Reliance on Artificial Intelligence in Chinese Vocational Undergraduate Theses

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorLicong Zhang
dc.contributor.authorPryshliak Oksana
dc.contributor.authorMelnyk Diana
dc.contributor.authorKoshivka Liudmyla
dc.contributor.authorЛіцун Чжан
dc.contributor.authorПришляк Оксана
dc.contributor.authorМельник Діана
dc.contributor.authorКошівка Людмила
dc.date.accessioned2025-11-26T07:45:51Z
dc.date.available2025-11-26T07:45:51Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractThis study investigates the extent to which vocational undergraduate students in China rely on artificial intelligence (AI) in the process of writing graduation theses, a topic that has gained heightened relevance following the 2025 policy statement by the Chinese Ministry of Education that vocational undergraduates are generally not required to produce such theses. Drawing on comprehensive survey data from MYCOS – a nationally recognized higher education research and consulting organization with a respondent pool of 3,145 teachers and students from diverse institutions, the research analyzes both the prevalence and the patterns of AI-assisted writing, as well as the educational community’s attitudes toward its use. The findings reveal that nearly half of the surveyed teachers (50%) and students (46%) support the cancellation of undergraduate theses, primarily due to their perceived misalignment with vocational training objectives and their often-unsatisfactory quality. Teachers in ordinary undergraduate institutions express stronger support for cancellation than those in elite “Double First-Class” universities, reflecting differing institutional priorities. The study also explores the methods used by educators to detect AI-generated content. The most common strategies include checking for logical and stylistic consistency (64%), oral questioning to verify familiarity with the material (51%), and the use of specialized AI detection tools (41%). However, the accuracy of these tools remains limited, with documented cases of both false positives and undetected AI-polished content. To address the changing educational landscape, the research examines preferred alternatives to traditional theses. Practical projects such as product design, innovation transformation, and entrepreneurial initiatives- emerge as the most favored option (75% of students, 69% of teachers), followed by course-based research reports and vocational skill certifications. In light of these findings, the paper proposes a multi-dimensional framework for responsible AI integration into academic writing. This includes establishing age- and level-specific usage guidelines, embedding critical thinking and verification skills into curricula, and diversifying assessment models to emphasize the reasoning process rather than final outputs alone. Ultimately, the results highlight the need for adaptive, diversified evaluation systems that align with both the evolving capabilities of AI and the labor market’s demand for graduates who combine creative, analytical, and practical competencies.
dc.description.abstractДослідження присвячене вивченню ступеня залежності студентів бакалаврату закладів вищої освіти Китаю від штучного інтелекту (ШІ) у процесі написання випускних кваліфікаційних робіт. Актуальність теми зросла після офіційної заяви Міністерства освіти КНР у 2025 році про те, що студенти професійно орієнтованих бакалаврських програм зазвичай не зобов’язані виконувати такі роботи. На основі репрезентативних даних компанії MYCOS національно визнаної дослідницької та консалтингової організації у сфері вищої освіти було проаналізовано відповіді 3145 респондентів (викладачів і студентів з різних університетів) щодо поширеності та моделей використання ШІ, а також ставлення академічної спільноти до його застосування. Результати показали, що майже половина опитаних викладачів (50 %) і студентів (46 %) підтримують скасування випускних робіт, головними аргументами називаючи невідповідність їх змісту цілям професійної підготовки та низьку якість виконання. При цьому викладачі звичайних університетів частіше підтримують таку позицію, ніж представники елітних «Double First-Class» закладів, що відображає відмінності у пріоритетах. Окрему увагу приділено методам виявлення текстів, згенерованих ШІ: 64 % викладачів перевіряють логічну та стилістичну узгодженість роботи, 51 % застосовують усне опитування для перевірки обізнаності студента, а 41 % використовують спеціалізовані інструменти визначення ШІ-контенту. Водночас ефективність таких інструментів залишається обмеженою через ризик хибних результатів і неможливість виявлення ретельно відредагованих текстів. Аналіз альтернативних моделей підсумкової атестації засвідчив, що найбільш затребуваними є практичні проєкти (75 % студентів, 69 % за даними викладачів), далі дослідницькі роботи з окремих навчальних курсів та оцінка професійних компетентностей, зокрема через сертифікацію або галузеві конкурси. На основі отриманих результатів запропоновано багатовимірну концепцію відповідальної інтеграції ШІ в академічне письмо, яка включає розроблення вікових і рівневих стандартів використання, вбудовування тренування критичного мислення та навичок верифікації інформації у навчальні програми, а також реформування системи оцінювання з акцентом на процес мислення, аргументацію та міждисциплінарність. Зроблено висновок, що університети мають розробляти адаптивні та диверсифіковані системи оцінювання, які враховуватимуть одночасно можливості ШІ та потреби ринку праці, сприяючи формуванню у студентів поєднання творчих, аналітичних і практичних компетентностей.
dc.identifier.citationReliance on Artificial Intelligence in Chinese Vocational Undergraduate Theses [Text] / Z. Licong, O. Pryshliak, D. Melnyk, L. Koshivka // Освіта. Інноватика. Практика : науковий журнал / МОН України, Сумський державний педагогічний ун-т ім. А. С. Макаренка ; [ред. рада: О. Боряк, М. Воскоглу, Т. Лукашова та ін.]. – Суми : [СумДПУ ім. А. С. Макаренка], 2025. – Т. 13, № 7. – С. 56–62. – DOI: https://doi.org/10.31110/2616-650X-vol13i7-008
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31110/2616-650X-vol13i7-008
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0009-0002-0692-5285
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-3108-502X
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0009-0004-8743-916X
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0009-0001-5233-9028
dc.identifier.urihttps://repository.sspu.edu.ua/handle/123456789/17751
dc.language.isoen
dc.publisherСумДПУ імені А. С. Макаренка
dc.subjectartificial intelligence
dc.subjectgraduation thesis
dc.subjectundergraduate
dc.subjectChina
dc.subjecteducational assessment
dc.subjectcritical thinking
dc.subjectacademic integrity
dc.subjectfinal evaluation
dc.subjecttechnology dependence
dc.subjectpractical competencies
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectвипускна кваліфікаційна робота
dc.subjectбакалаврат
dc.subjectКитай
dc.subjectосвітня оцінка
dc.subjectкритичне мислення
dc.subjectакадемічна доброчесність
dc.subjectпідсумкова атестація
dc.subjectзалежність від технологій
dc.subjectпрактичні компетентності
dc.titleReliance on Artificial Intelligence in Chinese Vocational Undergraduate Theses
dc.title.alternativeВикористання штучного інтелекту в китайських дипломних роботах бакалаврів професійно-технічної освіти
dc.typeArticle
dc.udc.udc377:37.04
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Licong_8.pdf
Розмір:
664.85 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
2.9 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Освіта. Інноватика. Практика