Аннотации:
У статті досліджено вплив становлення
П’ятої наукової парадигми на організаційні
та методологічні аспекти формування
цифрових компетентностей сучасного
дослідника. Зазначено, що інтеграція експериментальних, теоретичних та модельних
підходів у єдиному цифровому середовищі
змінює традиційну логіку наукового пошуку
на датацентричну, де штучний інтелект
трансформується з інструменту на когнітивного партнера. Доведено, що дослідницька діяльність в умовах інтелектуально
орієнтованих обчислень потребує нового
типу цифрової культури, що поєднує технологічну грамотність із глибоким розумінням
принципів роботи AI-систем та особливостей їхнього впливу на формування наукового
знання. Наголошено на зростанні значення
інтегрованих цифрових платформ, здатних
забезпечувати автоматизацію рутинних
процедур, підтримку аналітичних операцій і
моделювання складних процесів.
Акцентовано увагу на нових викликах,
пов'язаних із використанням великих мовних
моделей (LLM) та генеративних алгоритмів, які, попри здатність до моделювання
та планування («цифровий інтелект»),
зберігають схильність до статистичної імітації та генерації «галюцинацій». У статті
обґрунтовано, що використання AI-моделей
у науковій роботі передбачає не пасивне
застосування цифрових інструментів, а
активну участь в інтелектуальній співпраці
з ними, що формує нові вимоги до академічної доброчесності та процедур верифікації.
Підкреслено, що в умовах П’ятої наукової
парадигми цифрові компетентності дослідника не можуть обмежуватися технічною
грамотністю, а повинні включати розвинуті
навички валідації результатів, здатність
відрізняти логічне виведення від імітації
та вміння критично інтегрувати штучний
інтелект у дослідницькі процеси. Окремо
акцентовано на необхідності формування
інформаційно-аналітичної культури, що
забезпечує роботу з великими масивами
даних, інтерпретацію результатів машинного навчання й оцінювання достовірності
неструктурованої інформації. Визначено,
що забезпечення якості та об’єктивності
наукових результатів сьогодні залежить від
формування у науковців нової методологічної культури, що дозволяє ефективно взаємодіяти з інтелектуальними системами,
нівелюючи епістемологічні ризики
