Generative Artificial Intelligence (OpenAI) Empowering Intelligent Finance Classroom Development: A Case Study of Xi'an University of Finance and Economics
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on the empowerment of intelligent finance classroom construction through generative artificial intelligence (exemplified by OpenAI), with Xi'an University of Finance and Economics as the empirical research subject. Utilizing a quasi-experimental design and multidimensional data analysis, the research explores the application potential and efficacy of this technology in financial education. Instructors from eight finance classes were divided into two groups: those using OpenAI and those not using it. Data were collected through semi-structured interviews, classroom observations, and performance metrics to comprehensively evaluate practical outcomes across dimensions such as lesson preparation time, instructional efficiency, and student learning achievements. Results demonstrate that instructors using OpenAI exhibited significantly lower mean preparation time (5.5 hours) compared to non-users (10.57 hours). Students in AI-assisted classrooms showed superior performance in academic scores (81.5 vs. 72.3), case analysis accuracy (78.9% vs. 65.2%), and resource access frequency (45.3 vs. 12.4 counts). The study analyzes the internal mechanisms through which OpenAI enhances intelligent classroom development in finance education, confirming its effectiveness in optimizing teaching workflows, reducing faculty workload, and improving educational quality. These findings provide robust support for educational digital transformation and offer critical insights into the future development of intelligent pedagogy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».