AI's Promise and Peril: Evaluating the SHAPE Framework on Academic Commitment and Gender Outcomes in Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the implementation of the SHAPE framework in undergraduate business courses at Tecnologico de Monterrey, assessing its impact on enhancing learning, preference for AI use, academic commitment, and development of reflection and research skills with Artificial Intelligence (AI) tools.A mixed-method approach was employed, replicating and expanding upon a previous study using a larger and more diverse sample involving 90 students in the fifth semester of International Business across two campuses.Data collection included quantitative surveys, student reflections, and course deliverable analysis.Results confirmed the overall positive perception of AI's benefits but revealed significant gender disparities.Women exhibited higher acceptance and engagement with AI, especially concerning reflective and research skills, while men favored AI for practical problem-solving.The findings of this study are consistent with existing literature on gender and technology adoption and underscore the necessity of inclusive pedagogical strategies that leverage AI's potential while accommodating diverse learning styles and preferences.The research highlights the importance of considering gender-specific needs when designing and implementing AI-integrated educational technologies.Limitations include a restricted sample to one-degree program across two campuses and the cross-sectional design prevents an evaluation of the long-term effects.Future research should examine the model's long-term impact, comparative effectiveness, and broader applicability across diverse educational contexts.
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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 | 0,015 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».