УНІВЕРСАЛЬНА МАТРИЦЯ КОМПЕТЕНТНОСТЕЙ ВІДПОВІДАЛЬНОГО ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ДОСЛІДНИЦЬКІЙ ДІЯЛЬНОСТІ ВЧЕНИХ В УМОВАХ ВІДКРИТОЇ НАУКИ «U-MARC4OSAI»
DOI:
https://doi.org/10.62405/osiconf.2026.24Ключові слова:
штучний інтелект; компетентності дослідників; відкрита наука; дослідницька доброчесність; універсальна матриця; U-MARC4OSAI.Анотація
Метою дослідження є теоретичне обґрунтування та розроблення універсальної матриці компетентностей відповідального використання штучного інтелекту на всіх етапах дослідницької діяльності в умовах відкритої науки. Методологія дослідження ґрунтується на якісному контент-аналізі, методі постійного порівняння, ієрархічно-фасетному та концептуальному синтезі. З 11 ключових нормативних і наукових джерел первинно вилучено та систематизовано 384 компоненти компетентностей. Сформовану компетентнісну структуру функціонально і структурно зіставлено з п’ятьма етапами, 21 категорією та 143 індикаторами компетентностей дослідницької діяльності в умовах відкритої науки, представленими в універсальній матриці «U-MARC4OS». У результаті розроблено дворівневу компетентнісну структуру універсальної матриці «U-MARC4OSAI», що охоплює дев’ять функціональних категорій і 37 компетентностей відповідального використання штучного інтелекту. Матриця поєднує практичне використання штучного інтелекту з компетентностями щодо використання та перевірки згенерованих ним результатів, захисту даних, академічної доброчесності, особистої відповідальності, документування та відтворюваності, а також оцінювання суспільних, етичних і екологічних наслідків його використання в наукових дослідженнях. Запропонована матриця створює концептуальну основу для розроблення навчальних програм для дослідників та інструментів оцінювання компетентностей, їх експертної перевірки й емпіричної валідації з подальшою адаптацією до інституційної та галузевої специфіки.
Посилання
ALLEA. (2023). The European code of conduct for research integrity (Rev. ed.). https://doi.org/10.26356/ECOC
Annapureddy, R., Fornaroli, A., & Gatica-Perez, D. (2025). Generative AI literacy: Twelve defining competencies. Digital Government: Research and Practice, 6(1), Article 13. https://doi.org/10.1145/3685680
Birhane, A., Kasirzadeh, A., Leslie, D., & Wachter, S. (2023). Science in the age of large language models. Nature Reviews Physics, 5, 277–280. https://doi.org/10.1038/s42254-023-00581-4
Chee, H., Ahn, S., & Lee, J. (2025). A competency framework for AI literacy: Variations by different learner groups and an implied learning pathway. British Journal of Educational Technology, 56(5), 2146–2182. https://doi.org/10.1111/bjet.13556
Coalition for Advancing Research Assessment. (2024, April 17). WG ERIP: Working Group on Ethics and Research Integrity Policy in Responsible Research Assessment for Data and Artificial Intelligence. https://www.coara.org/working-groups/wg-erip/
COPE Council. (2021). Artificial intelligence (AI) in decision making [Discussion document]. https://doi.org/10.24318/9kvAgrnJ
European Commission. (2023). Directorate-General for Research and Innovation. New standards and tools for more attractive research careers in the Union. Publications Office of the European Union. https://data.europa.eu/doi/10.2777/779058
European Commission, Directorate-General for Research and Innovation. (2026). Living guidelines on the responsible use of generative AI in research (3rd ed.). European Union. https://research-and-innovation.ec.europa.eu/document/download/2b6cf7e5-36ac-41cb-aab5-0d32050143dc_en
European Parliament & Council of the European Union. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act). Official Journal of the European Union, L series http://data.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj
EURAXESS. (2025, October 13). AI skills included in ResearchComp. https://euraxess.ec.europa.eu/worldwide/china/news/ai-skills-included-researchcomp
Garcia, M. B. (2026). PETMALU-AI: A reporting checklist for transparent and accountable generative AI-assisted research writing. Education Sciences, 16(7), 1127. https://doi.org/10.3390/educsci16071127
International Committee of Medical Journal Editors. (2026). Recommendations for the conduct, reporting, editing, and publication of scholarly work in medical journals. https://www.icmje.org/icmje-recommendations.pdf
Lindemann, T., & Häberlein, L. (2023). Contours of a research ethics and integrity perspective on open science. Frontiers in Research Metrics and Analytics, 8, 1052353. https://doi.org/10.3389/frma.2023.1052353
Petroye, O., & Drach, I. (2026). U-MARC4OS: Universal matrix for assessing researchers’ competencies in open science: Information materials for the educational and analytical e-portal. Institute of Higher Education of the National Academy of Educational Sciences of Ukraine. https://doi.org/10.5281/zenodo.18488660 [in Ukrainian]
Petroye, O., & Petroie, I. (2026). Recommendations on academic integrity and the responsible use of artificial intelligence: Information and methodological materials (O. Petroye, Ed.). State Higher Education Institution University of Educational Management [Web platform and computer software]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.22981712
Yaroshenko, T. (2021). Open Access, Open Science, Open Data: How it Was and Where We are Going (To the 20th Anniversary of the Budapest Open Access Declaration). Ukrainian Journal on Library and Information Science, 8, 10‒26. https://doi.org/10.31866/2616-7654.8.2021.247582 [in Ukrainian]