Аннотация
Статья посвящена модернизации системы итогового контроля магистров-психологов в условиях цифровизации и перехода к стандартам открытой науки (Open Science). Рассмотрены методологические вызовы высшей школы, связанные с кризисом воспроизводимости результатов, практиками p-hacking и HARKing. Обоснован переход от репродуктивного воспроизводства статистических формул к развитию методологической интуиции студентов. На примере разработанных трехкомпонентных экзаменационных комплексов проиллюстрирована интеграция методов квантификации качественных признаков в парадигме Mixed Methods. Определены нравственные границы и легитимные инструменты привлечения генеративного искусственного интеллекта как ассистента исследователя на этапе эксплораторного анализа данных (AI Disclosure, модель Human-in-the-loop). Предложен банк прикладных кейс-задач, который позиционируется как гибкий методический конструктор по оптимизации и технологизации преподавательской практики без дополнительной бюрократической нагрузки.

Математические и статистические инструменты в современных психологических исследованиях: методологические исследования, смешанные методы, и Open Science Standards in Higher Education

Абстрактный
материал является стимулированной модернизацией финального обследования системы для Мастерских студентов в психологии под digitalization and transition to Open Science standards. Студия адресов методологических положений в высшей образовательной практике, связанной с репликацией кризиса, p-hacking, и HARKing. Transition from reproductive memorization of statistical formulas to development of students' Методологічна intuition is substantiated. При помощи разработки трехкомпонентных exam complexes as example, integration of quality data quantification methods in Mixed Methods paradigm is illustrated. Етичне колодязі та легітимні інструменти для incorporation generative artificial intelligence as research assistant at the stage of explorator data data analysis are defined (AI Disclosure, Human-in-the-loop model). В банке применяемых случаев tasks лишається, служить как flexible методологический framework для оптимізації і технологічності методичні практики без внесення aditional bureaucratic burdens.