The impact of ChatGPT service on students’ performance: Moderated by training
Notice bibliographique
Résumé
This research paper aims to test the effects of ChatGPT on students’ performance while using training to moderate this effect. The current paper uses a quantitative, descriptive, cause-effect approach. A cross-sectional sampling approach was used to collect the data online from 117 students in three Jordanian universities (Princess Sumaya University, University of Jordan, and German Jordanian University) by using a survey questionnaire. Data has been tested for its validity and reliability before testing hypotheses. The results indicated that the students agreed on the importance of ChatGPT (ease of use, accuracy, and plagiarism), however, most of the respondents did not agree on the importance of training on ChatGPT and they say it is easy and does not need training. The results also show that there are significant correlations among ChatGPT dimensions (ease of use, accuracy, and plagiarism). However, there is a significant correlation between training and plagiarism only, and there is an insignificance between training and both ease of use and accuracy, which supports the respondents' viewpoint that the training is not important. Finally, findings indicate that there is a significant strong correlation between all other variables (ease of Use, accuracy, and plagiarism) and students' performance, and a weak relationship with training. Finally, results show that there is a significant impact of ChatGPT (Accuracy, ease of use, and plagiarism) on students’ performance, where plagiarism has rated the highest significant effect, then accuracy, while ease of use has an insignificant effect. Moreover, results demonstrated that training has an insignificant moderation effect between ChatGPT and students’ performance.
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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 | 0,007 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».