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Enregistrement W7143347440 · doi:10.22176/act24.3.109

A Philosophical Inquiry Into Utilizing ChatGPT Through an I-Thou Framework

2025· article· W7143347440 sur OpenAlexaff
Xiao Dong, Betty Anne Younker

Notice bibliographique

RevueAction Criticism and Theory for Music Education · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueArtificial Intelligence in Healthcare and Education
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDialogical selfReflexivityAgency (philosophy)Field (mathematics)SupervisorWork (physics)Doctoral studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research into using AI for editing doctoral dissertation work in music education and a subsequent review of literature prompted this collaborative investigation. Specifically, this paper examines ChatGPT-Human collaboration in doctoral dissertation writing and editing through the lens of Martin Buber’s (1958) I-Thou relation. Constructed through dialogical discourse (Bakhtin 1981), our (the supervisor and the supervisee) voices interact with the intent to explore: (1) the ways ChatGPT was utilized for editing the supervisee’s dissertation and how reflexivity influenced the process, (2) the impact that ChatGPT-Human collaboration has on the supervisor-supervisee role shift, (3) the ethical considerations, including the supervisee’s voice, authorship, and agency that can be impacted in response to such shifts, and (4) whether such shifts and impacts contribute to specific aspects of our pedagogical values as teachers in the field of music education. This paper offers insights into the practical application of AI in music education and advocates for further honest dialogues regarding the utilization of ChatGPT.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,292
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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