Нейросетевое рецензирование студенческих и научных работ: котируется ли рецензия от нейросети, за и против, возможности использования и пр.

Перед защитой любого важного или серьезного проекта (будь то курсовая работа, диплом или диссертация), важно пройти стадию рецензирования. Притом если доминирующая часть рецензий (например, 2 из 3) будут с отрицательным уклоном, то такой проект могут не допустить до аттестации. В век компьютерных и информационных технологий рецензировать академические и научные труды могут не только квалифицированные эксперты-люди, но и нейросети и иные платформы на основе ИИ. Вот до чего дошел прогресс! Но так ли объективны и котируемы такие оценки? Давайте разбираться.

Понятие и функции нейросетевого рецензирования студенческих работ

Нейросетевое рецензирование представляет собой современный подход к оценке студенческих и научно-исследовательских работ, материалов. Он основан на задействовании новейших технологий. Которые базируются на ИИ. То есть при таком сценарии изучением рукописи и ее оценкой занимается искусственный интеллект, программа.

Нейросетевой рецензирование нетипично для отечественной практики. С одной стороны, оценивать академические труды уполномочен только квалифицированный специалист. Во-вторых, изучение и анализ рукописи носит комплексный характер и затрагивает как лингвистические характеристики, так и качественную сторону исследования. В-третьих, рецензия – субъективное мнение относительно корректности, достоверности результатов проведенного изыскания, но тщательно аргументированное. То есть это мнение конкретного специалиста относительно реализованных мероприятий и полученных результатов, их надежности, перспективности и пр.

В рамках нейросетевого рецензирования возникает немало вопросов относительно процесса рецензирования: как ИИ может оценить качественную сторону исследования? Как программы выразит субъективное или экспертное мнение относительно достоверности, надежности, рациональности и пр.? Согласитесь, что применение таких технологий для подготовки рецензии весьма спорно.

Он при использовании нейросетей с целью рецензирования курсовых, дипломных работ или научных статей, диссертаций можно выделить ряд полезных функций:

1. Аналитическая. Нейросети, несмотря на «автоматизированный аспект» все же могут проводить грамотные проверки текста сточки зрения лингвистики. То есть им свойственно сопоставление написанного с действующими правилами и нормами;
2. Качественная. Нейросеть способна оценить качество материала на основе сравнительного анализа, сопоставив описанные автором моменты с аналогичными подобными трудами и исследованиями;
3. Рекомендательная. На фоне выявленных недочетов, противоречий или отклонений, сервис может подготовить некоторые советы относительно оптимизации работы, текста, исследования, уточнения некоторых моментов и пр. Но все эти советы чаще всего обобщенные и основанные на сугубо научной аргументации, литературе.

Нейросетевой рецензирование – момент неоднозначный и немного сомнительный. Но в последнее время студенты и аспиранты стали все чаще прибегать к его использованию.

Как нейросети пишут рецензии к студенческим работам?

Нейросетям неприсуща индивидуальность и субъективность. При проведении любых аналитических манипуляций они основываются на научном подходе с акцентом на аргументы, тенденции и пр. Поэтому траектория мониторинга и оценки рукописей на основе ИИ в целом ясна.

Изначально пользователь загружает материал. Который необходимо проанализировать в специальную программу или на определённый сайт, сервис. Далее ему предстоит выбрать, что именно нужно сделать с соответствующим текстом: реферирование или рерайтинг, анализ или рецензирование, доработка и пр. В нашем случае нужно выбрать именно рецензирование.

Далее можно указать пожелания или основные критерии для оценки рукописи. Которые важны для учебного заведения или аттестационной комиссии. Затем остается лишь запустить программу в активный режим.

Анализ академической работы со стороны нейросетей проводится следующим образом:

• Моментально выделяются лингвистические ошибки в тексте. Изначально нейросеть проводит общую вычитку текста с акцентом на соблюдение общих текстовых правил;
• Проведение сравнительного анализа на основе имеющейся «базы знаний» сервиса с целью определения качества информации;
• Оценка контекста с опорой на заявленную тему исследования. Нейросеть способна оценить достаточность и общую последовательность мероприятий, связность и обоснованность результатов, степень их обоснованности, убедительности и пр.

Оценка рукописи проводится строго в очерченных рамках и по указанным параметрам, критериям. По результатам такого автоматизированного мониторинга ИИ-система выносит свой вердикт относительно точности, грамотности, обоснованности мероприятий и результатов, степень их соответствия научным канонам и пр.

Плюсы и минусы нейросетевого рецензирования

Подготовка рецензий с помощью нейросетей – процедура двоякая. Она допустима далеко не всегда. Поэтому спектр ее применения очень узок и практически не соприкасается с реальной экспертной оценкой. Давайте рассмотрит преимущества и недостатки такого инструмента, чтобы понять, почему она слабо востребована в учебной и научной среде на этапе предзащиты и защиты проекта.

Среди явных преимуществ нейросетевого рецензирования модно отметить скорость обработки информации и проведения комплексного лингвистического мониторинга академической работы. Даже опытные специалисты не могут за пру минут прочитать объемный труд, выделить ошибки и недостатки. На это у них уходит от нескольких дней до нескольких недель на фоне рабочей нагрузки, личной жизни и пр. Нейросети способны за несколько минут оценить правописание. Грамматику, плагиат текста и выдать соответствующий результат.

В рамках нейросетевого рецензирования модно сделать акцент на определенных параметрах мониторинга, настроив сервис соответствующим образом. Так можно скорректировать характер рецензии. Показать ее с нужного или наиболее подходящего ракурса и пр. То есть пользователь может быстро оценить подготовленный материал на наиболее важные для вуза критерии оценки и при выделении изъянов оперативно их устранить.

Также искусственный интеллект может выделить ошибки или недостатки и предоставить рекомендации по их устранению. В жом случае пользователь получает общие представления, как и над чем можно работать, сократить период доработки и пр.

Но несмотря на указанные преимущества, нейросетевое рецензирование обладает довольно существенными недостатками. В частности, такой мониторинг — обобщенная оценка текста без учета внешних факторов при проведении исследования, основанная сугубо на научном подходе. Она снижает степень объективности выводов и рекомендаций по оптимизации рукописи.

В то же время оценка материалов с помощью ИИ не учитывает контекстуальные особенности. То есть программа может некорректно воспринять те или иные моменты и соответственно неверно их оценить, описать и пр. Также в рамках этого нюансах стоит отметить то, что программа также не в силах адекватно оценить и воспринять авторский стиль повествования, тональность текста, специфику задействованных приемов при описании результатов и пр. Это тоже может сказаться на рецензионной оценке и рекомендациях.

Нейросети – это автоматизированные боты, а не квалифицированные в определенной научной области специалисты. Им не свойственны человеческие факторы, эмоции, логика и пр. Поэтому вопрос об их применении входе рецензирования научных статей, студенческих и исследовательских проектов весьма неоднозначен. Выделенные нами недостатки подчеркивают их несовершенство и рискованность задействования.

Котируется ли рецензия от нейросети?

Вопрос о том, как ценится и котируется нейросетевая рецензия на курсовую или дипломную работу в вузе в последнее время стоит довольно остро. Аналогичная ситуация наблюдается и в отношении рецензий от нейросетей по диссертациям и научным статьям.

С одной стороны, нейросеть – это некая часть или разновидность научной базы данных, которая способна соотносить материалы между собой. То есть глубокой квалификационной подготовки в определённой области, теме у нее нет. Поэтому моментально встает вопрос об экспертности.

С другой стороны, использование современных технологий в оценке рукописей позволяет быстро и точно определить уровень плагиата, наличие грамматических и орфографических, иных лингвистических ошибок. Благодаря базовым настройкам и умению сопоставлять материалы ИИ быстро выделяет сомнительные фрагменты, ошибки и пр.

Фактически, нейросеть не способна формировать самостоятельные и объективные рецензии. Такие документы не имеют юридической силы в глазах редакций, аттестационных комиссий. Но использование таких технологических возможностей не исключается в качестве «дополнительного инструмента». Притом универсанты могут самостоятельно прибегнуть к нейросетевому рецензированию еще до сдачи материала на проверку научному руководителю или рецензенту, чтобы минимизировать недочеты и пр.

Вузовцы могут использовать нейросетевые рецензии следующим образом:

• В рамках самоанализа и дополнительного мониторинга с целью определения недостатков и недочетов. Самоанализ рукописей не всегда приводит к должным результатам. Студент не всегда в силах самостоятельно заметить лингвистические огрехи из-за слабого знания и владения правилами, инструментами и пр. В этом случае ИИ более точен.
• Для определения необходимости доработки рукописи из-за применения сомнительных, непроверенных данных или при наличии пробелов по ходу повествования, обоснования результатов и пр.
• Для выделения проблемных мест в текущей версии проекта и поиска оптимальных способов их самостоятельного устранения и пр.

Таким образом, вопрос о котировании в образовательной и научной среде нейросетевых рецензий неоднозначен и стоит довольно остро. В настоящее время такие рецензии не принимают во внимание серьёзные авторитетные научные журналы, вузы и Диссоветы, ссылаясь на сугубо базовые замечания и недочеты, возможности оценки текста. Рецензирование – процесс, не просто ориентированный на лингвистическую оценку текста, но и проведение контекстуального разбора, отражение мнения определенного эксперта и пр.

Но это не значит, что рассматриваемый инструмент бесполезен. Несмотря на вышеописанную ситуацию, студенты могут полагаться на такой подход для повышения качества проекта до его сдачи научному руководителю или иным рецензентам.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Мы всегда рады Вам помочь!

научные статьи
ВКР
курсовые работы

Рекомендации по использованию нейросетей для подготовки рецензии

Выбирайте нейросети, которые имеют функцию рецензирования. Притом не забывайте ознакомиться об отзывах о программе от пользователей. Перед применением изучите инструкцию, чтобы понять особенности и возможности применения.

Изучите методические рекомендации и определите основные критерии оценки студенческой или научной работы. Их модно конкретизировать при настройке нейросети перед рецензированием рукописи. Это позволит сузить ход мониторинга и повысит объективность результатов.

Уточните в учебном заведении отношение к нейросетевым рецензиям и возможности их использования в рамках предзащиты или для получения допуска к защите.

Если рецензия на проект от ИИ не допускается и не котируется вузом, аттестационной комиссией, то можно учесть все выделенные ею замечания для самостоятельной доработки перед направлением рукописи к реальному рецензенту.

Не стоит на 100% полагаться результатам нейросетевого рецензирования. Обязательно проведите самоанализ, обратитесь за проверкой к научному руководителю. Важна именно человеческая, объективная и качественная оценка хода исследования. Полученных результатов. Нейросети пока не в силах обеспечить корректный контекстуальный анализ.