Короткий опис (реферат):
У тезах представлено аналіз літературних даних та власний досвід кафедри ЛОР-хвороб ВНМУ ім. М. І. Пирогова організації навчального процесу з клінічних дисциплін в умовах воєнного стану в тилових вищих медичних навчальних закладах. Акцент доповіді зроблено на підтримці академічної доброчесності при організації дистанційних практичних занять в умовах необмеженого використання технологій телесуфлерування в реальному часі на базі штучного інтелекту. У роботі послідовно за етапами взаємодії проаналізовано різноманітні форми недоброчесного використання штучного інтелекту і запропоновано різні способи протидії. Також описано основні принципи професійного гібридного прокторингу: ШІ-моніторинг (AI-proctoring) з ідентифікацією особи, аудіо- і відеоаналізом середовища та програмним контролем активності віртуального браузера, а також особливості спостереження людиною (live-proctoring) у реальному часі. Звернуто увагу на перспективність виявлення deepfake-технологій, а також на збереження актуальності простих і економічно доступних когнітивних методів і запитань-«пасток» для ШІ з метою контролю академічної доброчесності. Вимушене впровадження зазначених методів потребує забезпечення прозорості та розроблення внутрішніх протоколів "Політики академічної доброчесності в умовах ШІ" з декларацією: 1) згоди студента на використання систем прокторингу; 2) права викладача зупинити оцінювання в разі фіксації ознак академічної недоброчесності; 3) можливості апеляції та альтернативного іспиту; 4) захисту особистих даних.
This abstract presents an analysis of the literature and the experience of the Department of ENT Diseases at the M. I. Pirogov VNMU in organizing the educational process for clinical disciplines under martial law in rear-echelon higher medical educational institutions. The emphasis of the report is on maintaining academic integrity when conducting remote practical classes in the era of unlimited use of real-time AI-based teleprompting technologies. The paper systematically analyzes various forms of AI misuse across different stages of interaction and proposes multiple countermeasures. The main principles of professional hybrid proctoring are also described: AI monitoring with identity verification, audio and video analysis of the environment, and software control of browser activity (AI Proctoring), as well as the features of real-time human observation (Live Proctoring). Attention is drawn to the prospects of detecting deepfake technologies, as well as to maintaining the relevance of simple, cost-effective cognitive methods and "trap" questions for AI to ensure academic integrity. The necessary implementation of these methods requires transparency and the creation of internal protocols, such as an "Academic Integrity Policy in the AI Era," which must include: 1) student consent to the use of proctoring systems; 2) the instructor's right to stop the assessment if signs of academic dishonesty are detected; 3) the possibility of an appeal and an alternative examination; and 4) the protection of personal data.
