Sistemātisks literatūras pārskats par mākslīgo intelektu augstākajā izglītībā

Sistemātiskā literatūras pārskata mērķis ir apkopot un strukturēt jaunākās zinātniskās publikācijas (laika posmā no 2023. līdz 2025. gadam), kas analizē ģeneratīvā MI radītos izaicinājumus un ietekmi uz akadēmiskā godīguma principiem augstākās izglītības kontekstā. Literatūras atlasei tika izmantots PRISMA protokols, meklējot publikācijas divās lielākajās zinātniskajās datubāzēs: Web of Science un Scopus. Meklēšanā tika lietoti atslēgas vārdi "Generative AI and Academic Integrity" un "Generative AI and Plagiarism". No sākotnēji identificētajām vairāk nekā 2500 vienībām, pēc dublikātu dzēšanas un atlases saskaņā ar kritērijiem (skaidra metodoloģija, fokuss uz augstāko izglītību), padziļinātai analīzei tika atlasīti pētījumi, no kuriem pirmajā posmā detalizēti analizēti 39 pētījumi. Pašlaik dominē kvalitatīvie pētījumi (24 pētījumi) un jauktas metodes (18), savukārt kvantitatīvo datu ir maz (7), kas ierobežo iespēju izdarīt statistiski vispārināmus secinājumus. Lielākajā daļa (54%) pētījumu fokusa centrā ir studenti (primāri bakalaura līmenī), mazāk analizējot mācībspēku lomu vai institucionālo politiku. Prezentācijā pieejams literatūras pārskata teorētiskais ietvars un veiktie secinājumi. Kopumā tiek secināts, ka pētniecības joma pašlaik atrodas agrīnā un sadrumstalotā stadijā. Galvenie secinājumi norāda uz longitudinālo pētījumu trūkumu un nepieciešamību mainīt fokusu no studentu "pieķeršanas" un individuālās atbildības uz pedagoģiskām inovācijām un sistēmiskiem institucionāliem risinājumiem. Tāpat pašreizējie pētījumi bieži ignorē disciplīnu specifiku un taisnīguma problemātiku MI izmantošanā.