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: 14986 →
Screen: 14106 →
Eligible: 2157 →
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 | 13240 | 2026-11-02 04:05 |
ref — список літератури прочитаних робіт | 1719 | 2026-11-02 02:25 |
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 | 13240 | 2026-10-06 | 2026-11-02 |
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 | 6989 |
gemini-3.5-flash-lite | 6625 |
— | 558 |
| Модель аналізу | prompt | Розборів |
|---|---|---|
gemini-3.1-flash-lite | v2.1 | 275 |
gemini-3.6-flash | v2.1 | 132 |
gemini-3.8-flash | v2.1 | 100 |
gemini-3.7-flash | v2.1 | 93 |
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) | 13708 |
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): 11976 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 | 7720 | 2 (замало) | 0 | 0% |
| 2.0–4.0 | 3241 | 0 (замало) | 0 | — |
| 4.0–5.0 | 1015 | 2 (замало) | 0 | 0% |
| 5.0–6.0 ✓ | 1170 | 3 | 2 | 67% |
| 6.0–8.0 ✓ | 933 | 23 | 8 | 35% |
| 8.0–10.0 ✓ | 30 | 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)
6.62 / 10
Проаналізовано робіт: 590
Розподіл рівнів строгості
🟢 Висока строгість (M ≥ 7.0): 309
🟡 Помірна строгість (4.0 ≤ M < 7.0): 264
🔴 Низька строгість (M < 4.0): 17
| Дизайн дослідження (Study Design) | Кількість робіт |
|---|---|
psychometric_modeling | 226 |
other | 42 |
theoretical | 26 |
rct | 13 |
assessment_design | 154 |
natural_experiment | 4 |
quasi_experiment | 53 |
detector_evaluation | 39 |
review | 15 |
survey | 6 |
experimental | 1 |
qualitative | 11 |
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=318, 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 (54)
#academic integrity (44)
#Item Response Theory (43)
#item response theory (35)
#assessment validity (32)
#higher education (32)
#Assessment Validity (30)
#Automated Essay Scoring (26)
#Generative AI (25)
#construct validity (25)
#IRT (24)
#automated essay scoring (22)
#Construct Validity (20)
#generative AI (19)
#Academic Integrity (18)
#LLM as rater (18)
#Automated Scoring (16)
#Higher Education (16)
#Large Language Models (16)
#assessment redesign (16)
#assessment_design (16)
#AI-resilient assessment (13)
#LLM Evaluation (13)
#assessment design (13)
#automated assessment (13)
#automated scoring (13)
#validity (13)
#LLM as Rater (12)
#academic_integrity (12)
#large language models (12)
#assessment-validity (11)
#assessment_validity (11)
#benchmarking (11)
#Assessment Redesign (10)
#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)
#Automated Item Generation (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)
#Computerized Adaptive Testing (8)
#Differential Item Functioning (8)
#Knowledge Tracing (8)
#Validity (8)
#computerized adaptive testing (8)
#construct_validity (8)
#higher_education (8)
#AI-Resilient Assessment (7)
| # | Статус / Етап | Стаття | LLM Оцінка | Оцінка експерта |
|---|---|---|---|---|
| 351 | scored |
Artificial intelligence for inclusive and sustainable international education
Journal of International Students (2026) · doi:10.32674/96t36095 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 352 | Відсіяно |
Factors influencing international students’ adoption of generative artificial intelligence
Journal of International Students (2025) · doi:10.32674/fnwdpn48 · v1.0 |
1.9 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 353 | scored |
Exploring the influence of ChatGPT on student academic success and career readiness
Education and Information Technologies (2024) · doi:10.1007/s10639-024-13148-2 · v1.0 |
0.0 (Flash Lite) | — |
| 354 | Відсіяно |
Pedagogical Applications of Generative AI in Higher Education: A Systematic Review of the Field
TechTrends (2025) · doi:10.1007/s11528-025-01100-1 · v1.0 |
2.4 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 355 | Без повного тексту |
Estimating Longitudinal Trends with Differential Item Functioning: A Comparison of Five IRT-Based Approaches
arXiv/Crossref (2025) · doi:10.31234/osf.io/5dtfy_v1 · v1.0 |
6.8 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 356 | scored |
Soil Intelligence System (SIS): A Hierarchical AI Framework for Multimodal Edge Fusion and Explainable Agronomy
Research Square (2026) · doi:10.21203/rs.3.rs-10475315/v1 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 357 | Відсіяно |
TemporalXAI-Det: Temporal-Aware Explainable Detection of Multi-Model AI-Generated Academic Text via Continual Learning and Cross-Lingual Transfer
JOURNAL OF ICT APLICATIONS AND SYSTEM (2026) · doi:10.56313/jictas.v5i1.531 · v1.0 |
4.8 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 358 | Відсіяно |
A Comparative Analysis of Traditional and AI-Based Monitoring in Smart Exam Invigilation Systems
American Journal of AI Cyber Computing Management (2026) · doi:10.64751/ajaccm.2026.v6.n1.640 · v1.0 |
1.4 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 359 | scored |
ТЕОРЕТИЧНІ ЗАСАДИ РОЗВИТКУ ЗАГАЛЬНИХ КОМПЕТЕНТНОСТЕЙ ЗДОБУВАЧІВ ДРУГОГО (МАГІСТЕРСЬКОГО) РІВНЯ ОСВІТИ
Middle European Scientific Bulletin (2026) · doi:10.65237/2336-3630-2026-6(2)-10 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 360 | scored |
Musicology and Artificial Intelligence
IRIS UniPA (University of Palermo) (2026) · doi:10.5281/zenodo.20639783 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 361 | Відсіяно |
Analisis Penerimaan Teknologi AI pada Mahasiswa
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) (2026) · doi:10.5281/zenodo.20645432 · v1.0 |
1.4 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 362 | Відсіяно |
Reducing variability in habitat condition assessments is critical if nature‐market metrics are to represent true biodiversity change
Conservation Science and Practice (2026) · doi:10.1111/csp2.70297 · v1.0 |
4.7 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 363 | Відсіяно |
Effects of AI on the Trust and Confidence of Faculty Members in Submitted Academic Works by Students
International Journal of Latest Technology in Engineering Management & Applied Science (2026) · doi:10.51583/ijltemas.2026.150500177 · v1.0 |
4.2 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 364 | Відсіяно |
Governing Artificial Intelligence for Academic Renewal in Nigerian Higher Education
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) (2026) · doi:10.5281/zenodo.20641560 · v1.0 |
2.5 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 365 | scored |
Frequency-dependent selection and the evolution of continuous cheating strategies in plant–pollinator interactions
Philosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences (2026) · doi:10.1098/rstb.2025.0180 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 366 | Відсіяно |
Patterns of Non-Compliance: Mapping Behavioral Escalation and Programmatic Clustering in Student Disciplinary Records
International Journal of Latest Technology in Engineering Management & Applied Science (2026) · doi:10.51583/ijltemas.2026.150500179 · v1.0 |
2.9 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 367 | scored |
Doping im Schachsport
Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz (2026) · doi:10.1007/s00103-026-04251-5 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 368 | scored |
Using AI to read and understand research articles
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) (2026) · doi:10.5281/zenodo.20638263 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 369 | Відсіяно |
Artificial Intelligence in Teaching Macroeconomics: Opportunities, Risks, and Practical Implications for Higher Education in Uzbekistan
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) (2026) · doi:10.5281/zenodo.20647717 · v1.0 |
1.4 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 370 | Відсіяно |
ARCHITECTURE OF A WEB-BASED SYSTEM FOR THE ANALYSIS OF TACTICAL PATTERNS AND THE AUTOMATED DETECTION OF ANOMALOUS DEVIATIONS IN CHESS GAMES
Middle European Scientific Bulletin (2026) · doi:10.65237/2336-3630-2026-6(2)-1 · v1.0 |
4.2 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 371 | Відсіяно |
Reconstructing Educational Supervision beyond Bureaucratic Control through the Islamic Concept of Muraqabah Validated by Concept Analysis and a Modified Delphi Study
Research Square (2026) · doi:10.21203/rs.3.rs-9846792/v1 · v1.0 |
2.9 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 372 | Відсіяно |
Generative Artificial Intelligence: A PRISMA-Based Systematic Review of Models, Applications, Risks, and Future Research
International Journal of Web of Multidisciplinary Studies (2026) · doi:10.71366/ijwos03062643533 · v1.0 |
2.1 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 373 | scored |
The chat dilemma: Usefulness, risk, ethics, and student intentions to use generative AI in higher education
Technology in Society (2026) · doi:10.1016/j.techsoc.2026.103427 · v1.0 |
0.0 (Flash Lite) | — |
| 374 | Відсіяно |
Smart Attendance System: A Two-Factor BLE and Biometric Authentication Framework for Academic Integrity
International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology (2026) · doi:10.22214/ijraset.2026.83524 · v1.0 |
3.1 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 375 | Відсіяно |
Ethical boundaries in student use of large language models: a necessary condition analysis of two essay-writing uses
Journal of Information Communication and Ethics in Society (2026) · doi:10.1108/jices-01-2026-0003 · v1.0 |
5.0 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 376 | Відсіяно |
Purpose before policy: academic integrity, generative AI, and rhetorical stance
Higher Education (2026) · doi:10.1007/s10734-026-01706-1 · v1.0 |
3.4 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 377 | scored |
The Effect of Transparency in the Use of Artificial Intelligence in Marketing on Customer Trust: The Mediating Roles of Brand Authenticity and Perceived Risk
Tiknuluzhī dar kār/āfarīnī va mudīriyyat-i istrātizhīk. (2026) · doi:10.61838/kman.jtesm.537 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 378 | scored |
How Generative AI Helps Educational Assessment: Various Roles It Plays in Educational Measurement Research
Springer eBooks (2026) · doi:10.1007/978-3-032-24819-0_19 · v1.0 |
0.0 (Flash Lite) | — |
| 379 | Відсіяно |
FEATURES OF ENSURING ACADEMIC INTEGRITY DURING REMOTE ENT CLASSES IN THE CONDITIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE UNLIMITED DEVELOPMENT (BIBLIOGRAPHICAL REVIEW & OWN EXPERIENCE)
OTORHINOLARYNGOLOGY (2026) · doi:10.37219/y4h6gg23 · v1.0 |
2.5 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 380 | Без повного тексту |
Knowledge component-constrained diagnostic prompting for automated knowledge gap detection
arXiv/Crossref (2026) · doi:10.62791/20646 · v1.0 |
7.5 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 381 | Відсіяно |
Digitalization and AI in higher education: A paradigm shift
DOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) (2026) · doi:10.22363/2312-8631-2026-23-3-277-288 · v1.0 |
1.7 (gemini-3.5-flash-lite) | — |
| 382 | Відсіяно |
Intelligent Tutoring Systems Using Large Language Models for Personalized and Context-Aware Learning
International Journal of Artificial Intelligence and Machine Learning (2026) · doi:10.51483/ijaiml.6.9s.2026.1857-1873 · v1.0 |
3.4 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 383 | scored |
Judging the Judges: A Rasch Analysis of Human and Large Language Model Raters
American Educational Research Association Annual Meeting (AERA) (2026) · doi:10.3102/2275705 · v1.0 |
0.0 (Flash Lite) | — |
| 384 | scored |
GenAI-Enhanced Automated Scoring of Scientific Explanation Open-Ended Responses Using Learning Progression Rubrics
American Educational Research Association Annual Meeting (AERA) (2026) · doi:10.3102/2275947 · v1.0 |
0.0 (Flash Lite) | — |
| 385 | scored |
LLMs as Math Examinees: A Psychometric Analysis on TIMSS to Advance Equity
American Educational Research Association Annual Meeting (AERA) (2026) · doi:10.3102/2289213 · v1.0 |
0.0 (Flash Lite) | — |
| 386 | scored |
Harnessing GenAI for Automated Essay Scoring: A Multi-Agent Architecture for Large-Scale Writing Assessment
American Educational Research Association Annual Meeting (AERA) (2026) · doi:10.3102/2275839 · v1.0 |
0.0 (Flash Lite) | — |
| 387 | Відсіяно |
A Retrieval-Augmented Large Language Model Framework for Trait-Level Automated Essay Scoring
International Journal of Artificial Intelligence and Machine Learning (2026) · doi:10.51483/ijaiml.6.9s.2026.256-285 · v1.0 |
4.3 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 388 | scored |
Measuring Leadership within a Computational Psychometrics Framework: A Multi-Modal Analysis of Behavioral Traces with LLMs
American Educational Research Association Annual Meeting (AERA) (2026) · doi:10.3102/2287232 · v1.0 |
0.0 (Flash Lite) | — |
| 389 | scored |
Artificial Intelligence for Sleep Medicine and Sleep Disorder Diagnosis: A Systematic Review of Deep Learning Models for Polysomnography, Home Sleep Apnea Testing, and Wearable Device Analysis
Journal of Artificial Intelligence for Healthcare Systems (2026) · doi:10.68159/a301881188 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 390 | scored |
Ethical and Responsible Conversational Artificial Intelligence in Counter-Attitudinal Climate Communication: Understanding, Persuasion, Opinion Change, and Comparison with Static Online Media
Business Ethics and Leadership (2026) · doi:10.61093/bel.10(3).62-97.2026 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 391 | scored |
The Role of Artificial Intelligence in Transforming Education: A Path to Sustainability and Inclusive Learning
Advances in intelligent systems research/Advances in Intelligent Systems Research (2026) · doi:10.2991/978-94-6239-768-2_20 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 392 | scored |
The Effectiveness of the "Daem" Intelligent Platform in Reducing Persecutory Thinking among University Students: A Quasi-Experimental Study
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) (2026) · doi:10.5281/zenodo.22277496 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 393 | Відсіяно |
Technology-Enhanced Assessment in Bahasa Melayu Education: Designing Adaptive Digital Tools to Improve Language Proficiency Outcomes
Open Journal of Social Sciences (2026) · doi:10.4236/jss.2026.149010 · v1.0 |
3.4 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 394 | Відсіяно |
Generative Artificial Intelligence in Graphic Design Higher Education: A Comparative Integrative Review of Western and Asian Evidence and the CACG Framework
International Journal of Research and Innovation in Social Science (2026) · doi:10.47772/ijriss.2026.100800206 · v1.0 |
4.2 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 395 | scored |
From Measurement to Clinical Action: A Methodological Framework for ePROMs, Disease Modelling and AI in Rural Mental Health Care
arXiv/Crossref (2026) · doi:10.56557/ajmrcr/2026/v8i179 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 396 | scored |
From Efficiency to Empowerment
IGI Global eBooks (2026) · doi:10.4018/979-8-2600-4508-4.ch002 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 397 | scored |
Staging and Grading Advanced Periodontitis with Large Language Models from Standardized Case Summaries: A Multicenter Concordance and Reproducibility Study
Journal of Clinical Medicine (2026) · doi:10.3390/jcm15197585 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 398 | scored |
HarmonAIze: UNLOCKING THE BEAT OF LANGUAGE ACQUISITION THROUGH GENERATIVE MUSIC
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) (2026) · doi:10.5281/zenodo.23054283 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 399 | scored |
PEMBERDAYAAN REMAJA KARANG TARUNA MELALUI LITERASI ISLAMI, PEMANFAATAN KECERDASAN BUATAN, DAN GEROBAK LITERASI DI KAMPUNG TALUN, DESA JELEGONG, KABUPATEN BANDUNG
Journal of Community Empowerment (2026) · doi:10.31764/jce.v5i3.42496 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |
| 400 | scored |
The Impact of Explicit Pronunciation Instruction on Iraqi EFL Learners’ English Vowel Production and Pronunciation Intelligibility
Mağallaẗ ğāmiʿaẗ al-anbār li-luġāt wa-al-ādāb (2026) · doi:10.37654/aujll865 · v1.0 |
0.0 (gemini-3.1-flash-lite) | — |