[論文レビュー] On Perception of Prevalence of Cheating and Usage of Generative AI

Roman Denkin|arXiv (Cornell University)|May 29, 2024

Economic and Technological Systems Analysis被引用数 5

ひとこと要約

本論文はウプサラ大学のIT教育教員を対象に、認識されるカンニングの有病率、傾向、そしてGenerative AIの使用を理解し、認識と2004–2023の機関データとしてのカンニングデータを比較する。

ABSTRACT

This report investigates the perceptions of teaching staff on the prevalence of student cheating and the impact of Generative AI on academic integrity. Data was collected via an anonymous survey of teachers at the Department of Information Technology at Uppsala University and analyzed alongside institutional statistics on cheating investigations from 2004 to 2023. The results indicate that while teachers generally do not view cheating as highly prevalent, there is a strong belief that its incidence is increasing, potentially due to the accessibility of Generative AI. Most teachers do not equate AI usage with cheating but acknowledge its widespread use among students. Furthermore, teachers' perceptions align with objective data on cheating trends, highlighting their awareness of the evolving landscape of academic dishonesty.

研究の動機と目的

• 今日、学生のカンニングがどれくらい一般的かという教員の認識を評価する。
• 教員が自分の教職期間中にカンニングの有病率が増加していると考えているかを評価する。
• カンニングの潜在的因子としてGenerative AIに対する教員の見解を調査する。
• 主観的な認識と客観的な大学のカンニング調査統計（2004–2023）を比較する。
• 教育経験別の認識の違いを探る。
• AI時代における学術的誠実性ポリシーへの含意を強調する。

提案手法

• ウプサラ大学のIT学科の教員32名を対象とした匿名調査。
• 調査質問は教育経験、認識されるカンニングの有病率、傾向、Generative AIの使用（リッカート尺度）をカバーする。
• 2004–2023の機関データと調査結果の相関を分析する。
• 5年未満と5年以上の教育経験に基づく分割分析。
• 記述統計と傾向分析で認識を客観データと整合させる。

Figure 1: Distribution of teachers number per years of experience (cumulative)

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 教員の間で学生のカンニングの認識される有病率はどの程度ですか？
• RQ2 教員は自分の教職期間中にカンニングの傾向が上昇していると認識していますか？
• RQ3 Generative AIの使用をカンニングと関連づけて教員はどう見ていますか？
• RQ4 主観的認識と客観的なカンニング調査データとの整合性はありますか？
• RQ5 認識は教育経験によって異なりますか？

主な発見

• 教員は一般にカンニングはそれほど蔓延していないと見なす一方、時間とともに増加していると信じている。
• 大多数は執筆におけるGenerative AIの使用は厳密にはカンニングではないと見なす一方、学生の広範な利用を認識している。
• 客観データは2004–2023にわたりカンニング調査が増加しており、認識と一致するCOVID-19期のピークを裏付けている。
• 教員の認識傾向と実際のカンニング調査傾向との整合性がある。
• 経験豊富な教員は回答のばらつきが大きく、カンニングが非常に一般的であると信じている人もいる。
• 学生のGenerative AIの使用は広範であると認識され、AIの使用がカンニングに該当するかどうかよりも広範である。

Figure 2: Responses of full group of teachers (1 to 32 years of experience)