論文の概要: Is AI Changing the Rules of Academic Misconduct? An In-depth Look at Students' Perceptions of 'AI-giarism'

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03358v2
• Date: Sat, 10 Jun 2023 03:55:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 23:16:21.962600
• Title: Is AI Changing the Rules of Academic Misconduct? An In-depth Look at Students' Perceptions of 'AI-giarism'
• Title（参考訳）: AIは学業ミスのルールを変えるのか? 学生の「AI-giarism」に対する認識についての一考察
• Authors: Cecilia Ka Yuk Chan
• Abstract要約: 本研究は,AIと盗作を包含する学問的不正行為の創発的形態である,AI-giarismに対する学生の認識を探求する。 この発見は、AIコンテンツ生成に対する明確な不承認を伴う、複雑な理解の風景を描いている。 この研究は、学術、政策立案、そして教育におけるAI技術のより広範な統合に関する重要な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This pioneering study explores students' perceptions of AI-giarism, an emergent form of academic dishonesty involving AI and plagiarism, within the higher education context. A survey, undertaken by 393 undergraduate and postgraduate students from a variety of disciplines, investigated their perceptions of diverse AI-giarism scenarios. The findings portray a complex landscape of understanding, with clear disapproval for direct AI content generation, yet more ambivalent attitudes towards subtler uses of AI. The study introduces a novel instrument, as an initial conceptualization of AI-giarism, offering a significant tool for educators and policy-makers. This scale facilitates understanding and discussions around AI-related academic misconduct, aiding in pedagogical design and assessment in an era of AI integration. Moreover, it challenges traditional definitions of academic misconduct, emphasizing the need to adapt in response to evolving AI technology. Despite limitations, such as the rapidly changing nature of AI and the use of convenience sampling, the study provides pivotal insights for academia, policy-making, and the broader integration of AI technology in education.
• Abstract（参考訳）: この先駆的な研究は、高等教育の文脈において、aiと盗作を含む学術的不正の創発的な形態であるai-giarismに対する学生の認識を探求する。 様々な分野の大学生,大学院生393名を対象に,AI-ギアリズムの多様なシナリオに対する認識を調査した。 この発見は、AIコンテンツの直接生成に対して明確な不承認をもって、複雑な理解の風景を描いている。 この研究は、AIギアリズムの初期の概念化として新しい道具を紹介し、教育者や政策立案者に重要なツールを提供する。 このスケールは、AI統合の時代における教育設計と評価を支援するAI関連の学術的不正行為に関する理解と議論を促進する。 さらに、AI技術の進化に対応するために適応する必要性を強調し、学術的不正行為の伝統的な定義に挑戦する。 AIの急速な変化や便利なサンプリングの使用といった制限にもかかわらず、この研究は学術、政策決定、そして教育におけるAI技術のより広範な統合に対する重要な洞察を提供する。

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