The rise of generative AI and enculturating AI writing in postsecondary education
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.
Notice bibliographique
Résumé
OpenAI'S release of ChatGPT shocked the public not only because so many people adopted it so quickly, but also because generative AI challenges the reverence society has for the act of writing. The rise of AI writing tools instigates a cultural moment that is difficult to measure. Universities are compelled to adapt to generative AI as a phenomenon before there is agreement upon how AI writing should be used or even valued by society, causing policymaking to be reactive. While higher education faculty members and professionals in teaching and learning are largely concentrating on whether the technology is factually correct or not in the writing it produces, or whether a student might be cheating, few concentrate on its threat to 'writing culture' as an aspect of society at large. This opinion piece argues that the hype surrounding generative AI writing is a response to its cultural disruption. It suggests that higher education will need to decide if using AI writing will be valued as an aesthetic or professional practice and a means to garner what social theorist Pierre Bourdieu calls "cultural capital" (Bourdieu, 1986). In sum, will we start to recognize AI writing as good writing, or those use it as good writers demonstrating a shift in cultural attitudes and shared values?This is a provisional file, not the final article
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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