Exploring the impact of Artificial Intelligence on students' skills for sustainable development in education
Notice bibliographique
Résumé
Introduction In today's rapidly evolving technological landscape, the integration of artificial intelligence (AI) into education is increasingly inevitable. AI has the potential to improve educational quality and, in turn, contribute to sustainable development. This study investigates the effects of selected AI tools; Grammarly, ChatGPT, QuillBot, Textero AI, and ChatPDF, on the quality of education and examines students' perceptions of their influence on self-directed learning, problem-solving, critical thinking, and digital literacy skills. Methods A quantitative research design was adopted. Data were collected through a structured questionnaire and analyzed statistically using SPSS. Purposive sampling was employed, targeting 78 students enrolled in computer-aided translation courses over two semesters. Results The findings indicated that students perceived multiple AI tools as beneficial in enhancing their learning skills, although the degree of impact varied across tools. Overall, the selected AI tools positively influenced skills associated with quality education, including self-directed learning, problem-solving, critical thinking, and digital literacy. Discussion The study demonstrates that AI tools can significantly contribute to the enhancement of educational quality. These findings underscore the importance of integrating AI technologies into teaching and learning processes to foster sustainable education. Future research should explore strategies for optimizing the use of AI tools in various educational contexts to maximize their potential benefits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».