Generative AI in Higher Education: Guiding Principles for Teaching and Learning (Volume 1)
Notice bibliographique
Résumé
The rise and promises of Artificial Intelligence in Education (AIED) has long been a topic of both excitement and skepticism (Chiu, 2023; Dwivedi et al., 2023; Farrokhnia et al., 2023; Hwang et al., 2020; Wang & Li, 2024). Higher education institutions exhibit different perspectives towards Generative AI (GenAI), with some institutions regarding it as a double-edged sword, a threat to academic integrity and thus outright prohibiting its application. Others, however, have actively incorporated it into academic practices as an innovative tool, developing ethical usage frameworks to ensure appropriate usage and integration. Nartey’s (2025) book Generative AI in Higher Education: Guiding Principles for Teaching and Learning aims to guide higher education institutions in embracing, accepting and implementing GenAI to transform the educational experience. It addresses key concerns about AI use in higher education, such as ethics, authenticity, equity, accessibility, and job impact. The author argues that these concerns should not hinder institutions from moving forward. Instead, they should guide the development of policies and guidelines that ensure AI’s benefits are realized without increasing existing inequalities or compromising the core mission of higher education: educating, inspiring, and preparing students to contribute meaningfully to society. The book provides guiding principles for using GenAI effectively and ethically to enhance teaching and learning without undermining academic integrity. It outlines a strategic roadmap for institutional implementation while critically addressing the complexities and ethical dilemmas inherent in adopting GenAI technologies within higher education contexts. This book clarifies that GenAI systems, like ChatGPT, are not inherently problematic; the central challenge lies in users' ethical engagement with them. It stresses that responsible interaction, not the technology itself, shapes societal outcomes. The book is divided into the following sections: an introduction, chapter one, chapter two, and chapter three.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».