論文の概要: Distinguishing Fact from Fiction: Student Traits, Attitudes, and AI Hallucination Detection in Business School Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00050v1
- Date: Wed, 28 May 2025 18:39:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-12 00:32:03.159391
- Title: Distinguishing Fact from Fiction: Student Traits, Attitudes, and AI Hallucination Detection in Business School Assessment
- Title（参考訳）: フィクションの廃案:ビジネススクール評価における学生の行動、態度、AI幻覚検出
- Authors: Canh Thien Dang, An Nguyen,
- Abstract要約: 本研究では,英国ビジネススクールにおいて,学術的スキル,認知的特徴,AI懐疑主義が,事実的不正確なAI生成反応(幻覚)を検出する能力にどのように影響するかを検討する。
幻覚の同定に成功したのは20%に過ぎず、強力な学業成績、解釈スキル思考、習熟度、AI懐疑主義が重要な予測因子として現れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3359837623080613
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: As artificial intelligence (AI) becomes integral to the society, the ability to critically evaluate AI-generated content is increasingly vital. On the context of management education, we examine how academic skills, cognitive traits, and AI scepticism influence students' ability to detect factually incorrect AI-generated responses (hallucinations) in a high-stakes assessment at a UK business school (n=211, Year 2 economics and management students). We find that only 20% successfully identified the hallucination, with strong academic performance, interpretive skills thinking, writing proficiency, and AI scepticism emerging as key predictors. In contrast, rote knowledge application proved less effective, and gender differences in detection ability were observed. Beyond identifying predictors of AI hallucination detection, we tie the theories of epistemic cognition, cognitive bias, and transfer of learning with new empirical evidence by demonstrating how AI literacy could enhance long-term analytical performance in high-stakes settings. We advocate for an innovative and practical framework for AI-integrated assessments, showing that structured feedback mitigates initial disparities in detection ability. These findings provide actionable insights for educators designing AI-aware curricula that foster critical reasoning, epistemic vigilance, and responsible AI engagement in management education. Our study contributes to the broader discussion on the evolution of knowledge evaluation in AI-enhanced learning environments.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)が社会に不可欠なものとなるにつれ、AI生成コンテンツを批判的に評価する能力はますます重要になっている。
経営教育の文脈において,英国ビジネススクール(n=211, 年2, 経済・経営学生)において, 学力, 認知特性, およびAI懐疑が, 事実的不正なAI生成反応(幻覚)を検出する能力にどのように影響するかを検討した。
幻覚の同定に成功したのは20%に過ぎず、強力な学業成績、解釈スキル思考、習熟度、AI懐疑主義が重要な予測因子として現れている。
対照的に,ロート知識の応用は効果が低く,検出能力の性別差が観察された。
AI幻覚検出の予測因子を識別する以外に、認識、認知バイアス、学習の伝達の理論を、AIリテラシーがハイテイク環境での長期的な分析性能をいかに向上させるかを示すことによって、新しい経験的証拠と結びつけます。
我々は、AI統合評価のための革新的で実践的なフレームワークを提唱し、構造化されたフィードバックが検出能力における初期格差を軽減することを示す。
これらの発見は、批判的推論、疫学的な警戒、管理教育におけるAIの関与を促進するAIを意識したカリキュラムを設計する教育者にとって、実用的な洞察を提供する。
本研究は,AIを活用した学習環境における知識評価の進化に関するより広範な議論に寄与する。
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