Leveraging Generative Artificial Intelligence to Improve Motivation and Retrieval in Higher Education Learners
Notice bibliographique
Résumé
UNSTRUCTURED: Generative artificial intelligence (GAI) presents novel approaches to enhance motivation, curriculum structure and development, and learning and retrieval processes for both learners and instructors. Though a focus for this emerging technology is academic misconduct, we sought to leverage GAI in curriculum structure to facilitate educational outcomes. For instructors, GAI offers new opportunities in course design and management while reducing time requirements to evaluate outcomes and personalizing learner feedback. These include innovative instructional designs such as flipped classrooms and gamification, enriching teaching methodologies with focused and interactive approaches, and team-based exercise development, among others. For learners, GAI offers unprecedented self-directed learning opportunities, improved cognitive engagement, and effective retrieval practices, leading to enhanced autonomy, motivation, and knowledge retention. Though empowering, this evolving landscape has integration challenges and ethical considerations, including accuracy, technological evolution, loss of learner's voice, and socio-economic disparities. Our experience demonstrates that the responsible application of GAI's in educational settings will revolutionize learning practices, making education more accessible and tailored - producing positive motivational outcomes for both learners and instructors. Thus, we argue that leveraging GAI in educational settings will improve outcomes with implications extending from primary through higher and continuing education paradigms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».