MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4360615722 · doi:10.3390/su15075614

Chatbots in Education and Research: A Critical Examination of Ethical Implications and Solutions

2023· article· en· W4360615722 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueArtificial Intelligence in Healthcare and Education
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEngineering ethicsPerspective (graphical)Field (mathematics)Exploratory researchInterpretation (philosophy)PhenomenonManagement scienceKnowledge managementSociologyComputer scienceData scienceEpistemologyEngineeringArtificial intelligenceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new era of education and research based on chatbots and artificial intelligence is quickly growing. However, the application of these new systems is associated with several challenges and limitations, mainly related to ethics. This paper explores the potential use of AI systems and chatbots in the academic field and their impact on research and education from an ethical perspective. Through a qualitative methodology, the researcher perform exploratory research and data collection based on expert analysis and interpretation. The researcher conducted a comprehensive review of the main potential challenges associated with the use of chatbots in education and research to identify current practices, challenges, and opportunities. This explorative work provides a foundational understanding of the studied topic. It also helps us to better understand the subjective experiences and perspectives of the observed phenomenon, and uncovers their meanings and proposes potential solutions to the observed issues. This study examines the advantages and limitations of AI systems and chatbots, as well as their role in supporting human expertise and judgment. The paper also discusses the ethical challenges related to the use of AI systems and chatbots in research, as well as the potential for misuse and exploitation. It also proposes effective solutions to the observed ethical dilemmas. The research admits that we live in a new era of AI-based education and research. The observed technological advancements will definitely shift research processes and transform educative systems, especially in term of assessments. Digital assessments are going to disappear and assessment methods need to be more creative and innovative. The paper highlights the necessity of adaptation to the new reality of AI systems and chatbots. Co-living, sustainability and continuous adaptation to the development of these systems will become a matter of emergency. Raising awareness, adopting appropriate legislations and solidifying ethical values will strengthen research and protect educational systems. The presence of AI systems and chatbots in education needs to be considered as an opportunity for development rather than a threat.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,580
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,363
Tête enseignante GPT0,580
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle