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 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 | 0,015 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».