Inteligencia artificial e integridad académica: Explorando las implicancias éticas de las herramientas de escritura algorítmicas
Notice bibliographique
Résumé
Esta presentación se orienta a compartir con la comunidad hispanoparlante algunos aspectos claves relativos al proyecto liderado por la Dra. Sarah Elaine Eaton de la Universidad de Calgary llamado “Inteligencia artificial e integridad académica: Explorando las implicancias éticas de las herramientas de escritura algorítmicas”. Los participantes de esta presentación conocerán cómo se gestó el proyecto, quienes integran el equipo de investigadores, cuáles son los principales objetivos del proceso de investigación y los resultados esperados del proyecto. Además, se darán a conocer los avances del proyecto, con foco en los resultados de los productos de investigación desarrollados hasta la fecha, los fondos adjudicados y las actividades de movilización de conocimiento desarrolladas por los miembros del equipo de investigación. Al cierre, compartiremos además nuestras visiones y recomendaciones para el futuro en torno al uso ético de las herramientas de inteligencia artificial en el ámbito educativo.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,013 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».