На 28 януари, 9 вечерта БГ време се състоя среща на преподвателите от Simmons U, на която се разискваха действията при работа с ИИ. 
https://www.linkedin.com/posts/miltenoff_aiineducation-ailiteracy-academicresearch-activity-7422371745359327232--eVz

Ето накратко резюме на уебинара

Фокус и контекст на уебинара

• Сесията е организирана от Simmons University с участието на Laura Saunders и JoJo Jacobson.
• Аудиторията включва преподаватели, библиотекари и служители, работещи в областта на информационната грамотност и преподавателската подкрепа.
• Основната цел е да се анализира как генеративният ИИ влияе върху практиките за проверка на факти в академична среда.

Основна рамка на анализа

• Методът SIFT на Mike Caulfield служи като водеща концептуална рамка.
• Обсъдените стъпки на SIFT включват:
• Спиране преди приемане на твърдение.
• Проучване на източника, включително авторство и институционална принадлежност.
• Търсене на по-добро отразяване чрез напускане на първоначалния източник и проверка в надеждни медии.
• Проследяване на твърденията до оригинални изследвания или първични данни.

Отместване от традиционни стратегии за оценка

• Лекторите подчертават нуждата от отказ от чеклист подходи за оценка на източници.
• Вертикалното четене се представя като предпочитана практика.
• Участниците се насърчават да сравняват множество източници, вместо да анализират задълбочено един текст.
• Домейни като .edu и .org се разглеждат като слаби индикатори, ако се използват самостоятелно.

Ролята на ИИ инструментите при проверка на факти

• Инструменти като Perplexity се демонстрират като начална точка за оценка на твърдения.
• Примерна задача включва анализ на здравно твърдение и обобщаване на рецензирани изследвания в таблица.
• Резултатите от ИИ изискват човешка проверка, особено по отношение на цитиране и сила на доказателствата.
• ИИ се разглежда като помощник за ориентация, а не като източник на авторитет.

Ключови дискусионни въпроси

• Какво се случва, когато експерти не са съгласни относно надеждността на даден източник?
• До каква степен ИИ системите са прозрачни при подбора и изключването на източници?
• Кой определя кои гласове присъстват в ИИ генерирани обобщения?
• Направени са паралели с ранните реакции към Wikipedia.

Последици за преподаването и библиотечната практика

• Библиотекарите имат централна роля в обучението по ИИ подпомогната проверка на факти.
• Обучението следва да акцентира върху навици за критично изследване, а не върху усвояване на конкретни инструменти.
• Уменията за проверка на факти остават ключови, дори при ускорен достъп до информация.
• Сътрудничеството с преподаватели подпомага съгласуването на ИИ практиките с учебните цели.

Практически насоки за приложение

• Използвайте ИИ за генериране на потенциални източници, след което проверявайте ръчно.
• Обучавайте студентите да напускат първоначалния източник и да сравняват различни гледни точки.
• Представяйте ИИ като инструмент за поставяне на въпроси.
• Основавайте обучението по ИИ грамотност върху утвърдени рамки за информационна грамотност.

Значение за преподавателите

• Много курсове разчитат на вторични източници, политики, пазарни анализи и ИИ подпомогнати обобщения. Подходът SIFT подпомага по-бърза проверка на икономически твърдения, статистики и интерпретации.
• Инструменти като Perplexity отразяват реалните практики на студентите. Преподавателите получават общ език за обсъждане на допустима и недопустима употреба.
• Вертикалното четене съответства на начина, по който икономисти и специалисти по управление сравняват доклади, индикатори и данни от различни институции.
• Въпросите за подбор на източници от ИИ са пряко свързани с проблеми с пристрастия в икономически данни, класации и политически анализи.
• Фокусът се измества от контрол върху ИИ към развитие на професионална преценка и аргументация.

Значение за студентите

• Студентите често приемат ИИ генерирани обяснения без проверка на произхода и контекста. SIFT предлага ясна и повторяема практика.
• Уменията за проверка на факти са ключови при анализ на пазари, финансови новини, устойчиви твърдения и бизнес казуси.
• Вертикалното четене подпомага подготовката за изпити и курсови проекти, където времето е ограничено.
• Срещата с несъгласие между експерти подготвя студентите за реални икономически дебати.
• Студентите се обучават да третират ИИ резултатите като хипотеза, а не като окончателен отговор.

Съответствие с обучението по икономика и бизнес

• В икономиката рядко има еднозначни отговори. Дискусията отразява тази специфика и учи на оценка на силата на доказателствата.
• ИИ инструментите ускоряват достъпа до изследвания и доклади. Методът насочва към проследяване на данни, методологии и институционални интереси.
• Въпросите за доверие съвпадат с начина, по който студентите оценяват прогнози, рейтингови агенции и консултантски анализи.

Практически приложения в Икономически университет

• Включване на SIFT в курсове по изследователски методи и академично писане.
• Използване на ИИ генерирани обобщения като учебен материал за упражнения по проследяване на източници.
• Проектиране на задания, при които студентите сравняват ИИ изход с рецензирана литература.
• Вграждане на процедури за проверка на факти в дипломни работи и анализ на казуси.
• Позициониране на библиотекарите като партньори в обучението по ИИ грамотност.

Основно послание за контекста

Дискусията подкрепя преход от ориентиране към инструменти към ориентиране към академична преценка. За университет с икономически профил това означава по-висока аналитична строгост, академична етика и професионална готовност.

29 Jan 2026