دراسة التوصيات المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي بنزاهة من منظور التعليم والتعلم
Notice bibliographique
Résumé
New developments in the Artificial Intelligence (AI) field allowed the development of Generative Artificial Intelligence (GenAI), capable of creating text resembling what humans can produce. As a result, educators’ concerns in the higher education sector quickly emerged. Many organizations and experts have addressed these concerns through recommendations. In this conceptual paper, we draw from the Integrated Model for Academic Integrity through a Scholarship of Teaching and Learning Lens to examine and stimulate discussion from eleven documents that focus on using GenAI with integrity. We identified recommendations suitable for the individual (micro), the departmental/program (meso), the institutional (macro), and the interinstitutional/ national/ international (mega) levels concerning two core elements of the model: “high-impact professional learning for individuals and groups” and “local-level leadership and microcultures.” Suggestions around the core element “scholarship, research and inquiry” were lacking at the micro and meso levels; likewise, recommendations for the core element “learning spaces, pedagogies, and technologies” were also absent at the meso, macro, and mega levels. We acknowledge that these recommendations focus on learning, involve various stakeholders, and go beyond student conduct, which aligns with current approaches to academic integrity. However, some gaps need further exploration. We highlight the need to develop more specific and practical guidance and resources for educational stakeholders around GenAI issues related to academic integrity, explore how to better support networks and leaders in higher education in creating the conditions for ethical GenAI use, and emphasizing the need for an Equity, Diversity, and Inclusion lens on GenAI.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,180 | 0,156 |
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 ».