© Вячеслав Мустакимов, 2025

© Мария Мустакимова, 2025

ISBN 978-5-0068-1584-1

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

ОТ АВТОРОВ

Эта книга – для тех, кто хочет написать магистерскую быстро и по-взрослому: с ясной логикой исследования, корректной методологией и ответственным использованием ИИ. Мы собрали в одном месте то, что обычно разрозненно лежит по методичкам, блогам и консультациям. Вы получите ответ на вопрос – где ИИ действительно помогает, где он опасен, и как применить новационные цифровые инструменты так, чтобы они усиливали ваш авторский замысел, а не теряли его. В центре – простая мысль: ИИ берёт на себя рутину (поиск, черновое формулирование, первичную проверку – фактчекинг), но научное руководство, интерпретация данных и формулирование выводов остаются за вами. Именно такое разделение труда повышает производительность без потери научной честности и качества итогового текста.

Книга показывает, как пройти весь путь «от выбора темы – к чистовой версии всей работы» с опорой на процессную модель: выявление проблемы и формулировка цели, задач, обоснование исследовательской методики, сбор и анализ данных, написание (обобщение – анализ – выводы) и вычитка. На каждом шаге вы увидите, какую задачу можно делегировать модели GPT (и как это сделать правильно), а где нужна человеческая экспертиза. Такой поэтапный формат бережет вашу репутацию в глазах научного руководителя и экономит недели на переделках: вы сначала выстраиваете каркас, затем добавляете содержание и только после этого полируете стиль и оформление. Итог – «понятная» работа без логических провалов и с «швами», аккуратно закрытыми в структуре.

Отдельный блок посвящён литературе и ссылкам – теоретическому базису любой научной работы. Вы научитесь быстро формировать корпус источников, проверять его полноту и актуальность, вести аннотации и цитатник, а также пользоваться референс-менеджерами, чтобы автоматизировать оформление по ГОСТ/APA/MLA и исключить технические ошибки. Это дисциплинирует мышление, экономит часы рутинной вёрстки и делает текст проверяемым: каждый тезис легко отследить до источника, а список литературы собирается одним кликом.

Мы подробно разбираем промпт-инжиниринг для научного текста – как ставить задачу модели так, чтобы получать не «водяные» абзацы и тонны реферативного текста, а точные заготовки под ваш стиль: для этого рекомендуется задать роль и контекст, зафиксировать формат ответа, работать итеративно, требовать термины и определения. Эти правила уменьшают число неточностей и помогают быстро «развернуть» план главы в читабельный черновик, который вы затем дополняете фактами и источниками.

Ключевая ценность книги – честный разговор о рисках и способах их нейтрализации. Вы заранее обойдёте подводные камни: делегацию авторства ИИ (ответственность всегда на человеке и это закреплено в академической практике), иллюзию «всемогущей модели», а также ловушки плагиата и стилистической «неузнаваемости» текста после бездумного перефразирования. Для каждого риска даны практические «страховки»: верификация фактов, ограничение роли ИИ до рутинных операций, локальные/офлайн-инструменты для чувствительных данных, поддержание собственных навыков письма и прозрачность в описании того, где и как вы применяли ИИ.

Наконец, вы получите «инструментальный стол» современного исследователя: генеративные модели для идей и черновиков, КонтрПлагиат средства редактирования и стилистики, проверки оригинальности и «очеловечивания» подозрительных ИИ-фрагментов. В результате диссертация выигрывает сразу на трёх уровнях: скорость (меньше рутинных операций), структурная связность (ясная логика от цели к выводам) и доказательность (каждый тезис подкреплён источником и корректной ссылкой). Это тот редкий случай, когда технология действительно усиливает академическое письмо, а не подменяет его.

Прочитав книгу, вы ознакомитесь с примером написания диссертации с применением ИИ, поэтому наверняка вам будет проще написать сильную магистерскую, вы выйдете на защиту с «понятной» презентацией и готовым набором проверяемых аргументов. Ваша работа станет понятной для комиссии: структура будет без «провалов», методика – обоснованной, язык изложения темы – академичным и точным. Это и есть главное обещание книги – превратить разрозненный опыт использования ИИ приобретения «пользовательского опыта» в воспроизводимую технологию подготовки ВКР, где качество и честность идут рука об руку с эффективностью.

Вячеслав Мустакимов

Мария Мустакимова

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И МЕТОДОЛОГИЯ НАПИСАНИЯ МАГИСТЕРСКОЙ ДИССЕРТАЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИИ

1.1. Понятие, границы и типология ИИ-помощи в академическом письме

Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) привело к появлению новых инструментов, способных оказывать различную поддержку автору научного текста. Под ИИ-помощью в академическом письме понимается применение интеллектуальных алгоритмов и систем на всех этапах подготовки научной работы – от подбора литературы до редактирования финального текста. Однако в литературе отсутствует единое толкование данного понятия. Одни авторы акцентируют внимание на технических аспектах (например, грамматическая и стилистическая корректура с помощью ИИ), другие – на творческой составляющей, связанной с генерацией оригинального текста алгоритмами. В результате границы ИИ-поддержки в академической среде остаются дискуссионными и во многом зависят от контекста использования: учебные задания, диссертационные исследования или публикации в научных журналах.

Границы применения ИИ в академическом письме определяются как функциональными возможностями технологий, так и этическими нормами сообщества. С одной стороны, современные модели способны не только исправлять орфографию, но и предлагать переформулировки фраз, строить план текста или даже генерировать черновые разделы работы. С другой стороны, действуют ограничения: итоговая ответственность за содержание лежит на авторе-человеке, а использование ИИ не должно подменять собой самостоятельную исследовательскую работу. Таким образом, граница между допустимой помощью и академическим мошенничеством проходит по линии сохранения интеллектуального вклада студента. ИИ-инструменты призваны усилить возможности автора, но не заменить его роль как исследователя и мыслителя.

С точки зрения типологии ИИ-помощи, можно выделить несколько ее форм. Во-первых, инструменты различаются по этапам работы над текстом: одни полезны на стадии поиска и обзора литературы, другие – при написании черновика, третьи – при редактировании и оформлении готового текста. Во-вторых, типология может основываться на функциональных признаках: от узкоспециализированных систем (например, проверка грамматики) до универсальных генеративных моделей, способных на создание связного фрагмента текста по запросу. В-третьих, классификация возможна по степени автономности: интерактивные ассистенты, которые работают по чётким запросам автора, и автономные генераторы, формирующие содержание на основе минимальных подсказок. Несмотря на разнообразие подходов, общим остается то, что все виды ИИ-помощи ориентированы на повышение эффективности и качества научного текста, снижая рутинную нагрузку на автора.

Для наглядности ниже систематизированы основные виды ИИ-поддержки, применяемые при подготовке диссертации, с указанием их назначения и примеров инструментов (таблица 1).

Таблица 1 – Основные виды ИИ-помощи в процессе подготовки диссертации

Представленная типология отражает широкий спектр возможностей ИИ на разных шагах работы над диссертацией. Общим для всех перечисленных инструментов является их вспомогательная роль: они облегчают решение частных задач (поиск, генерация текста, проверка качества), но итоговая интеграция результатов и научная интерпретация данных остаются за человеком. На основе рассмотренных подходов можно предложить следующее определение: ИИ-помощь в академическом письме – это комплексная поддержка автора научной работы с использованием алгоритмов искусственного интеллекта, включающая сбор и обработку информации, генерирование и редактирование текста, а также контроль качества и оригинальности, при которой интеллектуальное руководство и ответственность сохраняются за исследователем.