THE ROLE OF GENERATIVE AI-POWERED PERSONAS IN DEVELOPING GRADUATE INTERVIEWING SKILLS
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
This article presents an in-depth examination of the artificial intelligence (AI)-powered persona-generating program PEARL-Persona Emulating Adaptive Research and Learning Bot, which utilizes GPT-4 application programming interface (API), for developing graduate students' research-interview skills. PEARL offers a novel solution to the challenges faced in qualitative research, such as ethical concerns, participant accessibility, and data diversity, by simulating realistic personas for interview training. This study, framed by experiential learning theory (ELT), explores graduate students' experiences with PEARL in a graduate course, focusing on how it enhances the four facets of ELT: concrete experience, reflective observation, abstract conceptualization, and active experimentation. The findings reveal that while students perceive PEARL as a beneficial tool for experiential learning and skill development, it also has limitations in replicating the complexity of human interactions. The study contributes valuable insights into the integration of generative AI in enhancing graduate research competencies and underscores the enduring need for human involvement in the research process. It highlights the potential of generative AI tools like PEARL to bridge the gap between theoretical knowledge and practical skills in graduate education, while also drawing attention to areas for future refinement and ethical considerations in generative AI-enabled pedagogy.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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