論文の概要: Adapting University Policies for Generative AI: Opportunities, Challenges, and Policy Solutions in Higher Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22231v1
- Date: Fri, 27 Jun 2025 13:49:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-30 21:12:23.222727
- Title: Adapting University Policies for Generative AI: Opportunities, Challenges, and Policy Solutions in Higher Education
- Title（参考訳）: ジェネレーティブAIのための大学政策の適応--高等教育における機会・課題・政策ソリューション
- Authors: Russell Beale,
- Abstract要約: 生成的人工知能(AI)ツールの急速な普及は、高等教育における変革の時代を後押ししている。
この記事では、生成AIがもたらす機会を批判的に検討し、それらがもたらす多面的課題を探求し、堅牢なポリシーソリューションの概要を述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2691047660244332
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The rapid proliferation of generative artificial intelligence (AI) tools - especially large language models (LLMs) such as ChatGPT - has ushered in a transformative era in higher education. Universities in developed regions are increasingly integrating these technologies into research, teaching, and assessment. On one hand, LLMs can enhance productivity by streamlining literature reviews, facilitating idea generation, assisting with coding and data analysis, and even supporting grant proposal drafting. On the other hand, their use raises significant concerns regarding academic integrity, ethical boundaries, and equitable access. Recent empirical studies indicate that nearly 47% of students use LLMs in their coursework - with 39% using them for exam questions and 7% for entire assignments - while detection tools currently achieve around 88% accuracy, leaving a 12% error margin. This article critically examines the opportunities offered by generative AI, explores the multifaceted challenges it poses, and outlines robust policy solutions. Emphasis is placed on redesigning assessments to be AI-resilient, enhancing staff and student training, implementing multi-layered enforcement mechanisms, and defining acceptable use. By synthesizing data from recent research and case studies, the article argues that proactive policy adaptation is imperative to harness AI's potential while safeguarding the core values of academic integrity and equity.
- Abstract（参考訳）: 生成型人工知能(AI)ツール(特にChatGPTのような大規模言語モデル(LLM))の急速な普及は、高等教育における変革の時代を後押ししている。
先進地域の大学は、これらの技術を研究、教育、評価に組み入れている。
一方、LLMは、文献レビューの合理化、アイデア生成の促進、コーディングとデータ分析の支援、さらには助成提案の起草を支援することで生産性を向上させることができる。
一方で、それらの使用は学術的完全性、倫理的境界、公平なアクセスに関する重要な懸念を提起している。
最近の実証研究によると、学生の47%近くが講習会でLLMを使用しており、39%が試験の質問に、7%が課題に使われており、検出ツールは現在88%の精度で行われており、12%のエラーマージンを残している。
この記事では、生成AIがもたらす機会を批判的に検討し、それらがもたらす多面的課題を探求し、堅牢なポリシーソリューションの概要を述べる。
AIに耐性のあるアセスメントを再設計し、スタッフと学生のトレーニングを強化し、多層的な執行機構を実装し、許容可能な使用を定義することに重点を置いている。
この論文は、最近の研究とケーススタディからデータを合成することによって、AIの潜在能力を活用しつつ、学術的完全性とエクイティのコアバリューを守りながら、積極的政策適応が不可欠である、と論じている。
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