Human-LLM interaction and the reorganization of intellectual continuity: Ukrainian academics working under wartime conditions
| dc.contributor.author | Mykhailenko, Olena | |
| dc.contributor.author | Михайленко, Олена Феліксівна | |
| dc.date.accessioned | 2026-10-20T07:53:45Z | |
| dc.date.available | 2026-10-20T07:53:45Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.description.abstract | This article examines how Human–Large Language Model (LLM) interaction reorganizes continuity of academic work under wartime conditions. In Ukrainian higher education, interruption, displacement, infrastructural instability, emotional strain, and fragmented temporal organization increasingly disrupt sustained academic activity. While existing research on Human–Artificial Intelligence interaction primarily focuses on technological capabilities, adoption, ethics, or learning outcomes, less attention has been paid to how Human–LLM interaction supports continuity of work under unstable conditions. The study develops a continuity-centered analytical framework combining Activity Theory, Distributed Cognition, the Assumption of Insufficient Knowledge and Resources, and Affordance Theory. Methodologically, the article adopts an abductive exploratory approach based on interpretive engagement with interaction materials voluntarily shared by nine Ukrainian educators using systems such as ChatGPT, Claude, Gemini, and Copilot during wartime. The findings demonstrate that Human–LLM interaction operates through asymmetrical distributions of continuity work. Five dimensions of asymmetry were identified: temporal, contextual, experiential, cognitive, and recovery asymmetries. The analysis further identified two continuity mechanisms supporting distributed resumability: externalization, through preserved interaction histories that enable resumption of interrupted work, and temporal compression, through rapid procedural stabilization that reduces coordination demands under fragmented conditions. The study argues that the significance of Human–LLM interaction lies not only in the generation of outputs, but increasingly in supporting resumability and stabilization of academic work under interruption-intensive conditions. The findings may inform higher education policy, educator support practices, crisis pedagogy, and future research on Human–Artificial Intelligence interaction under instability. Стаття досліджує, яким чином взаємодія людини з великими мовними моделями (LLM) реорганізує підтримання безперервності академічної праці в умовах війни. В українській вищій освіті повітряні тривоги, переміщення, інфраструктурна нестабільність, емоційне навантаження дедалі більше порушують умови, необхідні для сталої інтелектуальної діяльності. Водночас існуючі дослідження взаємодії людини та штучного інтелекту переважно зосереджуються на технологічних можливостях, етичних питаннях або результатах навчання, приділяючи значно менше уваги тому, як взаємодія з LLM підтримує безперервність професійної та академічної діяльності в умовах нестабільності. У статті розроблено теоретичну рамку для аналізу взаємодії людини з LLM на основі поєднання теорій Діяльності, Розподіленого Пізнання, Обмежених Знань і Ресурсів, та Доступності (Affordances). Методологічно дослідження ґрунтується на абдуктивному підході та інтерпретативному аналізі журналів взаємодії з LLM, добровільно наданих українськими викладачами, які використовували системи ChatGPT, Claude, Gemini та Copilot в умовах війни. У результаті було визначено п’ять вимірів асиметрії взаємодії людини та LLM: темпоральну, контекстуальну, досвідну, когнітивну та асиметрію відновлення. Також ідентифіковано два механізми підтримання Розподіленої Відновлюваності: екстерналізація через збереження історій взаємодії та темпоральне стиснення через швидку процедурну стабілізацію. Наукова новизна статті полягає у розробленні методологічного підходу і словника для аналізу взаємодії людини та LLM в умовах нестабільності, зокрема у систематизації асиметрій між людським і штучним інтелектом, що формують підтримання безперервності інтелектуальної діяльності. Практична цінність дослідження полягає у можливості застосування результатів у навчальних програмах і політиках вищої освіти, кризової педагогіки, професійного розвитку викладачів та подальших досліджень взаємодії людини та штучного інтелекту. | |
| dc.identifier.citation | Mykhailenko O. Human-llm interaction and the reorganization of intellectual continuity: Ukrainian academics working under wartime conditions / Olena Mykhailenko // Стратегія економічного розвитку України : зб. наук. пр. / М-во освіти і науки України, Київ. нац. екон. ун-т ім. В. Гетьмана ; [редкол.: О. М. Гребешкова (голов. ред.) та ін.]. – Київ : КНЕУ, 20265. – Вип. 58. – С. 336–354. | |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.33111/sedu.2026.58.336.354 | |
| dc.identifier.issn | 2312-9298 | |
| dc.identifier.uri | https://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/56982 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана | |
| dc.subject | Human–LLM interaction | |
| dc.subject | distributed cognition | |
| dc.subject | intellectual continuity | |
| dc.subject | distributed resumability | |
| dc.subject | wartime higher education | |
| dc.subject | Human-LLM asymmetry | |
| dc.subject | academic work under instability | |
| dc.subject | взаємодія людини та великих мовних моделей | |
| dc.subject | розподілене пізнання | |
| dc.subject | інтелектуальна безперервність | |
| dc.subject | розподілена відновлюваність | |
| dc.subject | вища освіта воєнного часу | |
| dc.subject | асиметрія людини та LLM | |
| dc.subject | академічна робота в умовах нестабільності | |
| dc.subject.udc | 316.77:004.8:378.4 (477):355.01 | |
| dc.title | Human-LLM interaction and the reorganization of intellectual continuity: Ukrainian academics working under wartime conditions | |
| dc.title.alternative | Взаємодія людини з великими мовними моделями та реорганізація інтелектуальної безперервності: українські викладачі, що працюють в умовах воєнного часу | |
| dc.type | Article |