ChatGPT: Hero or Villain? Comparative Evaluation by Canadian High School Students and Teachers
Notice bibliographique
Résumé
Background: Since its release at the end of 2022 ChatGPT use has become very popular for students and teachers; however, there are no clear instructions on whether it should be banned or allowed for high school-related activities. We assessed the extent, areas, and expectations of current ChatGPT use and evaluated concerns viewed by students and teachers in high school. Methods: Two surveys for high school students and teachers were created. Informed consent obtained from all participants before they completed the survey. Results: Total of 165 responses from students and teachers were analyzed. Both groups have similar familiarity (~80%) with ChatGPT. Study assistance was the most agreeable domain for all groups. Only about 10% viewed that ChatGPT should be banned. Reduced critical thinking ability and learning motivation; inaccuracy output, ethical dilemmas were viewed as the most common ChatGPT disadvantages. Most students and teachers agreed on <25% of ChatGPT allowance in school-related tasks. 40-50% of students and teachers viewed the need for guidelines on proper ChatGPT use. Conclusions: ChatGPT can be both a hero and a villain. There is an urgent need to have clear school ChatGPT guidelines and teaching its correct use in high school setting.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».