Towards Ethics in the Age of Artificial Intelligence: A Study of STEM Students' Perceptions of AI Ethics in Nigerian Universities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Artificial Intelligence (AI) is fast transforming societies across the world and poses serious ethical issues concerning biases, privacy, accountability and job losses in the future. Although international bodies like the UNESCO Ethics of Artificial Intelligence Recommendation, the European Union Trustworthy AI Guidelines, and the U.S. AI Bill of Rights have paid particular attention to the idea of fairness, transparency, and human control, little is understood about how students in developing countries view the topics. This paper examines the awareness and perceptions of AI ethics among STEM students in Nigerian higher education institutions, where there is an increasing use of AI, but little AI ethics education. The study was based on the use of a cross-sectional survey of 300 students in three universities with a combination of quantitative measures of awareness and attitudes and related to qualitative thematic insights. Results show that there is moderate knowledge of AI ethics concepts: data privacy (80%) and job displacement (70%) were well known, yet fewer students were familiar with algorithmic bias (60%), transparency (45%), or human oversight (50%). Seven common themes in the qualitative responses were identified: privacy and surveillance, bias, job loss, misinformation, accountability, autonomy, and academic integrity. The cautious optimism of students was, however, accompanied by a significant lack of confidence in the reliability of AI in the future (77%), as well as the paramount support of regulation (88%) and ethics-by-design approaches (85%). Interestingly, 80% of the respondents complained that their curricula had failed to equip them with knowledge about the ethical issues surrounding AI, with informal information sources coming to the rescue. The study recommends that the implementation of AI ethics in STEM education, the alignment of curricula to international standards, and the contextualization of AI ethics with African philosophies are the three necessary steps to ensure that Nigeria produces not only consumers of AI, but ethically-enlightened innovators.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».