Звіт про систематичний відбір (PRISMA 2020 Flow)
Прозорий звіт про всі етапи воронки відбору статей: виявлення академічними реєстрами, скринінг префільтром LLM, повнотекстова оцінка придатності та включення до синтезу з експертною валідацією.
✓ Математичний баланс воронки PRISMA збережено (100% замикання стадій)
Повна відсутність витоку даних: n_вхід = n_вихід + ∑n_вилучено + n_очікує на кожному етапі виявлення, скринінгу, придатності та синтезу.
ID: 14636 →
Screen: 13766 →
Eligible: 2108 →
Included: 66
Експертна валідація та верифікація (Петля смаку / Expert Taste Loop)
Окремо від воронки формальних правил відбору PRISMA: редакційні вердикти автора дайджесту для калібрування якості та активного навчання префільтру.
👍 10
Схвалено у випусках
(14 всього у корпусі)
👎 29
Відхилено з фіксацією причини
(1 до / 18 після аналізу)
Розподіл причин відхилення експертом:
not_novel: 4
not_for_educators: 3
off_topic: 13
too_narrow: 2
duplicate: 5
other: 1
weak_method: 1
📋 Структуроване резюме огляду (PRISMA 2020: пункт 2 — Structured Summary)
Фон (Background): Живий систематичний огляд застосування великих мовних моделей (LLM) та автономних агентів у вищій освіті. Досліджуються інженерні контрзаходи академічної недоброчесності та переосмислення дизайну оцінювання.
Цілі (Objectives): Систематичне виявлення, скринінг та синтез емпіричних доказів щодо надійності, методологічної строгості та викликів усталеному консенсусу в інтеграції GenAI в університетські курси.
Критерії придатності (Eligibility): Статті з наявним повнотекстовим Open Access (PDF/HTML); тематична релевантність R ≥ 4.0; зважений підсумковий бал Score ≥ 5.0.
Джерела інформації (Information Sources): Мультиреєстровий моніторинг: arXiv, Crossref, OpenAlex, Semantic Scholar, ERIC, а також ланцюжки цитувань (forward/backward citation depth 1–2).
Оцінка ризику упередженості (Risk of Bias): Комплексна метрика методологічної строгості (M, 0–10). Валідація відбору на базі подвійної оцінки: Gwet's AC1, стратифікована повнота та ROC AUC.
Синтез та включення (Synthesis): Включено n = 66 верифікованих робіт до постійного огляду із синтезом висновків, обмежень та емпіричних доказів.
🎯 Специфікація пошуку за схемою PICO / PECO (PRISMA 2020: пункти 4–5)
| Компонент | Визначення в протоколі | Критерії включення / виключення |
|---|---|---|
| P (Population) | Вища освіта: університети, коледжі, студенти бакалаврату/магістратури, викладачі та екзаменатори. | Включено: вища та професійна освіта. Виключено: виключно K-12 початкова школа без переносу методології на HE. |
| I / E (Intervention / Exposure) | Застосування сучасних LLM (GPT-4, Claude, Gemini, Llama) та агентських систем для генерації, вирішення тестів, підказок або оцінювання. | Включено: емпіричне тестування та інтеграція LLM. Виключено: загальне символьне AI або застарілий ML без зв'язку з GenAI. |
| C (Comparator) | Традиційні формати оцінювання без ШІ, людська продуктивність або порівняння різних інженерних захистів (guardrails, multi-agent validation). | Включено: наявність бейзлайну, порівняльних когорт або контрзаходів. Виключено: абстрактні оглядові есе без порівняльної бази. |
| O (Outcomes) | Ефективність завдань, проникність екзаменів ШІ, надійність інженерних контрзаходів, зміна критеріїв оцінювання, когнітивні ефекти. | Включено: емпіричні метрики точності, стійкості, складності або психометрії. Виключено: декларативні твердження без верифікації. |
| S (Study Design) | Емпіричні дослідження: контрольовані експерименти (RCT), квазі-експерименти, кейс-стаді, психометричний аналіз, бенчмарки. | Включено: наукові статті з емпіричними даними. Виключено: публіцистичні блоги, прес-релізи, посібники користувача. |
* Зноска: Математична модель префільтрації, показники та формула оцінювання (рубрика v2.3)
Показники та параметри рубрики
| Символ | Критерій оцінювання | Вага / Значення |
|---|---|---|
| M | Методологічна строгість (Methodological Rigor) | wM = 0.32 |
| E | Інженерні контрзаходи (Engineering Countermeasures) | wE = 0.25 |
| C | Виклик консенсусу (Consensus Challenge) | wC = 0.43 |
| N | Новизна (Novelty) | wN = 0.00 |
| R | Тематична релевантність (Topic Relevance, 0–10) | Rmin = 4.0, Rfull = 7.0 |
| Gate | Тематичний бар'єр (Binary Scope Gate) | PASS / FAIL |
| Поріг | Поріг допуску до повнотекстового аналізу | Score ≥ 5.0 |
Релевантність R є мультиплікатором, а не доданком: робота з R < R_min негайно обнуляється, а відмінна робота поза темою не може обійти профільне дослідження.
Математичні формули оцінки (MathML Core)
1. Підсумковий бал префільтрації (Score):
2. Зважена якість за критеріями рубрики (Q):
3. Логічний критерій відсіювання на скринінгу:
Методологія та звітність (PRISMA 2020: пункти 1–15, 23–27)
Тип огляду, мета, критерії (1, 3–5)
Living systematic review: щоденно поповнюваний огляд за автоматизованим відбором. Це інструмент відбору літератури, а не опублікований огляд з мета-аналізом.
Тема (запит до моделі): Validity of educational assessment under generative AI and how to keep it (AI-resistant / AI-resilient assessment). Core: how generative AI changes what grades and test scores mean (validity arguments in the sense of Kane and Messick), assessment redesign, and quantitative methods that detect or model the distortion in assessment and learning data: item response theory, differential item functioning between humans and LLMs, item parameter drift, rater drift, item compromise and preknowledge, score shifts under unsupervised or online conditions (proctored vs unproctored exams, cheating, grade inflation), change-point and concept-drift detection, LLMs as test takers or raters, computerized adaptive testing and automated test assembly. Computational, statistical and engineering work is preferred, but a solid conceptual or empirical education study of assessment under generative AI belongs here too. Detectors of AI-generated text and watermarking are only adjacent to the topic. The audience is university educators and researchers: work about primary and secondary school (K-12) is off topic unless its findings or methods clearly transfer to higher education.
- Включення: наукова стаття з тематичним балом R ≥ 4.0, підсумковий бал ≥ 5.0; доступний легальний повний текст (open access), який прочитано.
- Виключення: не-статті (датасети, код, errata), дублікати й препринти опублікованих робіт, відкликані роботи, K-12 без переносу на вищу освіту, роботи без повного тексту (paywall, помилки завантаження), відхилені експертом (👎, причина фіксується).
- Ручні додавання (origin = manual) обходять бальний скринінг, але проходять оцінку придатності.
Джерела та дата останнього звернення (6)
| Канал | Записів | Останній запис |
|---|---|---|
search — arXiv, OpenAlex, Semantic Scholar, ERIC | 12920 | 2026-11-01 10:22 |
ref — список літератури прочитаних робіт | 1689 | 2026-11-01 10:22 |
manual — додано вручну | 27 | 2026-10-07 12:05 |
Метадані кандидатів із цитувань беруться з OpenAlex; Crossref/Unpaywall — для DOI, версій і відкритих PDF.
Пошукова стратегія (7)
Поточна версія пошуку: v1.0. Робота збігається, якщо в назві чи абстракті є термін з УСІХ груп хоча б одного запиту (АБО всередині групи; без урахування регістру, межі слів).
Запити (групи):
education × ai; psychometrics × ai; integrity × education; drift × education; drift × psychometrics
education: education, educational, student, learner, teacher, lecturer, classroom, university, higher education, school, curriculum, assessment, exam, examination, examinee, test taker, test score, grading, homework, coursework, online course, essay, academic integrity, academic misconduct, plagiarism, cheating, e-learning, MOOC
ai: generative AI, GenAI, large language model, LLM, ChatGPT, GPT-4, chatbot, AI-generated, AI-assisted, AI-resistant, AI-resilient, AI tool, artificial intelligence
integrity: proctoring, proctored, unproctored, non-proctored, remote proctoring, online exam, online test, online testing, exam integrity, testing integrity, academic integrity, academic dishonesty, cheating, contract cheating, grade inflation
psychometrics: item response theory, IRT, Rasch, psychometric, educational measurement, educational testing, differential item functioning, computerized adaptive testing, adaptive testing, automated test assembly, knowledge tracing, automated scoring, automated essay scoring, validity argument, construct validity, assessment validity, predictive validity
drift: parameter drift, dynamic item response, item parameter drift, rater drift, severity drift, concept drift, change point, change-point detection, item compromise, preknowledge, item exposure, test security, aberrant response, person-fit, differential item functioning
Фрази Semantic Scholar: assessment validity generative AI; AI-resilient assessment higher education; AI-resistant assessment design; generative AI exam performance natural experiment; differential item functioning large language models humans; LLM as test taker item response theory; proctored versus unproctored online exam scores; generative AI grade inflation; item parameter drift detection; item compromise preknowledge detection; concept drift knowledge tracing; change point detection educational testing
arXiv: cs.CY, cs.CL, cs.HC, cs.AI, cs.LG, stat.AP, stat.ME. Ліміти результатів на запит: OpenAlex 50, Semantic Scholar 25, ERIC 25. Цитування: глибина 1 від прочитаних і 👍, глибина 2 лише від 👍; сусіди 👍-робіт оминають лексичний фільтр.
| Версія пошуку | Записів (search) | Перший | Останній |
|---|---|---|---|
v1.0 | 12920 | 2026-10-06 | 2026-11-01 |
Процес відбору та автоматизація (8, 9, 11)
- Скринінг анотацій: один автоматичний «рецензент» — LLM (gemini-3.1-flash-lite, gemini-3.5-flash-lite), пачки по 20, моделі чергуються; кожна оцінка зберігається (prefilter_evaluations) з моделлю й версією рубрики.
- Повнотекстовий аналіз і збір даних: gemini-3.8-flash, gemini-3.7-flash, gemini-3.6-flash, prompt
v2.1. Тільки після конвертації PDF у Markdown; без тексту модель не викликається. - Перевірка: кожну цитату код звіряє з текстом (точний збіг після нормалізації); непідтверджені твердження відкидаються.
- Людина: незалежної другої оцінки немає. Власник виносить вердикти 👍/👎 на вибірці кандидатів (50% біля порога, 30% найвищі, 20% випадкові); вони впливають на чергу й few-shot, але не змінюють бал.
- Дані, що збираються (10): суть, метод/дані/вибірка, твердження, обмеження, тип дизайну (assessment_design, psychometric_modeling, natural_experiment, detector_evaluation, survey, rct, quasi_experiment, qualitative, theoretical, review, other), теги, критерії рубрики.
- Ризик упередженості (11): не оцінювався формально (RoB, GRADE не застосовуються); критерій M «методологічна строгість» (0–10) — ранжувальна оцінка, а не інструмент RoB. Ефектів і мета-аналізу (12, 13d–f, 15) не обчислюється: синтез — якісний, у вигляді розборів статей і тегів.
| Модель скринінгу | Оцінено |
|---|---|
gemini-3.1-flash-lite | 6838 |
gemini-3.5-flash-lite | 6450 |
— | 544 |
| Модель аналізу | prompt | Розборів |
|---|---|---|
gemini-3.1-flash-lite | v2.1 | 275 |
gemini-3.6-flash | v2.1 | 123 |
gemini-3.8-flash | v2.1 | 98 |
gemini-3.7-flash | v2.1 | 91 |
Рубрика оцінювання v2.3 (якорі 0–10)
Модель ставить оцінку 0–10 за кожним критерієм; якорі нижче вбудовані в промпт. Формула й ваги — у зносці вище. Зміна якорів чи ваг без нової версії блокується хешем.
| Критерій | Вага | 2 | 5 | 8 |
|---|---|---|---|---|
| Тематична релевантність (R) | × min(1, R/7.0) | No link to education or assessment: image, audio or model watermarking, model IP protection, general NLP benchmarks, AI in industry. | Adjacent: generative AI in education without an assessment focus; academic integrity with no evidence on assessment outcomes; detectors of AI-generated text or of student AI use; general psychometrics (adaptive testing, test assembly, IRT) with no drift, validity or AI angle. | Core: validity of assessment under generative AI (what grades and scores mean when AI is available); how grades shift under unsupervised conditions or cheating (proctored vs unproctored exams, grade inflation); AI-resistant or AI-resilient assessment design; quantitative methods that detect or model distorted assessment or learning data (DIF between humans and LLMs, item parameter or rater drift, item compromise/preknowledge, change-point or concept-drift detection, LLMs as test takers or raters). |
| Методологічна строгість (M) | 0.32 | Vague evaluation, convenience sample of a few dozen, self-report only, no control group or baseline. | Clear dataset or sample (hundreds), standard metrics or validated instruments, comparison with baselines or a control group. | Randomized/controlled or preregistered, large or multi-site/multilingual data, adversarial or robustness checks, effect sizes with uncertainty. |
| Інженерні контрзаходи (E) | 0.25 | No method or countermeasure: describes impact, attitudes or policy only. | A concrete method or countermeasure with an evaluation: statistical test or model, detector, scoring procedure, or an assessment design tried on real cohorts. | A rigorous, reusable method: formal model with guarantees or error control, open code, validated on both real and simulated data. |
| Виклик консенсусу (C) | 0.43 | Reconfirms standard wisdom. | Nuances the consensus (e.g. detectors fail under mild paraphrasing; AI use does not harm an outcome it is assumed to harm). | Directly refutes high-profile claims with rigorous evidence. |
| Новизна (N) | 0.00 | Replicates well-known findings (another survey of student attitudes to ChatGPT, another test of one detector on a handful of prompts). | New dataset, benchmark, population or setting, or a previously untried technique. | Fundamentally new attack or defence, a theoretical/impossibility result, or a finding that changes how the field frames the problem. |
Оцінки між якорями інтерполюються моделлю. Бал глибокого аналізу рахує код за тією ж формулою з criteria_breakdown.
| Версія рубрики | Оцінено робіт |
|---|---|
v2.0 | 261 |
v2.1 | 183 |
v2.2 | 20 |
v2.3 (поточна) | 13368 |
Валідація скринінгу: вимірювання надійності та згоди
Еталон — вердикти 👍/👎 експерта. Обчислюються повні метрики систематичних оглядів PRISMA: повнота, специфічність, NPV, F₁, F₂, ROC AUC, DOR, парадокс-імунна Gwet's AC₁ та згода балів.
| Показник | Значення | Що це означає |
|---|---|---|
| Повнота на seed-наборі | 50% (1/2), 95% CI 9–91% | Частка 👍-робіт, доданих вручну (в обхід скринінгу), чий бал ≥ порога 5.0. Незміщена оцінка чутливості на цьому наборі. |
| Оцінена повнота корпусу | 100% (100–100%) | Постстратифікація за смугами балу з оціночних вердиктів; консервативний інтервал. Пропущено релевантних ≈ 0 (0–0). Не оцінено (мало вердиктів у смузі): 11685 відсіяних робіт. |
| Чутливість (Sensitivity / Recall) | 100% (12/12), 95% CI 76–100% | Частка релевантних (👍), успішно пропущених скринінгом: TP / (TP + FN). |
| Специфічність (Specificity) | 20% (4/20), 95% CI 8–42% | Частка нерелевантних (👎), успішно відсіяних скринінгом: TN / (TN + FP). |
| Точність (Precision / PPV) | 43% (12/28), 95% CI 27–61% | Частка схвалених експертом серед тих, що пройшли скринінг: TP / (TP + FP). |
| Негативна прогностична цінність (NPV) | 100% (4/4), 95% CI 51–100% | Частка справді нерелевантних серед робіт, відсіяних скринінгом: TN / (TN + FN). Мінімізує ризик втрати цінних робіт. |
| F-міри (F₁ та F₂) | F₁: 0.60 · F₂: 0.79 | F₂ надає ваги повноті (чутливості) вдвічі більше за точність — ключова метрика безпеки відсіювання для PRISMA. |
| Збалансована точність | 60.0% | Середнє арифметичне чутливості та специфічності ((Sens + Spec) / 2), нечутливе до дисбалансу класів. |
| Діагностичне відношення шансів (DOR) | 6.82 | DOR = (TP · TN) / (FP · FN) із поправкою Haldane-Anscombe. Міра загальної дискримінаційної спроможності скринінгу. |
| ROC AUC | 0.65 (95% CI 0.43–0.84) | Імовірність, що 👍-робота отримала вищий бал, ніж 👎 (0,5 = випадково). Довірчий інтервал обчислено DeLong / Bootstrap. |
| Надійність згоди (Gwet's AC₁ та Cohen's κ) | — | Gwet's AC₁ є парадокс-імунною мірою згоди між моделями на спільних статтях, що не занижується при сильному дисбалансі класів (коли 80–90% відсіюється). |
| Неперервна згода балів моделей |
MAD: — r Пірсона: — |
MAD (середня абсолютна різниця балів) та кореляція Пірсона r між оцінками моделей скринінгу на спільній вибірці. |
| Смуга балу | Робіт | З вердиктом | 👍 | Частка 👍 |
|---|---|---|---|---|
| 0.0–2.0 | 7533 | 2 (замало) | 0 | 0% |
| 2.0–4.0 | 3164 | 0 (замало) | 0 | — |
| 4.0–5.0 | 988 | 2 (замало) | 0 | 0% |
| 5.0–6.0 ✓ | 1140 | 3 | 2 | 67% |
| 6.0–8.0 ✓ | 915 | 23 | 8 | 35% |
| 8.0–10.0 ✓ | 29 | 2 (замало) | 2 | 100% |
| Модель скринінгу | Seed-повнота | AUC | Sens / Spec | Prec / NPV | F₁ / AC₁ | 👍 / 👎 (TP/FP/FN/TN) |
|---|---|---|---|---|---|---|
gemini-3.1-flash-lite |
50% (1/2), 95% CI 9–91% | 0.63 | 100% (12/12), 95% CI 76–100% / 16% (3/19), 95% CI 6–38% | 43% (12/28), 95% CI 27–61% / 100% (3/3), 95% CI 44–100% | 0.60 / 0.05 | 12 / 19 (12/16/0/3) |
gemini-3.5-flash-lite |
— | — | — / 100% (1/1), 95% CI 21–100% | — / 100% (1/1), 95% CI 21–100% | — / 1.00 | 0 / 1 (0/0/0/1) |
— |
— | — | — / — | — / — | — / — | 0 / 0 (0/0/0/0) |
Щоб звузити інтервали, оцінюйте роботи з нижніх смуг: вибірка кандидатів у /admin/taste бере 20% випадкових робіт. Оцінки оновлюються автоматично з кожним вердиктом.
Оцінка методологічної строгості та розподіл дизайнів (11, 18)
Критерій строгості M (0–10) оцінюється під час повнотекстового аналізу. Розподіл дизайнів базується на верифікованій класифікації емпіричних робіт.
Середня строгість (M)
6.65 / 10
Проаналізовано робіт: 577
Розподіл рівнів строгості
🟢 Висока строгість (M ≥ 7.0): 307
🟡 Помірна строгість (4.0 ≤ M < 7.0): 256
🔴 Низька строгість (M < 4.0): 14
| Дизайн дослідження (Study Design) | Кількість робіт |
|---|---|
psychometric_modeling | 224 |
other | 41 |
theoretical | 25 |
rct | 13 |
assessment_design | 151 |
natural_experiment | 4 |
quasi_experiment | 53 |
detector_evaluation | 38 |
review | 12 |
survey | 5 |
experimental | 1 |
qualitative | 10 |
Чек-лист відповідності PRISMA 2020 (усі 27 пунктів)
Повний аудит відповідності огляду чек-листу PRISMA 2020 (Page et al., 2021) для автоматизованих систематичних оглядів.
| № | Розділ / Пункт | Вимога чек-листа | Статус | Реалізація в системі |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Title | Ідентифікація як живий систематичний огляд | ✓ Впроваджено | Заголовок сторінки, метадані звіту |
| 2 | Abstract | Структуроване резюме (фон, цілі, методи, результати) | ✓ Впроваджено | Блок #prisma-abstract (пункт 2 вище) |
| 3 | Rationale | Обґрунтування огляду в контексті існуючих знань | ✓ Впроваджено | Опис теми, цілей та потреби в контрзаходах |
| 4 | Objectives | Чітке формулювання питань за схемою PICO / PECO | ✓ Впроваджено | Блок #pico-framework (таблиця PICO вище) |
| 5 | Eligibility criteria | Критерії включення та виключення, мова, дати | ✓ Впроваджено | Пороги R ≥ 4.0, Score ≥ 5.0, Open Access |
| 6 | Information sources | Бази даних, реєстри, дати останнього запиту | ✓ Впроваджено | arXiv, Crossref, OpenAlex, Semantic Scholar, ERIC, цитування |
| 7 | Search strategy | Повна стратегія пошуку, булеві оператори, версії | ✓ Впроваджено | search_version, повні групи термінів, API limits |
| 8 | Selection process | Процес скринінгу, автоматизація, дублювання оцінок | ✓ Впроваджено | LLM скринінг з ротацією моделей + редакційна петля смаку |
| 9 | Data collection | Методи отримання даних з повнотекстових звітів | ✓ Впроваджено | PDF → Markdown парсинг, deep analysis prompt v2.1 |
| 10a-b | Data items | Перелік змінних, результатів та характеристик | ✓ Впроваджено | Суть, вибірка, дизайн, емпіричні твердження, контрзаходи |
| 11 | Study risk of bias | Оцінка методологічної якості досліджень | ✓ Впроваджено | Критерій строгості M (0–10), розподіл рівнів якості |
| 12 | Effect measures | Міри величини ефекту (RR, OR, MD) | — Обґрунтовано N/A | Якісний синтез та живий дайджест без мета-аналізу ефектів |
| 13a-f | Synthesis methods | Критерії об'єднання та методи синтезу | ✓ Впроваджено | Тематична кластеризація за тегами, порівняльні картки |
| 14 | Reporting bias | Оцінка зміщення звітності (публікаційне зміщення) | ✓ Впроваджено | Аналіз Paywall-виключень та відкритого доступу |
| 15 | Certainty assessment | Оцінка впевненості у доказах | ✓ Впроваджено | Автоматична верифікація цитат із тексту робіт |
| 16 | Study selection | Результати відбору (PRISMA воронка, числа) | ✓ Впроваджено | 100% замикання стадій: n_вхід = n_вихід + ∑n_вилучено |
| 17 | Study characteristics | Характеристики включених робіт у таблиці | ✓ Впроваджено | Інтерактивна таблиця з DOI, журналами, роками та тегами |
| 18 | Risk of bias in studies | Результати оцінки ризику упередженості | ✓ Впроваджено | Таблиця розподілу строгості M та дизайнів досліджень |
| 19 | Results of individual studies | Результати для кожної окремої статті | ✓ Впроваджено | Публічні сторінки /doi/{doi} з повними розборами |
| 20a-d | Results of syntheses | Результати тематичного синтезу | ✓ Впроваджено | Щоденні випуски дайджесту, RSS-канал, тегові вибірки |
| 21 | Reporting biases | Фактичні дані щодо виявлених зміщень | ✓ Впроваджено | Paywall n=313, відкликані n=0 |
| 22 | Certainty of evidence | Підсумкова надійність масиву доказів | ✓ Впроваджено | Gwet's AC₁, Cohen's κ, стратифікована повнота та ROC AUC |
| 23a-d | Discussion | Обговорення, обмеження методів та висновки | ✓ Впроваджено | Блок обмежень (пункти 23b, 23c) у методології |
| 24a-c | Registration & protocol | Реєстрація, доступ до протоколу, зміни | ✓ Впроваджено | Відкритий репозиторій, журнал версій search_ver та рубрик |
| 25 | Support | Джерела фінансування огляду | ✓ Впроваджено | Безкоштовні відкриті рівні API (Gemini/OpenAlex) |
| 26 | Competing interests | Заява про конфлікт інтересів | ✓ Впроваджено | Конфлікти відсутні, зафіксовано в методології |
| 27 | Data & code availability | Доступність даних аналізів, коду та матеріалів | ✓ Впроваджено | Експорт у CSV / JSON (кнопки нижче), відкритий код |
Обмеження (23b, 23c)
- Лише open access: платні статті не потрапляють до синтезу, тож вибірка зміщена в бік відкритих і препринтів.
- Скринінг ранжує за якістю й новизною, а не лише за придатністю, тож вибірка зміщена до робіт, що оскаржують консенсус. Валідність виміряно щодо одного експерта (див. вище); один LLM-рецензент, упередження моделей і різниця між версіями лишаються.
- Лексичний фільтр і ліміти результатів можуть пропускати роботи з іншою термінологією; англомовне зміщення джерел.
- Записи, оцінені давнішою версією рубрики, не перераховуються автоматично (див. таблицю версій).
- Безкоштовна квота Gemini: денні ліміти уповільнюють аналіз, частина відібраних робіт чекає в черзі.
Реєстрація, протокол, зміни, підтримка, дані (24–27)
- Реєстрація: огляд не реєструвався. Протокол — це конфігурація (тема, запити, рубрика, пороги) у репозиторії проєкту; вона відтворюється з цього блоку.
- Зміни протоколу: версії пошуку (search_version) і рубрики (rubric_version), таблиці вище.
- Фінансування: окремого не заявлено, використовуються безкоштовні рівні API. Конфлікти інтересів: не заявлено.
- Дані: аналізи й метадані — на сторінках статей, RSS і sitemap; повні тексти приватні (авторське право) і не публікуються.
Фільтрація за тегами
Виберіть один або декілька тегів для деталізації звіту та перегляду списку статей.
#psychometrics (98)
#Psychometrics (53)
#Item Response Theory (42)
#academic integrity (42)
#item response theory (35)
#higher education (31)
#assessment validity (30)
#Assessment Validity (29)
#Automated Essay Scoring (25)
#construct validity (25)
#IRT (24)
#Generative AI (23)
#automated essay scoring (22)
#Construct Validity (20)
#generative AI (18)
#LLM as rater (17)
#Academic Integrity (16)
#assessment_design (16)
#Automated Scoring (15)
#Higher Education (15)
#Large Language Models (15)
#assessment redesign (15)
#AI-resilient assessment (13)
#LLM Evaluation (13)
#assessment design (13)
#automated assessment (13)
#validity (13)
#LLM as Rater (12)
#academic_integrity (12)
#automated scoring (12)
#large language models (12)
#assessment-validity (11)
#assessment_validity (11)
#benchmarking (11)
#ChatGPT (10)
#GPT-4 (10)
#LLM-as-a-judge (10)
#LLMs as raters (10)
#Prompt Engineering (10)
#differential item functioning (10)
#item_response_theory (10)
#prompt engineering (10)
#Assessment Redesign (9)
#DIF (9)
#Inter-Rater Reliability (9)
#LLM evaluation (9)
#LLMs as Test Takers (9)
#concept drift (9)
#rater drift (9)
#AI-resistant assessment (8)
#Assessment Design (8)
#Automated Item Generation (8)
#Computerized Adaptive Testing (8)
#Knowledge Tracing (8)
#computerized adaptive testing (8)
#construct_validity (8)
#higher_education (8)
#AI-Resilient Assessment (7)
#Computer Science Education (7)
#Differential Item Functioning (7)
| # | Статус / Етап | Стаття | LLM Оцінка | Оцінка експерта |
|---|---|---|---|---|
| 301 | Відсіяно |
Generative AI and Academic Integrity: A Critical Analysis from an Education Policy Perspective
International Journal of Education Vocational and Social Science (2026) · doi:10.63922/ijevss.v5i03.4359 · v1.0 |
2.5 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 302 | Відсіяно |
An Intelligent AI-Based Proctored Examination Framework with Automated Question Generation and Performance Analytics
Multidisciplinary Journal of Research in Engineering and Technology (2026) · doi:10.65521/mjret.v13i2s.3576 · v1.0 |
4.7 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 303 | Відсіяно |
Privacy-Preserving On-Screen Activity Tracking and Classification in E-Learning using AI
Multidisciplinary Journal of Research in Engineering and Technology (2026) · doi:10.65521/mjret.v13i2s.3566 · v1.0 |
4.1 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 304 | Відсіяно |
Designing Assessment with Students in Mind. In K. Katsampoxaki-Hodgetts, T. O'Mahony & C. Weaver (Eds.), Inclusive Assessment Design in Higher Education. Feedback, Partnership and AI-Supported Design, (pp. 31-44)
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) (2026) · doi:10.5281/zenodo.20719757 · v1.0 |
4.0 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 305 | Відсіяно |
Integration of Artificial Intelligence into the Formative Assessment Process for Students
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) (2026) · doi:10.5281/zenodo.21389020 · v1.0 |
4.5 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 306 | Відсіяно |
The Role of Generative AI in the Modern University: Mapping Opportunities, Limits, and Risks for Academic Integrity
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) (2026) · doi:10.5281/zenodo.21389092 · v1.0 |
3.3 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 307 | scored |
Optimizing Talent Retention: Evaluating the Impact of Total Rewards Strategies on Employee Loyalty in the Modern Corporate Sector
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) (2026) · doi:10.5281/zenodo.20782237 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 308 | Відсіяно |
HAIML: A Human-Centered AI Metacognitive Learning Model A Framework for Human Agency and Reflective Learning in the Age of Artificial Intelligence
arXiv/Crossref (2026) · doi:10.35542/osf.io/qhjgs_v1 · v1.0 |
2.0 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 309 | Без повного тексту |
Back to the Future: Navigating the AI Landscape with Interactive Oral Assessments
Communications of the Association for Information Systems (2026) · doi:10.17705/1cais.05839 · v1.0 |
6.0 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 310 | scored |
Assessing Multimodal Large Language Models Using High-School Mathematics Exams with Visual Elements
Lecture notes in computer science (2026) · doi:10.1007/978-3-032-29178-3_13 · v1.0 |
0.0 (Flash Lite) | — |
| 311 | scored |
Enhancing Learner Reflection in Essay Writing: An Adaptive Feedback System Integrating AES-Based Visualization and LLM Explanations
Lecture notes in computer science (2026) · doi:10.1007/978-3-032-29178-3_12 · v1.0 |
0.0 (Flash Lite) | — |
| 312 | scored |
Artificial Intelligence Based Psychometric Evaluation Using Text and Video Data for Personality Assessment
Springer eBooks (2026) · doi:10.1007/978-3-032-18334-7_22 · v1.0 |
0.0 (Flash Lite) | — |
| 313 | Без повного тексту |
Automated Item Generation for Reading Assessments
Annual International Meeting of the Psychometric Society (IMPS) (2026) · doi:10.64028/imps2025.khrwy2sudh · v1.0 |
6.1 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 314 | scored |
Innovating Teaching Methods in Serbian Primary Schools: A Review of Ai-based Technologies in Technology Education and Computer Science Education
International Scientific Conference Sinteza (2026) · doi:10.15308/sinteza-2026-74-80 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 315 | scored |
Position: What Are We Measuring? Rethinking Evaluation in Natural Language Generation
Workshop on Generation, Evaluation and Metrics (GEM) (2026) · doi:10.18653/v1/2026.gem-main.79 · v1.0 |
5.1 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 316 | abstract_only |
Can Intelligent Agents Revolutionize Scale Generation?
Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL (Findings of ACL) (2026) · doi:10.18653/v1/2026.findings-acl.1674 · v1.0 |
7.1 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 317 | Відсіяно |
The Role of Conceptual Modeling in Supporting Creativity and Design Quality in Interior Design Education
The International Journal of Design Education (2026) · doi:10.18848/2325-128x/cgp/a354 · v1.0 |
2.3 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 318 | Відсіяно |
Decoding the silent language of embryos: current evidence, clinical applicability and future perspectives of non-invasive embryo assessment in IVF
Zygote (2026) · doi:10.1017/s0967199426100641 · v1.0 |
3.5 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 319 | scored |
The Degree to Which Secondary-School Mathematics Teachers in Al-Mukalla Possess Skills for Using Artificial Intelligence Tools in Light of Digital Transformation
Social Reports (2026) · doi:10.66638/9yzkm653 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 320 | scored |
Simulation and Estimating of Monthly Energy Production of Solar Power Plant Using PVsyst Program and Advanced Deep Learning Algorithms
Türk doğa ve fen dergisi :/Türk doğa ve fen dergisi (2026) · doi:10.46810/tdfd.1914730 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 321 | scored |
The swallow tail sign: mechanisms, neuroimaging advances and future perspectives
Insights into Imaging (2026) · doi:10.1186/s13244-026-02401-6 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 322 | Відсіяно |
METHODOLOGY OF USING DIGITAL EDUCATIONAL TOOLS IN DEVELOPING STUDENTS' CREATIVE SKILLS
HSR (London) (2026) · doi:10.5281/zenodo.23067213 · v1.0 |
1.3 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 323 | scored |
Más allá de PISA 2025: estrategias neurodidácticas y andragógicas en la universidad paraguaya para contrarrestar la escolarización pasiva
Revista fisio&terapia. (2026) · doi:10.69849/zdg7k478 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 324 | Відсіяно |
Effects of an LLM-based intelligent adaptive teaching program on clinical risk perception among newly employed nurses: a quasi-experimental study
Frontiers in Medicine (2026) · doi:10.3389/fmed.2026.1980177 · v1.0 |
4.2 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 325 | scored |
Emerging Technologies
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) (2026) · doi:10.5281/zenodo.23062644 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 326 | scored |
MutterMeter: Earable Sensing of Self-Talk through Hierarchical Acoustic-Linguistic Fusion toward Self-Talk Interventions
Proceedings of the ACM on Interactive Mobile Wearable and Ubiquitous Technologies (2026) · doi:10.1145/3831648 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 327 | abstract_only |
Evaluating The Impact of An Ai-Driven Clinical Decision Support System on Nursing Students' Accuracy in Care-Plan Formulation During Telemedicine Practicum
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) (2026) · doi:10.5281/zenodo.23059030 · v1.0 |
5.6 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 328 | scored |
A federated explainable artificial intelligence architecture for multimodal disaster intelligence and response coordination
Frontiers in Environmental Science (2026) · doi:10.3389/fenvs.2026.1909192 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 329 | scored |
Design-Driven AI Integration in Education: A Human-Centered Approach
CRC Press eBooks (2026) · doi:10.1201/9781003785538-4 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 330 | scored |
Works for 9/29/2026 - Dennis Hoskins
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) (2026) · doi:10.5281/zenodo.23049258 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 331 | scored |
Proceedings of the Irish Machine Vision and Image Processing Conference 2026
Maynooth University ePrints and eTheses Archive (Maynooth University) (2026) · doi:10.48460/mu.mural.00021908 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 332 | scored |
Government and institutional responses to AI in Australia: a professional job roles perspective
Labour & Industry a journal of the social and economic relations of work (2026) · doi:10.1080/10301763.2026.2739107 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 333 | scored |
Artificial intelligence for mucus plug assessment: toward a new generation of airway imaging biomarkers
European Radiology (2026) · doi:10.1007/s00330-026-12869-x · v1.0 |
0.0 (Flash Lite) | — |
| 334 | Відсіяно |
Teachers’ technopedagogical competence and perspectives on artificial intelligence use in education
Journal of Educational Technology and Online Learning (2026) · doi:10.31681/jetol.1926384 · v1.0 |
1.7 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 335 | scored |
Evaluating AI chatbots for providing health advice on occupational sedentary behavior in the workplace
Frontiers in Public Health (2026) · doi:10.3389/fpubh.2026.1965655 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 336 | scored |
Modeling AI Automation Potential in Knowledge-Intensive Media Work
Informatics (2026) · doi:10.3390/informatics13100157 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 337 | scored |
Joint Distributional Copula Regression for Insurance Claim Frequency and Severity via Boosting
arXiv (2026) · doi:10.48550/arxiv.2610.36835 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 338 | Відсіяно |
Assessment and Validation of the Scale of Professional Readiness of Future Teachers for the Use of Neural Network Technologies in the Educational Process
International Journal of Information and Education Technology (2026) · doi:10.18178/ijiet.2026.16.10.2727 · v1.0 |
3.7 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 339 | Не стаття |
bluesevarentalllc-svg/pharma-cpv-analytics: CPV Analytics V2.0.1 — Zenodo Archival Release
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) (2026) · doi:10.5281/zenodo.22552504 · v1.0 |
- | — |
| 340 | scored |
TAH-GAN: Time-Aware Hybrid Generative Adversarial Network for Robust Android Malware Evasion
Research Square (2026) · doi:10.21203/rs.3.rs-10821022/v1 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 341 | Відсіяно |
Artificial Intelligence Usage And Academic Integrity Challenges Among Higher Education Students
PEDAGOGIA Jurnal Pendidikan (2026) · doi:10.21070/pedagogia.v15i2.2045 · v1.0 |
2.1 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 342 | Відсіяно |
The Real Cost of AI in Education Is Not Cheating—It's Cognitive Atrophy
arXiv/Crossref (2026) · doi:10.35542/osf.io/vq93u_v1 · v1.0 |
3.6 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 343 | scored |
AI-Based Cheating Detection System Using YOLOv11-M and Multi-Class Behavioral Analysis
Research Square (2026) · doi:10.21203/rs.3.rs-8708680/v1 · v1.0 |
0.0 (Flash Lite) | — |
| 344 | Не стаття |
Reviewer #1 (Public review): Benefit Transfer Loops Turn Cheating into a Scaffold for Microbial Diversity
eLife (2026) · doi:10.7554/elife.110901.1.sa2 · v1.0 |
- | — |
| 345 | Не стаття |
Author response: Benefit Transfer Loops Turn Cheating into a Scaffold for Microbial Diversity
eLife (2026) · doi:10.7554/elife.110901.1.sa0 · v1.0 |
- | — |
| 346 | Відсіяно |
AI Exam Proctoring System
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) (2026) · doi:10.5281/zenodo.20716958 · v1.0 |
2.4 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 347 | scored |
Did court overturn disciplinary sanctions of student accused of academic misconduct?
Student Affairs Today (2026) · doi:10.1002/say.70082 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 348 | scored |
Shared pathways, physiological constraint, and the evolutionary origins of an honest signal. A commentary on Számadó et al. (2025)
Journal of Evolutionary Biology (2026) · doi:10.1093/jeb/voag048 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 349 | scored |
CLINICAL PROTOCOL: DIAGNOSIS AND MANAGEMENT OF REPRODUCTIVE PARALYSIS IN ONCOFERTILITY AND COMPLEX PATHOLOGIES
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) (2026) · doi:10.5281/zenodo.20716145 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 350 | Не стаття |
"AICourse360-10X: Fully AI-Designed, AI-Delivered, AI-Assessed, and AI-Feedback Course Dataset"
IEEE DataPort (2026) · doi:10.21227/z3h5-vb41 · v1.0 |
- | — |