[논문 리뷰] 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)|2023. 06. 06.

Academic integrity and plagiarism인용 수 28

한 줄 요약

논문은 학생들의 AI-표절에 대한 인식을 조사하여 AI로 생성된 콘텐츠에 대한 강한 비판을 드러내지만, 더 미묘한 AI 보조적 관행에 대해서는 견해가 혼재되어 있으며, AI 관련 위반 행위를 측정하기 위한 초기 측정 도구를 제시한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 고등 education 맥락에서 학생들이 AI-giarism을 어떻게 인식하는지 이해한다.
• AI 관련 학문적 비행을 개념화하고 측정하기 위한 새로운 도구를 개발한다.
• AI 통합 시대의 교수법, 정책 및 평가에 대한 시사점을 강조한다.
• AI 기반 학문적 부정행위 연구의 한계와 향후 방향을 식별한다.

제안 방법

• 다양한 전공의 393명의 학부 및 대학원생을 대상으로 한 설문조사.
• 다양한 AI-giarism 시나리오에서 인식에 대한 평가.
• AI-giarism에 대한 초기 개념 프레임으로서의 새로운 도구를 도입한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 AI-giarism을 학문적 부정행위의 신생 형태로서 학생들이 어떻게 인식하는가?
• RQ2 다양한 시나리오와 AI 참여 수준에 따라 AI-giarism에 대한 태도가 어떻게 달라지는가?
• RQ3 고등교육에서 교수법, 정책 및 평가에 대한 이러한 인식의 함의는 무엇인가?

주요 결과

• 학생들이 직접적인 AI 콘텐츠 생성에 대해 명확한 반감을 가진다.
• 더 미묘한 AI 사용에 대한 태도는 더 양가적이거나 미묘하다.
• AI-giarism을 개념화하는 데 도움을 주는 새로운 도구가 개발되어 교육자와 정책 입안자에게 도움을 준다.
• 연구는 AI 기술의 진화에 대응하여 학문적 위반의 전통적 정의를 적응시킬 필요가 있음을 강조한다.
• 제한점으로는 빠르게 변화하는 AI 능력과 편의 샘플링의 사용이 포함된다.
• 발견은 정책 입안 및 교육에서 AI의 더 넓은 통합에 대한 결정적 통찰을 제공한다.