10639-022-11316-w
Schiff, D. S. (2022). Education for AI, not AI for education: The role of education and ethics in national AI policy strategies. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 32(3), 527–563. https://doi.org/10.1007/s40593-021-00270-2
Wach, K., Duong, C. D., Ejdys, J., Kazlauskaitė, R., Korzynski, P., Mazurek, G., Paliszkiewicz, J., & Ziemba, E. (2023). The dark side of generative artificial intelligence: A critical analysis of controversies and risks of ChatGPT. Entrepreneurial Business and Economics Review, 11(2), 7–30. https://doi.org/10.15678/EBER.2023.110201
Yan, L., Sha, L., Zhao, L., Li, Y., Martinez-Maldonado, R., Chen, G., Li, X., Jin, Y., Gašević, D. (2024). Practical and ethical challenges of large language models in education: A systematic scoping review. British Journal of Educational Technology, Open Access, 55(5), 1900–1925. https://doi.org/10.1111/bjet.13370
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Евгения Николова
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Articles published in "Computer Science and Communications" Magazine are licensed under Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
