論文の概要: An investigation into the scientific landscape of the conversational and generative artificial intelligence, and human-chatbot interaction in education and research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12004v1
- Date: Sat, 15 Jun 2024 12:37:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 11:30:12.148637
- Title: An investigation into the scientific landscape of the conversational and generative artificial intelligence, and human-chatbot interaction in education and research
- Title（参考訳）: 対話型・生成型人工知能の科学的展望と教育・研究における人間-チャットボット相互作用に関する研究
- Authors: Ikpe Justice Akpan, Yawo M. Kobara, Josiah Owolabi, Asuama Akpam, Onyebuchi Felix Offodile,
- Abstract要約: 本研究では,CGAIと人間-チャットボットのインタラクション/コラボレーションの科学的景観について検討する。
CGAIの教育・学習・研究活動における顕著な利用例は、コンピュータ科学、医療・医療・工学・ビジネス分野で発生した。
教育・学習・実践におけるCGAIの潜在的な課題に対処するための戦略と政策の定式化が最優先事項である。
- 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: Artificial intelligence (AI) as a disruptive technology is not new. However, its recent evolution, engineered by technological transformation, big data analytics, and quantum computing, produces conversational and generative AI (CGAI/GenAI) and human-like chatbots that disrupt conventional operations and methods in different fields. This study investigates the scientific landscape of CGAI and human-chatbot interaction/collaboration and evaluates use cases, benefits, challenges, and policy implications for multidisciplinary education and allied industry operations. The publications trend showed that just 4% (n=75) occurred during 2006-2018, while 2019-2023 experienced astronomical growth (n=1763 or 96%). The prominent use cases of CGAI (e.g., ChatGPT) for teaching, learning, and research activities occurred in computer science [multidisciplinary and AI] (32%), medical/healthcare (17%), engineering (7%), and business fields (6%). The intellectual structure shows strong collaboration among eminent multidisciplinary sources in business, Information Systems, and other areas. The thematic structure of SLP highlights prominent CGAI use cases, including improved user experience in human-computer interaction, computer programs/code generation, and systems creation. Widespread CGAI usefulness for teachers, researchers, and learners includes syllabi/course content generation, testing aids, and academic writing. The concerns about abuse and misuse (plagiarism, academic integrity, privacy violations) and issues about misinformation, danger of self-diagnoses, and patient privacy in medical/healthcare applications are prominent. Formulating strategies and policies to address potential CGAI challenges in teaching/learning and practice are priorities. Developing discipline-based automatic detection of GenAI contents to check abuse is proposed.
- Abstract（参考訳）: 破壊的技術としての人工知能(AI)は新しいものではない。
しかし、その最近の進化は、技術変革、ビッグデータ分析、量子コンピューティングによって構築され、対話的で生成的なAI(CGAI/GenAI)と、さまざまな分野における従来の操作やメソッドを妨害する人間のようなチャットボットを生み出している。
本研究は,CGAIと人間-チャットボットのインタラクション・コラボレーションの科学的展望を考察し,多学際教育および関連産業活動におけるユースケース,メリット,課題,および政策含意を評価した。
この傾向は、2006-2018年にわずか4%(n=75)、2019-2023年には天文学的な成長を経験した(n=1763または96%)。
CGAI(例:ChatGPT)のコンピュータ科学(マルチディシプリナとAI)、32%、医療・医療(17%)、工学(7%)、ビジネス分野(6%)における教育・学習・研究活動の顕著な利用例が報告された。
知的構造は、ビジネス、情報システム、その他の分野における卓越した複数の学際的な情報源の間で強い協力関係を示している。
SLPのテーマ構造は、人-コンピュータインタラクションにおけるユーザエクスペリエンスの向上、コンピュータプログラム/コード生成、システム生成など、CGAIの顕著なユースケースを強調している。
教師、研究者、学習者には、シラビ/コースコンテンツ生成、テスト支援、学術的執筆など、幅広いCGAIの有用性がある。
虐待や誤用(プラグマリズム、学術的完全性、プライバシー侵害)や誤情報、自己診断の危険性、医療・医療分野における患者のプライバシーに関する懸念が顕著である。
教育・学習・実践におけるCGAIの潜在的な課題に対処するための戦略と政策の定式化が最優先事項である。
乱用チェックのための規律に基づくGenAIコンテンツの自動検出手法を提案する。
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1960年には、333の研究分野の14%がAI(コンピュータ科学の多くの分野)に関連していたが、1972年までに全研究分野の半分以上、1986年には80%以上、現在では98%以上まで増加した。
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