[論文レビュー] Is AI Changing the Rules of Academic Misconduct? An In-depth Look at Students' Perceptions of 'AI-giarism'

Cecilia Ka Yuk Chan|arXiv (Cornell University)|Jun 6, 2023

Academic integrity and plagiarism被引用数 28

ひとこと要約

本論文は学生のAI-giarismに対する認識を調査し、AI生成コンテンツに対する強い不賛成を明らかにする一方、より微妙なAI-assisted practicesにはより混在することを示し、AI関連の不正行為の初期測定手段を導入しています。

ABSTRACT

This pioneering study explores students' perceptions of AI-giarism, an emergent form of academic dishonesty involving AI and plagiarism, within the higher education context. A survey, undertaken by 393 undergraduate and postgraduate students from a variety of disciplines, investigated their perceptions of diverse AI-giarism scenarios. The findings portray a complex landscape of understanding, with clear disapproval for direct AI content generation, yet more ambivalent attitudes towards subtler uses of AI. The study introduces a novel instrument, as an initial conceptualization of AI-giarism, offering a significant tool for educators and policy-makers. This scale facilitates understanding and discussions around AI-related academic misconduct, aiding in pedagogical design and assessment in an era of AI integration. Moreover, it challenges traditional definitions of academic misconduct, emphasizing the need to adapt in response to evolving AI technology. Despite limitations, such as the rapidly changing nature of AI and the use of convenience sampling, the study provides pivotal insights for academia, policy-making, and the broader integration of AI technology in education.

研究の動機と目的

• 高等教育の文脈におけるAI-giarismの認識が学生にどのように影響するかを理解する。
• AI関連の学術的不正を概念化・測定する新しい手法を開発する。
• AIの統合時代における教育法、政策、評価への示唆を強調する。
• AIを活用した学術的不正の研究の限界と今後の方向性を明らかにする。

提案手法

• 多様な分野の393名の学部生および大学院生を対象とした調査。
• AI-giarismの複数のシナリオにわたる認識の評価。
• AI-giarismの初期の概念的枠組みとして新規測定手法の導入。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 学生はAI-giarismを新たに出現した学術的不正の形としてどのように認識しているか。
• RQ2 異なるシナリオとAIの関与レベルに応じてAI-giarismに対する態度はどのように変化するか。
• RQ3 高等教育における教学法、政策、評価へのこれらの認識の影響は何か。

主な発見

• 学生による直接的なAI生成コンテンツには明確な非難がある。
• より微妙なAIの使用に対する態度はより暫定的またはニュアンスがある。
• AI-giarismを概念化する新しい測定手法が開発され、教育者と政策立案者の支援となる。
• この研究は進化するAI技術に対応して従来の学術的不正の定義を適応させる必要性を強調する。
• 制約として急速に変化するAI能力と便用サンプリングの使用が挙げられる。
• 本研究の知見は政策立案および教育におけるAIの広範な統合にとって重要な洞察を提供する。