Navigating the Ethical and Societal Impacts of Generative AI in Higher Computing Education
Notice bibliographique
Résumé
Generative AI (GenAI) presents societal and ethical challenges related to equity, academic integrity, bias, and data provenance. In this paper, we outline the goals, methodology and deliverables of the project, considering the ethical and societal impacts of GenAI in higher computing education. A systematic literature review that addresses a wide set of issues and topics covering the rapidly emerging technology of GenAI from the perspective of its ethical and societal impacts is presented. This paper then presents an evaluation of a broad international review of a set of university adoption, guidelines, and policies related to the use of GenAI and the implications for computing education. The Ethical and Societal Impacts-Framework (ESI-Framework), derived from the literature and policy review and evaluation, outlines the ethical and societal impacts of GenAI in computing education. This work synthesizes existing research and considers the implications for computing higher education. Educators, computing professionals and policy makers facing dilemmas in the integration of Generative AI in their contexts, may use this framework to guide decision-making in the age of 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 | 0,182 | 0,204 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,044 |
| Communication savante | 0,026 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».