Instructor-centered case generation with GenAI: a design-based exploration
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to explore how generative artificial intelligence (GenAI) can support instructors in designing pedagogically complex teaching materials, specifically customizable case studies – a largely underexplored area in current educational research, which has predominantly focused on student-facing applications. Design/methodology/approach Adopting a design-based research approach, this study implemented a mixed-methods exploratory case design grounded in the Technology Acceptance Model and Cognitive Load Theory. Data sources included system usage analytics, service interaction logs and qualitative analysis of AI-generated instructional content. Findings Instructors demonstrated increasing engagement with the GenAI-powered tool, suggesting positive perceptions of its usefulness and ease of use. The tool also helped reduce instructors’ cognitive load by automating case structure and aligning outputs with teaching objectives. Emergent themes highlighted efficiency, customization and pedagogical integration. Research limitations/implications Several limitations must be acknowledged. First, while usage data is rich in behavioral detail, it lacks user sentiment and rationale, which could be captured through future interviews or surveys. Second, this study focused on early-stage adoption, and longitudinal data would be valuable in evaluating sustained usage and integration. Third, the pilot involved a self-selected sample of early adopters; generalizing to broader populations requires replication in diverse institutional settings. Practical implications Future research should explore hybrid data collection models that combine log data with instructor reflections and student outcome measures. Comparative studies of different GenAI tools, as well as domain-specific adaptations (e.g. for health or engineering education), would also provide valuable insights. Additionally, as GenAI tools evolve to include multimodal and multilingual capabilities, future work should examine how these affect cognitive load and usability. Originality/value This study shifts the focus from student-facing AI tools to instructor-centered applications, offering novel insights into how GenAI can serve as a co-design partner in curriculum development. This study contributes to theory by applying Technology Acceptance Model and Cognitive Load Theory to instructor-facing GenAI use in higher education and highlights key ethical and institutional considerations for responsibly scaling AI-driven instructional design.
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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 | 0,032 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».