Новостной блог https://malinovich.ru ru Женщины в науке: «Моя миссия – быть представительницей женщин в научном сообществе» https://malinovich.ru/tpost/ut2zypy991-zhenschini-v-nauke-moya-missiya-bit-pred https://malinovich.ru/tpost/ut2zypy991-zhenschini-v-nauke-moya-missiya-bit-pred?amp=true Tue, 20 May 2025 21:01:00 +0300 Евгения Еньшина Обо мне

Женщины в науке: «Моя миссия – быть представительницей женщин в научном сообществе»

Колба — уникальная национальная премия, посвященная достижениям женщин и специалистов в области науки и технологий. За три года нашего существования мы охватили более 800 кандидатур и отметили достижения более 150 выдающихся женщин-ученых.
В рамках этого проекта Евгения Еньшина, руководитель национального отделения «Женщины атомной отрасли», продолжает серию увлекательных обсуждений на актуальные темы науки и технологий.
Евгения Малинович — соискательница ученой степени по социологии, ответственная редакторка монографии «Использование возможностей ИИ в науке – 2024», создательница научного сообщества исследователей (МНСИ), лауреат премии «КОЛБА» 2024, номинация «Социология».

Как наука пришла в вашу жизнь?

Это осознанный выбор с юности. Мне всегда нравилось писать, в прошлом я была журналисткой и заместительницей главного редактора. В студенчестве я писала научные работы достаточно хорошо, мои одногруппники просили меня помочь с текстами. Это постепенно переросло в предпринимательскую деятельность. Изначально я зашла в науку из личного интереса, а потом спрос породил предложение, и я до сих пор развиваюсь в этом направлении.
Я сопровождаю студентов и аспирантов до защиты и выступаю в роли научной руководительницы уже 18 лет. Моя диссертация и научные статьи тоже связаны с этим – я обучаю, как пользоваться инструментами нейросетей для делегирования рутинных задач в научной работе. В этой теме я увидела новизну в использовании искусственного интеллекта в сфере преподавания и социологии.

Вы создательница научного сообщества исследователей. В чем его миссия?

У нас есть телеграм-сообщество для студентов, аспирантов и преподавателей, где я ежедневно публикую научные лайфхаки, новые открытия, связанные с искусственным интеллектом для того, чтобы эффективнее работать с диссертациями. Когда я начала писать научную работу, провела масштабный опрос среди одной тысячи респондентов, куда вошли и аспиранты, и преподаватели, и обнаружила одну проблему: аспиранты не получают достаточной обратной связи от научных руководителей, которые, в свою очередь, заняты или перегружены какими-то бюрократическими моментами.
Из этого я сделала вывод, что нужно адаптировать нейросети для замены научного руководителя, потому что его в жизни аспирантов практически нет. И в нашем научном сообществе студенты, аспиранты, преподаватели задают абсолютно любые вопросы, вплоть до оформления ссылок в научных статьях, и получают ответ от команды. Мы позиционируем себя как дружелюбное сообщество, поэтому, по словам наших подписчиков, они впервые написали какой-то вопрос или какой-то отзыв именно в нашем телеграм-канале.

А в чем ваша миссия?

Я продвигаю женскую линию. У нас есть ответвление для женщин-аспиранток, которые пишут диссертации на темы домашнего насилия или любого вида дискриминации женщин и детей. Таких аспиранток я веду отдельно и совершенно бесплатно, предоставляя свои инфопродукты и консультации.
Моя миссия – быть представительницей женщин в научном сообществе. Также хочу отметить, что монография под моей редакцией — это единственная в России монография, где используются феминитивы в статье, что не всегда приветствуется среди ученых. Таким образом я хочу отметить участие женщин в научных текстах. Возможно, я чуточку смелее и могу представлять интересы других женщин, помогать и мотивировать закончить диссертацию и тоже стать чуточку смелее.

Нужен ли аспиранту ментор, который будет морально поддерживать и давать стимул закончить исследование?

Из своего опыта скажу, что аспиранты приходят ко мне на консультацию с паническими атаками, потому что не знают, что делать с диссертацией. Конечно же, нужна психологическая помощь. В силу того, что я изучила достаточно много литературы по психологии и 18 лет общаюсь с аспирантами, у которых одни и те же проблемы, мне удается немного их успокоить, дать план и обозначить определенные задачи на конкретное время. Это всегда успокаивает.
Поэтому было бы здорово подключить к научному руководителю еще одного человека, который имеет психологическое образование, чтобы мотивировать, успокаивать, оказывать психологическую помощь. Либо доверить эту задачу научному руководителю, но это будет обременением. Система образования требует серьезной корректировки.

Какую роль социология играет в современном обществе?

Я считаю, что социология играет ключевую роль, потому что это связующая междисциплинарная наука. Любая тема в гуманитарных науках связана с социологическими показателями, например, гендерные роли, экономика, даже одни и те же механизмы в России и в мусульманских странах будут работать совершенно иначе. Поэтому каждый инструмент нужно адаптировать через призму восприятия социологии.

Какие методы исследования вы предпочитаете использовать в работе и почему?

Традиционно принято использовать статистику, например, Росстат или другие статистические показатели, но они не всегда соответствуют реальности, потому что цифры могут быть недостоверными. Здесь необходима культурная и социологическая интерпретация определенных показателей.
Я предпочитаю метод опроса, метод глубинного интервью и работу с фокус-группами. Мне важно общаться с людьми напрямую, потому что у государства могут быть одни цели, а человеку нужно совершенно другое. И когда патриархальное общество заточено на потребности и нормы мужчин, женщинам сложно. Поэтому общаясь отдельно с группами женщин, я могу выделить определенные особенности и строить исследования совершенно в другом ключе. Мы проводили вебинары, обсуждали тему домашнего насилия, дискриминации, и, к моему большому удивлению, выяснилось, что в Европе тоже есть эти проблемы, хотя статистика об этом не говорит.

Есть какие-то трудности, с которыми вы или ваши аспиранты сталкиваетесь при проведении исследования?

Да, сложности в том, что я женщина и мои аспирантки тоже женщины. Мне приходится постоянно доказывать, что я права, что я не ошиблась. А если тот же тезис озвучивает мужчина, то это априори правильная информация. Это не случайность, это наблюдение за 18 лет, особенно в сфере технической, где преобладают серьезные стереотипы по отношению к женщинам. А я этой темой занимаюсь и поддерживаю женщин.

Какова роль женщины в социальных науках?

Я думаю, что женская роль должна сравняться с мужской и у женщин должен стать голос громче в силу того, что мы занимаемся воспитанием детей и обычно передаем семейную модель поведения в рамках социологических инструментов. Соответственно, и уровень образования должен повышаться, и образованные женщины должны больше образовывать других женщин, учитывая наши физиологические и культурные особенности.

Какие новые направления или тренды в социологии вы наблюдаете сейчас?

Я наблюдаю в социологии больше исследований по гендерному неравенству. Не так давно я стала победительницей конкурса Высшей школы экономики и поступаю на магистерскую программу, где планирую рассматривать гендерные вопросы. И я вижу в этом большой вектор и большой прорыв.

Как вы мотивируете своих студентов, аспирантов интересоваться и продолжать развиваться в науке, завершать диссертацию?

В этом мне помогают глубинные интервью – своего рода консультации. На первой встрече мы говорим не о диссертации, а о целях, предпочтениях, мечтах женщин. Чего бы они хотели, что бы они хотели доказать, в какой сфере они находятся, какими практическими данными и возможностями обладают. Я интегрирую интерес в научную деятельность, тем самым мне удается мотивировать их дойти до защиты. Если аспирант преследует свою цель, имеет интерес, тогда эта диссертация обречена на успех.
Мне удается мотивировать женщин своей деятельностью, активностью, публичностью, смелостью. Когда я находилась в обществе женщин, которых вы собрали на премии «Колба», и у нас были совместные беседы, я получила воодушевление и вдохновение, чем и поделилась со своим научным сообществом.

Есть ли у вас примеры успешных женщин-ученых, которыми вы вдохновляетесь?

Я вдохновляюсь моей научной руководительницей, которая нашла меня через мое научное сообщество. Невероятная женщина Ананченкова Полина Игоревна – кандидатка социологических и экономических наук. Она меня мотивирует и поддерживает, я равняюсь на нее.

На что вы надеетесь или уверены, что измените или достигнете в своей карьере в ближайшие годы?

Я надеюсь, что феминитивы войдут в обычный и привычный оборот без осуждения, и стремлюсь, чтобы и женщины, и мужчины имели равные права и возможности в научной сфере, а дальше и во всех сферах.
Источник:
]]> Статус ученого = индекс Хирша https://malinovich.ru/tpost/7o4xb1kj81-status-uchenogo-indeks-hirsha https://malinovich.ru/tpost/7o4xb1kj81-status-uchenogo-indeks-hirsha?amp=true Wed, 21 May 2025 14:05:00 +0300 Евгения Малинович Обо мне

Статус ученого = индекс Хирша

Я изучила более ста тысяч статей и я заметила, что самые цитируемые статьи находятся в авторитетных журналах. Я, собственно, для помощи своим клиентам и выбираю статьи, которые чаще цитируются. Отсюда не сложно сделать заключение, что частота цитирований вашей статьи зависит от качества журнала, куда вы разместили статью. Частота цитирования вашей статьи называется Индекс Цитирования. Высокий показатель этого индекса равен вашему статусу в научном сообществе.

Индекс Хирша рассчитывается в различных наукометрических системах, каждая из которых имеет свои особенности:

РИНЦ, Scopus, Web of Science, Google Scholar — крупнейшие системы, каждая из которых имеет свой охват и алгоритмы.

Каждая из этих систем имеет свои уникальные алгоритмы для подсчета цитирований и расчета индекса Хирша, что приводит к различиям в оценках для одного и того же ученого.

В РИНЦ процесс начинается со сбора данных о публикациях, которые индексируются системой, включая в основном статьи в российских журналах. Затем определяется количество цитирований каждой статьи, сделанных другими исследователями. Статьи ученого ранжируются по количеству цитирований в порядке убывания.

Если у ученого индекс Хирша равен 2, это значит, что он опубликовал как минимум 2 статьи, каждая из которых была процитирована другими учеными минимум 2 раз. Т.е. здесь не важно количество публикаций. Здесь важно количество цитирований. Хоть 100 публикаций у вас будет, но если вас процитировали 1 раз, то и индекс Хирша у Вас будет 1. Также, если вы выпусти одну шикарную статью, которую процитировали аж 100 раз, индекс хирша будет тоже 1. Отсюда можно сделать вывод, что важно качество, а не количество. Если Ваши статьи качественные, с достоверным исследованием, их будут цитировать.

Scopus следует аналогичному алгоритму, но с большим охватом публикаций, включая международные журналы, конференции и книги. После сбора данных о цитированиях публикаций, статьи упорядочиваются по числу цитирований от наибольшего к наименьшему, и индекс Хирша определяется по тому же принципу, что и в РИНЦ.

Хотя основной принцип расчета индекса Хирша в РИНЦ и Scopus схож, различия в их охвате имеют разный конечный результат.

Для тех, кто после кандидатской дальше планирует писать статьи, идти на докторскую степень — важно повышать индекс Хирша. Он помогает определить статус исследователя в научном сообществе, что важно при оценке качества журнала, где он публикуется.

На индекс Хирша существенно влияет место публикации вашей статьи. Авторитетные вузы к защите диссертации не допускают, если Вы опубликуете все свои статьи в журналах 3-й категории. Многие журналы этого уровня в академической среде называют мусорными. Чтобы не попасть в эту категорию журналов, Вам нужно разобраться что такое квартиль журнала.

Научные статьи бывают исследовательские и обзорные. Исследовательские статьи чаще публикуются в журналах 1 и 2 Квартиля. А обзорные — в журналах 3-го уровня. В России 3 категории журналов, а международные стандарты имеют 4 категории или квартиля. КвартИли журналов представляют собой метод разделения научных изданий на четыре равные группы по уровню авторитетности.

Чтобы визуализировать уровни журналов, представьте пирамиду, разделенную на 4 ступени. Каждая ступень – это 25% журналов от общего количества всех существующих журналов. На самой верхней ступени будут расположены журналы 1-го Квартиля. На второй ступени — 25% журналов 2-го квартиля.

Журналы первых двух квартилей обычно публикуют статьи бесплатно, но ожидание очереди на публикацию в такие журналы может занять полгода и дольше. Поэтому, чтобы опубликовать статью в авторитетных журналах первых двух ступеней, необходимо подавать материалы заранее.

Что касается российских журналов 3-й категории — это журналы, многие из которых публикуют мусорные обзорные статьи без новизны. Эти журналы публикуют статьи за деньги без должной проверки. Здесь можно быстро опубликовать статью для галочки. На них останавливаться я не буду, т.к. Ваш индекс Хирша они точно не повысят. Мои клиенты здесь не публикуются и вам, моим дорогим зрителям, я тоже не рекомендую рассматривать журналы 3 – го квартИля.

Для своих клиентов я являюсь коммерческой научной руководительницей. Я сопровождаю аспирантов и аспиранток от выбора темы диссертации до репетиции защиты. Вы можете попасть ко мне на личное сопровождение на любом этапе обучения. Если у Вас сложности с обзором литературы или практической частью исследования, если вы не понимаете, что входит в автореферат или статью ВАК, если вам тяжело общаться с научным руководителем, то вам точно нужно ко мне на бесплатную диагностику по вашему исследованию. Определим ключевую проблему и я подскажу, как ее решить. Записаться можно по ссылке.

Итак, повысить ваш Индекс Хирша может ваша достойная статья в авторитетном журнале 1, 2 категории. Либо вы можете проверить Индекс Хирша своего научного руководителя. На сайте ВАК есть перечень всех Российских журналов, где прописаны категории журналов. Вот Вы нашли журнал 1, 2 категории. Теперь на их сайте смотрим требования к статьям, которые они берут в публикацию.

Каждая статья для авторитетного журнала должна быть написана по структуре IMRAD (Интродакшн – Введение, Методс – Методы, Резалтс – Результаты и Дискашн – Обсуждения). Это самая распространенная структура для статей любой сферы науки. Итак, мы написали статьи по требованиям этих журналов, соблюдая структуру IMRAD. Теперь ищем журнал на сайте ВАК с категорией К1 или К2, как я уже показывала выше. Заходим на сайт выбранного журнала, смотрим их правила оформления статей и подаем заявку на публикацию. Здесь важно написать сопроводительное письмо в редакцию журнала с изложением краткого содержания статьи.
]]> Что писать в статье ВАК/РИНЦ https://malinovich.ru/tpost/mlmv9kad01-chto-pisat-v-state-vakrints https://malinovich.ru/tpost/mlmv9kad01-chto-pisat-v-state-vakrints?amp=true Wed, 21 May 2025 14:16:00 +0300 Евгения Малинович Диссертации

Что писать в статье ВАК/РИНЦ

IMRAD – гарантия публикации статьи в К1, К2.

Должно ли быть в статье введение? Можно ли графики и таблицы размещать в статье? Как уместить объемное исследование диссертации в одну статью? На все эти вопросы отвечу по порядку в сегодняшней статье.

Как показывает статистика американских журналов по психологии, количество отказов в публикации статей варьируется от 48% до 96% всех поданных статей. Процент отказов зависит от авторитетности журнала и специфики научного издания.

Я уже 18 лет помогаю аспирантам писать диссертации и статьи и постоянно вижу, как люди совершают одни и те же ошибки. Главная из которых — неправильная структура статей и отсутствие практических результатов на исследуемую тему. Сегодня мы попробуем решить эту проблему и поговорим о том, как результаты исследования из диссертации разбить на 3–5 статей ВАК.

Начнем с того, что для допуска к защите диссертации вам нужно 3 статьи в Ваковских журналах. Для того чтобы найти подходящий журнал, входящий в перечень ВАК, вам нужно зайти на сайт Высшей аттестационной комиссии. Перечень там. Выписать все журналы, которые подходят под паспорт вашей специальности, а дальше найти сайты этих журналов.

На сайте каждого журнала прописаны требования к публикации: от количества страниц до количества источников. Также каждый журнал описывает четкую структуру статей, которая им подходит. Такая структура называется IMRAD. Она является золотым стандартом для научных статей с 1940 года. Понимание этой структуры поможет вам написать такую статью, которую примут в журнал ВАК.

IMRAD расшифровывается как Введение, Методы, Результаты и Обсуждения.

Введение (Introduction) в научной статье должно включать три основных вопроса: что известно, что неизвестно и как мы планируем исследовать то, что еще не подвергалось исследованию.

Важно прописать актуальность исследования, которую можно разделить на:

  1. Социальную
  2. Профессиональную
  3. Научную

Методы (Materials and methods). Здесь вы должны подробно описать, как и где проводились эксперименты. Нужно описывать процедуры, участников, статистические методы и этические аспекты. Писать в настоящем времени. Также — инструменты, оборудование, программное обеспечение.

Пример формулировки: «Исследование проводилось как рандомизированное контролируемое испытание. В исследовании приняли участие две группы студентов по 30 человек в возрасте от 18 до 25 лет с синдромом дефицита внимания гиперактивного типа.»

Результаты (Results) — четко представить данные без интерпретации. Размещайте таблицы и графики. Не повторяйте данные в тексте.

Обсуждение (Discussion) — интерпретация результатов. Укажите, что нового в вашем исследовании и как это продвигает науку. Сравните с другими исследованиями. Опишите ограничения и предложения для будущих работ.

Некоторые журналы используют сокращенную структуру:

  • Abstract (Аннотация)
  • Keywords (Ключевые слова)
  • Основной текст
  • References (Список литературы)

Как сократить диссертацию до статьи?

Вспомните Чехова и книгу «Пиши, сокращай» Максима Ильяхова. Убираем вводные слова, эпитеты и лишние обороты. Пример редактирования:

До: «В ходе проведения масштабного исследования, которое было направлено на изучение проявлений СДВГ гиперактивного типа у взрослых…»

После: «Исследование показало, что взрослые с СДВГ гиперактивного типа чаще проявляют активность и импульсивность…»

После улучшения: «Исследование показало, что взрослые с СДВГ гиперактивного типа чаще проявляют активность и импульсивность, что влияет на их поведение на работе и дома. По данным 2023 года…»

Разбивка диссертации на статьи:

1-я статья — обзорная, по 1-й главе. Формат дискуссии.
2-я статья — по 2-й главе. Проблематика и статистика.
3-я статья — по 3-й главе. Решения, рекомендации, акты внедрения, патенты.

Вывод: из каждой главы в 30–40 страниц можно сделать статью на 10–15. Публикуйтесь раз в год или раз в полгода. Минимум — 3 статьи (у технарей — 2).
]]> 10 ошибок диссертации. Так можно провалить защиту! https://malinovich.ru/tpost/0nhbth61d1-10-oshibok-dissertatsii-tak-mozhno-prova https://malinovich.ru/tpost/0nhbth61d1-10-oshibok-dissertatsii-tak-mozhno-prova?amp=true Wed, 21 May 2025 14:21:00 +0300 Евгения Малинович Диссертации

10 ошибок диссертации. Так можно провалить защиту!

По статистике, защищаются всего лишь 17% диссертантов. А вот дипломные работы чаще защищают на тройки, вместо того чтобы получить «отличный» результат. И все это происходит из-за ошибок, которые может допустить каждый. В этой статье я расскажу, о каких ошибках идет речь и как их избежать в любой научной работе. Меня зовут Евгения Малинович, я помогла написать и защитить более 260 диссертаций в разных областях.

За 18 лет, что я помогала писать диссертации, у меня выработалась рабочая схема, с помощью которой можно написать диссертацию за 2 месяца. Я писала диссертацию и за 2 недели, но работала по 22 часа в сутки в течение 14 дней, и поверьте, это было невыносимо сложно. Но мое юридически подкрепленное обещание довести каждого до защиты придавало мне сил.

Ошибка №1: Не планируете время

В среднем на написание диссертации необходимо 12 месяцев, а для дипломной — 3. Добавьте 4–5 недель на правки и пару недель на форс-мажоры. Совет: пишите работу в облачных сервисах (например, Яндекс Документы).

Ошибка №2: Выбрали не свою тему

Не берите тему, которую «дали». Лучше выбрать актуальную и подходящую вашей работе. Используйте базы dissercat, Е-library, Киберленинка. Сгенерируйте формулировку через GPT или GigaChat.

Ошибка №3: Пишете без плана

Начинайте с анализа 10 подходящих работ. Соберите и адаптируйте их структуру под себя.

Ошибка №4: Полное введение — до написания основной части

Сначала формулируйте цель, задачи, объект, предмет, новизну и положения, выносимые на защиту. Остальное — в конце работы.

Ошибка №5: Устаревшие источники в 1-й главе

Не берите литературу «времен вашей бабушки». Используйте последние 5 лет. Копируйте и проверяйте источники на соответствие тексту.

Ошибка №6: Несоответствие методов в теории и практике

Методы в теоретической части должны быть реализуемы. Не используете архивы — не пишите о них. Каждый метод должен соответствовать задачам и быть описан механически.

Ошибка №7: Нет проблемы во 2-й главе

Вторая глава должна выявлять проблему через методы. Если не нашли проблему, то и решать нечего в 3-й главе.

Ошибка №8: Нет выводов к главам

Без выводов к главам не получится полноценное заключение. Пишите выводы сразу после каждой главы по полстраницы А4.

Ошибка №9: Не проверили плагиат

Проверяйте только на antiplagiat.ru по платному тарифу. Уникальность текста — обязательна. Красные участки — переписать.

Ошибка №10: Отдельная речь и презентация

Речь должна писаться вместе со слайдами. Визуализируйте на слайдах то, о чем говорите. Таблицы, схемы, диаграммы — в презентации; пояснения — в речи. Используйте PowerPoint Maker и репетируйте перед зеркалом.

Заключение

Речь и презентация должны быть отрепетированы. Вы можете выступить передо мной по видеосвязи — я дам обратную связь. Ссылка на запись и шаблон диссертации — в моем Telegram-канале. Не забудьте подписаться ;)
]]> АНТИПЛАГИАТ: как повысить уникальность работы до 80% самостоятельно https://malinovich.ru/tpost/x7tdu1y971-antiplagiat-kak-povisit-unikalnost-rabot https://malinovich.ru/tpost/x7tdu1y971-antiplagiat-kak-povisit-unikalnost-rabot?amp=true Thu, 22 May 2025 16:15:00 +0300 Евгения Малинович Нейросети

АНТИПЛАГИАТ: как повысить уникальность работы до 80% самостоятельно

Сегодня я снова расскажу об Антиплагиате, т.к. по нему вопросов больше всего. В статье поговорим о новых о методах, которые помогут избежать красного треугольника в отчете Антиплагиат. Красный треугольник значит, что система Антиплагиат нашла текст, который вы сгенерировали с помощью нейросети. Это самая частая проблема студентов и аспирантов, с которой я не сталкиваюсь практически никогда, потому что делаю правильные запросы. Я, кстати, 142 таких запроса придумала, по которым получаю 85% уникальности текста с первого раза. Ниже поделюсь парочкой.

В 2024 году Antiplagiat поднял тарифы на одну проверку. Теперь проверка на уникальность текстов более 125 стр. стоит 1200 руб. Это создает дополнительную финансовую проблему. Плюс система постоянно обновляется с той же скоростью, что и нейросети. GPT уже выпустили версии 4о и 1о, которые могут и докторскую написать. Да, есть такое видео, но после этого эксперимента никто не проверял работу через нашу российскую систему Антиплагиат. Уверена такая работа не пройдет проверку. А почему? Да потому что докторская была написана по голым запросам.

Нужно не голый запрос писать по типу: «Напиши что-нибудь про экономику России после СВО», а загружать файл с экономической статистикой из Росстата, к примеру, в открытом доступе и только после этого делать запрос анализа на основании этого файла. А голые запросы – это когда вы нейросети даете голую тему и просите написать целый параграф. То, что выдаст вам нейронка сразу же покажет красный треугольник при проверке Antiplagiat.ru.

Сначала давайте разберемся, где и как проверять работу на уникальность, а потом я расскажу, как не выхватить этот красный треугольник в отчете. Каждая проверка платная, как я уже говорила. Но у студентов и аспирантов должен быть доступ к личному кабинету от ВУЗа к системе Антиплангиат.вуз. Если доступ не дали, требуйте!

Итак, получили Вы доступ. Теперь нужно разобраться, какой текст попадает в модули заимствований. Раньше можно было брать статьи на английском языке, переводить их через гугл переводчик и получить 100% уникальность, теперь этот способ не работает. Антиплагиат способен выявлять заимствованный текст из всех интернет-источников на всех языках. К тому же, функционал антиплагиата включает модуль «перефразирование», который не позволяет повышать уникальность текста простой заменой каждого третьего слова. Даже полное перефразирование абзаца будет распознано.

Дальше я подробно объясню, как быть с этими модулями Антиплагиат, и расскажу, как с помощью правильных запросов в нейросетях сразу получить высокую уникальность текста.

Кстати, кто здесь впервые, Меня зовут Малинович Евгения, я коммерческая научная руководительница для диссертантов уже 18 лет. Из них 2 года я пишу научные работы с помощью GPT-4 и придумываю авторские запросы или промпты, по которым мои аспиранты пишут диссертации за 7 дней.

Итак, вернемся к главной проблеме низкой уникальности, это «голые» запросы. Все мои рекомендации подходят к любой нейросети, которая может обрабатывать файлы. Я пользуюсь только GPT-4. Хочу отметить, кстати, что новые версии 4о и 1о мне не нравятся. Я их не использую для написания научных текстов. Новые версии пишут быстро, но поверхностно. 4-я версия сейчас пишет медленно, но вдумчиво, если можно так сказать. При этом, не достаточно написать тему и попросить написать параграф. Нужно сперва прикрепить нужный файл в чат с нейросетью. Написать промпт «Проанализируй этот файл в контексте моей темы» и пишете Вашу тему. Так у Вас будет готов один абзац теоретической главы.

А теоретическая глава является обзорной, т.е. вы должны проанализировать кучу статей, научных работ и описать их. Так вот один анализ 1-й статьи у вас уже есть. Загружаете 2-ю статью и пишете тот же промпт. Получает 2-й абзац. И так далее. Таким образом у вас получается 30 страниц первой главы. А в самом конце просите сделать «общий вывод по всей переписке в формате дискуссии». Т.к. описания чужих работ недостаточно. Нужно выразить собственное мнение по поводу всех представленных исследований. Весь текст, что будет выдан нейросетью на основании каждого загруженного файла будет иметь 100% уникальность.

Также при написании теоретической главы важно уметь правильно цитировать. Если вы взяли некоторые абзацы из статей по вашей теме, вставить их в текст, выделите кавычками и добавить ссылку на автора перед точкой. Именно эту цитату и ссылку до точки система Антиплагиат разместит в модуль цитирование. Но важно уточнить в вашем университете, какой процент цитирования и самоцитирования допускается. Некоторые ВУЗы отказываются плюсовать процент цитирования и проуент оригинальности, но это незаконно! Если ученый секретарь или научный руководитель так делают, пишите в поддержку на сайте Antiplagiat.ru, указывая название вашего ВУЗа.

Раньше весь список литературы включался в раздел цитирования, однако в 2024 году появилась возможность исключать из отчета титульный лист, содержание, библиографию и приложения.

Я хочу напомнить вам, что цитирование целыми абзацами, особенно в практической части работы, не допускается. Текст, который не представлен как цитата, нужно обязательно переписать своими словами. Если вам нужна помощь в перефразированием, вы можете обратиться к чату GPT. Кроме того здесь в ВК, у меня есть серия видео о работе с нейросетями под названием «НЕЙРОСЕТИ»

Имейте в виду, что практическая часть вашей работы должна быть оригинальной, поскольку она основана на вашем собственном исследовании или эксперименте.

Что делать если показывает низкую оригинальность?

Если ваш текст показывает низкий уровень уникальности, вам следует перечитать предыдущие разделы этой статьи. Для диссертантов, рискующих быть отчисленными и нуждающихся в срочной сдаче работы, Chat GPT может помочь вам с перефразировкой. Вы можете использовать его для детального переписывания текста, а затем проверить результат в платной версии Антиплагиат.ру. Текст, выделенный красным цветом, следует снова загрузить в Chat GPT с запросом добавить научные вводные слова, что может повысить уникальность текста до 98%.

Если у вас нет доступа к платной версии Chat GPT, после прочтения этой статьи переходите на мой тг-кана Там вы можете в комментах спросить название тг-бота, через который можно оплатить GPT-4 без зарубежной карты. Но здесь вам понадобится программа из трех букв, меняющая ваше IP нахождение. Слышали, кстати, о том что Роскомнадзор выделил 59 миллиардов на блокировку VPN сервисов. Так что, поспешите написать вашу диссертацию с нейросетью. Я, кстати, по этому поводу распродаю урок на 50 минут по нейросетям. Плюс сюда входят 42 новых промпта для написания научных текстов и инструкция по GPT.

Еще один способ увеличения уникальности текста без использования Chat GPT – это разделение текста с помощью таблиц. Однако и содержимое таблиц также следует немного переформулировать. Используйте открытые статистические данные, например, с сайта Росстат, чтобы разнообразить ваш текст. Также вы можете найти и цитировать исследования текущего года по ключевым словам вашей темы.

Если у вас возникнут проблемы, напишите здесь в комментариях, и я подскажу, как справиться с неуникальным текстом. Важно использовать только законные и этичные методы для создания уникального научного текста. Если правильно подойти к обработке и изложению текста с самого начала, Вам не страшны будут ни обновления Антиплагиата, ни низкий процент оригинальности.
]]> Полезные манипуляции диссоветом https://malinovich.ru/tpost/shmpav3ue1-poleznie-manipulyatsii-dissovetom https://malinovich.ru/tpost/shmpav3ue1-poleznie-manipulyatsii-dissovetom?amp=true Thu, 22 May 2025 16:24:00 +0300 Евгения Малинович Диссертации

Полезные манипуляции диссоветом

Напрасно вы думаете, что написать диссертацию – это самое сложное. Самое сложное - это угодить всем членам диссовета и вообще найти подходящий совет. Поиском диссертационного совета стоит заняться еще до написания диссертации. Ведь у каждого диссовета своя специфика и свой состав ученых. А ученые тоже люди со своими слабостями, поэтому ими можно манипулировать. В научном сообществе это даже больше правила хорошего тона. В видео расскажу о методах воздействия на членов диссовета, чтобы на защите к вам было меньше вопросов и больше благосклонности. Материал подойдет и для тех, кто уже написал диссертацию и готовится к защите, а также для тех, кто только тему выбрал.

Прежде чем научиться манипулировать серьезными людьми, давайте разберемся, что такое диссовет и кто такие эти серьезные люди. Итак, диссертационный совет (диссовет)- это организационная структура ВУЗов, ответственная за рассмотрение и защиту диссертаций на соискание учёных степеней. В России, деятельность диссоветов регулируется Высшей аттестационной комиссией (т.е. ВАК). На сайте ВАК есть перечень действующих диссоветов.

На главной странице сайта ВАК заходите во вкладку диссертационные советы, выбираете раздел действующие диссоветы. Дальше вбиваете свою специальность. К примеру «Общая педагогика». Далее выбираете город, где хотите защищаться, к примеру Москва и выписываете подходящие диссоветы. После чего нужно будет связаться с ВУЗами выбранных советов для уточнения деталей прикрепления к ним на защиту. Следующим этапом нужно разобраться, кто является членами совета.

В состав совета входят только доктора наук (как исключение, учёный секретарь диссовета может быть кандидатом). Каждый совет имеет вою специальность. Их может быть 3. Всего в составе совета должно быть не менее 19 специалистов. Роли в диссовете: председатель, заместитель председателя, учёный секретарь диссовета, члены диссовета. Скажу по секрету, не председатель диссовета самый важный человек для аспиранта, а ученый секретарь, который знает все процедуры своего диссовета.

С 2017 г. идёт процесс наделения некоторых ведущих ВУЗов и научных учреждений РФ правом иметь свой диссертационный совет в обход ВАК. С 2022 года такое право имеют 21 учебное заведение и 4 научных организаций.

Для меня оказалось странным, что есть ВУЗы, у которых нет собственной аспирантуры по специальности, а диссертационный совет есть. И, наоборот, есть ВУЗы, в которых есть аспирантура по определенной специальности, а диссертационного совета нет.

Если в диссовет прикрепляется на защиту аспирант из другого ВУЗа, работа подвергается более критичной проверке, как отмечают мои аспиранты. Работу на троечку скорее всего даже до защиты не допустят, а вот сильные работы внешних соискателей принимают охотно, т.к. это положительно повлияет на рейтинг и статистику диссовета. Либо диссертации своего ВУЗа могут быть слабые, значит для статистики нужно привлечь сильные работы со стороны.

Диссертационные советы в России состоят не только из представителей вуза, на базе которого они созданы, но и включают в себя членов из других учебных заведений. Профессоры и доценты, которые не имеют своего диссертационного совета в своем учебном заведении, часто являются членами советов в других вузах. Они, как правило, стараются продвинуть кандидатов на защиту в тех советах, членами которых они являются. ВУЗ прямо заинтересован в увеличении статистики защитившихся аспирантов, особенно, где нет своего диссертационного совета. Тем самым, можно пойти в ВУЗ, где аспирантура стоит в разы меньше, чем в МГУ, подготовить хорошую диссертацию. И от туда Вас направят в тот диссовет, где их профессоры являются членами диссоветов. Т.е. аспирант может закончить аспирантуру в Томске, а защищаться в МГУ. Или соискатель из Сургута, а защищаться он может в Питере.

При этом, мои защитившиеся клиенты отмечают, что требования к диссертациям во всех диссоветах критично разные. К примеру, моя клиентка Татьяна написала диссертацию при московском ВУЗе, но там ей столько правок внесли, что научник предложил защищаться в Новосибирском ВУЗе, где у него были знакомые профессоры в диссовете. Немного правок в диссертацию нам, конечно, внести пришлось по требованиям уже Новосибирского ВУЗа, но защита прошла успешно.

А после защиты выяснились диссоветовские сплетни, что научник Татьяны был в конфронтации с председателем диссовета московского ВУЗа, поэтому аспирантку намеренно заваливали правками, чтобы ее научника проучить. Меня такие истории сначала шокировали и даже забавляли, но когда я столкнулась сама с профессором, который рецензию на обзор литературы для суда фальсифицирует, явно имея связи и суд это принимает, меня перестали такие истории смешить. А потом я завела тг-канал, где аспиранты стали делиться своими историями с научниками и стало даже страшно, куда все катится. Я стала разбираться, везде ли так? Выяснила, что сферы физики, химии и математики чисты, как ангелочки. Ко мне никогда за диссертацией не приходили физики. А вот самое большое количество заказов было по экономике, праву и медицине. Здесь я и сама была почти втянута в написание кандидатской на несуществующих данных для начальника следственного комитета Москвы. Я, разумеется, отказалась это делать, на что я получила страшные угрозы. Расскажу позже, чем все закончится.

Для тех, кто на моей странице впервые, меня зовут Евгения Малинович. 17 лет я писала научные работы на заказ. Под моим авторством более 250-ти диссертаций. Больше года я не пишу работы на заказ по этическим соображениям. Сейчас я сопровождаю аспирантов от выбора темы диссертации до репетиции защиты. Вы можете попасть ко мне на личное сопровождение на любом этапе аспирантуры. Если у Вас сложности с практической частью, с расчетом статистики, если вы не понимаете, как писать автореферат или статью ВАК, если вы боитесь писать научнику, то вам точно нужно ко мне на бесплатную диагностику по вашему исследованию. Диагностика позволит понять, справитесь ли вы самостоятельно со своей диссертацией или вам нужна моя помощь. На диагностике определим ключевую проблему и я подскажу, как ее решить. Записаться можно на сайте по ссылке в описании.

Итак, зная всю подноготную научной сферы, сегодня я вас буду учить, как манипулировать тщеславием членов диссовета, некоторым из которых давно пора за решетку, как и ректору Ендовицкому. Но, при этом, хочу отметить и добропорядочных людей научной сферы, которые пытаются бороться с коррупцией и несправедливостью, но их быстро увольняют, объявляют иноагентами и выдворяют из страны. Среди них основатели Диссернета Гельфанд Михаил Сергеевич и Ростовцев Андрей Африканович, которые, кстати, и мне помогли тему с Коршуновой в СМИ поднять. С Гельфандом у меня было большое интервью А к Ростовцеву я ездила в Черногорию на лекцию на тему врачей-мошенников, где он представлял кейс Коршуновой Екатерины Сергеевны, статьи которой сейчас удаляют из солидных журналов за фальсификацию данных.

Как же не попасть на таких научный руководителей, которые живут вне закона и скорее всего не доведут вас до защиты без взятки?

Ученая степень научного руководителя, будь то доктор, профессор, доцент или кандидат наук, не играет решающей роли. Основные требования к нему - это наличие соответствующей ученой степени в любой области знаний, публикации, которые хоть как-то связаны с вашей темой диссертации, и активное участие в научных конференциях.

Наиболее мотивированными по опыту моих клиентов оказываются научные руководители, которые еще не стали профессорами, но стремятся ими стать. Для получения профессорского звания им нужно, чтобы минимум три кандидата успешно защитились под его руководством.

Иногда мои клиенты попадали к научному руководителю профессору с известным именем, который на связь не выходил месяцами. Его основная цель - получение заработной платы, а не ваша успешная защита.

Но есть у нас и положительные кейсы в лице заинтересованных научных руководителей, которые просто любят свой предмет и науку. Такие научные, если видят интерес и старания аспиранта, с большим удовольствием им помогают. Обычно они дают строгие, но справедливые замечания.

Поэтому, дорогие мои, если вы не попали к заинтересованному научнику, я расскажу вам о методах мягкой силы воздействия на членов диссовета. Начнем с простых правил поиска подходящего диссовета. Вам необходимо узнать шифр паспорта специальности, по которому вы сможете найти диссовет, где разрешено защищаться по вашей теме. Диссертационный совет, как правило, ограничен тремя специальностями.

Как только определились с диссоветом, готовьтесь к искусству манипулировать.

Итак первая манипуляция диссоветом – это игра на их научном тщеславии. Важно заранее узнать пофамильно состав совета, изучить их работы, включая научные труды их учеников, чтобы отразить их в обзоре литературы. Хорошо если работы членов диссовета на тему вашего исследования. Мне однажды пришлось в обзор литературы по политологии интегрировать работы профессора по религии. Мне здорово помогла нейросеть GPT-4. Ибо сначала я не могла представить, как в политику впихнуть религию. Но как я была наивна. Это оказалось сделать очень легко. Политика и религия оказались синонимами, в итоге обзор литературы получился даже лучше. Удалось подсветить пикантные моменты взаимодействия политики и религии. Оттуда я и научилась искусным методам манипуляций. Сейчас и Вас научу.

Дальше вы изучаете диссертации и авторефераты, защищенные в этом году в данном диссовете. Там же вы можете почитать отзывы оппонентом, они должны быть вывешены на сайте ВУЗа. Откуда вы узнаете, к чему относятся критично, на что закрывают глаза. К примеру, если в диссовете есть глубоко верующий профессор, который тему религии раскрывает с позиции добра и веры, то не стоит описывать в обзоре литературы пикантные проблемы религии, даже если Вы атеист, как и я. Меня в таких ситуациях спасает нейросеть, я прошу мой текст переписать более обтекаемо, с оправдательной стороны. Ибо самой мне это сделать сложно, т.к. я имею противоположную точку зрения.

Изучив все работы членов диссовета, вам нужно начать мелькать перед ними на конференциях. Нужно задавать интересные вопросы на их выступлении. По возможности пытаться вступить в диалог в контексте их выступления. К примеру: «Мария Иванна, на прошлой конференции вы рассказали о важности присутствия РПЦ в решении политических вопросов. Я как раз пишу обзор литературы и хотела бы включить в него три ваших статьи на эту тему, только не до конца понимаю, как можно написать выводы по данной тематике и не нарушить новые законы. Сталкивались ли Вы с такой проблемой? Посоветуйте пожалуйста авторов, мнение которых для вас авторитетно».

Если нет доступа к визуальному контакту с членами диссовета, просите научника, чтобы он вашу работу по главам подсовывал читать членам диссовета. Это в том, случае, если научный заинтересован в вашей защите. В идеальном научном мире он должен будет активно защищать вашу позицию во время защиты. Может быть даже вступить в научный спор с членами совета, если это необходимо. Поэтому с научником нужно подружиться. Если никак, значит писать заявление на смену научного.

Дойти до защиты вы можете быстро, если ваш научный руководитель поможет опубликовать статьи, выберет подходящие журналы. Иногда солидные журналы требуют рекомендательное письмо от научного руководителя для публикации вашей статьи. Часто вы пишете статью, а научник требует поставить свою фамилию первой, а вы идете соавтором. Так он повышает количество своих публикаций, а вы приобретает благосклонность научного и также набираете число публикаций. Для защиты вам нужно будет три статьи ВАК. О статьях подробно рассказывала в видео здесь в ВК.

Также важно узнать о традициях диссовета, где решили защищаться. Ибо Вам придется накрывать на стол комиссии. Взятка это или манипуляция, решать вам. Здесь у секретаря нужно выяснить предпочтения каждого профессора. В некоторых диссоветах принято дарить недешевые подарки. Мне эти традиции претят. Ну какая тут наука. Но, если вы не готовы враждовать, придется соблюсти и это. Хотя я бы не стала. Поэтому я и буду поступать в Высшую школу экономики, где, по словам моих аспирантов, нет таких принуждений.

Ну что, по-моему безобидные манипуляции получились. Никто не остался обманутым, никого не обидели, а значит защита должна пройти успешно. Главное заранее узнать когда собирается диссовет. Порой моим аспирантам приходилось ждать до года, чтобы кворум из 18-ти человек совета смог собраться. Приходилось даже немного данные актуализировать ближе к дате защиты. Если уж диссовет собрался и вы вышли на защиту, то с этого момента совет заинтересован в вашей защите, т.к. это влияет на их показатели.

После прохождения защиты члены диссовета голосуют за или против вашей работы. При этом, они имеют право запрашивать у вашей ведущей организации материалы, необходимые для вынесения обоснованного решения. При этом, у каждого диссовета свои специальные требования в порядке получения заключения ведущей организации. Это нужно уточнять заранее.

Также вам могут задавать уточняющие вопросы. Я предлагаю вам посмотреть защиту заведующей кафедрой международной экономики ВГУ Елены Ендовицкой, чтобы понимать, как проходит защита и какого плана вопросы могут задать.

После просмотра этой защиты приходит понимание, что вопрос был задан несложный. И если вы сами напишете свою диссертацию, вы без труда на подобные вопросы ответите. Отсюда вывод, писать диссертацию нужно самостоятельно, а если еще мои безобидные средства манипуляции примените, то защита вам обеспечена.
]]> Эта нейросеть напишет за тебя диссертацию, дипломную, статью или реферат https://malinovich.ru/tpost/9c4kb43np1-eta-neiroset-napishet-za-tebya-dissertat https://malinovich.ru/tpost/9c4kb43np1-eta-neiroset-napishet-za-tebya-dissertat?amp=true Thu, 22 May 2025 16:32:00 +0300 Евгения Малинович Нейросети

Эта нейросеть напишет за тебя диссертацию, дипломную, статью или реферат

Система Антиплагиат давно научилась обнаруживать использование нейросетей. Если вы хоть строчку сгенерированную нейросетью в текст вставите, Антиплагиат сразу выдаст красный треугольник и укажет именно эту строчку в отчете оригинальности текста. По этой причине многие аспиранты и студенты боятся использовать нейросети. И совершенно напрасно! В этом видео я расскажу, как использовать нейросети, чтобы антиплагиат не определил вашего нейро помощника.

Расскажу о неизвестных нейросетях и о самой популярной. Сравним их эффективность в написании научных текстов. Расскажу о нейросети, которая полностью научную работу за вас напишет, еще и ссылки проставит.

Итак, нейросеть Aithor. Есть бесплатный ограниченный тестовый режим. Заходите на официальный сайт Aithor.com на первой же странице вам открывается окно, куда вы вбиваете свою тему. Например болезнь Паркинсона. Устанавливаете необходимое количество страниц. Выбираете аналитический стиль изложения текста. Выбираем стиль ссылок MLA (Modern Language Association), при котором список литературы оформляется по алфавиту, а сама ссылка пишется в круглых скобках в конце предложения (Название источника, 2024). Ждем пару секунд и исследование готово. Получилось 10 пунктов, включая введение и заключение.

Таким образом Вы можете написать диссертацию с помощью нейросети, сделать глубокий рерайт (т.е. авторский пересказ текста), чтобы обойти Антиплагиат, но это получится работа для галочки без научной ценности. Также можно понадеяться на то, что диссертации никто не читает, но не стоит забывать о самой защите. Даже если ваш научный руководитель должным образом не изучит текст вашей работы, на защите найдется хоть один член диссовета, который внимательно изучит ваш автореферат и задаст вопросы по практическому исследованию. А если это исследование выдумала для вас нейросеть, то на вопросы комиссии вы вряд ли ответите.

Может быть и так, что Вы привилегированный аспирант и защита у Вас проплачена. Но и вас может ждать сюрприз при защите диссертации уже перед членами ВАК. Как это произошло с ректором Воронежского государственного университета (ВГУ) Дмитрием Ендовицким и его подельником - заведующим кафедрой экономического факультета Юрием Трещевским. Компашку дополнила жена ректора. В феврале 2022 года Елена Ендовицкая, она же - заведующая кафедрой международной экономики ВГУ, предприняла неудачную попытку защитить в Москве докторскую диссертацию. Научным руководителем у жены ректора был, как вы думаете кто? Сюрприз, подельник ее мужа - Игорь Трещевский. После этого Ендовицкий при посредничестве Трещевского заплатил полтора миллиона рублей кое-кому. После чего повторная попытка госпожи Ендовицкой защитить диссертацию уже в Воронеже оказалась успешной. В сети стала популярной видеозапись с первой защиты Ендовицкой (с отметки 0:40) https://web.facebook.com/watch/?v=366005953192060

История один в один похожа на судебное разбирательство с участием кандидатки медицинских наук Коршуновой Е.С. и ее научного консультанта Даренкова С.П. Там фальсифицированная рецензия приобщена к делу, куча связей и высоких чинов.

Могу предположить, что докторскую для Елены Ендовицкой писал сторонний автор или нейросеть, но на вопросы по этому исследованию Ендовицкая ответить внятно не смогла.

Отсюда делаем вывод, что готовая диссертация с высокой оригинальностью текста не гарантирует вам успешную защиту даже при наличии больших связей. Так все-таки, как и диссертацию написать с помощью нейросети, и антиплагиат пройти, и смочь защитить работу без покровительства коррупционеров.

Одним из примеров использования нейросетей в академической сфере является генерация текстов на базе заданных исследовательских вопросов и ключевых слов. Например, аспирант по биологии может ввести в систему ключевые параметры своего исследования по эволюции микроорганизмов, и нейросеть предложит несколько вариантов развернутого текста, основанного на последних научных статьях и публикациях в этой области.

Также искусственный интеллект можно использовать для первоначальной оценки и редактирования научных текстов. Нейросеть может проверить диссертацию на наличие ошибок, оценить актуальность материала, а также дать рекомендации по улучшению структуры и логики изложения.

Кроме того, нейросеть может моделировать и строить симуляции научных экспериментов. Это полезно в тех случаях, когда вы не знаете, как построить эксперимент, учитывая все этические нормы. Нейросеть на примере покажет ход выдуманного эксперимента по задачам вашего исследования, который станет планом вашего реального эксперимента. Частью эксперимента нередко является проведение опроса респондентов по теме исследования. Я, например, использовала нейросеть, чтобы русифицировать опросник Рюдзи Сакакибары для выявления дисфункции мочевого пузыря у больных Паркинсоном. Попросила учитывать культурные, социальные и языковые особенности россиян, т.к. опросник Сакакибара создавал в Японии. Для начала, разумеется, нужно получить разрешение на перевод опросника у самого автора. Но это уже другая история. Сегодня про нейросети.

Таким образом, нейросети это ценный инструментом в проведении комплексных исследований и анализе научных данных. Я решила проверить, как разные нейросети справляются с одной и той же задачей. Для этого помимо GPT-4 я отобрала еще 3 нейросети (Copilot, Gemini, GigaChat) и сделала сравнительную таблицу. И вот, что он мне выдал. Для удобства можете скачать таблицу по ссылке в описании https://t.me/c/1862080939/3396

Таким образом, пока я тестила эти нейронки, я поняла, как формулировать запросы так, чтобы избежать фейковых ответов.

Вот несколько примеров моих авторских промптов:

  1. Как это исследование может быть полезно для управления цепями поставок в ритейле:

2. Какие недоработки могут быть в этом исследовании:

3. Интегрируй сюда проблемы, связанные с санкциями против России с 2022 года:

4. Перепиши взаимосвязанно, с выражением нашего мнения, учитывая сегодняшнюю переписку:

5. Выскажи наше мнение по этому поводу, учитывая сегодняшнюю переписку:

6. Аргументируй место предупредительной функции права в системе функций:

7. Опровергни эту точку зрения, которая отрицает наличие превентивной функции права:

Принципиально важно при использовании промптов, предварительно загружать исследования, на основании которых нейросеть будет давать вам ответ. Если вы напишете голый запрос, то нейросеть выдумает вам несуществующий ответ, даст ссылку на несуществующую статью, придумает нереальные цифры, укажет несуществующего автора. Плюс ко всему ответы нейросетей по голым запросам сразу будут обнаружены антиплагиатом.

Из всех малоизвестных нейросетей, которые я протестила, могу выделить бесплатную нейросеть Copilot на 30 запросов после регистрации аккаунта в Microsoft. Copilot поддерживает генерацию изображений и работу на множестве языков. Он доступен в веб-версии по адресу copilot.microsoft.com. Члены моей команды и мои подписчики, у которых нет зарубежных карт для оплаты GPT-4 пользуются именно ею. Платная версия PRO также есть. Вариант Pro предлагает приоритетный доступ к GPT-4, интеграцию с Word, PowerPoint и Outlook, а также возможность создавать по текстовому описанию до 100 изображений. Моя подписчица Ольга с помощью Копилот в разделе Дизайнер создавала эскизы исторических костюмов по теме своей диссертации. И здесь тоже были важны промпты. Ольга изначально прописала все параметры: какие ткани, какие цвета, какие аксессуары, какой век. Предварительно загрузила примеры костюмов. Можно делать запрос в формате реалистичной живописи или акварели. Можно выбрать формат книжной иллюстрации или стиль голливудских сериалов.

Как поясняет Ольга: «Copilot рисует образец ткани с узором. Но хорошо справится с эскизом одежды именно с техническими особенностями он не может или делает искаженно. Но я могу нарисовать все, что мне нужно в иллюстраторе и перетащить туда образец ткани, которым мне сделал Капилот. Вот таким комбинированным способом делаю. А еще он часто рисует без головы. Возможно учитывает, что в 16 веке много кто мог остаться без головы. Но обычно ему приходится писать - нарисуй в полный рост не срезая головы».

В общем, Copilot большой помощник и дизайнерам и писателям научных трудов.

Стоимость месячной подписки Copilot PRO составляет 20 долларов, как и GPT-4. Бесплатная версия тоже здорово помогает в написании научных текстов. Как ее скачать.

В силу санкционных ограничений Copilot недоступен российской аудитории - Microsoft блокирует доступ к сервису. Это ограничение можно обойти с помощью инструментов для подмены IP-адреса. Здесь крайне важно использовать IP с привязкой к Соединённым Штатам. Аккаунт Microsoft при этом может быть российским.

Следующим этапом гуглим Copilot. Заходим на сайт Майкрософт Копилот. Пишем запрос по теме вашего исследования или любой другой запрос. При этом Копилот дает ссылки на те сайты, откуда он брал информацию. Далее можно дать более детализированный запрос, к примеру распиши 4 главы по 3 параграфа. Какие параметры нужно будет собрать для расчетов статистики. Результаты можно запросить в таблице, можно попросить формулы для расчета статистических параметров по теме вашего исследования.

Следующая достойная для обзора нейросеть – это Gemini от Google. Эта нейросеть способна работать с текстами на различных языках. Поскольку Gemini тесно интегрирована с другими продуктами Google, она может упростить работу с документами, таблицами и презентациями в рамках Google Workspace, облегчая совместную работу и доступ к научным данным.

Как скачать? Находим сайт gemini.google.com. Находим диалоговое окно и пишем запрос. Напиши план диссертации на тему урологические проявления болезни Паркинсон: 4 главы по 3 параграфа. И Gemini выдает релевантный план докторской. Плюсом дает кликабельные ссылки на рекомендации по написанию докторской и пример оформления докторской диссертации. Нажимая на ссылки, мы видим актуальный методический материал. И примеры реальных докторских работ, которые мы можем использовать в качестве ориентира.

Дальше просим построить схему дизайн исследования. Он строит текстовую схему, но визуал никуда не годится. Уточняю промпт, что мне нужна блочная схема, но он снова выдает текст с некудышным визуалом схемы. Теперь я прошу нарисовать схему. Он нарисовать не может, но дает ссылки на программы, которые могут это сделать. Я выбираю ЛусиЧард Lucidchart, где можно построить шикарную блочную схему. Далее кликаю на Канву, но она не подходит для научных схем.

Итак, со схемами понятно. Я продолжаю задавать промпты по интересующей теме. Я прошу интегрировать в план докторской исследования статьи японского ученого Сакикубары. Gemini быстро справляется с задачей, давая перечень статей ученого.

Следующий промпт «Выдай статистику по теме». Он дает ссылки на такие ресурсы как: ВОЗ, Всемирный банк, ООН и Росстат. Я выбираю всемирный банк, где можно найти статистические данные на разные темы по поисковой строке. Проверяю остальные ссылки, где также по поиску можно найти достоверную статистику по теме вашего исследования.

Мне очень хочется рассказать вам, как установить Copilot и Gemini подробнее, но популяризация VPN нынче вне закона в России, поэтому не спрашивайте, какой VPN лучше. Главное использовать IP адрес с привязкой к Соединённым Штатам.

Справедливости ради расскажу о российской нейросети GigaChat. Я тестила и платную версию. GigaChat также выдает ответы по промптам, которые я давала выше. Но результаты ответов для научных текстов примитивные даже на платной версии. Но если для вас GigaChat единственная доступная нейросеть, то пользуйтесь ею для генерации идей. А вы уже на базе этих идей грамотно, научным текстом их доработаете.

К примеру в GigaChat Вы можете загрузить проверенный список литературы и попросить оформить его по ГОСТ - с этой задачей нейросеть справится быстро, в то время как вручную это занимает много времени.

Я сама работаю только с GPT-4, это платная версия. В сравнении с другими нейросетями GPT-4 для написания научных работ является самым эффективным.

Какую нейросеть использовать, решать, в итоге, вам! Главное помните, что нейросеть - это помощник и инструмент. Он не напишет за вас диссертацию. Но легко поможет избежать рутинной работы по оформлению работы по ГОСТ, сгенерирует изображения для презентации, поможет найти новизну в вашей сфере исследования. Главное делать правильный запрос. Если вас интересуют примеры запросов или промптов, напишите в комментариях к статье "хочу промты" и я отправлю вам 20 моих авторских промптов без всякой регистрации. Главное подписаться на канал.

В начале статьи я обещала рассказать о том, как защитить работу без покровительства коррупционеров. Ответ прост - писать самостоятельно и подготовиться к защите. С этим вы можете прийти ко мне на сопровождение и я проведу с вами репетицию выступления. Задам самые каверзные вопросы по работе. Тем самым вы узнаете о пробелах своей работы. Устраните их и снова порепетируем. При этом, я дам вам конкретные рекомендации по вашей работе в формате рецензирования. Подробности о формате сопровождения читайте в описании Сообщества.
]]> Профессии и навыки, которые не заменят ИИ https://malinovich.ru/tpost/d11yrue3t1-professii-i-naviki-kotorie-ne-zamenyat-i https://malinovich.ru/tpost/d11yrue3t1-professii-i-naviki-kotorie-ne-zamenyat-i?amp=true Sat, 11 Oct 2025 11:01:00 +0300 Евгения Малинович Нейросети

Профессии и навыки, которые не заменят ИИ

Искусственный интеллект всё активнее входит в профессии — от генерации текстов до автоматизации рутины. 75 % сотрудников боятся, что их профессия устареет из-за ИИ, а 52 % уже тревожатся за свою карьеру. При этом только 6 % воспринимают ИИ как возможность. Как вам эти цифры? Вызывают тревожность?

Но есть хорошие новости, по свежим данным Upwork, гибридная модель "человек + ИИ" вызывает вдвое больше доверия, чем работа, выполненная исключительно ИИ. Исследование KPMG это подтверждает: 54 % людей по-прежнему не доверяют ИИ-системам. Гибридная модель — люди плюс ИИ — становится не просто распространенной, но и предпочтительной, причем люди играют центральную роль в этой комбинации.

Уже сейчас мы можем стать востребованными специалистами, которые усиливают свои навыки с помощью ИИ. И пока больше половины работников практически не используют в своей работе ИИ, нужно быть готовым к изменениям в цифровом мире.

Меня зовут Евгения Малинович, я — коммерческая научная руководительница. За несколько лет я помогла более 280 специалистам повысить эффективность исследований с ИИ и успешно защитить свои проекты. Я отношу себя к тем 6 %, кто видит возможности — и хочу показать, как грамотно использовать ИИ и не бояться, что тебя заменят, но времени на тревогу нет, переходим к сути.

Понимание ИИ — это новая грамотность

Минимум, который должен делать каждый специалист — следить за тем, что происходит в своей отрасли. Какие ИИ-инструменты внедряют коллеги? Какие задачи уже автоматизируются? Какие навыки становятся базовыми? Это не просто технологический интерес — это уже часть профессиональной грамотности. Мне близки рассуждения препода Вышки Дмитрия Бескромного в подкасте у Романа Тарасенко, вот буквально 2 минуты, послушайте.
Я согласна с мнением опытных специалистов и призываю не бояться ИИ, а использовать его себе во благо. Для этого нужно начать с фундамента:
разберитесь, как он работает.
Например, GPT-3 обучен на 45 терабайтах текстов из многочисленных открытых электронных ресурсов, книг, статей и других источников. Добавьте сюда закрытые партнёрские датасеты и данные, сгенерированные пользователями. Именно поэтому модель часто кажется умной — но не забывайте: она не «думает», а генерирует, предугадывает. Точно так же как и Т9, вы написали один слог, а Т9 предполагает, что вы хотите написать дальше и выдает свой вариант и это крайне удобно. За исключением тех случаев, когда ты хотела написать иду СПАТЬ, а Т9 исправляет на ИДУ С….ТЬ. Вот именно так нейросети и галлюцинируют.
По моим наблюдениям 27 % ответов нейросетей — с «галлюцинациями», то есть модель уверенно врёт, выдавая правдоподобные, но ложные факты. При этом в нейросетях наблюдается политические, гендерные, социальные смещения в ту или иную сторону. Также галлюцинации могут происходить из-за ограниченного объема диалогового окна, к примеру старая модель GPT-3 «помнила» около 2048 токенов. У GPT-4 — больше, но всё равно не бесконечно. Ну и самая большая загадка нейронок, это , так называемый, черный ящик. Почему вы получили тот или иной ответ? Часто — никто не знает. Даже разработчики.
Разобравшись в этих базовых принципах работы нейронок, вы будете чувствовать себя уверенно — научитесь проверять его ответы, выполняйте простую автоматизацию задач.

Не верьте на слово — если говорит ИИ

Поскольку ИИ регулярно «галлюцинирует» и реально может ошибаться нам важно развивать критическое мышление и научную добросовестность. Например, 46 % ссылок оказываются вымышленными или недостоверными при просьбе прислать первоисточники. Поэтому всегда:
  1. Задавайте уточняющие вопросы - «откуда взят факт», «на каких данных он основан» и «какова альтернативная точка зрения».
  2. Проверяйте актуальность ссылок – не поленитесь, перейдите по ссылке и убедитесь, что он ведёт на заявленный материал. Если она либо не открывается, либо ведёт на другой текст. Это классический «link rot». В научных журналах за 7 лет 31 % ссылок перестают работать. По данным Ahrefs, за последние 9 лет мёртвых ссылок оказалось не менее 66,5 %.
  3. Сравнивайте выводы модели с первоисточниками. Найдите официальные отчёты или базы данных и сопоставьте их цифры с тем, что выдал ИИ. Например: ИИ говорит: «Безработица в России упала до 1,7 %». Вы заходите на сайт Росстата — и видите, что в мае 2025 г. уровень безработицы был 2,2 %. Причины расхождения могут быть в разнице методик расчёта или в том, что ИИ взял устаревшие данные.
  4. Возьмите за привычку регулярно разбирать тексты — статьи, отчёты, посты в блогах. Всё просто:
  • Выпишите 3–5 ключевых тезисов: факты, цифры, выводы
  • Найдите, на чём они основаны — первоисточники, датасеты, официальные отчёты (например, ООН, ВОЗ, Росстат).
  • Сверьте цифры с оригиналом: они совпадают? Нейросеть не искажает данные?

Методологическая база —фильтр против ошибок

Методологическая грамотность – это то, без чего вы не сможете развиваться даже вместе с нейросетями. Вы можете использовать ИИ для поиска литературы, анализа данных, составления анкет. Но если у вас нет методологической базы, вы не поймёте, где он не так интерпретировал информацию.
Например, по данным обзора PLOS ONE, до 25 % утверждений в медицинских статьях искажают оригинальные данные — ссылки неверно интерпретированы или поданы неточно. А согласно расчётам профессора Джона Иоаннидиса, до 36 % положительных результатов в исследованиях могут быть ложными, даже при стандартной статистике. То есть, из 100 исследований, утверждающих, что нашли значимый эффект, 36 могут быть ошибочными. Чтобы не повторять эти ошибки, изучите основы выборки, валидации и статистической значимости: как рассчитывается доверительный интервал, что такое смещение выборки и как оценить надёжность данных. Без этой базы «галлюцинации» ИИ станут для вас ловушкой.

Промпт-инженеринг — новый язык общения

Как вы формулируете запрос — такой и результат получаете. Качественный промт — это основа для работы с искусственным интеллектом. Чтобы прокачать навык промт-инжиниринга, начните с анализа лучших запросов — их можно найти на платформах FlowGPT, PromptHero или PromptBase. Не копируйте вслепую, а адаптируйте под свои задачи и фиксируйте удачные формулировки. Экспериментируйте с разными ИИ — ChatGPT, Claude, Perplexity — и сравнивайте, как модели реагируют на один и тот же запрос. Постепенно усложняйте промпты: добавляйте желаемый стиль, формат, роль ИИ («Ты UX-исследователь») и критерии качества. Чем точнее вы ставите задачу, тем ценнее результат — и это навык, который растёт с практикой.
И кстати, только в США сегодня открыто более 240 вакансий с должностью промпт инженер — и это только начало. По оценкам аналитиков, уже к 2025 году рынок prompt-инжиниринга достигнет $505 миллиардов, а к 2034 вырастет до $6,5 триллионов долларов с ежегодным ростом около 33 %. Это значит, что способность формулировать чёткие задачи для нейросетей становится не просто полезным навыком для своей работы, а может стать вашей будущей профессией с высоким спросом.

Научная визуализация

Графики и инфографика увеличивают точность понимания сложной информации: в одном исследовании ученики, видевшие инфографику, отвечали на вопросы с точностью 67,14 %, тогда как у текстовой группы этот показатель составил только 58,51 %. ИИ может помочь с дизайном, но контент и смысл графика — ваша ответственность. Практикуйте визуализацию с помощью простых шаблонов (дерево, поток, сравнительная шкала) и стремитесь к тому, чтобы одна диаграмма рассказывала то, что в тексте занимает полстраницы.

Простая автоматизация задач

Чтобы постепенно ввести в свою жизнь ИИ предлагаю начать с простой автоматизации задач. Сегодня уже не нужно быть разработчиком, чтобы поручить рутину алгоритмам.
Вы можете настроить автоматическое действие по принципу «если… то…» — даже без единой строки кода. Например:
  • Если приходит письмо от важного клиента → сразу создаётся задача в вашем планировщике.
  • Если в таблице появляется новая строка → команда тут же получает уведомление в мессенджере.
Такие действия можно запускать по расписанию — с помощью встроенного планировщика на компьютере или облачного сервиса. Наиболее популярные решения: Notion, Google Apps Scripts, встроенные «автоматизации» в Excel и Gmail.
Особую ценность имеют навыки, основанные на живом взаимодействии, эмпатии и гибкости мышления. Алгоритмы умеют многое, но не могут поддержать в момент выгорания, распознать невербальные сигналы или создать безопасную среду, в которой команда чувствует себя уверенно.
Harvard Business Review подчёркивает: без эмпатии лидеры чаще совершают управленческие ошибки, а TalentSmart выяснил, что 90 % лучших сотрудников обладают высоким эмоциональным интеллектом. Это значит: умение слушать, замечать напряжение, поддерживать в сложный период — критически важно.
По данным Forbes 66 % сотрудников уже испытывают выгорание. В своей диссертации я разработала и зарегистрировала две программы для мониторинга эмоционального климата в Telegram-чате, которые с помощью API и библиотеки TextBlob анализирует последние 100 сообщений, вычисляет долю негативных высказываний и сигнализирует, если она превышает критический порог (например, 20 %) . Веду такую «тональную сводку» раз в неделю, чтобы вовремя заметить повышение уровня стресса.
Как вы можете развивать навыки живого взаимодействия, даже если вы не лидер:
  • Практикуйте активное слушание: задавайте открытые вопросы, замечайте невербальные сигналы, уделяйте внимание интонации. Задавайте открытые вопросы: «Что тебя больше всего тревожит на этой неделе?», «Как я могу поддержать тебя помимо рабочих задач?»
  • Создайте атмосферу доверия: уязвимость рождает безопасность в команде. Центр креативного лидерства показал, что честные коммуникации улучшают доверие и снижают тревожность.
  • Здесь также важно признавать риски цифровой среды и открыто их обсуждать. Опираясь на исследования У. Бека, в своей диссертации я описываю этапы цифровой трансформации, которые порождают «невычислимые» риски — в том числе эмоционального выгорания, возникающего при постоянном взаимодействии с алгоритмами без живого диалога. Здесь поможет организация регулярных «рефлексивных сессии», где команда делится не только результатами, но и самочувствием: что сегодня давит сильнее — дедлайны, технические детали или общий объём работы?
  • Развивайте навыки работы в открытых цифровых средах.
YouTube насчитывает более 2,5 млрд активных пользователей в месяц, а Telegram — свыше 1 млрд. Это значит, что любые научные и профессиональные материалы можно не только опубликовать, но и получить мгновенную обратную связь от коллег и заинтересованной аудитории.
Начните с малого: подпишитесь на профильные каналы, попробуйте опубликовать короткую заметку или инсайт, участвуйте в обсуждениях. Так вы можете постепенно вырасти из пассивного читателя в активного создателя контента и сформируйте собственное экспертное сообщество. Начните с безопасной среды в моем телеграмм канала «Малинович - научница», ссылку найдете в описании.
Всё, что мы обсудили, — это не страх перед ИИ, а вызов и возможность. ИИ не отнимет у вас работу, он лишь отнимет у вас те задачи, которые вы не умеете выполнять лучше него.

Подведем краткий итог, как не бояться, что вас заменит ИИ

  1. Изучите, как работает ИИ, его сильные и слабые стороны. Следите за тем, что происходит в вашей отрасли в сфере ИИ.
  2. Научитесь критически мыслить и развивайте методологическую базу, чтобы грамотно пользоваться ИИ
  3. Научитесь формулировать правильные запросы, 50% решения проблемы – это четко сформулированная проблема и понимание какой результат вам нужен.
  4. Прокачивайте дополнительные навыки, которые упростят вашу работу, такие как визуализация данных и автоматизация процессов.
  5. Развивайте soft skills, навыки коммуникации и эмпатии.
Я хочу провести свою собственное исследование и мне нужна ваша помощь. Поделитесь в комментариях, чувствуете ли вы тревожность по поводу стремительного развития ИИ и как вы используете нейросети в работе и жизни. Давайте обсудим честно и по делу. Потому что именно такие разговоры и формируют новую профессиональную среду, в которой ИИ становится помощником. А не заменой.
Подписывайтесь, если тема вам откликается. Увидимся в следующих статьях.
]]> Пожалуйста, не старайся! Твой мозг просит пощады (и он прав) https://malinovich.ru/tpost/mejx5u9sx1-pozhaluista-ne-staraisya-tvoi-mozg-prosi https://malinovich.ru/tpost/mejx5u9sx1-pozhaluista-ne-staraisya-tvoi-mozg-prosi?amp=true Sat, 11 Oct 2025 11:05:00 +0300 Евгения Малинович

Пожалуйста, не старайся! Твой мозг просит пощады (и он прав)

Одна из самых странных надписей на могиле это “Не пытайся”. И принадлежит она не какому-нибудь дзен-буддисту, а американскому алкашу, поэту и писателю Чарльзу Буковски.
Представьте: человек, который полжизни бился с бедностью, зависимостями и депрессией, в итоге становится культовым автором — ровно в тот момент, когда вдруг перестает стараться изо всех сил. Парадокс? Абсолютно. Но именно эта фраза для многих становится точкой перелома.
Почему иногда единственный способ выбраться из этого бесконечного марафона — это научиться вовремя забивать? Как это вообще помогает мозгу перестать паниковать и не сгореть на полпути — даже если впереди диссертация, новая работа или крутые перемены? Подписывайтесь на канал и давайте разбираться!

Перфекционизм

Если вы думаете, что идея «отпустить» — это для слабаков и людей без амбиций, вот вам пример из жизни одного из самых выдающихся физиков XX века — Ричарда Фейнмана. Фейнман — человек, без которого не обошелся Манхэттенский проект, автор фундаментальных идей квантовой физики, Нобелевский лауреат. После войны и оглушительного успеха он столкнулся с тем, что, наверняка, знакомо многим из вас: полное выгорание. Физика перестала приносить ему радость, и он честно признавался:
«Меня стала отвращать физика, хотя раньше она приносила мне удовольствие. Потому что раньше я просто играл с ней. Я занимался тем, что мне было интересно, и не думал о том, важно это для развития науки или нет — главное, чтобы было любопытно и весело».
В какой-то момент он решил, что больше не будет делать ничего ради карьеры или чужих ожиданий — и будет просто “играть” в науку, заниматься тем, что действительно интересно, даже если это выглядит бессмысленно:
«Я выгорел и решил: больше не буду ни к чему стремиться, просто буду заниматься физикой, когда захочу — и не думать о значимости того, что делаю».
В этот период он начал разбираться с тем, как вращается подброшенная тарелка в университетской столовой. Его коллега спросил: «Зачем ты вообще этим занимаешься?» На что Фейнман ответил, что в этом нет никакой важности и что он делает это просто ради удовольствия.
Именно эта “бессмысленная” игра с тарелкой привела его к целой серии открытий за которые он получил Нобелевскую премию.
Но почему вообще срабатывает этот странный принцип — отпустить, перестать давить на себя и разрешить себе делать “бессмысленности”? Потому что именно в этот момент вы впервые начинаете работать не на ожидания и не ради чужих оценок, а ради собственного интереса. Ваш мозг, вместо вечной тревоги, наконец перестает сжиматься в комок от страха ошибиться или не дотянуть до идеала.
Здесь важно запомнить несколько вещей: перфекционизм — главный враг любого большого дела. Чем сильнее вы стараетесь быть «лучшими» и «успешными», тем больше рискуете перегореть и застрять на месте. Давление, особенно внутреннее, блокирует продуктивность и убивает радость от процесса.
Настоящий прорыв случается тогда, когда позволяете себе быть неидеальным. Позволяете ошибаться, заниматься “бесполезными” вещами. Посмотрите на историю Фейнмана: как только он отпустил гонку за идеалом, начал заниматься наукой ради собственного удовольствия — вернул себе вкус к жизни и сделал то, что изменило всю науку.
Важнее не результат любой ценой, а вкус к самому процессу. Удовольствие от движения вперёд, даже если не всё идет идеально, — это не слабость, а главный ресурс на длинной дистанции. В таком режиме, когда вы не задавлены страхом провала, рождаются по-настоящему сильные идеи. А сам проект перестает быть пыткой,и начинает реально двигаться.
А поскольку я работаю именно с диссертациями, расскажу, как этот принцип работает именно на них, хотя он сработает для любого большого проекта.
Во первых - не бойтесь ошибок. Ваш черновик — не ваша репутация. Лучше плохой текст, чем пустая страница. Откройте документ и начинайте набирать любые мысли по теме, даже если они кажутся “сырами” или глупыми.
Далее - Не тратьте время на стилистику или формулировки. Пишите абзацы, которые не покажете научруку или коллегам — только для себя. Это помогает снять внутреннее напряжение и страх быть не идеальным.
И конечно не зацикливайтесь на последовательности. Если не получается написать введение — переходите к главе, которая дается легче. Перепрыгивайте между разделами, записывайте обрывочные мысли — потом это легко собрать в структуру.
Именно так — через отпускание, здоровый пофигизм и возвращение интереса к процессу — появляются настоящие открытия и завершенные большие проекты, которые не стыдно показывать ни себе, ни другим.
Кстати, если вы готовитесь к защите или только планируете писать диссертацию, важно не тратить время на ошибки, которых легко избежать с поддержкой опытной экспертки. Меня зовут Евгения Малинович, я уже помогла более 280 аспиранткам и аспирантам успешно защитить свои диссертации в самых разных сферах — от маркетинга и управления до медицины и юриспруденции. Я помогаю выбрать стратегию защиты, разобрать вашу ситуацию и сделать так, чтобы диссертация реально работала на ваш карьерный рост и авторитет. Если вы хотите получить профессиональную поддержку по вашей теме — переходите по ссылке, оставляйте заявку на моем сайте на консультацию. Вместе доведем ваше исследование до результата.

Готовность отпустить то, за что держишься

В культуре успеха нас с детства учат держаться за начатое до последнего: “Не сдавайся!”, “Бросать — значит проиграть!”, “Лучше плохой конец, чем бесконечная неопределённость”. Вспомните фильмы, в которых герой терпит, стиснув зубы, ради большой цели — и только так, мол, достигается настоящее.
Но в реальной жизни эта установка часто приводит к обратному результату: человек годами тянет отношения, которые изжили себя; работает на месте, которое давно опустошает; продолжает проект, который больше не нужен никому, кроме его собственного страха провалиться.
Именно такая болезненная привязанность к “надо дотерпеть”, “не могу бросить” и “уже столько вложено” становится главным источником тревоги, хронической усталости и выгорания. Всё, что удерживается только из страха отпустить — со временем перестаёт давать силы и начинает их забирать.
Парадокс в том, что настоящая внутренняя свобода появляется только тогда, когда вы честно позволяете себе расстаться с тем, что перестало работать. Не в смысле “бросать всё при первой трудности”, а — быть готовым пересмотреть ценности и перестать цепляться за то, что больше не приносит развития, даже если это проект, работа или долгие отношения.
На практике это значит: если работа над диссертацией превратилась в пытку, дайте себе честный ответ — что вы держите “из принципа”, а что действительно ведёт к цели. Иногда разрешение “отпустить” бесплодную главу, идею или даже временно переключиться на другой кусок работы — даёт больше сил, чем годы самобичевания и попыток “дотянуть до конца”.
Ваша настоящая энергия — в свободе не бояться потери и ошибок. Именно она открывает новые варианты, свежие решения и возвращает вкус к тому, что вы делаете.

Воспитание независимости от чужого мнения

Вспомните “Служебный роман” — сцену, когда Людмила Прокофьевна, перестав наконец жить ради чужих ожиданий, впервые позволяет себе быть “не как надо”, а как хочется ей самой. Всё её окружение годами привыкло к “Мымре”, которая держит дистанцию и подчиняет личные желания “правилам коллектива”. Но только в момент, когда она рискнула проявить свои настоящие чувства, позволила себе быть слабой, смешной, настоящей — началась её настоящая жизнь.
Мы можем улыбаться над этой историей, но механизм универсален. Пока вы пытаетесь всем понравиться, соответствовать, быть “нормальным” — ни внутреннего покоя, ни настоящих результатов не будет. Только когда появляется внутреннее разрешение: “Я имею право быть собой, даже если это кому-то не понравится”, начинается движение вперед.
Давайте без иллюзий: всё, что нам с детства вдалбливают про самостоятельность и «свой путь», разбивается об реальность, где почти всегда есть кто-то, кто диктует правила игры. На работе, в университете, в любом крупном проекте — всюду есть люди, от которых вы зависите. Оценка, подпись, согласование — и вот вы уже не столько делаете своё, сколько стараетесь соответствовать ожиданиям начальства, научрука, комиссии.
Такой сценарий быстро становится нормой. Все сделали как надо — получаете одобрение, промахнулись — исправляете до победного. В этом нет никакой романтики, тут чистый прагматизм: кто-то всегда держит вас на коротком поводке. И чем больше вы ориентируетесь на чужие оценки, тем меньше остаётся личных решений.
Поэтому умение действовать не из страха, не из зависимости от чужого мнения, а потому что вы считаете нужным — это, по сути, ваша единственная гарантия не сломаться на длинной дистанции.
Если вы считаете, что идти против системы — удел юных бунтарей, вот вам история взрослой ученой, которая раз за разом оставалась в одиночестве на фоне общего скепсиса.
Каталин Карико — венгерская ученая-биохимик. В начале 90-х она приехала в США и всё свободное время, несмотря на нищету, тратила на одну “странную” идею: использовать мРНК для лечения болезней. Её годами не воспринимали всерьёз, выгоняли из лабораторий, не давали грантов, понижали в должности. На неё смотрели как на чудачку, а в отчетах её работы проходили как “неперспективные”.
Любая другая на её месте давно бы сдалась или переключилась на модную тему — но Карико продолжала двигаться своим курсом, потому что ей реально было интересно понять, как работает её теория. Её даже не останавливало отсутствие денег и стабильности: она шла на жертвы, лишь бы остаться в науке, и не собиралась подстраиваться под чужие ожидания.
А теперь посмотрите, как поворачивается история: именно эта “упёртость” и равнодушие к чужим оценкам спустя 30 лет сделали возможным создание вакцин —, которые во время пандемии спасли миллионы жизней. Сегодня её зовут на обложки зарубежных журналов, а ещё вчера её идеи считали “бесполезными”.

Вывод прост: здоровый пофигизм — это не плевать на всё подряд, а иметь свою внутреннюю ось и уметь наплевать на чужую оценку.

Ок, скажете вы — звучит красиво: “иметь свою внутреннюю ось”. Но что делать, если вы по уши в зависимостях и без чужого одобрения ни шагу не ступить? Именно в науке, работе, бизнесе кажется, что всё решают подписи, рецензии, оценки и приказы.
Первое, что нужно сделать — чётко разделить “зону своего контроля” и “зону ожиданий”. В каждом проекте есть вещи, которые вы обязаны согласовывать или дорабатывать “под других”, и есть куски, где вы свободны в выборе методов, подходов, формулировок. Не пытайтесь стать полностью независимыми от системы, если от неё реально зависит результат. Но в каждой работе есть хотя бы 10–20% пространства, где вы можете сделать “по-своему”.
Найдите эти куски. Делайте их в первую очередь для себя, вкладывая интерес и азарт. Так рождается личный драйв, без которого всё остальное превращается в каторгу.
Второе — работайте с обратной связью осознанно. Вместо того чтобы бояться каждой правки или ждать похвалы, относитесь к комментариям как к инструменту, а не оценке личности. Обязательно разделяйте их на две категории. Первая — это замечания по сути, которые действительно помогают сделать проект или диссертацию сильнее и качественнее. Вторая — это всё, что касается вкуса, стиля изложения, привычек конкретного проверяющего. Здесь нет универсального “правильно”: кому-то важно оформление, кому-то — формулировки, но на результат это влияет не всегда. Учитесь видеть, что реально ведёт к цели, а что просто про “внешний лоск”. Воспринимайте конструктивную критику как инструмент для улучшения, а не как приговор. Всё, что относится к стилю, вкусам или формальным мелочам — не должно влиять на вашу уверенность и внутреннюю опору. Ваша ценность не определяется чужим мнением о вашем черновике.
Третье — формулируйте и защищайте свою позицию. Если уверены в своём решении или подходе — спокойно аргументируйте. Не идите на конфликт, но и не прогибайтесь только из страха “не понравиться”. Практика переговоров, чёткие аргументы, уважительный тон — это навык, который постепенно растит внутреннюю независимость.
Четвертое — не связывайте самооценку только с результатом. Провал проекта, жёсткая критика или временная неудача — это не провал вашей личности. Позвольте себе воспринимать работу как процесс, а не экзамен, где “ставят оценки”.
В итоге, если строить свою работу так — вы перестаете быть “зависимой ученицей”, которой всё диктуют. Вы становитесь соавторкой проекта, а не просто исполнительницей чужой воли. И только так реально довести дело до конца и не возненавидеть результат.
А вообще, я бы хотела дать вам одну небольшую рекомендацию. Очень советую прочитать попсовенькую книгу “Тонкое искусство пофигизма”. Это не типичная селф-мейд литература и не мотивационный мусор — а вполне вменяемо написанный, и главное, реально полезный труд, который помогает немного разгрузить голову и перестать загоняться по пустякам.
Важно: не берите всё на веру, примеряйте идеи автора на свои собственные реалии, фильтруйте под себя. Ну а для тех, кто хочет больше литературы и инструментов — в своём Telegram-канале я оставлю расширенный список книг, которые помогут обрести то самое состояние “здорового пофигизма”.
]]> 99% уникальности за 1 запрос в GPT-5 https://malinovich.ru/tpost/oczbmxv4i1-99-unikalnosti-za-1-zapros-v-gpt-5 https://malinovich.ru/tpost/oczbmxv4i1-99-unikalnosti-za-1-zapros-v-gpt-5?amp=true Sat, 11 Oct 2025 11:08:00 +0300 Евгения Малинович Нейросети

99% уникальности за 1 запрос в GPT-5

Если ты та самая аспирантка или студентка, которая за ночь до сдачи пишет курсачи, доклады на конференции или заявки для участия в конкурсах или грантов, то это видео для тебя. Для тех, кто спокойно пишет диссертацию видео тоже будет полезно, ведь Антиплагиат – это всеобщая боль. Сегодня покажу, как за 1 запрос в нейросети написать 44 страницы уникального научного текста с оригинальностью 99% без обнаружения сгенерированного текста в системе Antiplagiat.ru
С чего все началось. Моя подписчица из телеграм канала кидает ссылку на конкурс просветительской премии Российского общества «Знание». Мой СДВГшный мозг вписывается во все проекты, а я потом разбираюсь, куда вписалась) В общем, я не хотела сильно запариваться по Просветительской премии Знание и решила накидать заявку с помощью GPT. Но я вообще не хотела сидеть над заявкой и подбирать разные промпты, перепроверять инфу, поэтому я решила протестить функцию Глубокое исследование, в новой версии GPT-5 она еще круче.
Через эту функцию модель строит обоснования на основе логики, целей, аудитории и доступных ей данных. С ней я написала каждый блок за 1 запрос. Я зашла на сайт этой премии, просто скопировала подряд описание конкурса, прикрепила мое портфолио и задала такой промпт:
Я готовлю заявку к конкурсу. Вот его описание. Вставляю инфу с сайта премии без какой-либо корректировки. Помоги заполнить заявку из моего портфолио. Я хочу принять участи в номинации: За вклад в просвещение в сфере «Наука и Технологии». Также придумай название проекта с учетом моих научных интересов. Учитывай статистику моих каналов (она прописана в файле портфолио). В итоге получилось потрясно.
Единственный минус этой функции, она генерирует результат в течение 20-40 минут. Но зато выдает от 20 до 40 страниц.
Через глубокое исследование GPT придумала мне название проекта — «AI-наставница: новая грамотность для исследовательниц». Описала миссии моего Telegram и YouTube каналов: кто аудитория, на что направлено просвещение, какие проблемы решаем. GPT помогла развернуть мой опыт в системную просветительскую модель. Она взяла из портфолио те достижения, которые подходили под запрос конкурса, а это лекции, шаблоны, курсы.
Также GPT очень чутко описала социальную значимость вклада проекта в поддержку цифровой инклюзии для женщин-исследовательниц. GPT собрала текст, в котором отражается не просто «мы проводим вебинары», а психологическая, методическая, технологическая и этическая поддержка. Особенно горжусь тем, как получилось описать вклад проекта в снижение стресса, формирование безопасного сообщества и борьбу с научным одиночеством.
Здесь важно было не просто сказать «у меня есть канал», а объяснить, чем он отличается. Мы с GPT выделили:
1) ежедневные посты по этике, шаблонам и мотивации;
2) чат поддержки, где нет иерархий, только доверие;
3) акцент на женщин;
4) бесплатность и равный доступ;
5) новая этика просвещения — от наставника к наставникам, без давления, через заботу.
Все цифры аналитики с YouTube и Telegram были в портфолио. GPT проанализировала, какая динамика в показателях охвата и географии за 3 года существования моего Ютуб канала и 2 года существования моего телеграм канала.
В итоге я про этот конкурс забыла и через пару месяцев мне пришел ответ о том, что моя заявка принята. Я как обычно, начинаю интересоваться конкурсом только после того, как прохожу отборочный этап. Открываю сайт премии, а там красуется почетное жюри. И тут я решила, что со своими феминитивами в речи мне там будут не рады. Поэтому ограничимся данным примером в качестве кейса заполнения заявки на серьезный федеральный конкурс через 1 запрос нейросети.
Вот куда интереснее оказался вопрос моей подписчицы в Телеграм-канале: «Может ли нейросеть выдать файл на 20 страниц». Я всегда отвечаю своим аспиранткам, поэтому решила снова использовать функцию Глубокого исследования и решила попробовать написать параграф 1.2. для своей диссертации. Если что, к тому моменту моя диссертация уже была дописана и сдана на проверку научной руководительнице.
Так вот, я просто попросила написать параграф 1.2. без каких-либо длинных запросов. Попросила написать максимальный объем и указать все используемые источники с кликабельными ссылками. В итоге ждала минут 40, но получила 44 страницы научного текста. Текст, разумеется, требует доработки. Было много перечислений в столбик, я попросила GPT эти фрагменты объединить в одну таблицу. Дальше я пошла проверять источники, один из них был ошибочным вставить, его я заменила на достоверный.
Ну и последним этапом было самое волнительное — проверка на наличие сгенерированного текста через Antiplagiat.ru. Ведь если бы система обнаружила генерацию текста, все усилия оказались бы напрасными. Этот момент был своего рода проверкой для моего подхода: насколько качественно нейросеть адаптировала материал, сохранив академический стиль и глубину анализа. Результат проверки превзошёл ожидания — оригинальность составила 99% и система Antiplagiat.ru не обнаружила признаков генерации. Так я в очередной раз убедилась, что грамотный промпт и правильная доработка текста могут сделать нейросети полноценным инструментом для научной работы.
Итак, зафиксируем цепочку работы с нейросетью за 1 промпт: используем функцию «Глубокое исследование» в версии GPT-5, убираем повторы и смысловую жвачку, это когда GPTшка пишет разными словами одно и тоже в начале и в конце абзаца. И самое главное обратить внимание нет ли в полном отчете Antiplagiat.ru плашки с красным треугольником. У меня такой плашки не высветилось, однако нужно выгрузить полный отчет из Antiplagiat.ru и пролистать его до конца, чтобы проверить фрагменты, выделенные красным цветом. Ведь процент у вас может быть не 99, как сейчас у меня, а, к примеру 70 и вам не хватает 5% для прохождения порога допустимого процента уникальности. Красный цвет текста в отчете говорит о том, что данный текст заимствован. Нужно проверить корректность заимствования и поставить ссылку на первоисточник, система сама вам даст ссылку на этот источник. Либо красным могут выделяться устойчивые выражения, названия законодательных актов или статистика из Росстат. Здесь ничего править не нужно.
Без нейросети я бы писала параграф пару вечеров. А с GPT я справилась за час в общей сложности. Тем самым, я с уверенностью дала подписчице ответ, что GPT может написать не 20 страниц, а 44 страницы за один запрос или промпт.
Но для своих научных статей и диссертации функцией Глубокое исследование я не пользуюсь, т.к. не пишу большие объемы текста через нейросеть, так как это противоречит научной этике. Однако для различных заявок на конкурсы, которые не представляют для вас критичной важности на мой взгляд, можно смело юзать GPT, тем более новая версия GPT-5 стала использовать более официальный стиль повествования, что нам, исследовательницам, только на руку. Используйте GPT-5 с вашими цифрами, вашей логикой и обязательной финальной вычиткой. Проверяйте факты, оформляйте ссылки, и уникальность будет не фиктивной, а достоверной. Помните, не смотря на то, что я заполнила заявку за 1 промпт, я подгрузила к этому промпту требования конкурса и файл со своим портфолио. Но делала я это еще до выхода новой версии GPT-5, а на момент монтажа видео она вышла. Поэтому немного расскажу о ней.
Не смотря на то, что многие пользователи жалуются, что GPT-5 стала более «сухой» и официальной. Но для нас, исследовательниц, это – подарок. Теперь не нужно каждый раз вторым промптом писать: «Перепиши академическим языком» – GPT-5 сразу выдаёт текст без неуместных смайликов, с выверенной терминологией и академической структурой. Это экономит время и даёт нам возможность сосредоточиться на сути исследования, а не на правке стиля.
GPT-5 – это все версии в одной:
GPT-4o + (mini) + GPT-o1 + (mini) = GPT-5
Раньше одна версия GPT быстро отвечала на простые вопросы, другая глубоко размышляла над сложными, третья лучше работала с картинками, четвёртая — с кодом и таблицами. Теперь всё это собрано в одном «мозге» - GPT-5.

Как преподнесли нам на презентации новой версии, для нас, аспиранток и исследовательниц улучшилось следующее:

  1. Больше точности в ответах при глубоком исследовании. GPT-5 стала гораздо реже «придумывать» факты, что важно для научных текстов.
  2. Глубже понимает сложные темы. Если раньше нужно было переписывать вопрос по-разному или подбирать «правильную» модель, теперь можно просто задать вопрос — GPT-5 сама поймёт, как глубоко копнуть.
  3. Легче работать с большими кусками текста. Можно загрузить целые главы диссертации, длинные статьи или сразу весь список литературы - GPT-5 не «теряется» в объёме.
  4. Новая версия умеет работать с разными форматами: фото, графики, таблицы, куски кода — всё можно отправить в один диалог, и она всё это проанализирует вместе, а не по отдельности.
Посмотрите каких я картинок нагенерила для постов в Телеграм канал:
https://disk.yandex.ru/i/7nMDI1lKLMiEAQ
https://disk.yandex.ru/i/G6JEtVA8lbazeQ
https://disk.yandex.ru/i/aNy04tNIkrnsYw
https://disk.yandex.ru/i/NKNzzWyw1suiuQ
https://disk.yandex.ru/i/wVv5GqDPtVJl6Q
https://disk.yandex.ru/i/_gbZjfl2fNQCtA
Правда есть опечатки на картинках в русском тексте. Но, думаю, это быстро пофиксят.
Как утверждают разработчики, GPT-5 лучше помогает в планировании и организации. Может не только придумать план исследования, но и «помнить» контекст длительной работы, помогать вести список задач, синхронизироваться с календарём. Теперь GPT-5 это наша научная консультантка, редакторка, аналитикесса, дизайнерка презентаций и секретарша в одном лице, и она сама все решит, самаааа решиииит
Однако на практике действительно есть ограничения и баги для пользовательниц ChatGPT Plus. Негативные комментарии отчасти обоснованны:
1. Лимит сообщений: до 80 сообщений каждые 3 часа. После этого используется более простая версия GPT‑5 mini, пока лимит не сбросится.
2. Режим «Глубокое исследование» доступен, но тоже ограничен, просто когда лимит исчерпан — используется более простая мини‑модель. А она может выдать такой примитив.
  1. Есть еще один неприятный нюанс. Теперь модель сама решает, какой ответ вам давать через простенькую модель или через глубокое исследование. Это, конечно, не удобно( Поэтому разработчики рекомендуют писать в промпте пояснения: «Изучи основательно».
Ну а теперь давайте рассмотрим работу GPT‑5 на примере написания диссертации и статьи ВАК. Представьте: вы готовите диссертацию или статью для журнала ВАК. У вас есть огромный объём данных, нормативных требований и методических нюансов. Вы хотите, чтобы GPT-5 стала вашей полноценной соавторкой, но без чётких инструкций она выдаст либо слишком общее, либо неполное, т.к. может ошибочно переключить вас на простенькую модель мини. Чтобы этого избежать, работаем по четырёх шаговой системе:
Цель → Формат ответа → Предупреждения → Контекст.
1. Цель - четко, как в требованиях для конкретного журнала ВАК
Плохой пример: «Напиши статью по социологии».
Хороший пример (для ВАК-статьи): «Составить план по структуре IMRaD для научно обоснованной статьи по социологии труда для журнала ВАК по теме “Влияние цифровизации на профессиональную идентичность педагогов” с учётом российских и зарубежных исследований за последние 5 лет, нормативных документов Минобрнауки РФ и международных стандартов цитирования».
2. Формат ответа — академический стиль
Плохой пример: «Напиши план статьи».
Хороший пример: «Представить план главы диссертации с разделами: Введение, Обзор литературы, Методология, Результаты, Обсуждение, Выводы. Для каждого раздела дать 2–3 предложения содержания, включая теоретическую базу, используемые методы, ожидаемые результаты и их научную значимость».
3. Предупреждения — чтобы избежать «снятия с рассмотрения»
Плохой пример: «Составь список литературы». Тут GPT вам напридумывает несуществующих источников. Такой промпт опасен!
Хороший пример: «Использовать только публикации из онлайн-библиотек e-Library и Киберленинка, а также Scopus или Web of Science, нормативные документы Минобрнауки РФ, ГОСТ Р 7.0.5–2008. Исключить дублирование пунктов, избегать неакадемического стиля и субъективных оценок».
Последний раздел очень важен: ВАК жёстко проверяет источники, стиль и оформление. Даже идеальная по сути работа может быть отклонена из-за несоответствия источников и ссылок на них. Особенно, если источники выдуманные. Это легко проверяется.
4. Контекст - чтобы GPT писал «под вас»
Плохой пример: «Я пишу работу».
Хороший пример: «Я - аспирантка, работаю над диссертацией по специальности 5.8.1. “Общая педагогика, история педагогики и образования”. Тема - “Интеграция искусственного интеллекта в систему профессиональной подготовки педагогов”. Работаю на стыке педагогики, цифровых технологий и образовательной политики. Важно сопоставить опыт России и стран ОЭСР, выделить пробелы и предложить рекомендации».
Итак, безупречный промпт строится по последовательной структуре:
Цель → Формат → Предупреждения → Контекст
Финальный промпт для статьи ВАК или диссертации:
«Составить план статьи для журнала ВАК по теме “Роль искусственного интеллекта в формировании профессиональных компетенций будущих педагогов” с учётом нормативных документов Минобрнауки РФ и международных рекомендаций ЮНЕСКО. Представить структуру IMRAD с кратким содержанием каждого раздела (2–3 предложения). Использовать только статьи из из онлайн-библиотек e-Library и Киберленинка, Scopus и WoS за последние 5 лет. Я — аспирантка, изучаю цифровую трансформацию образования в России, делаю акцент на сравнительном анализе российского и международного опыта».
Как видите, возможности GPT-5 уже давно перестали быть просто «игрушкой для генерации текстов». При правильной постановке задачи она становится полноценной исследовательской помощницей, способной закрыть огромные объемы работы: от заявки на престижный конкурс до параграфа диссертации, готового пройти проверку на оригинальность.
Но не смотря на всю заявленную крутость новой версии GPT-5, пользователи атаковали open.ai своими негативными обращениями и разработчики вернули старую версию 4о вставить. Она доступна только для платной версии.
Мой опыт показал, что с одной стороны — это инструмент, который экономит недели рутинного труда, а с другой — требует грамотного обращения. Не стоит ожидать, что нейросеть «сделает всё сама». Уникальность, структурированность, академический стиль — это результат вашей совместной работы с моделью, когда вы чётко формулируете цель, задаёте формат, указываете ограничения и контекст.
GPT-5 — это уже не несколько разрозненных моделей, а единая экосистема, которая глубоко анализирует, сопоставляет данные, адаптирует стиль, работает с разными форматами, помнит контекст и помогает вам как консультантка, редакторка, аналитикесса и дизайнерка в одном приложении. И чем лучше вы научитесь выстраивать запросы, тем выше будет ценность результата.
Используйте нейросети разумно, проверяйте источники, корректируйте факты и добавляйте собственную экспертизу. Только так ваш текст будет не просто «уникальным» на 99% при проверке через Antiplagiat.ru, но и действительно ценным с точки зрения научной глубины.
А про Antiplagiat.ru расскажу в следующей статье. Не забудь подписаться!
]]> Новые загоны Antiplagiat.ru https://malinovich.ru/tpost/2xtr78kso1-novie-zagoni-antiplagiatru https://malinovich.ru/tpost/2xtr78kso1-novie-zagoni-antiplagiatru?amp=true Sat, 11 Oct 2025 11:13:00 +0300 Евгения Малинович Нейросети

Новые загоны Antiplagiat.ru

За 1 проверку 1690, детектор дубликатов, детектор ИИ

Сегодня в этой заметке:
- разберёмся почему Antiplagiat — это Уолл-стрит от науки;
- покажу, как работает схема цифрового шантажа;
- расскажу, как обойти систему этично, не нарушая закон и добиваясь 99% оригинальности;
- поделюсь шаблоном коллективного заявления в ФАС, чтобы вместе сдвинуть монополию с места.
Но, прежде, чем приступим, подпишись на канал у меня в запасе много интересного и разоблачающего про Antiplagiat.ru, написание диссертаций, статей, курсовых и докладов на 2026 год.
Кто хоть раз сталкивался с системой проверки уникальности текста Антиплагиат.ру, знают какой это квест:
- следи за лимитом страниц;
- плати в 2,5 раза больше, если твоя работа больше 125 страниц;
- не допусти, чтобы появился значок Сгенерированный текст, иначе такую работу вуз не примет;
- а если захочешь сэкономить и проверить бесплатно через какой-нибудь телеграм бот, то тут тебя настигнет плашка Детектор дубликатов, тут тебе тоже придется объясняться, где и почему ты проверяла свою работу.
А в большинстве случаем вуз не разбирается, а тупа отклоняет работу. Но здесь у Antiplagiat.ru есть индульгенция. Платите 1690 рублей и плевать после оплаты, где вы проверяли работу. И самое шокирующее - это цена. Если твой файл оказался более 125 страниц, готовься отдать почти 1700 рублей за одну проверку. И это не за безлимит, не за пакет, а за один единственный заход. Еще и срок действия у проверки 180 дней, не воспользовалась, проверка сгорает.
Вдумайся: почти две тысячи — просто за то, чтобы узнать, что твой труд оценили в 63% оригинальности, и теперь надо переписывать.
Дальше расскажу, как именно это происходит, что за «монопольные правила» теперь действуют, и главное — как обойти их так, чтобы сохранить деньги, высокую оригинальность научной работы и не попасться на детектор дубликатов или Генерацию текста.
Возмутительное поведение Antiplagiat.ru напоминает поведение брокеров с Уолл-стрит в фильме «Дурные деньги», основанном на реальных событиях. В этом фильме группа обычных пользователей Reddit обрушила рынок, играя против Уолл-стрит. Они поняли, что крупные игроки делают ставки на обесценивание акций мелкой компании GameStop, и коллективно пошли против системы. Миллиардные фонды потерпели крах, а мир увидел, как монополия может быть уязвима, если люди объединяются.
А теперь давайте пофантазируем: вместо Уолл-стрит — все вузы России. А вместо хедж-фондов — компания Antiplagiat.ru, которая стала безальтернативным игроком на рынке. Почти все вузы заключили с ней соглашения. Результат? Сотни тысяч студентов, аспирантов и преподавателей вынуждены проверять свои работы только на одной платформе. Цены — как на Уолл-стрит: с 270 рублей за проверку до 1690 рублей и выше.
Ещё несколько лет назад на рынке были десятки альтернатив: Text.ru, Руконтекст. Но сейчас всё поле зачищено. Многие вузы прямо прописывают в своих внутренних положениях, что работа должна быть проверена в Antiplagiat.вуз, даже если по закону это не обязательно. Формально — «рекомендация», фактически — «приказ».
Как я уже писала выше, Antiplagiat.ru внедрил новую функцию «Детектор дубликатов», который помечает работу как подозрительную, если она ранее проверялась на других платформах. Это делает невозможным использование альтернативных сервисов. Даже если студентка просто хотела убедиться в ?% оригинальности тексте заранее, она уже «виновна».
Это цифровой шантаж.
А ещё, к примеру, вы сделали платную проверку за 1690 руб., исправили ошибки, загружаете снова — и система внезапно показывает подозрительные фрагменты уже в других местах. При этом бесплатные попытки в вузах — ограничены (1-2 на студента). Студентки вынуждены платить снова и снова. Некоторые преподавательницы, как рассказывают подписчицы, получают доступ к проверкам — и продают их. Другим студентам проверки не достаются вовсе.
В ряде региональных вузов преподаватели жалуются, что и у них самих нет доступа: выделяется 2 проверки на кафедру в год. При этом министерства требуют массового участия студентов в конкурсах и проектах, где нужна проверка оригинальности. Требование есть, а ресурса — нет. Проверка на оригинальность действительно обязательна. Но нигде на уровне Минобрнауки или ВАК не прописано, что использовать нужно именно Antiplagiat.ru. Однако на практике все положения вузов и диссертационных советов ссылаются на него.
Это «добровольно-принудительный» выбор.
Создатели Antiplagiat заявляют, что их система — просто инструмент, который только подсказывает и подсвечивает, в какой части работы нужно проверить внимательнее текст. Но вузы ориентируются на проценты оригинальности и делают по ним официальные выводы. Даже в конкурсах, где упоминается «любой сервис», все равно выделяется Antiplagiat как «рекомендуемый».
А бесплатная версия системы Antiplagiat абсолютно бесполезна, она может показать 95%, а платная версия – 5% оригинальности текста.
Чтобы не попасть на низкий % уникальности, как и обещала рассказываю, как обойти систему этично, не нарушая закон и добиваясь 99% оригинальности. Берете текст из полного отчета Антиплагиат, выделенный красным цветом, вставляете его в нейросеть и просите переписать академическим языком, добавить вводные научные слова по теме вашего исследования. Найдите статистику по вашей теме и разбавьте текст цифрами, датами. И обязательно проставьте ссылки на первоисточники. Переписав так каждый абзац, подсвеченный красным в отчете вы добьетесь оригинальности 99%.
А если у вас диссер или диплом по юриспруденции, здесь будет сложнее, так как названия законов синонимами не заменишь. Здесь вам может помочь функция GPT «Глубокое исследование», о ней подробно рассказывала в видео здесь на канале.
А теперь вернемся к проблеме монополии Антиплагиата. Что же делать с такой крупной монополией ? Я предложила подписчицам и подписчикам в моем Тг- канале шаблон коллективного заявления в ФАС, которое составила, разумеется, с поддержкой GPT. Также предложила тестировать альтернативные ресурсы Руконтекст, Text.ru, которые ещё работают. Попросила поделиться кейсами работы с Антиплагиат и обалдела от обратной связи, дела оказались еще хуже в региональных вузах. Зайдите в тг канал, почитайте.
И эти монополисты еще предлагали их рекламировать на моем Ютуб канале, вы представляете. А расплачиваться хотели проверками. Рубят столько бабла, а за рекламу платить зажали. Но, даже если бы они денег мне предложили пару сотен тысяч рублей, я бы не согласилась. Но если предложат, я обязательно вам расскажу )
Так что еще они придумали, помимо задранных до небес цен? Из хорошего, они выделили отдельный блок по процентам ИИ, но официальной инструкции пока не дали. Я очень надеюсь, что скоро % генерации ИИ будет допустим также, как и % самоцитирования.
Я изучила подробно методичку с официального сайта АП, которую можно цитировать при спорах в вузах. В «Методических рекомендациях по проверке оригинальности текстов научных и учебных работ» 161 страница, но я выделю главные цитаты с номером страницы, чтобы вам долго не искать нужную информацию для защиты:
Стр. 16 «…использовать услуги проверенных фирм по научному редактированию и корректуре (услуги «copyediting» и «proofreading») специальных текстов на английском языке РЕКОМЕНДУЕТСЯ, так же, как по переводу статей с русского на английский, если авторы не могут писать сами на английском языке».
Стр. 18 « … не стоит увлекаться ссылками на свои работы, однако, и не исключайте их совсем, если публикация является продолжением предыдущих публикаций, даже если они были опубликованы на другом (русском) языке. Ссылки на собственные публикации демонстрируют преемственность ваших исследований, однако они должны быть сделаны на доступные источники, желательно – на статьи из журналов и составлять, желательно, НЕ БОЛЕЕ 1/3 СПИСКА ЛИТЕРАТУРЫ; избыточное самоцитирование ведет к отклонению статьи, демонстрируя отсутствие у автора знания истории (background) вопроса».
стр. 56 «Ранее опубликованные исследования автора могут являться источником цитаты. … . Необходимо помнить, что цитирование собственных работ должно быть уместным и обоснованным, дополнять научную работу и следовать ее задачам. Стремление искусственно завысить данные цитирования собственных работ может привести к обратному результату. Собственные цитаты должны быть оформлены по всем правилам цитирования».
Что же говорит методичка об обязанности проверять только через Antiplagiat.ru?
Такой формулировки в методичке нет. То есть обязательства проверять исключительно через antiplagiat.ru не прописано, несмотря на то, что это сложилось как общая практика. Это значит, что вузы, требующие проверку только через antiplagiat.ru, делают это на основании внутренней регламентации, а не на основе этой методички или указаний Минобрнауки.
Есть ли упоминание искусственного интеллекта?
В методичке ни разу не упоминаются термины: «искусственный интеллект», «нейросеть», «генерация текста», «GPT», «LLM», «сгенерированный текст», «AI-generated», что является критическим упущением, особенно на фоне того, что система antiplagiat.ru уже определяет и маркирует якобы сгенерированные фрагменты.
Отсутствие официальных критериев и допущений по ИИ в методичке
- ставит под удар добросовестных авторов;
- позволяет вузам произвольно трактовать “искусственность” текста;
- лишает авторов возможности аргументированной защиты.
Если бы я писала методичку для системы Antiplagiat, я бы начала вот с чего:
Во-первых, давайте честно: искусственный интеллект уже с нами, и он не исчезнет. Он стал частью академической рутины, так же как текстовые редакторы, переводчики и графические редакторы. Поэтому я бы обязательно добавила отдельный раздел про использование ИИ, что компания уже сделала, осталось только зарегламентировать процент допустимого объема сгенерированного текста. Например, я чётко прописала бык, какой процент сгенерированного текста допустим. Ну пусть это будет до 10%, и то — только в теоретической части.
Потому что, согласитесь, если ты сгенерировала определение понятий, но все выводы, расчёты и анализ написала сама — это не повод отклонять работу. Главное — не факт использования нейросетей, а честность авторки и качество работы.
А ещё я бы чётко разграничила, что такое генерация, а что — рерайт или автоанализ. Сейчас всё в одной куче: если хоть один фрагмент кажется «слишком гладким» — вузы сразу паникуют. А ведь рерайт — это твоя переработка, анализ — это ты сама проанализировала источники, и никакая это не «генерация», ты только лишь с помощью нейросети, к примеру, сгруппировала источники, нашла повторы, переписала в научном стиле. И третье, что я бы сделала в этом разделе — запретила бы отклонять работу только на основании пометки “сгенерированный текст”, если там нет прямых заимствований.
Потому что, извините, не Antiplagiat, а научный руководитель должен решать, достойна ли работа защиты. Не смотря на то, что спикеры Антиплагиат на вебинарах говорят о рекомендательном характере своей программы, на практике все мы с вами знаем, что любая красная плашка в отчете и до свидания работа, ее сразу отклоняют и никто даже не разбирается, в каких частях работы подозрительный текст.
Дальше я бы отладила прозрачность системы проверки. В методичке я бы прописала чёткий стандарт прозрачности для вузов. Потому что сейчас получается, что студентка получает отчёт с кучей красных фрагментов — и без объяснений. Это, простите, не борьба за оригинальность, а чистой воды формализм и бюрократия.
Поэтому: Я бы зафиксировала, что:
- имеют право видеть полный отчёт по своей работе;
- каждую пометку система должна сопровождать объяснением — почему именно этот фрагмент помечен;
и самое важное — разрешить авторкам использовать альтернативные системы.
Пусть будет выбор. Пусть студентка сама решит, где ей удобнее проверить работу.
И последнее, что я точно бы зафиксировала, так это стабильность результатов, ибо бесит больше всего вот что. Ты платишь за проверку 1690 рублей, загружаешь файл — получаешь 58%. Исправляешь ошибки, загружаешь заново — и вдруг краснеет то, что раньше было зелёным. Сюрприз! Новый результат. А если ещё раз проверить — может быть вообще другая картина. Это как будто сдавать один и тот же экзамен, но каждый раз с разным вариантом вопросов и непредсказуемым преподавателем.
Поэтому я бы обязала систему Antiplagiat выдавать один финальный, стабильный отчёт. Всё, что отмечено — остаётся, всё остальное — не трогаем. Потому что иначе это не отчёт, а рулетка.
В общем, если бы я имела право дорабатывать методичку, я бы сделала её: честной, понятной и защищающей интересы не только системы, вузов, но и авторок.
Если мы хотим научиться жить с ИИ, то нам нужна не карательная, а разумная политика оригинальности. И я верю, что мы с вами можем на это повлиять.

Итак, давайте подытожим и сделаем выводы:

Вывод 1:
Методичка есть, но по факту она не работает Очевидно, что методичку писали ещё до появления нейросетей, и с тех пор никто в неё даже не заглядывал. Она вроде как существует — но при этом не отвечает ни на один реальный вопрос, с которым сталкивается любая аспирантка или студентка. Ничего не сказано про искусственный интеллект, нет ни слова про рерайт, ни одного правила про то, сколько раз можно проверять текст, как вуз должен интерпретировать отчёт, и что делать с этим злополучным “детектором дубликатов”. То есть формально документ есть, а по сути — это дырявое одеяло, которое не греет.
Вывод 2:
Antiplagiat работает по своим правилам — и никто его не контролирует Раз в методичке нет чётких норм, система Antiplagiat.ru фактически работает вне правового поля. Она сама решает, что считать подозрительным, сколько стоит проверка, что такое “дубликат”, и почему вчера у тебя было 75%, а сегодня — 69%, хотя ты вообще ничего не меняла. Вузы в этой ситуации тоже не стесняются: каждый трактует отчёты по-своему, как удобно. Где-то дают право на повторную проверку, где-то сразу ставят «незачёт». И всё это — без объяснений, без прозрачности, без апелляции. А страдают в итоге авторки — студентки, аспирантки, преподавательницы, которые просто хотят защитить свою работу, а не вести бой с системой.
Вывод 3:
Мы имеем право — и должны — настаивать на изменениях Мы не просто можем, мы обязаны поднимать этот вопрос. Потому что если не мы, то никто. Мы — те, кто пишет эти работы. Мы знаем, как на практике работает Антиплагиат. Мы видим, как он деморализует, давит и подрывает доверие к научной этике.
Поэтому:
1. Мы вправе требовать актуализации методички — с учётом того, что мы живём в эпоху ИИ.
2. Мы можем инициировать коллективное обращение в ФАС, потому что система демонстрирует явные признаки монопольного положения: одна платформа, одни цены, одни правила — без альтернатив. Я, кстати, составила шаблон этого обращения и поделилась с подписчицами в Тг канале
3. Мы можем инициировать коллективное обращение в Министерство образования Российской Федерации, его шаблон я тоже подготовила, скачать его можно также в Тг канале
4. Мы можем продвигать другие сервисы или создавать свои — этичные, прозрачные, ориентированные на поддержку, а не на наказание. Но это сложный процесс, требующий команды профессионалов и большие финансовые вложения. Можем вмести начать искать инвесторов)

Главный мой месседж, если объединяться — можно менять правила.

Посмотрите на примеры из других сфер — там, где пользователи не молчали, начинались изменения. К примеру выход новой версии GPT-5 очень разгневал пользователей. Они понаписали более 5000 негативных комментариев под презентацией новой версии нейронки. В итоге не прошло и недели, как Сэм Альтман вышел в сеть с объяснениями и вернул старую версию GPT-4о.
Так может, пора и нам — научному сообществу, особенно женскому, объединиться и сказать: «Хватит!» Давайте сделаем систему проверки оригинальности честной, адекватной и не такой грабительской. Кто со мной, ставьте лайк.
Жду вас в Телеге или в комментариях для обсуждения.
]]> Диссертация от плана до списка литературы https://malinovich.ru/tpost/izztvtir81-dissertatsiya-ot-plana-do-spiska-literat https://malinovich.ru/tpost/izztvtir81-dissertatsiya-ot-plana-do-spiska-literat?amp=true Wed, 29 Oct 2025 12:47:00 +0300 Евгения Малинович

Диссертация от плана до списка литературы

Я помогла подготовить более двухсот восьмидесяти диссертаций - и точно знаю, как сделать этот процесс понятным и управляемым. В этой статье я дам пошаговый план написания диссертации - от выбора темы до заключения. Следуя ему, вы сможете пройти путь к защите быстрее и спокойнее, чем кажется сейчас. Подписывайтесь на канал и смотрите до конца, чтобы увидеть весь маршрут от первой идеи до готового текста.

Этап 1. Выбор темы диссертации

Представим что у вас есть некая тема или хотя бы примерное направление для вашей диссертации. Первое, что важно сделать - посмотреть, насколько тема жива в научной среде. Для этого ищем свежие публикации за последние 2–3 года. Подойдут eLIBRARY, КиберЛенинка, Googlescholar, а также международные открытые базы вроде Scopus, WoS или PubMed. Если публикаций почти нет или они все десятилетней давности - это тревожный сигнал. Такая тема выглядит устаревшей или нереализуемой для научного сообщества, и совет может просто не пропустить ее на этапе утверждения.
Следующий шаг - убедиться, что вы не повторяете уже защищенную работу. Для этого проверяем РГБ (Российская государственная библиотека), Национальную электронную библиотеку и DisserCat. Это поможет увидеть, как формулируют темы коллеги, и какие форматы вообще допускаются. Нужно оценить не только, как тема развивалась раньше, но и насколько она будет востребована в ближайшие годы. Для этого смотрим динамику публикаций по ключевым словам в Scopus, Web of Science или Googlescholar. Если тема растет и активно обсуждается - значит, она «на пике». Если публикаций все меньше - велик риск, что к моменту вашей защиты интерес к теме сойдет на нет.
Однако даже самая актуальная тема может оказаться невыполнимой. Поэтому стоит заранее проверить методы: есть ли у вас доступ к архивам, сможете ли провести опрос, собрать данные или смоделировать процесс. Если методология заведомо неподъемная - лучше скорректировать тему сразу, чем потом оказаться в тупике.
Перед встречей с научным руководителем стоит подготовить три варианта тем для вашей диссертации: широкий, узкий и прикладной.
Например, широкий вариант может звучать так: «Развитие стратегического менеджмента в российских промышленных предприятиях».
Узкий - «Влияние цифровых инструментов на управление персоналом в промышленных предприятиях России».
А прикладной - «Внедрение цифровых инструментов управления персоналом на примере предприятия Х» (но здесь отмечу, что на примере одного лишь предприятия работа - это уровень бакалаврской или магистерской.
Такой прием сразу показывает, что вы владеете темой и понимаете разный масштаб ее разработки. Руководителю будет проще сориентироваться и вместе с вами выбрать формулировку, которая устроит и кафедру, и диссертационный совет.
В итоге здесь важно помнить простую вещь: не существует универсальной «идеальной» темы, но есть проверка на адекватность и жизнеспособность. Если у темы есть публикационная база, она актуальна и выполнима в ваших условиях - значит, это правильный выбор. Все остальное - нюансы, о которых можно думать уже потом.
Если хотите, чтобы я на своем примере показала, как выбрать тему для диссертации - напишите в комментариях к статье, и я напишу отдельный раздел.

Этап 2. Составление плана диссертации

После того как тема выбрана, следующий шаг - выстроить структуру будущей работы. План - это не просто список заголовков, а карта исследования. Он помогает понять, с чего начать, какие блоки потребуют больше времени и где могут быть пустОты. Если на этом этапе все продумано - дальше писать гораздо легче.
Прежде чем писать собственный план, стоит посмотреть, как это делают другие исследователи в вашей области. Берите четыре-пять недавних диссертаций и несколько статей по схожим темам, пролистайте их структуру - как авторы делят текст на главы и параграфы, какие вопросы ставят во введении, как подводят итоги. Иногда одно такое сравнение открывает закономерность: например, во всех работах первая глава посвящена анализу литературы, вторая - описанию методики, а третья - собственным результатам. Уже по этому можно понять, что такая логика считается стандартной в вашей области. А если где-то встречается необычное построение, вроде объединенной теории и практики в одной главе, вы сразу видите, что такое встречается больше в социологии или юриспруденции. А 5 или даже 7 глав - в медицине или в технической сфере. Для наглядности я для вас подготовила универсальный шаблон диссертации. Ссылку дам в конце, не переключайтесь)
Теперь, когда вы увидели типовую структуру диссертаций в своей области, можно переходить к составлению собственного каркаса. Минимальный набор разделов выглядит так:
введение → основная часть (2–3 главы) → заключение → список литературы → приложения.
Главное - не количество глав, а их логика.
Первая глава отвечает на вопрос «что уже известно». Вторая - «что и как я исследую». Третья - «что нового я предложила и как это работает».
Такой черновой план сразу показывает, насколько сбалансировано ваше исследование: если теория занимает три четверти объема, а результатов почти нет - диссертация будет выглядеть «сыро». Смысл в том, что план - это не просто порядок, а проверка внутренней логики исследования.
Черновой план нужно превратить в рабочий инструмент - в нашем случае это и есть план-проспект или пропозал, как говорят в Вышке, который задает структуру и логику будущей диссертации. При его составлении для каждой главы фиксируются:
  • Вопросы, которые она раскрывает - что именно исследуется.
  • Методы и источники данных - как и на каком материале это изучается.
  • Ожидаемые результаты - к каким выводам должна привести глава.
  • Предварительные положения, выносимые на защиту - что планируется доказать и представить как вклад.
  • Пункты новизны и апробации - что можно будет считать новым, проверенным и представленным научному сообществу.
Так вы сразу видите, где материал уже собран, а где нужно дополнить данные или скорректировать задачи. Это помогает заранее определить, что станет вашим защищаемым результатом, и избежать «пустых» разделов.
Очень важно посмотреть, какие темы можно брать по вашему паспорту специальности. К примеру у меня специальность 5.4.4. Социальная структура, социальные институты и процессы и внутри этого шифра есть 30 направлений исследований и 7 смежных специальностей. Та как я пишу диссер по нейросетевым технологиям, мне подходит только 27-е направление “ Процессы цифровизации, виртуализации, сетевизации в современном обществе”. В качестве современного общества в моей работе выступают научные сотрудницы и аспирантки. Паспорт специальности вы можете просто загуглить.
Но даже если вы нашли подходящее направление по своему шифру специальности, ваш продуманный план может оказаться невыполнИмым, если для него нет ресурсов. На этом этапе важно проверить, насколько реально реализовать каждый пункт исследования.
Отметьте, где потребуются эксперименты, выезды, архивные материалы, статистика или доступ к специальному оборудованию. Если каких-то данных или ресурсов заведомо не будет - лучше скорректировать методы или сузить задачи сейчас. Например, заменить полевые исследования на анализ открытых баз или сместить фокус на теоретическую часть. Такой пересмотр позволяет избежать ситуации, когда тема выглядит убедительно в теории, но на практике оказывается неподъемной и не доводится до защиты.
Когда план-проспект готов, его обязательно нужно обсудить с научным руководителем. На этой встрече уточняется логика исследования: последовательность глав, соотношение теоретической и практической частей, формулировки целей и задач. Руководитель помогает увидеть слабые места - дубли, несостыковки, избыточные детали - и скорректировать их, пока не начата основная работа.
Я понимаю, что даже с пошаговым планом всё это может выглядеть пугающе.
Многие не начинают писать именно потому, что боятся запутаться - где искать литературу, как оформить главы, с чего начать. А у кого-то просто нет времени, чтобы самостоятельно разбираться во всех деталях.
За последние годы я помогла десяткам диссертанток довести диссертации до защиты - от управления и экономики до медицины и технических наук. Мы вместе выстраиваем стратегию, структуру и график работы, чтобы всё было понятно и реально выполнимо.
Если вы чувствуете, что вам нужна система и поддержка на этом пути - оставьте заявку на консультацию. Я помогу оценить вашу тему, выстроить план и пройти к защите спокойно и уверенно, шаг за шагом. Для девушек и женщин - скидка на консультацию 20%.

Этап 3. Введение

Когда тема утверждена и план-проспект согласован, начинается первый раздел диссертации - введение. Оно задает логику всей работы: здесь вы объясняете, зачем нужна эта тема, что уже изучено, и какой вклад вы планируете внести. Именно по введению у проверяющих складывается первое впечатление - понимает ли авторка проблему и видит ли цель исследования.
Во введении последовательно раскрываются основные элементы:
  • Актуальность темы - почему она важна именно сейчас. Здесь доказывается, что исследование отвечает на реальные вызовы времени - например, на изменения в отрасли, появление новых технологий или пробелы в существующих подходах.
  • Степень разработанности - что уже известно по теме, какие подходы существуют в науке, и почему вопрос все еще остается открытым. Это показывает, что вы знаете контекст и осознанно выбираете свою нишу.
  • Объект и предмет исследования - что именно вы изучаете и в каких границах. Это помогает обозначить фокус работы и избежать размытия темы.
  • Цель и задачи - к чему вы стремитесь и какими шагами будете идти. Цель формулируется в одном предложении, а задачи показывают путь к ее достижению и соответствуют каждому параграфу плана вашей работы.
  • Обозначаются методы, новизна, значимость и структура - то есть как вы будете исследовать, что именно привносите своим исследованием в науку и как устроен ваш текст.
Главное правило: введение должно быть логичным и цельным - чтобы по нему уже можно было понять, о чем работа и почему она нужна. Это не просто формальный раздел, а короткая демонстрация того, что вы владеете темой и готовы вести исследование на уровне.

Этап 4. Обзор литературы (первая глава)

Во введении мы уже кратко обозначили степень разработанности темы - показали, что вопрос изучался, но остаются пробелы. Теперь же речь идет не просто об аргументах в пользу актуальности, а о глубоком анализе научных источников.
Обзор литературы - это не перечисление авторов, а системная работа, где вы показываете, какие подходы существуют, как они развивались и в чем между ними противоречия. Представьте, что вы ведете дискуссию в аудитории и отстаиваете свою тему, спорите, соглашаетесь, приводите свои аргументы.
На этом этапе вы не начинаете поиск заново - основная база публикаций уже собрана при выборе темы. Теперь важно структурировать найденные материалы и при необходимости дополнить их теми исследованиями, которые конкретнее связаны с вашим объектом и методами.
Важно сосредоточиться не на количестве ссылок, а на качестве: отберите 20–30 публикаций, которые действительно отражают разные подходы к проблеме. Часть из них должна быть свежей (последние 3–5 лет) - чтобы показать актуальность темы, а часть - фундаментальной, чтобы обозначить теоретическую основу, или как говорят в любимой Вышке - теоретическую рамку. Главная ошибка на этом этапе - превращать обзор литературы в пересказ статей. Задача не в том, чтобы перечислить, кто и что писал, а в том, чтобы показать взаимосвязи между исследованиями и выявить, чего в них не хватает. Для этого нужно анализировать: какие подходы к проблеме уже существуют; какие методы чаще применяются и с какими результатами; где между авторами есть противоречия или разные трактовки; какие аспекты темы пока остаются нераскрытыми. Полезно делать это по блокам: например, выделить теоретические подходы, практические решения и методологические инструменты. Так вы увидите, где сходятся и расходятся исследователи, и сможете сформулировать свою позицию.
На следующем этапе важно уточнить, в каком значении вы используете ключевые понятия, чтобы избежать путаницы и показать собственную научную позицию.
В разных исследованиях одно и то же явление может трактоваться по-разному.
Поэтому полезно сравнить, как эти термины определяют разные авторы, и выбрать или сформулировать собственное авторское определение, на котором будет строиться дальнейший анализ. Это упрощает восприятие и демонстрирует, что вы осознанно выстраиваете систему ключевых понятий и понимаете, на какой теоретической базе строится ваше исследование, а не просто повторяете чужие подходы. Такой прием особенно ценится диссоветами - он показывает, что автор не только изучил литературу, но и умеет критически осмыслять и уточнять используемые категории.
После анализа литературы и уточнения терминов важно обозначить, на каких научных подходах и школах опирается исследование. Это показывает, что ваша работа встроена в существующую теоретическую традицию и не противоречит логике дисциплины. Методологическая база включает те концепции, принципы и методы, которые вы используете для анализа. Например, в экономике это могут быть институциональный, системный или сравнительный подходы; в социологии - структурно-функциональный или интерпретативный и так далее. Не нужно перечислять все подряд - достаточно 2–3 ключевых подходов, которые действительно применяются в работе. Важно кратко пояснить, почему выбраны именно они и как помогают достичь целей исследования. Такой раздел служит мостом между теорией и практикой: он связывает обзор литературы с вашими методами, которые будут подробно раскрыты в следующей главе.
Когда основные подходы и школы обозначены, следующий шаг - показать, что в научной среде нет полного согласия по ключевым вопросам темы. Это важная часть анализа, потому что именно на расхождениях между авторами строится аргументация вашей работы. В разных исследованиях могут расходиться трактовки понятий, методы оценки, критерии эффективности или даже сами выводы. Одни авторы, например, объясняют явление с позиции системного подхода, другие - через поведенческие или институциональные механизмы. Показав эти различия, вы демонстрируете, что понимаете спектр взглядов и способны критически оценивать существующие концепции.
Здесь важно не просто перечислить, кто с кем не согласен, а указать, какие подходы вы намерены уточнить, проверить или объединить в рамках своей работы. Именно на этом основании формируется научная новизна - вы показываете, где и зачем нужно дополнительное исследование.
В конце обзора литературы важно коротко подвести итоги - не пересказывая весь текст, а выделив главное: что уже изучено по теме, какие подходы признаны в науке, где есть расхождения во мнениях и какие аспекты остаются недостаточно исследованными.
Достаточно одной страницы текста. Главная цель - показать, что вы проделали аналитическую работу и понимаете, где именно находится ваша исследовательская ниша. Закончить раздел стоит короткой связкой, которая логично переводит читателя к следующей части:
Вывести на экран «Проведенный анализ показал, что существующие подходы не решают проблему полностью, что определило задачи второй главы, посвященной разработке и применению методов исследования».
Такой вывод показывает, что первая глава не существует сама по себе, а служит основой для практической части диссертации, где начинается самостоятельная работа автора.

Этап 5. Вторая глава: применение методов и получение результатов

Вторая глава - это «сердце» диссертации. Здесь вы переходите от анализа чужих исследований к собственной работе с данными. Главная задача - показать, что выбранные методы действительно использованы, а результаты получены в ходе самостоятельного исследования, а не собраны из литературы.
Начнем с этапа описания выбранных методов. Здесь важно не просто перечислить методы, а показать их связь с задачами исследования.
Каждый метод должен быть оправдан - то есть объяснено, почему именно он подходит для решения конкретной задачи, какие данные с его помощью собираются и как интерпретируются.
Например:
  • если вы изучаете восприятие бренда - подойдет опрос или анкетирование.
  • если анализируете экономическую эффективность - используйте статистический или корреляционный анализ и так далее.
Также важно сослаться на авторов или источники методик, если вы адаптировали существующие инструменты. Это может быть методика расчета коэффициента, тест, шкала, алгоритм анализа и т.д. - с указанием, как вы модифицировали ее под свою задачу.

Сбор и обработка данных

После того как обозначены методы, важно показать, на каком материале они были применены и как получены исходные данные. Это подтверждает самостоятельность работы и делает результаты достоверными.
В зависимости от дисциплины источники данных могут различаться. В эмпирических исследованиях - это анкеты, интервью, наблюдения, статистические базы вроде Росстата или Минфина. В прикладных - отчеты предприятий, аналитические данные организаций, онлайн-опросы. В гуманитарных - тексты, архивные документы, публикации, материалы для контент- или дискурсивного анализа.
Следует также описать, как обрабатывались данные: какие инструменты использовались, как проверялась корректность и какие показатели рассчитывались. Такой раздел показывает, что исследование основано на собственном эмпирическом материале, а не на пересказе чужих выводов, и что его результаты можно проверить и воспроизвести.
Когда данные собраны и обработаны, важно не просто описать их словами, а представить в наглядной форме. Таблицы, графики и диаграммы позволяют увидеть закономерности и взаимосвязи, которые сложно уловить при простом чтении текста.
В гуманитарных и социальных исследованиях визуализация может выглядеть иначе - в виде схем, моделей или карт понятий, показывающих структуру категорий и связей между ними.
Завершающий этап второй главы - это осмысление полученных данных. Здесь важно не просто описать результаты, а показать, какую проблему они выявили и как соотносятся с уже существующими исследованиями.
Сначала формулируется ключевая проблема, обнаруженная в ходе анализа: например, несоответствие между ожидаемыми и фактическими результатами, слабая эффективность действующих подходов или противоречие между теорией и практикой.
Затем данные сравниваются с результатами других авторов - чтобы понять, подтверждают ли они существующие выводы или уточняют их. Если наблюдаются расхождения, важно объяснить, с чем они связаны: с контекстом, методикой или особенностями выборки.
Такой анализ подводит итог всей исследовательской части: он показывает, что авторка не просто обработала данные, а осознанно интерпретировала их и встроила свое исследование в научный контекст. Это создает логический переход к третьей главе, где будут предложены конкретные решения выявленной проблемы.
В конце второй главы подводятся итоги проведенного исследования. Здесь кратко фиксируется, что было сделано, какие данные получены и какую проблему удалось выявить. Выводы не повторяют текст, а отражают ключевые результаты и их значение для дальнейшей работы.
Обычно формулируется несколько тезисов, связанных с задачами, поставленными во введении. Например:
– проведен анализ собранных данных и выявлены основные зависимости;
– установлена ключевая проблема, требующая решения в практической части.
Завершается раздел связкой:
«Проведенный анализ позволил определить направления совершенствования [объекта исследования], которые легли в основу рекомендаций, представленных в следующей главе».
Такой формат делает главу логически завершенной и создает переход к практическому этапу.

Этап 6. Третья глава: рекомендации и эффективность внедрения

Третья глава - это практическая часть диссертации, где вы показываете, как полученные результаты могут быть применены на практике. Если предыдущая глава завершалась формулировкой выявленной проблемы, то здесь начинается поиск ее решения. Этот раздел показывает, как на основе собственных данных и выводов вы формируете конкретные рекомендации - то есть превращаете теорию в практические шаги.
Любая рекомендация должна иметь четкое обоснование: она должна логично вытекать из результатов второй главы - из анализа, статистики, наблюдений или выявленных закономерностей. Другими словами, вы объясняете, почему именно такие меры могут устранить обнаруженные недостатки и улучшить ситуацию.
Далее формулируются сами предложения или решения. Это могут быть:
  • методики или модели,
  • управленческие алгоритмы,
  • программы внедрения,
  • образовательные технологии,
  • инженерные или технические решения.
Главное - не количество идей, а их взаимосвязь с результатами исследования и практическая применимость. Кроме того, в тексте важно показать:
  • на что опираются рекомендации - на какие выводы и факты;
  • чем они отличаются от существующих решений - в чем именно проявляется новизна;
  • какой эффект они дают - экономический, социальный, организационный или иной.
На практике этот раздел часто оформляется так:
сначала коротко описываются исходные предпосылки (что именно выявлено во второй главе), затем дается логическая связка - «в связи с этим предложено…», и далее последовательно формулируются сами рекомендации с аргументами и ожидаемыми результатами.
Такой подход показывает, что вы не просто собрали теоретические данные, а нашли конкретный способ улучшить реальную практику. При этом ваши решения опираются на доказательную базу, что делает их частью научной новизны и положений, выносимых на защиту.
После того как рекомендации разработаны и обоснованы, необходимо показать, что они действительно работают. Этот раздел - проверка практической результативности предложенных решений. Его цель - подтвердить, что рекомендации не просто логичны на бумаге, но и дают измеримый эффект.
Эффективность может оцениваться по разным направлениям в зависимости от типа исследования, например:
  • экономическая - снижение издержек, рост производительности, повышение прибыли или рациональное использование ресурсов;
  • социальная - повышение удовлетворенности сотрудников, студентов, пациентов; улучшение качества услуг, уровня знаний или здоровья;
  • экологическая - сокращение выбросов, повышение энергоэффективности, рациональное использование природных ресурсов.
Чтобы доказать эффект, важно не ограничиваться описанием - нужны данные и расчеты, подтверждающие результат. Используются разные методы: экономические показатели (ROI, NPV, срок окупаемости), анкетирование и экспертная оценка, статистический анализ, моделирование или контент-анализ.
Инструменты обработки данных могут быть самыми разными - от Excel и SPSS до R и Python. Главное - чтобы выбранный метод соответствовал задачам исследования и позволял получить объективные, воспроизводимые результаты.
В тексте стоит показать:
  • что именно вы измеряли - какой показатель взяли за критерий эффективности;
  • какие данные использовались - реальные, смоделированные, экспертные;
  • какой эффект был зафиксирован - конкретные цифры, проценты, динамика, статистическая значимость.
На практике этот раздел обычно завершается краткой сводной таблицей или диаграммой, где видно, какие изменения произошли после внедрения рекомендаций. Такая оценка доказывает, что ваша работа не только теоретически выверена, но и имеет практическую пользу, подтвержденную расчетами и фактами.
После того как доказана эффективность предложенных решений, необходимо показать, насколько они реализуемы и прошли ли проверку в реальных условиях. Этот раздел важен для подтверждения того, что рекомендации не остаются на уровне теории, а могут быть внедрены в практику.
Реализуемость означает, что автор четко понимает, где и как именно могут применяться результаты. Это может быть пилотное внедрение на предприятии, в образовательной организации, медицинском учреждении, органе управления или даже в рамках отдельного проекта.
Иногда внедрение проводится в упрощенной форме - например, тестирование методики на небольшой выборке, апробация модели в учебном процессе или испытание алгоритма в цифровой среде. Главное - показать, что предложенные решения проверены на практике и их использование дало реальные результаты.
Если внедрение ограничено (например, требуется финансирование, согласование с ведомствами или изменение нормативной базы), это не считается минусом.
Важно честно обозначить эти ограничения и предложить пути их преодоления - например, постепенное внедрение, адаптацию под конкретные условия, пилотные проекты или дальнейшие исследования. Такой подход демонстрирует реалистичность и зрелость позиции автора.
Апробация результатов - обязательное требование ВАК. Она подтверждает, что научные выводы и рекомендации прошли обсуждение в профессиональной среде и получили положительную оценку. Формы апробации могут быть разными:
  • участие в конференциях, семинарах, научных форумах;
  • публикации в рецензируемых журналах (входящих в перечень ВАК);
  • внедрение результатов в деятельность организаций с оформлением акта или справки о внедрении;
  • отзывы экспертов, протоколы заседаний кафедры или лаборатории.
Все эти документы не просто «формальность» - они служат доказательством достоверности и прикладной ценности исследования. Чем конкретнее и документальнее подтверждения апробации, тем сильнее позиция автора при защите.
Заключительный раздел третьей главы должен собрать в одно целое все, что было сделано в практической части. Он не повторяет текст главы, а фиксирует ключевые результаты и логику их подтверждения. В выводах важно кратко и последовательно показать:
  • какие рекомендации разработаны - в чем их суть и как они решают выявленную проблему;
  • как подтверждена их эффективность - какие данные, расчеты или тестирования это доказали;
  • где и в каком объеме возможно внедрение - насколько реалистично применение предложенных решений.
Обычно этот раздел занимает полстраницы - страницу текста. Формулировки должны быть предельно конкретными: без рассуждений, только факты, подтвержденные в предыдущих пунктах.
Завершать стоит связкой, которая плавно переводит к заключению:
«Проведенная апробация и полученные результаты подтвердили практическую значимость предложенных решений, что позволяет сформулировать общие выводы и определить дальнейшие направления исследования».
Такой финал делает третью главу завершенной и показывает, что работа дошла до прикладного результата - решения, проверенного на практике и готового к реальному использованию.

Этап 7. Заключение

Заключение - это не повторение текста глав, а краткий свод итогов всего исследования. Здесь важно показать, что работа логически завершена, цель достигнута, а результаты имеют научную и практическую ценность.
1. Итоги по главам.
Коротко суммируйте, что именно было сделано в каждой главе - без подробностей и цитат. Например:
«В первой главе проведен анализ литературы и выявлены основные подходы к проблеме. Во второй - применены методы исследования и получены собственные результаты. В третьей - разработаны и обоснованы рекомендации по их практическому применению». Такой формат позволяет совету быстро увидеть общую логику работы.
2. Достижение цели и решение задач.
Далее следует связка: подтвердите, что цель исследования достигнута, а все поставленные задачи решены. Это ключевой момент, который показывает, что работа завершена и имеет внутреннюю целостность.
3. Научная новизна и положения на защиту.
Далее кратко зафиксируйте, что именно сделано впервые, что уточнено или дополнено. Не нужно дословно повторять формулировки из введения - достаточно коротких тезисов, отражающих ваш вклад:
«Разработан подход...», «Уточнена классификация...», «Предложена методика...».
Главное - показать, что результаты не пересказывают известное, а вносят новый элемент в научную практику.
4. Научная и практическая значимость.
Здесь объясняем, чем результаты полезны. Для науки - развитие теории, уточнение понятий, методологические принципы. Для практики - конкретные инструменты, решения, модели, которые можно внедрить в деятельность предприятий, образовательных или государственных структур.
5. Перспективы дальнейших исследований.
В финале стоит обозначить, что можно развить в будущем. Например, применить методику к другим регионам, расширить выборку, усовершенствовать модель. Это показывает, что исследование не «закрывает тему», а формирует основу для ее дальнейшего развития.
Таким образом, заключение демонстрирует целостность всей диссертации: авторка показала владение материалом, подтвердила гипотезу, достигла цели и предложила конкретный вклад в науку и практику. После этого обычно следуют приложения, список литературы и документы по апробации - но сама работа на этом этапе считается полностью завершенной.
]]> Курсы по написанию диссертаций и статей. Стоит ли проходить? https://malinovich.ru/tpost/g08bg3slf1-kursi-po-napisaniyu-dissertatsii-i-state https://malinovich.ru/tpost/g08bg3slf1-kursi-po-napisaniyu-dissertatsii-i-state?amp=true Mon, 10 Nov 2025 19:37:00 +0300 Евгения Малинович

Курсы по написанию диссертаций и статей. Стоит ли проходить?

Если вы прошли несколько курсов по написанию диссертации или статьи, прочитали книги по типу «Как написать диссертацию с нуля за 3 месяца», так ничего и не написав, то не спешите думать, что это с вАми что-то не так. Давайте я опишу сценарий маркетинговых стратегий по продаже курсов, а вы сопоставите их с теми, что проходили и сами сделаете выводы.
Итак, сегодня я хочу поговорить об индустрии, которая обещает студенткам, магистранткам и аспиранткам легкий путь к научной степени. Начинается всё красиво: бесплатные вебинары, многообещающие заголовки, обещания, что вы гарантированно получаете результат. Вы приходите на такой вебинар, надеясь получить полезную информацию, но вместо этого вам 2 часа рассказывают мотивационные истории, обещают раскрыть секреты «в платной части» и создают иллюзию, что вы уже что-то узнали. На деле - это просто манипулятивный прогрев, цель которого - заставить вас купить курс. Конкретики минимум. Дальше на самих курсах вам преподносят базовую информацию из ГОСТов или методичек, выдавая её за «уникальный авторский метод». Показывают шаблоны, которые можно найти в открытом доступе, и называют их “эксклюзивными разработками”. Часто просто копируют чужие материалы, меняют шапку и выдают за своё. Всё это под соусом «только у нас».
Но главное - это, конечно, обещания. Так на одном сайте с предложением таких курсов есть рубрика ОТВЕТ-ВОПРОС. Читаем:
А вдруг я не успею написать черновик диссертации на курсе? Если вы выполняете все домашние задания и продвигаетесь в ритме занятий, то вы гарантированно получаете результат. На курсе есть всё, что позволит вам за это время написать черновик своей диссертации. Также, бывают разные жизненные обстоятельства, и мы всегда идём навстречу и продлеваем доступ к курсу. Нам важен ваш результат!
Фраза звучит как обещание гарантированного результата, но в ней есть условие — “если вы выполняете все задания и идёте в ритме”. Это снимает всю ответственность с авторки курса. Если у вас не получится — виноваты вы, потому что «не сделали всё вовремя». Юридически это называется “обусловленная гарантия”, и она не имеет силы, потому что критерии успеха не определены.
Или вот этот шедевр красного словца:
«Диссертация за 3 месяца: Научный рывок, который изменит вашу карьеру! Мечтаете защитить диссертацию, но кажется, что это бесконечный забег без финиша? Для вас подарок - бесплатный шанс превратить мечту в реальность. 3-х дневный марафон для ученых. Мощный интенсив - много практики с обратной связью. И да, это вызов себе: "Смогу я, за 72 часа сделать прорыв в работе над диссертацией?". Ученики школы легко справляются с этой задачей, сможете и вы».
Под красивыми словами скрыта стандартная структура маркетинговых уловок:
  1. Создают ощущение гарантии (“гарантированный результат”), но прячут условия, которые делают гарантию невыполнимой.
  2. Обещают «возможность» вместо реального результата. Формулировки нарочно двусмысленные.
  3. Добавляют “человечности”, чтобы смягчить восприятие маркетинговых уловок (“мы идём навстречу”, “нам важен ваш успех”).
  4. Создают психологическую ловушку вины. Если у вас не получилось — “вы просто не сделали всё как надо”.
Дальше, отдельным блоком стоит разобрать цену. Маркетологи очень любят прописывать такие цены как 29 990 рублей для того, чтобы ваш мозг автоматически считывал её как “двадцать с чем-то”, а не тридцать”. Это эффект левого числа, при котором первая цифра оказывает наибольшее влияние на восприятие стоимости. Хотя фактически разница всего 10 рублей, человек воспринимает первую цену как существенно ниже. Это иллюзия выгодной покупки, которая активирует эмоцию: “О, это ещё не тридцать, значит, можно себе позволить”. Такой трюк: намеренно маскирует реальную стоимость продукта; вводит покупателя в заблуждение (даже если на 10 секунд) и манипулирует импульсом “успеть купить подешевле”. В итоге — вы отдаёте почти 30 тысяч рублей, но психологически чувствуете, будто потратили меньше, чем на самом деле.
Об этой фишке я узнала в 2000-х, когда училась на экономическом факультете Московской академии предпринимательства в Сургуте, однако, создавая свой магазин по продаже инфопродуктов я намеренно отказалась от этой манипулятивной уловки с ценами и вместо 990 руб. прописала 1000 руб.
Также стоит поговорить о поддержке. Тут тоже всё не так радужно. Часто обещают сопровождение, кураторов, живой чат, но на деле — тишина. В лучшем случае — автоматические ответы или ответы от ассистентов, которые не совсем в теме, в худшем — полное отсутствие связи с авторками курса И чтобы всё это выглядело «солидно», такие курсы активно используют визуальные уловки: фотографии на фоне дипломов и библиотек, вымышленные отзывы без ссылок на реальные профили. Иногда добавляют фейковые сертификаты, которые не имеют никакой юридической силы.
Этим уловкам нас в академии предпринимательства конечно не учили, это я знаю из личного опыта по рассказам моих аспиранток, которые прошли все эти курсы, прочли все эти книги и в итоге ни с чем пришли ко мне на сопровождение или консультацию. Я учитываю опыт моих девчонок и выстраиваю свою работу от обратного. Чтобы отзывы были проверяемыми, я создала для них отдельный телеграм-канал и делаю туда перепосты моих подписчиц и слушательниц. Чтобы каждый мог зайти в этот раздел и увидеть ник авторок комментариев и понять, что они достоверные.
Еще у меня на сайте вы можете найти сканы всех моих документов и сертификатов об образовании и мое портфолио с кликабельными ссылками, зайти на мой телеграм-канал и написать комментарий с любым вопросом, на который отвечу лично я, если там не будет никаких оскорблений и обесценивания чужого труда.
И вот казалось бы, ну берите за пример и пользуйтесь, но достаточно известные авторки курсов по написанию диссертаций и статей продолжают применять маркетинговые уловки и крадут идеи моего контента шаг за шагом, подрывая доверие к сфере нашей деятельности в целом.
Когда я начала публично говорить о применении нейросетей в научных текстах, ох сколько я выхватила негатива и осуждения. Все эти именитые школы своим преимуществом стали указывать:
«НЕ ИСПОЛЬЗУЕМ НЕЙРОСЕТИ, учим думать своей головой, а не с помощью нейросетей».
Но уже тогда для меня это было странностью. Зачем кичиться тем, что вы сами себе усложняете жизнь. Не смотря на осуждения я продолжила изучать нейросети. Да, сначала тему этичности не озвучивала, я думала и так всем понятно, что писать нужно самим и только как помощника использовать нейросети. Но я ошибалась. Чрез время проблема тотальной генерации студенческих работ стала широко обсуждаемой. На консультацию стали приходить аспирантки, просившие научить правильно пользоваться нейросетями, чтобы пройти без риска Антиплагиат. И когда запрос на консультации превысил время, которое я могу на них выделить в день, я решила создавать инструкции, уроки, шаблоны, промпты, чтобы они были доступны всем. На тот момент я все еще огребаю за то, что популяризирую нейросети в научных работах.
Стал появляться контент подобный моему, но с посылом:
«Нейросеть все сделает за вас! Вам только тему указать нужно!
Но это опасный призыв — это то, как нейросети подаются как волшебная пилюля. Вам показывают, как с помощью GPT можно сгенерировать главу диплома с 99% оригинальности. Но никто не объясняет, как проверять достоверность информации, как работать с источниками, как не нарушить академическую этику. В результате студенты и аспиранты поддаются соблазну:
«А зачем напрягаться, если нейросеть напишет всё за меня?»
— и в итоге рискуют сдать вымышленную работу, нарушив научную этику, что делает студентов и аспирантов заложницами чужих манипуляций.
Но не прошло и года, как все школы, которые хвалились тем, что НЕ ИСПОЛЬЗУЮТ нейросети, стали продавать курсы по нейросетям. И все они про одно: “Как писать быстрее, как автоматизировать работу, как генерировать текст.” И это хорошо — если ты хочешь сэкономить время. Но плохо — если ты не знаешь, как не нарушить этику, не угодить под “плагиат” и при этом действительно освоить научную практику.
Многие преподавательницы, подписанные на мой канал, всё чаще начали жаловаться: студенты скачивают чужие дипломные и курсовые, загоняют их в GPT — и буквально за полчаса получают текст с оригинальностью 99%. Сначала я не могла поверить, что такое вообще возможно. Чтобы разобраться, я решила провести эксперимент. Для примера я взяла свой реальный проект — заявку на федеральный конкурс, загрузила в GPT собственное портфолио и дала задачу сгенерировать текст. В итоге нейросеть выдала 44 страницы уникального материала, который без проблем прошёл проверку на антиплагиат.
Но именно этот эксперимент я и привожу как пример неэтичного использования нейросетей в научной работе. Автоматическая генерация научного текста без должного контроля способна привести к распространению недостоверной или даже вымышленной информации. Неосознанное принятие выводов, предложенных нейросетями, без критического анализа лишает исследователей главного — навыка думать, сомневаться, уточнять. Возникают и более глубокие вопросы:
Кто несёт ответственность за ошибки?
Как соблюсти принципы академической честности, если часть текста создана машиной?
Одно дело — использовать нейросети для генерации поста в телеграм-канал или заявки на конкурс. И совсем другое — когда речь идёт о диссертации или научной статье, где каждое утверждение должно быть проверяемым и подкреплённым доказательствами.
Но не смотря на это, я считаю, что нейросети — не проблема. Проблема — в отсутствии культуры его использования. Ведь те люди, что генерят бездумно текст и штампуют курсачи, до появления нейросетей делали все тоже самое:
скачивали чужие статьи, переписывали их под свою тему, а цифры, результаты статистических расчетов либо выдумывали, либо все результаты умножали на 10 и вот вам новые итоги. Меняли в списке литературы год публикации источников с 2005 на 2020 годы.
Откуда я это знаю? Я переписывала такие работы лет 10 назад после того, как их не приняли в вузе у студентов. Но, сталкиваясь с таким подлогом, я удаляла 90% текста и писала работу с нуля по-своему, как положено.
Поэтому, когда мне начинают доказывать, что нейросети – это зло, приводя в пример студентов, которые полностью генерят свои дипломные работы, я рассказываю о своем опыте 10-летней давности. Подчеркивая, что недобросовестные люди были, есть и будут. И с развитием технологий, эти люди будут придумывать более совершенные схемы обмана системы. Если, к примеру, пофантазировать и представить, что все нейросети исчезли. Абсолютно все: текстовые редакторы, генераторы изображений и презентаций. Что будут делать эти самые неэтичные студенты без нейросетей? Они снова пойдут заказывать работы у райтеров, они снова вручную начнут переписывать чужие тексты под себя и выдумывать цифры. То есть ничего не поменяется для недобросовестных людей, а вот для нас, для трудовых лошадок, научная работа снова будет отягощена рутинными задачами по оформлению текста по ГОСТ, по поиску нужной информации, по переводу статей на английский и т.д.
Учитывая мой практический опыт и в качестве авторки научных работ на заказ, и в качестве аспирантки, и в качестве преподавательницы в НИИ позволю себе озвучить конкретные практические рекомендации и правила поведения для исследовательниц при использовании нейросетей, которые помогут остаться в рамках биоэтики и никогда не навлечь на свое исследование позорное разоблачение.
Итак, первое - нейросеть может помочь собрать библиографию или черновые идеи, но окончательные выводы и творческие решения должны формулировать сами исследовательницы.
Второе, Необходимо повышение нейросетевой грамотности и обучение основам работы с нейросетями: как работают алгоритмы, какие типичные ошибки (например, «галлюцинации» в тексте, искажения фактов) могут возникать, как проверять и верифицировать результаты нейросети. Руководства вузов и научных организаций обязаны обеспечивать просвещение сотрудников и учащихся о принципах работы нейросетей, рисках и этических правилах его применения .
Самый важный на мой взгляд пункт. – это прозрачность и раскрытие факта использования нейросетей. Если при подготовке научной работы или проведении исследования использовались инструменты нейросетей, это должно быть честно раскрыто. В академической публикации я рекомендую указывать в разделе «Методы» или «Благодарности», какие именно задачи были выполнены с помощью нейросетей и каким образом .
К примеру, в моей любимой и самой прогрессивной Вышке давно разработана Политика в области использования искусственного интеллекта в студенческих работах. Я обожаю Вышку за то, что руководство вуза рассматривает искусственный интеллект как инструмент, способный улучшить образовательные, исследовательские, экспертно-аналитические и управленческие процессы. Меня радует, что бОльшая часть молодых преподов не запрещает студентам использовать искусственный интеллект (ИИ) на всей территории университета. Студенты могут использовать генеративные модели (для текста, кода, изображений и т.д.) при выполнении учебных работ (письменных или устных). Однако в целях соблюдения стандартов академической добросовестности студенты обязаны раскрывать информацию о любом использовании ИИ в своей работе, указывая характер и объём контента, созданного с помощью ИИ. Несоблюдение этого требования является нарушением академических норм и может повлечь за собой дисциплинарные меры.
Вот как руководство НИУ ВШЭ предлагают заявлять факт использования ИИ в научных работах:
При загрузке курсовых или дипломных работ студенты (или группы студентов) должны указать цель использования ИИ, указав применяемую технологию и оценив её эффективность. Для этого в интерфейсе загрузки предусмотрен специальный раздел.

Студенты (или группы студентов) должны включить специальный раздел под названием «Описание используемых генеративных моделей», указав:

Части текста, созданные с помощью ИИ (все произведение, отдельные разделы или фрагменты). Для каждой части необходимо указать цель и способ применения ИИ (полностью сгенерированный текст, сгенерированный ИИ текст с авторскими правками или оригинальный текст, включающий в себя материалы, сгенерированные ИИ). Название каждой использованной генеративной модели со ссылкой на веб-сайт (или описанием другого источника).
Однако, существуют серьезные последствия незадекларированного использования ИИ:
Незадекларированное использование генеративных моделей определяется как обнаружение текста, созданного ИИ, в письменной научной работе без надлежащего раскрытия информации об этом в соответствующем разделе. С января 2024 года система обнаружения плагиата НИУ ВШЭ включает модуль для выявления контента, созданного ИИ.

Незадекларированное использование искусственного интеллекта является нарушением академической честности и может повлечь за собой дисциплинарные меры. В случае с выпускными квалификационными работами государственной аттестации (ГИА) подобные нарушения могут повлечь за собой отчисление в качестве дисциплинарной меры. Нарушение может быть совершено на любом этапе — до или во время защиты.
Также в Вышке существуют ограничения использования ИИ:
Преподаватели могут запретить использование генеративных моделей во время оценки, четко указав это ограничение в программе курса . Если использование ИИ запрещено программой, преподаватель имеет право выставить оценку «0» за любую работу, предположительно содержащую контент, созданный ИИ. Преподаватели и руководители практического обучения могут проверять любые студенческие работы на предмет неправомерного заимствования, включая текст, созданный искусственным интеллектом. Если студент не заявит об использовании ИИ должным образом, преподаватель может выставить оценку «0» за работу, демонстрирующую признаки помощи ИИ. Окончательное решение о том, были ли генеративные модели использованы надлежащим образом (при условии, что студент заполнил требуемый раздел раскрытия информации), принимает преподаватель курса или руководитель практического обучения.
То есть руководство Вышки, фактически придумали для своих студенток и преподавательниц правила по использованию нейросетей в стенах вуза, которые легко можно развить до целого закона на федеральном уровне, как в 2024 году это сделал Евросаюз. Они разработали первый в мире комплексный нормативный документ AI Act об использовании искусственного интеллекта, который стал ключевым ориентиром в научной деятельности во всем мире и мы также можем ориентироваться на этот AI Act. Ведь он регулирует разработку, распространение и использование систем ИИ на едином правовом поле. Его положения напрямую касаются академического сектора. Закон классифицирует все системы ИИ по уровню риска — от минимального до неприемлемого, устанавливая для каждого уровня свои требования. Научная деятельность, как правило, попадает в сферу высокорисковых применений.
К сожалению, помимо ГОСТов и прогрессивной политики Вышки на данный момент в российском законодательстве отсутствует комплексный правовой акт, аналогичный AI Act. Вопросы использования искусственного интеллекта регулируются фрагментарно — через законы об информации, персональных данных, образования и ГОСТ Р 58275-2018 (сфера интеллектуального анализа данных), ГОСТ Р 70949-2023 (Применение искусственного интеллекта в научно-исследовательской деятельности).
Я считаю, что проблемы в использовании нейросетей в научных работах нет. Есть проблема с культурой цитирования, чтения источников, с культурой научной этики.
Представьте, если бы студентов учили:
— как правильно ставить задачи нейросети,
— как проверять её ответы,
— как оформлять результат,
— как перепроверять источники,
— как писать текст самим, а нейросети использовать для черновиков, структурирования, рутинной правки.
Тогда ИИ перестал бы быть «шайтан машиной», а стал бы тем, чем он и должен быть — интеллектуальным помощником.
Когда я погрузилась в тему нейросетевых технологий в научных исследованиях достаточно глубоко, я начала писать диссертацию на эту тему. Чтобы тема не оставалась «в теории», моя научная руководительница поставила мне задачу: не просто писать об этом, а создать курс, внедрить его в образовательную среду, собрать реальную обратную связь и получить акт внедрения — как часть эмпирической базы диссертационного исследования. Так в научно-исследовательском институте общественного здоровья Имени Семашко появился первый очный цикл по нейросетям. Я провела его с живым участием преподавательниц и аспиранток, разобрала на лекциях реальные кейсы, получила много отзывов. После чего меня пригласили на работу в этот НИИ.
Дальше этот курс мы адаптировали под онлайн формат с учётом пожеланий очного потока. Провели второй цикл лекций на базе института с приглашенным спикером по статистике. А дальше, из своих лекций и презентаций по нейросетям, по промптам, по автоматизации рутинных научных процессов — я собрала всё в один компактный, удобный и на 100% практический курс. Курс я назвала AI-курс Малинович, где собрала 5 видеоуроков по 1–1,5 часа с примерами из моих статей по ГОСТам. С этичными промптами, с реальной проверкой через Антиплагиат. На курсе я разобрала, с какими задачами GPT справляется, а с какими — нет. Подсветила, где нейросеть — помощница, а где — риск.
Еще полгода назад я ни за что не согласилась бы делать курс. Но он как будто сам родился из вашего запроса, из моей потребности в вашей обратной связи для диссертации, из отсутствия практических лекций без внутренних уловок и продаж.
Я не буду вам сейчас втюхивать бесплатные вебинары, прогревы, акции, чтобы продать этот курс. Просто пройдите по ссылке и почитайте перепосты реальных отзывов – это моя лучшая реклама. На курсе слушательницы научились оформлять использование нейросети в списке литературы, генерировать идеи, писать текст своими словами и повышать его уникальность за счет правильного цитирования, объединить несколько огромных таблиц Excel в одну с GPT, проверить источники, которые предлагает Perplexity, визуализировать свою работу в Python или SmartArt, и ставить водяной знак и подпись на своих материалах.
Поэтому, если мне удалось без всяких маркетинговых уловок завоевать ваше доверие, приходите ко мне на курс по ссылке в описании, который пройдет с 1 по 7 января — в разгар новогодних каникул. Я лично буду вас сопровождать в закрытом Telegram-чате.

Кому подойдёт курс?

— Студенткам, которые боятся первого шага
— Аспиранткам, которые застряли
— Преподавательницам, которые хотят идти в ногу со временем
— Всем, кто устал от рутины и хочет, чтобы нейросеть работала на них, а не вместо них
И самое главное, как проявление моего микро феминизма, я дарю девушкам и женщинам скидку 20% на курс и все остальные мои инфопродукты по промокоду gpt20.

Люблю вас, девчонки!

]]> Красные флаги ИИ-текста для АНТИПЛАГИАТА в 2026 году https://malinovich.ru/tpost/j5eubcjbr1-krasnie-flagi-ii-teksta-dlya-antiplagiat https://malinovich.ru/tpost/j5eubcjbr1-krasnie-flagi-ii-teksta-dlya-antiplagiat?amp=true Sun, 18 Jan 2026 13:05:00 +0300 Евгения Малинович Нейросети

Красные флаги ИИ-текста для АНТИПЛАГИАТА в 2026 году

Пока многие исследовательницы ещё боятся применять нейросети в научной работе, ваши научные руководительницы уже научились определять НЕЙРОСЕТЬ -текст с первого взгляда. А система Антиплагиат - за несколько секунд.
Сегодня я расскажу, как именно НЕЙРОСЕТЬ выдаёт себя в тексте, что видят научницы, что видит система Антиплагиат, и как писать этично и безопасно.
Меня зовут Евгения Малинович, я коммерческая научная руководительница, сопровождаю аспиранток, магистранток и преподавательниц, пишу диссертацию про нейросети в академической среде и каждый день вижу, как нейросети помогают - и как они подставляют.
  1. ВИЗУАЛЬНЫЕ КРАСНЫЕ ФЛАГИ, КОТОРЫЕ ВЫДАЮТ НЕЙРОСЕТЬ
Это то, что каждая научница замечает сразу - даже если ничего не знает про машинное обучение. Я часто проверяю тексты аспиранток: главы диссертаций, статьи, отчёты. И бывает ситуация: текст вроде корректный, логичный, структурный - но ощущение пустоты. Как будто всё слишком гладко, а смысла нет. И я вижу визуальные маркеры, которые НЕЙРОСЕТЬ выдаёт почти всегда.
1) Длинные тире - вместо средних. НЕЙРОСЕТЬ всегда ставит длинные тире. Но в научной литературе чаще встречаются средние «–». Мой намётанный глаз преподавательницы считывает это моментально.
2) Кавычки-запятые или кавычки шестерки сверху, девятки снизу “…” – вместо кавычек-ёлочек «…». Кавычки шестерки сверху, девятки снизу, назовём их «кавычки-69», вы не поставите вручную. Вот попробуйте прямо сейчас напечатать кавычки. Они будут ёлочками «». А значит, если у вас кавычки-69, значит вы скопировали текст из интернета или нейросеть вам его написала и вы даже не потрудились отформатировать текст. Вот, именно это я думаю, если, при проверке работ своих аспиранток, вижу кавычки-69.
3) Использование буквы «ё». В живом тексте ёвс тречается редко, а НЕЙРОСЕТЬ ставит её всегда. Буквы ё даже нет в раскладке, мне букву ё пришлось специально искать.
Что я делаю при написании своих статей, чтобы не попасть в просак перед редакторками солидных журналов. Я просто делаю автозамену по всему документу через Ctrl+H
  • Меняю длинное тире на среднее.
  • Кавычки-69 “” на ёлочки «».
  • «ё» → «е» (кроме имён собственных).
Это снимает первую волну подозрений, из-за которых вашу достойную работу могут начать корректировать предвзято.
  1. СМЫСЛОВЫЕ КРАСНЫЕ ФЛАГИ НЕЙРОСЕТИ, ПО КОТОРЫМ ПРЕПОДАВАТЕЛЬНИЦА СЧИТЫВАЕТ ГЕНЕРАЦИЮ
Здесь начинаются проблемы глубже. НЕЙРОСЕТЬ пишет гладко, логично, но как будто ни о чём. Живой человеческий текст исследовательницы где-то короче, где-то длиннее, где-то в тексте прослеживаются сомнения. НЕЙРОСЕТЬ - нет.
Флаг 1. Смысловая жвачка
НЕЙРОСЕТЬ пишет:
«Важно отметить, что использование цифровых инструментов оказывает значительное влияние на образовательный процесс».
Само по себе - окей. Но следующая фраза:
«Следует учитывать, что данные технологии трансформируют профессиональные практики».
А дальше:
«Это свидетельствует о том, что…»
Три абзаца - три одинаковые по структуре вводные. Это шаблон НЕЙРОСЕТИ. И вот здесь важно отметить, что неправильный промпт неизбежно приводит к таким «смысловым жвачкам». Если попросить нейросеть: «Напиши текст про влияние цифровых технологий», она выдаст ровно то, что вы видели выше - «среднее арифметическое» всего интернета. Поэтому нужен объёмный, точный промпт (иначе говоря ТЗ), который заставляет нейросеть работать НЕ по общим вероятностям, а по конкретным ограничениям. Вот промпт, который я даю своим аспиранткам:
Напиши научный текст по теме: «Влияние цифровых технологий на профессиональные практики преподавательниц». Используй только проверяемые научные источники за последние 5 лет, обязательно дай кликабельные ссылки на каждый факт. Не используй вводные конструкции типа «следует отметить», «важно подчеркнуть», «в данном контексте». Не используй обобщений. Пиши только фактами, цифрами, результатами исследований. Текст должен содержать конкретные данные: проценты, выборки, годы, исследовательские группы, сравнения. Делай абзацы разной длины: один короткий, следующий длиннее, затем пример или цифра. Не делай одинаковые начала абзацев. Указывай авторов и годы исследований. Если информации по запросу нет – так и напиши, что данных недостаточно. Обязательно добавляй примеры из реальных образовательных практик, а не общие рассуждения. Включай одно сравнение между странами или группами преподавательниц в каждом втором абзаце. Если источники противоречат друг другу - укажи это. Пиши без воды и без смысловых повторов. Стиль аналитический, точный, научный. Опирайся на загруженные мной файлы.
Такой промпт работает потому, что нейросеть получает жёсткие ограничения, а не расплывчатое «пожалуйста, напиши красиво», и ей уже не удаётся спрятаться за вероятностные, шаблонные фразы. Вместо того чтобы подставлять самые частотные формулировки, она вынуждена опираться на данные, потому что вы требуете конкретику, цифры, примеры и фактические основания каждого утверждения. Одновременно вы запрещаете вводные конструкции, которые почти всегда являются маркером НЕЙРОСЕТИ, - именно те длинные обобщающие фразы, которыми она заполняет пустоты, когда не знает, что сказать по сути.
Ещё один важный момент: вы задаёте ей неровный ритм текста - короткие предложения рядом с длинными, прямые формулировки рядом с уточнениями. Такой ритм трудно подделать, потому что вероятность «ровного» текста у НЕЙРОСЕТИ всегда выше, а неровность - это человеческая логика, а не статистический шаблон.
Кроме того, нейросеть не может «лить воду», когда вы требуете, чтобы каждое утверждение опиралось на конкретную цифру, источник или факт. Она лишается возможности выдумывать ссылки, потому что вы просите кликабельные, проверяемые источники, которые невозможно симулировать без реального содержания. И самое главное - такой промпт полностью исключает её привычку уходить в вероятностную генерацию текста. У неё остаются только факты, подтверждаемые данные и ваша структура, а не её «среднее арифметическое» всех прочитанных ею текстов.Такой промпт уже подрезает 80% ИИ-шной жвачки на входе. А оставшиеся 20% придётся дочистить вручную, убрав машинные вставки и шаблонные начала предложений. И здесь важно знать, какие именно фразы чаще всего выдают НЕЙРОСЕТИ.
10 самых триггерных фраз для Антиплагиата:
  • В данном контексте
  • Следует отметить, что
  • Важно подчеркнуть, что
  • Согласно результатам исследования
  • Это свидетельствует о том, что
  • Исходя из вышеизложенного
  • В целом можно сказать, что
  • Таким образом можно утверждать, что
  • На сегодняшний день представляет особый интерес
  • Актуальность данной темы обусловлена
Но ещё сильнее нейросеть выдаёт себя не тем, что она усложняет простую мысль, а тем, что она делает это системно - из абзаца в абзац, без пауз, без примеров, без живой логики.
Флаг 2. Переобъяснение очевидного
Это один из самых ярких маркеров НЕЙРОСЕТИ, который преподавательницы ловят буквально за первые строки. К примеру, я пишу прямо:
«По результатам опроса, мы видим, что преподавательницы чаще используют НЕЙРОСЕТИ для подготовки презентаций, чем для проверки работ».
Факт → сравнение → вывод.
А НЕЙРОСЕТЬ берёт этот же факт и превращает в многослойную конструкцию:
«В данном контексте следует подчеркнуть, что анализ демонстрирует определённые различия…».
То есть вместо одного короткого предложения вы получаете длинную подводку, которая ничего не добавляет, кроме ощущения «псевдонаучности». Это происходит, потому что НЕЙРОСЕТЬ встраивает перед каждым фактом:
  • «следует подчеркнуть»,
  • «в данном контексте»,
  • «можно отметить»,
  • «анализ демонстрирует»,
  • «это указывает на наличие определённых различий»
И дальше следует мысль, которую спокойно можно выразить одним предложением. Получается картина:
вместо 1 факта → получаем 5–7 слов разгона + пустую конструкцию + слово «анализ» + размытый вывод.
Структура повторяется из абзаца в абзац, и даже если содержание нормальное, стиль начинает «звенеть» одинаковостью.

КАК ЭТОГО ИЗБЕЖАТЬ?

  1. Формулируйте факт сразу, без разгона. Вместо: «В данном контексте следует отметить, что преподавательницы чаще…». Пишите: «Преподавательницы чаще используют НЕЙРОСЕТЬ для подготовки презентаций, чем для проверки работ».
  2. Убирайте любые подводки, которые не несут данных или смысла. Если фраза не содержит фактов - она лишняя.
  3. Сокращайте «разгон» до одного слова или до нуля. Допустимые живые варианты:
  • «По данным опроса…»
  • «В выборке 2026 года…»
  • «В исследовании ВШЭ…»
И сразу - суть.
  1. Требуйте от НЕЙРОСЕТИ данные, а не рассуждения. Это ключевой момент: НЕЙРОСЕТЬ начинает лить воду именно тогда, когда вы не требуете данных. Поэтому промпт должен включать:
  • «пиши только фактами»,
  • «каждое утверждение подтверждай цифрой»,
  • «не используй вводные»,
  • «не делай подводок»,
  • «не обобщай».
  1. Добавляйте человеческие «микро-маркеры». Живые примеры, ремарки, сомнения:
  • «По нашим данным…»
  • «Когда был проведен сравнительный анализ ответов респонденток…»
  • «Результаты исследования оказались неожиданными и гипотеза не подтвердилась…»
НЕЙРОСЕТЬ так не пишет, если ей не задать промпт, который заставит ее писать, как человек, например такой:
Напиши научный текст по теме «Нейросети в научной работе» в аналитическом стиле. Не используй вводные конструкции: «в данном контексте», «следует отметить», «важно подчеркнуть», «анализ демонстрирует», «на основании вышеизложенного», «это свидетельствует». Запрещено писать любые обобщения, выводы без фактов, разгоны из 10–15 слов и фразы, которые не содержат данных. Пиши так, как пишет исследовательница: чётко, коротко, конкретно. В каждом абзаце обязательно указывай точный факт, число, пример, исследование или наблюдение из файлов, которые я загрузила.
Формулируй мысль напрямую, без «разжёвывания» очевидных и общеизвестных фактов. Если факт можно выразить одной фразой - выражай одной фразой, без подводок. Не используй пустые разгрузочные слова («важно», «следует», «необходимо»), если за ними не следует конкретика.
Добавь 1–2 примера и покажи, как этот же фрагмент написал бы человек. Не выдумывай исследования: если нет реальных данных, прямо напиши, что данных нет. Не придумывай ссылки. Избегай смысловой жвачки.
Если где-то неизбежно появляется потенциально шаблонная фраза - перепиши её. Пиши в академическом стиле.
Флаг 3. Абсолютно одинаковые абзацы
НЕЙРОСЕТЬ всегда строит абзац так:
1. общее утверждение
2. пояснение
3. мини-вывод
У вас таких может быть один-два абзаца, а у НЕЙРОСЕТИ - все двадцать два, и это видно сразу. Здесь можно применить воттакой промпт.
Пиши предложения разной длины: короткое (5–8 слов), среднее (12–16 слов), затем пример или уточнение. Избегай одинаковых начал предложений и повторов структуры абзацев.
Если вы хотите писать уверенно, спокойно и без страха, что текст «выдаст» ИИ, можете заглянуть в мой интернет-магазин на malinovich.ru. Я собрала готовые шаблоны для диссертации, рабочие промпты, уроки по этичной работе с нейросетями. Если нужна индивидуальная консультация или сопровождение до защиты диссертации - я всегда открыта. И да, я делаю 20% скидку всем девушкам и женщинам на любую программу, урок или шаблон - просто потому, что по статистике зарплата женщин ниже на 20-25% при одинаковой нагрузке и условиях труда.
  1. ЭТИЧНОСТЬ: КАК ИСПОЛЬЗОВАТЬ НЕЙРОСЕТЬ в рамках академической честности
На своих курсах и выступлениях я заявляю и утверждаю, что НЕЙРОСЕТЬ - не зло. Зло - это выдавать её текст за свой, не проверив ни один факт, не перепроверив ссылки и не удостоверившись, что источники существуют. В академической среде этичность - это не просто моральный выбор, а инструмент защиты вашей научной репутации и безопасности. Этичное использование НЕЙРОСЕТИ в диссертации означает, что она помогает вам как редакторка, подчищая формулировки; как помощница по структуре, предлагая варианты логичного построения текста; как черновик, который можно переписать под себя и как аккуратная рерайтерка ваших собственных мыслей, а не чужих.
Но этичность заканчивается там, где начинается попытка переложить ответственность на ИИ. Просить НЕЙРОСЕТЬ писать главу вместо вас, придумывать статистику, которую невозможно подтвердить, или вставлять ссылки, если вы даже не планируете проверять, существуют ли эти источники, - это уже не помощь, а подмена авторства. Такой подход опасен, потому что преподавательница моментально увидит пустоту текста: отсутствие логики, отсутствие ваших аргументов и несоответствие между заявленными фактами и реальными данными. Антиплагиат может пометить текст как ИИ-генерацию, и никакие объяснения не помогут. На защите или предзащите члены диссовета вправе задать вопросы о каждом факте, каждой цифре, каждой ссылке, и если выяснится, что часть данных выдумана, вы окажетесь в непоправимом положении.
И в итоге самое неприятное - вы сами теряете контроль над собственным исследованием. Диссертация перестаёт быть вашим продуктом, вашим мышлением, вашим вкладом. Поэтому этичность - это способ удержать авторство, сохранить уверенность и быть в безопасности на каждом этапе научной работы.
Этично - значит безопасно. Этично - значит, что любой фрагмент вашего текста можно защитить аргументами и данными. И как только вы это понимаете, становится очевидно: вся этичность начинается не с написанного текста, а с того, как вы ставите задачу НЕЙРОСЕТИ. А значит - с промпта.
  1. ПРАВИЛЬНЫЕ ПРОМПТЫ
Промпт «напиши главу такую-то» - прямая дорога в модуль ИИ-детектора Антиплагиат. Правильнее и безопаснее формулировать промпт так:
  • какие данные использовать;
  • какие источники;
  • какие ограничения;
  • какой стиль;
  • какой формат;
  • какие ссылки;
  • какие выводы допускаются.
Если задать промпт расплывчато, то получите расплывчатую ерунду в ответ. Правильный пример промпта:
Пиши только по реальным научным источникам за последние 5 лет, обязательно указывай кликабельные ссылки к каждому факту. Если информации нет - напиши, что её нет. Не используй воду, не используй вводные конструкции, не делай однотипных абзацев. Опирайся только на статистику, данные, отчёты и рецензируемую литературу.
Тогда НЕЙРОСЕТЬ уже не сможет генерировать ерунду. Но даже идеальный промпт и аккуратный текст - это только половина безопасности, потому что в этой игре есть ещё один игрок, который смотрит на ваш текст совсем по-другому, - и это система Антиплагиат.
  1. КАК ИМЕННО СИСТЕМА АНТИПЛАГИАТ ВЫЧИСЛЯЕТ НЕЙРОСЕТЬ
Здесь начинается техническая часть. Но я объясню простыми словами. Системы Антиплагиата используют:
  1. Лексический анализ (словарная частотность). НЕЙРОСЕТЬ любит одни и те же слова. Их частотность выбивается из среднего по академическим текстам.
  2. Синтаксический анализ (структура предложений). Вы пишете короткое предложение, длинное, среднее, ремарка, пример. НЕЙРОСЕТЬ пишет одинаково длиной, с одинаковой структурой, с одинаковыми вводными.
  3. Статистическое моделирование (поиск аномалий). Система делит текст на блоки по 6–12 слов. И смотрит:
  • не слишком ли они однотипные;
  • не слишком ли равномерные;
  • не повторяются ли однообразные паттерны.
Если текст «слишком ровный» - это подозрительно.
  1. Проверка по базе ИИ-шаблонов. Антиплагиат давно собирает выборки текстов, созданных нейросетями.
НЕЙРОСЕТЬ пишет по вероятностям - и эти вероятности повторяются от текста к тексту. Здесь важно понимать, что НЕЙРОСЕТЬ не думает, не понимает смысла, не знает реальности. Она работает как очень продвинутый Т9, который: видел миллионы текстов, умеет продолжать не слово, а целые мысли, но всё равно просто предсказывает следующий кусочек текста. Когда ты вводишь слово «Привет», Т9 предлагает: «как» «дела». Потому что он видел, что люди часто пишут эти слова рядом. НЕЙРОСЕТЬ делает то же самое, но: прогнозирует НЕ только слова, а тысячи вариантов, для каждого шага текста, учитывая весь предыдущий контекст. То есть НЕЙРОСЕТЬ угадывает, какое слово, фраза или предложение здесь наиболее вероятны.
Итак, для закрепления, НЕЙРОСЕТЬ делает четыре вещи:
1) Сканирует твой запрос. Смотрит на все слова, порядок, стиль.
2) Сравнивает с миллиардами примеров. Она училась на огромной коллекции текстов - книг, статей, сайтов.
3) Предсказывает следующее слово не по смыслу - а по вероятности: «В похожих текстах после такой фразы обычно идёт вот это…»
4) Повторяет это тысячу раз в секунду. Так рождаются абзацы, страницы, «умные мысли» и даже целые диссертации.
Таким образом, сгенерированные тексты похожи друг на друга. А человек, при написании текста, думает, сомневается, сбивается, приводит примеры, пишет неровно, делает эмоциональные связки, иногда меняет стиль по ходу. НЕЙРОСЕТЬ так не пишет.
В целом это не страшно, когда ты свой текст прогоняешь через НЕЙРОСЕТЬ и просишь написать в научном стиле, я такие промпты и даю своим аспиранткам, но если вы даете запрос написать текст на определенную тему, не давая НЕЙРОСЕТИ исходного материала: ваши мысли, пример диссертации, файл со статистикой, НЕЙРОСЕТЬ может опереться на какую-нибудь Википедию или развлекательные статьи и нагенерить вам недоказанной ерунды. При этом, она напишет так складно, так правдоподобно, что ерунда будет выглядеть, как доказанный факт. НЕЙРОСЕТЬ вам еще и ссылку на источник укажет и номер страницы проставит, только источник будет выдуман. В результате, выданные НЕЙРОСЕТЬЮ абзацы могут совпасть по структуре с тысячами других ИИ-текстов, не по содержанию - по форме.
  1. Анализ «человеческого шума»
Человек делает ошибки. НЕЙРОСЕТЬ - нет. И это тоже маркер.
ЧЕМ ЭТО ЧРЕВАТО?
Если вы подали текст идеально гладкий, без ошибок, однотипный, с одинаковыми абзацами, без ссылок на реальные данные, без человеческих неровностей, то система АНТИПЛАГИАТ может выдать вам ИИ-метку, снизить процент оригинальности. А преподавательницы заподозрят отсутствие самостоятельного анализа, начнут задавать вопросы, могут потребовать предоставить черновики. И вы окажетесь в ситуации, когда защищаться нечем.
  1. КАК ПРАВИЛЬНО ПИСАТЬ, ЧТОБЫ НЕ ПОПАСТЬ НА ИИ-МЕТКУ
Это практические рекомендации, которые я даю аспиранткам.
  1. Добавляйте факты, цифры, источники. НЕЙРОСЕТЬ их не создаёт - она их имитирует. Живой текст содержит
  • статистику,
  • проценты,
  • даты,
  • результаты опроса,
  • ваши собственные данные.
  1. Делайте абзацы разной длины. Неровно - это хорошо. Это «живой стиль».
  2. Пишите короткие фразы рядом с длинными. НЕЙРОСЕТЬ так почти никогда не делает.
  3. Убирайте ИИ-шные слова, такие как:
  • «следует отметить»
  • «в данном контексте»
  • «представляется важным»
  • «принимая во внимание вышеизложенное»
Это ИИ-маркеры.
  1. Используйте свои примеры. НЕЙРОСЕТЬ не знает ваш контекст. А вы - знаете.
  2. Пишите «личные микровставки». Например:
«Когда в нашем исследовании сравнивались ответы женщин 35+ с преподавательницами младше 30, оказалось…».
Это снимает все подозрения и показывает структуру практической части вашего исследования.
  1. Проверяйте ссылки на источники. Если ссылка не открывается – источник не используем или уточняем дополнительным промптом:
«Ссылка данного источника не открывается. Проверь еще раз и напиши достоверные данные источника с кликабельной ссылкой».
НЕЙРОСЕТЬ - мощная помощница. Но только тогда, когда вы руководите ею, а не она вами. Вы - исследовательница. Ваш научный или преподавательский интерес, ваш опыт, ваш стиль, ваши выводы - уникальны. И никакая нейросеть этого не заменит.
]]>