ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В УПРАВЛЕНИИ АКАДЕМИЧЕСКИМИ ПРОЕКТАМИ: БИБЛИОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И СИСТЕМАТИЧЕСКИЙ ОБЗОР - Basheyeva, Zh.; Tokesh , A.; Bekish, U.; Abdoldinova, G. (Academic Scientific Journal of Computer Science, 2026)
Данный обзор представляет собой синтез современных исследований по внедрению искусственного интеллекта в управление академическими проектами в высших учебных заведениях, в частности, семантических подходов для мониторинга академической честности, оценки оригинальности тем исследований и подбора научных руководителей. Предыдущие исследования зачастую рассматривали обнаружение плагиата, оценку новизны и рекомендательные функции как отдельные характеристики; следовательно, данная работа является попыткой унифицировать методологию, текущие тенденции и существующие проблемы, связанные с этими задачами. Основываясь на руководстве PRISMA 2020 (Предпочтительные параметры отчетности для систематических обзоров и метаанализа), мы отобрали 49 рецензируемых исследований, опубликованных в период с 2021 по 2025 годы в крупнейших научных базах данных. Работа сочетает в себе систематический обзор и библиометрический анализ, включая совместную встречаемость ключевых слов, анализ социтирования и сетевой анализ соавторства с помощью VOSviewer. Были выявлены четыре основных тематических кластера: (1) семантическая целостность и обнаружение плагиата, (2) измерение новизны и оригинальности тем исследований, (3) интеллектуальные рекомендательные системы и системы распределения ресурсов, и (4) человекоцентричное управление и поддержка принятия решений. В этих кластерах лексические базовые модели все чаще дополняются или расширяются моделями сходства на основе эмбеддингов и трансформеров, а в самых последних работах используются большие языковые модели для логических выводов и принятия решений более высокого порядка. Однако литература фрагментирована, характеризуется разнообразием неоднородных процедур оценки, ограниченным использованием реальных данных учебных заведений и дефицитом лонгитюдной валидации. Результаты обеспечивают комплексный взгляд на методологию и пробелы в исследованиях, что позволяет создавать интегрированные платформы академического менеджмента, объединяющие контроль честности, оценку оригинальности и распределение руководителей