Generative AI in Higher Education: Guiding Principles for Teaching and Learning (Volume 1)
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 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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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 | 0,005 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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