論文の概要: Contra generative AI detection in higher education assessments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05241v2
- Date: Sat, 30 Dec 2023 10:39:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 00:48:39.022936
- Title: Contra generative AI detection in higher education assessments
- Title（参考訳）: 高等教育評価におけるコントラジェネレーティブAI検出
- Authors: Cesare G. Ardito
- Abstract要約: 生成的AIの急速な進歩と普及は、特に教育において、従来の学術的整合性メカニズムの再評価を必要とする。
学術的整合性を維持するという文脈において、AI検出ツールの有効性、脆弱性、倫理的意味について検討する。
本稿では,AI活用を取り入れたロバストアセスメント手法と教育方針への戦略的シフトを提唱する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a critical analysis of generative Artificial Intelligence
(AI) detection tools in higher education assessments. The rapid advancement and
widespread adoption of generative AI, particularly in education, necessitates a
reevaluation of traditional academic integrity mechanisms. We explore the
effectiveness, vulnerabilities, and ethical implications of AI detection tools
in the context of preserving academic integrity. Our study synthesises insights
from various case studies, newspaper articles, and student testimonies to
scrutinise the practical and philosophical challenges associated with AI
detection. We argue that the reliance on detection mechanisms is misaligned
with the educational landscape, where AI plays an increasingly widespread role.
This paper advocates for a strategic shift towards robust assessment methods
and educational policies that embrace generative AI usage while ensuring
academic integrity and authenticity in assessments.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,高等教育評価における生成人工知能(AI)検出ツールの批判的分析について述べる。
特に教育における生成aiの急速な発展と普及は、伝統的な学術的整合性メカニズムの再評価を必要としている。
学術的整合性を維持するという文脈で,ai検出ツールの有効性,脆弱性,倫理的意義について検討する。
本研究は,AI検出に関わる実践的,哲学的な課題を精査するために,様々な事例研究,新聞記事,学生証言から洞察を合成する。
我々は、検出メカニズムへの依存は、AIがますます幅広い役割を果たす教育現場と不一致であると主張している。
本稿では,AI活用を取り入れたロバストな評価手法と教育方針への戦略的転換を提唱し,学術的完全性と評価の信頼性を確保した。
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