論文の概要: Educational impacts of generative artificial intelligence on learning and performance of engineering students in China

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.09208v1
• Date: Wed, 14 May 2025 07:52:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-15 21:44:09.400337
• Title: Educational impacts of generative artificial intelligence on learning and performance of engineering students in China
• Title（参考訳）: 中国における生産型人工知能の教育効果と工学生の学習・パフォーマンス
• Authors: Lei Fan, Kunyang Deng, Fangxue Liu,
• Abstract要約: 本研究は,中国各地の工学分野の学生148人が生成AIをどのように利用したかを検討した。 参加者の半数以上が、生成AIが学習効率、イニシアチブ、創造性に与える影響を報告している。 しかし、多くの人は、実際の学術的業績はほとんど変わらず、生成AIの正確さとドメイン固有の信頼性について懸念を表明していると感じた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5954224931801726
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid advancement of generative artificial intelligence(AI), its potential applications in higher education have attracted significant attention. This study investigated how 148 students from diverse engineering disciplines and regions across China used generative AI, focusing on its impact on their learning experience and the opportunities and challenges it poses in engineering education. Based on the surveyed data, we explored four key areas: the frequency and application scenarios of AI use among engineering students, its impact on students' learning and performance, commonly encountered challenges in using generative AI, and future prospects for its adoption in engineering education. The results showed that more than half of the participants reported a positive impact of generative AI on their learning efficiency, initiative, and creativity, with nearly half believing it also enhanced their independent thinking. However, despite acknowledging improved study efficiency, many felt their actual academic performance remained largely unchanged and expressed concerns about the accuracy and domain-specific reliability of generative AI. Our findings provide a first-hand insight into the current benefits and challenges generative AI brings to students, particularly Chinese engineering students, while offering several recommendations, especially from the students' perspective, for effectively integrating generative AI into engineering education.
• Abstract（参考訳）: 生成人工知能(AI)の急速な進歩により、高等教育における潜在的な応用が注目されている。 本研究は,中国各地の工学分野の学生148名を対象に,その学習経験と工学教育の機会と課題に焦点をあてて,生成型AIを用いた方法について検討した。 調査データに基づいて,工学生のAI利用の頻度と応用シナリオ,学生の学習とパフォーマンスへの影響,生成的AI利用における課題の顕在化,工学教育導入の今後の展望,の4つの重要な領域について検討した。 その結果、半数以上の参加者が、生成AIが学習効率、イニシアチブ、創造性に与える影響を報告し、半数近くが独立的思考も強化したと信じていた。 しかし、学習効率の向上を認めながらも、実際の学業成績はほとんど変わらず、生成AIの正確性や領域固有の信頼性について懸念を表明している。 我々の研究結果は、生成AIが学生、特に中国工学の学生にもたらす現在のメリットと課題について、特に学生の視点からは、生成AIを工学教育に効果的に統合するためのいくつかの推奨事項を提供している。

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