Responsible and Ethical Use of AI in Education: Are We Forcing a Square Peg into a Round Hole?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of generative AI has caused a major dilemma—as higher education institutions prepare students for the workforce, the development of digital skills must become a normative aim, while simultaneously preserving academic integrity and credibility. The challenge they face is not simply a matter of using AI responsibly but typically of reconciling two opposing duties: (A) preparing students for the future of work, and (B) maintaining the traditional role of developing personal academic skills, such as critical thinking, the ability to acquire knowledge, and the capacity to produce original work. Higher education institutions must typically balance these objectives while addressing financial considerations, creating value for students and employers, and meeting accreditation requirements. Against this need, this multiple-case study of fifty universities across eight countries examined institutional response to generative AI. The content analysis revealed apparent confusion and a lack of established best practices, as proposed actions varied widely, from complete bans on generated content to the development of custom AI assistants for students and faculty. Oftentimes, the onus fell on individual faculty to exercise discretion in the use of AI, suggesting an inconsistent application of academic policy. We conclude by recognizing that time and innovation will be required for the apparent confusion of higher education institutions in responding to this challenge to be resolved and suggest some possible approaches to that. Our results, however, suggest that their top concern now is the potential for irresponsible use of AI by students to cheat on assessments. We, therefore, recommend that, in the short term, and likely in the long term, the credibility of awards is urgently safeguarded and argue that this could be achieved by ensuring at least some human-proctored assessments are integrated into courses, e.g., in the form of real-location examinations and viva voces.
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.
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 | 0,001 |
| 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 découle