Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://edoc.bseu.by:8080/handle/edoc/109402| Título : | Признаки использования искусственного интеллекта в научных работах студентов |
| Otros títulos : | Identifying the use of artificial intelligence in student academic writing |
| Autor : | Каменский, Д. А. Жигалова, М. Р. Kamensky, D. A. Zhigalova, M. R. |
| Palabras clave : | нейросеть;ChatGPT;академический дискурс;интеллектуальные права;neural network |
| Fecha de publicación : | 2025 |
| Editorial : | Белорусский государственный экономический университет |
| Language: | Русский |
| Type: | Article |
| Citación : | Каменский, Д. А. Признаки использования искусственного интеллекта в научных работах студентов / Д. А. Каменский, М. Р. Жигалова // Евразийский взгляд на актуальные вопросы филологии, переводоведения и лингводидактики : сборник статей IV Евразийской научно-практической конференции, Минск, 24 апреля 2025 г. / Министерство образования Республики Беларусь, Белорусский государственный экономический университет ; [редакционная коллегия Е. А. Малашенко (ответственный редактор) и др.]. – Минск : БГЭУ, 2025. – С. 293-302. |
| Resumen : | Исследуются лингвистические особенности студенческих работ, созданных с использованием искусственного интеллекта (ИИ). На основе анализа экспериментальной ВКР, сгенерированной ChatGPT, выявлены характерные маркеры машинного текста: повторы, нарушение когерентности, ложные цитаты и грамматические ошибки. Результаты позволяют разработать критерии для выявления ИИ-контента и вносят вклад в дискуссию о цифровой академической честности. Практическая значимость работы заключается в создании инструментария для преподавателей по оценке оригинальности студенческих работ. This article examines linguistic patterns in student papers generated with artificial intelligence (AI). Recent observations confirm widespread AI use in academic writing (essays, theses, research articles), necessitating analysis of machine-generated texts' structural and semantic peculiarities compared to human-authored works. The study employs lexical-stylistic analysis of an experimental ChatGPT-generated thesis on "The 'Fear' Concept in Russian and English Worldviews", identifying key markers of AI authorship: repetitive phrasing, incoherent argumentation, fabricated citations, and grammatical inconsistencies. Findings provide educators and linguists with actionable criteria to assess text authenticity while contributing to the debate on AI's role in academic integrity. |
| URI : | http://edoc.bseu.by:8080/handle/edoc/109402 |
| ISBN : | 978-985-564-526-0 |
| Aparece en las colecciones: | 2025 |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| Kamenskiy_293_302.pdf | 430.58 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.
