Notice bibliographique
Résumé
Abstract Artificial intelligence is a widely discussed topic, especially in the context of global economic growth. AI is significantly transforming education at all levels, from kindergarten through grade 12 and higher education, by enabling personalized learning experiences and broadening access to quality educational resources, resulting in deep philosophical and societal shifts. On the one hand, AI enhances learning methods and improves the learner’s experience, whereas on the other hand, it poses challenges for youth in becoming job-ready. Although AI offers numerous benefits across various sectors, its integration into the field of education raises critical concerns and deeply impacts societal structures. Many research scholars believe that with the use of AI, the roles of school, college, teachers, and leaders in education will change. AI will have an impact on society and may affect the entire education system in the future. In this regard, this article reports the findings of a study that analyzed the perspectives of students, teachers, and educational leaders, and it discusses the possible scenarios with the influx of AI in education. Further, the article examines the implications of AI on the Indian education system. The study included qualitative and quantitative methods of data collection. The research study was designed based on questionnaires/interviews that obtained the opinions of students, teachers, and educational leaders. The article concludes with the balanced approach of integrating AI in the Indian education system with traditional pedagogical teaching methods.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».