論文の概要: Understanding Student and Academic Staff Perceptions of AI Use in Assessment and Feedback
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15808v1
- Date: Sat, 22 Jun 2024 10:25:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-25 20:25:27.807190
- Title: Understanding Student and Academic Staff Perceptions of AI Use in Assessment and Feedback
- Title（参考訳）: 評価とフィードバックにおけるAI活用の学生とアカデミックスタッフの理解
- Authors: Jasper Roe, Mike Perkins, Daniel Ruelle,
- Abstract要約: 高等教育における人工知能(AI)と生成人工知能(GenAI)の台頭は、評価改革を必要としている。
本研究は,AIとGenAIツールを用いた学生と学術スタッフの経験を探索することによって,重要なギャップを解消する。
オンライン調査では、ベトナムの2つの大学とシンガポールの1つの大学から35人の研究スタッフと282人の学生のデータを収集した。
- 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: The rise of Artificial Intelligence (AI) and Generative Artificial Intelligence (GenAI) in higher education necessitates assessment reform. This study addresses a critical gap by exploring student and academic staff experiences with AI and GenAI tools, focusing on their familiarity and comfort with current and potential future applications in learning and assessment. An online survey collected data from 35 academic staff and 282 students across two universities in Vietnam and one in Singapore, examining GenAI familiarity, perceptions of its use in assessment marking and feedback, knowledge checking and participation, and experiences of GenAI text detection. Descriptive statistics and reflexive thematic analysis revealed a generally low familiarity with GenAI among both groups. GenAI feedback was viewed negatively; however, it was viewed more positively when combined with instructor feedback. Academic staff were more accepting of GenAI text detection tools and grade adjustments based on detection results compared to students. Qualitative analysis identified three themes: unclear understanding of text detection tools, variability in experiences with GenAI detectors, and mixed feelings about GenAI's future impact on educational assessment. These findings have major implications regarding the development of policies and practices for GenAI-enabled assessment and feedback in higher education.
- Abstract（参考訳）: 高等教育における人工知能(AI)と生成人工知能(GenAI)の台頭は、評価改革を必要としている。
この研究は、AIとGenAIツールを用いた学生や学術スタッフの経験を探求し、学習と評価における現在の潜在的な応用に対する親しみと快適さに焦点を当てることで、重要なギャップに対処する。
オンライン調査では、ベトナムの2つの大学とシンガポールの2つの大学にまたがる35人の研究スタッフと282人の学生のデータを収集し、GenAI習熟度、評価マーキングとフィードバックにおけるその使用感、知識チェックと参加、GenAIテキスト検出の経験を調べた。
記述的統計値と反射的主題分析の結果,両群ともGenAIとの親和性は概して低かった。
GenAIのフィードバックは否定的な評価を受けたが、インストラクターのフィードバックと組み合わせると、より肯定的な評価が得られた。
研究員は, 学生と比較して, GenAIテキスト検出ツールの受入れや, 検出結果に基づく等級調整が多かった。
質的分析では、テキスト検出ツールの不明な理解、GenAI検出器の経験の多様性、教育評価におけるGenAIの将来的な影響に関する混合感情の3つのテーマを特定した。
これらの知見は、高等教育におけるGenAI対応評価とフィードバックのための政策と実践の発達に大きな影響を及ぼす。
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