Adapting the AI Ecological Education Policy Framework to the Canadian Context
Notice bibliographique
Résumé
The rapid emergence of generative artificial intelligence (hereafter referred to as AI) tools such as ChatGPT, Claude, and Gemini is fundamentally reshaping higher education, necessitating the development of comprehensive, equity-centred institutional policy frameworks. This study focuses on the quantitative and qualitative survey results from a larger mixed-methods study of faculty at a Canadian university, evaluating the applicability of AI Ecological Education Policy Framework, comprising Pedagogical, Governance, and Operational dimensions, to the Canadian context. The study reveals that while faculty recognize the potential of AI to enhance digital literacy and learning, significant concerns persist regarding academic integrity, equity, ethical governance, and the emotional labour associated with AI integration. Faculty responses highlight the need for policies that are not only adaptive and transparent but also attentive to relational and affective dynamics, such as trust, emotional well-being, and the preservation of authentic pedagogical relationships. Based on these findings, the paper proposes an expanded four-dimensional policy development framework that adds a Relational and Affective dimension, emphasizing the importance of emotional support, participatory governance, and affect-sensitive 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 | 0,014 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,016 |
| Communication savante | 0,013 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».