[논문 리뷰] Students' Voices on Generative AI: Perceptions, Benefits, and Challenges in Higher Education

Cecilia Ka Yuk Chan, Wenjie Hu|arXiv (Cornell University)|2023. 04. 29.

Artificial Intelligence in Healthcare and Education인용 수 101

한 줄 요약

홍콩 대학생 399명을 대상으로 한 설문조사는 교수 학습에서 GenAI에 대해 일반적으로 긍정적인 태도를 보이며, 이점과 중요한 우려를 강조한다.

ABSTRACT

This study explores university students' perceptions of generative AI (GenAI) technologies, such as ChatGPT, in higher education, focusing on familiarity, their willingness to engage, potential benefits and challenges, and effective integration. A survey of 399 undergraduate and postgraduate students from various disciplines in Hong Kong revealed a generally positive attitude towards GenAI in teaching and learning. Students recognized the potential for personalized learning support, writing and brainstorming assistance, and research and analysis capabilities. However, concerns about accuracy, privacy, ethical issues, and the impact on personal development, career prospects, and societal values were also expressed. According to John Biggs' 3P model, student perceptions significantly influence learning approaches and outcomes. By understanding students' perceptions, educators and policymakers can tailor GenAI technologies to address needs and concerns while promoting effective learning outcomes. Insights from this study can inform policy development around the integration of GenAI technologies into higher education. By understanding students' perceptions and addressing their concerns, policymakers can create well-informed guidelines and strategies for the responsible and effective implementation of GenAI tools, ultimately enhancing teaching and learning experiences in higher education.

연구 동기 및 목표

• 고등교육에서 GenAI 기술에 대한 학생들의 친숙도 이해.
• 학습 맥락에서 GenAI 도구에 참여하려는 의향 평가.
• 학습, 작문, 브레인스토밍, 연구를 위한 GenAI의 인지된 이점을 식별.
• 정확성, 프라이버시, 윤리적 이슈를 포함한 인식된 도전과 위험 식별.
• 학생 인식에 기반한 고등교육에서 GenAI를 통합하기 위한 정책과 실천에 대한 정보 제공.

제안 방법

• 홍콩의 다양한 전공의 399명의 학부·대학원생을 대상으로 횡단면 설문조사를 실시했다.
• GenAI에 대한 친숙도, 참여 의향, 인식된 이점 및 우려를 측정했다.
• 일반적인 태도와 잠재적인 통합 전략을 식별하기 위해 응답을 분석했다.
• John Biggs의 3P 모델을 통해 학습 접근 및 결과와의 관련성을 해석했다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 고등교육에서 학생들이 생성형 AI 기술에 대해 얼마나 친숙한가?
• RQ2 학습 과정에서 GenAI 도구에 참여하려는 학생들의 의향은 얼마나 되는가?
• RQ3 학생들이 교육 및 학습에서 GenAI가 제공할 수 있는 이점을 무엇으로 인식하는가?
• RQ4 정확성, 프라이버시, 윤리, 개발 및 사회에 미치는 영향 등을 포함한 GenAI와 관련된 도전과 우려는 무엇인가?
• RQ5 3P 모델에 따라 학습 결과를 지원하기 위해 고등교육에서 GenAI를 효과적으로 어떻게 통합할 수 있는가?

주요 결과

• 학생들은 교수학습에서 GenAI에 대해 일반적으로 긍정적인 태도를 보인다.
• 학생들은 개인화된 학습 지원, 작문 및 브레인스토밍 보조, 연구 및 분석 능력과 같은 이점을 인식한다.
• 우려는 정확성, 프라이버시, 윤리적 이슈, 개인 발달, 직업 전망, 사회적 가치에 미칠 잠재적 영향에 집중된다.
• 연구 결과는 고등교육에서 GenAI의 책임 있고 효과적인 통합을 위한 정책 개발 및 지침에 정보를 제공할 수 있다.
• 3P 모델에 따라 학생들의 인식은 학습 방식과 결과에 상당한 영향을 미친다.