Ethical use of artificial intelligence based tools in higher education: are future business leaders ready?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study examined the ethical use of Artificial Intelligence-based Tools (AIT) in higher education, focusing on graduate business students. Drawing from a diverse sample of students from the United States of America (USA) and the United Arab Emirates (UAE), the research explored how cultural values shaped perceptions and behaviors towards ethical use of AIT. Structural Topic Modeling (STM), a machine learning technique to identify themes in open-ended responses, was used to assess the influence of culture as a covariate. Culture was classified into ten clusters comprising a group of countries, and findings were interpreted using Hofstede’s cultural framework. The study revealed significant variations in ethical perceptions across cultural clusters. For example, students from the Southern Asia cluster viewed the use of AIT to answer questions as more ethical, while students from Latin Europe were less likely to perceive it as ethical. Conversely, students from Latin Europe were more inclined to consider the use of AIT to understand concepts as ethical, compared to their Southern Asian counterparts. The findings highlight the importance of understanding cultural perceptions when integrating AIT in higher education. Addressing a significant gap in the existing educational literature, this research contributes to the broader discussion on the ethical implications of AI in education and offers practical strategies for fostering a culturally sensitive and inclusive approach while utilizing a novel methodology within the field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».