Integration of Artificial Intelligence by Tertiary Education Students in Zimbabwe: A Case of Responsibility and Accountability in Academic Writing
Notice bibliographique
Résumé
This study examined how students utilise various AI tools responsibly and accountably in their academic writing. The study adopted a qualitative approach with data collected using an electronic questionnaire from self-selected participants. The questionnaire was uploaded to Google Forms, and a total of twenty-five participants took part in the study until data saturation was reached. Atlas. ti was utilised for data analysis due to its robust analytical capabilities. The findings highlighted the importance of responsible and accountable use of AI tools, as these practices enhance students' intellectual capabilities and foster innovation. The findings also indicate that use of AI tools play a crucial role in the lives of tertiary education students by enhancing the quality of their academic writing. It improves grammar, structure, and coherence, making the content more readable. Additionally, the study uncovered several challenges that students face regarding the use of AI in education. The study provided recommendations on best practices for employing AI in academic writing for tertiary-level students in Zimbabwe. Additionally, it advocated for all tertiary institutions to invest in plagiarism detection software(s) to ensure that the use of AI tools is accompanied by accountability in all written coursework, thereby contributing to students' final degree classifications.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».