AI驱动的大语言模型(LLM)(例如Chatgpt和Google Gemini)的兴起既提出了高等教育的挑战和挑战,尤其是在写作教学中。这项探索性研究研究了一种利用LLM生成的反馈来吸引学生进行详细的修订工作,强调迭代性改进对未分级草稿的质量的探索方法。学生根据标题提交了AI反馈的草稿,并进行了工作,并根据其修订的深度和质量进行了评分。来自39个本科生的调查数据表明,LLM反馈是明确,具体且可操作的,可促进对修订的更深入的参与并促进独立性。学生将这种方法视为道德,将AI与学术完整性保持一致,同时减少了滥用AI进行内容创建的诱惑。虽然一些著名的局限性(例如非个人反馈),但总体接收是高度积极的。通过将LLM构建为增强的工具,或者研究伙伴,这项研究很高 - 他们的潜力支持道德,迭代学习,并建议将AI整合到高等教育中的教学法中的有希望的方向。
背景关于AI(人工智能)在更广泛社会中的作用的讨论已经持续了十多年。在许多行业(例如医学)中,我们已经看到AI计划可以自动化任务,管理质量控制并提高效率。在学术界,AI变得流行并广泛使用。在社会科学中,我们已经看到,在社会中增加AI的使用将导致咨询和失业。有人可能会争辩说,人工智能将提高生产力,比人类更快,更快地执行某些工作,并减少人们从事无聊,重复的工作的需求。简而言之,这种论点与十八世纪末和19世纪初的英国工业革命时期所使用的论点没有不同的论点(Mokyr等人2015)或在20世纪后期引入机器人(Dhillon等,2002)。最近,我们看到了2020年代的AI工具(例如Chatgpt)的AI工具能力的迅速增长。这是由于机器学习的能力迅速提高,尤其是生成AI(Genai),这就是Chatgpt。这增加了公众,媒体和对该主题的学术兴趣。许多非技术人员,包括学生,对Chatgpt的巨大能力产生的文本等于平均人类生产的文本感到惊讶(Simkhada等,2024)。毫无疑问,AI的采用,尤其是在学生和学生中,在尼泊尔也正在迅速发展。这一直是高中和大学老师的关注点。此外,这个问题在学术著作和期刊文章出版物领域变得更加重要。作为Dhaulagiri社会学和人类学杂志(DJSA)的编辑和编辑委员会成员,请参见我们领域的研究中使用AI的潜力,但与此同时,我们确实担心它在学术写作和出版中的滥用。AI对社会学对社会学的有用性的看法,我们通过要求2024年8月29日的免费版Chatgpt(https://chat.chatbotapp.ai/chats)询问Genai在社会学中的实用性。提出了以下问题:“人工智能在社会学中的作用是什么?”我们收到的完整答案在Box 1中列出。
摘要:在本文中,我们分析了如何在学科中借用和重新解释语言术语。具体来说,我们描述了与应用语言学(AL)相关的术语如何改变含义,因为它进入了写作研究的新纪律环境(WS),通常会导致两个领域之间的混乱和湍流。与其他关于英语历史(HEL)的作品一样,我们的分析因此考虑语言变化如何随着时间的推移(时光)和跨不同的说话者社区(同步)的方式起作用。我们对术语的分析是如何使用和定义的,该术语是如何在Al与WS指向学科的不同价值体系中使用和定义的。我们认为,使用中的这种差异也可能源于WS将自己确立为纪律的需求。我们结束了考虑HEL告知的WS和AL如何共同努力,以进一步促进我们对语言和以语言为中心的教学法的了解。
本文提供了有关使用Artifi Cial Intelligence Technologies和计算语言学方法的质量数字化背景下撰写哈萨克语语言的现代问题的信息。基于西里尔字母的哈萨克语当前字母的不正确性证明与其中包含西里尔字母有关,表示未包含在其声音结构中的音素。通过取代错误的字母来改革哈萨克的著作的必要性得到证实。错误和矛盾在基于拉丁字母的哈萨克字母的批准版本中显示,以及提出的字母作为替代批准的字母,其中重复了一些以前的错误。在这两种情况下,都没有对哈萨克语的声音系统进行分析和澄清,这是任何字母的基础。在这项研究中,为了澄清哈萨克语的音响系统,进行了实验,以确定哈萨克语声音的发音和声学特征,并在许多自然语言中使用的计算机程序。在表达分析中,特别注意元音,这引起了哈萨克的信件的各种矛盾。建议根据四个二进制特征使用元音的新分类,而不是根据三个二进制特征的传统分类。声学分析使用了共赋剂分析方法,该方法旨在识别频谱图中的某些共振体。实体。定量,联甲量对应于语音频谱中的最大值,并且通常以水平频段作为频谱图出现。在确定哈萨克语的声音系统的组成和分类效果:第一个基于拉丁字母:第一个基于土耳其字母基于图标记;第二个是基于使用Digraphs的英语字母。第二个选择方法可以解决使用Digraphs时出现的问题的方法。总而言之,提供了有关哈萨克斯坦正在进行和正在进行的工作的信息,该信息基于对哈萨克语的智能系统的创建,基于艺术智能和计算语言学的方法和技术,这些方法和计算语言学的结果是在来源列表中所反映的结果。
本叙述性评论探讨了在学术写作中使用人工智能 (AI) 的风险和道德问题。随着大型语言模型 (LLM) 和聊天机器人等人工智能技术越来越多地融入研究,关于它们对学术工作的完整性、准确性和道德标准的影响的问题也随之出现。本评论解决了抄袭、知识产权、准确性、可靠性、偏见及其对批判性思维和学习的影响等挑战。此外,它还探讨了人工智能生成内容的道德影响,并强调作者有责任确保其作品的透明度、准确性和适当的归属。该评论强调学术写作需要严格的标准,特别是在引用和承认研究过程中使用的人工智能工具方面。它强调了抄袭和侵犯知识产权的风险,声称人工智能生成的内容不应被视为作者或被引用。该评论还研究了人工智能对批判性思维和学术技能的潜在影响,表明过度依赖人工智能工具可能会阻碍智力发展。此外,它还确定了当前法律和机构政策在研究中使用人工智能方面的差距,并提倡建立更强大的框架来指导合乎道德的人工智能采用。最后,该评论提出了缓解策略,以最大限度地降低这些风险并确保负责任地使用人工智能,同时还提出了未来的研究方向以应对新出现的挑战。
人工智能(AI)已经显着发展,并广泛应用在包括教育在内的各个部门。Chatgpt的出现引起了用户和研究人员的兴趣。对学生依赖的一些明确关注,而其他人则倡导其不可或缺的依赖。chatgpt为学生提供一个平台,以解决困难的理论问题并为基于应用程序的问题产生想法。进行了一项研究,以了解本科生对Chatgpt在学术写作中有用的看法,并探索其在尼泊尔教育中的潜力。使用混合方法方法,通过通过Messenger和电子邮件在线分发的结构化问卷收集数据。受访者,有64名尼泊尔学生在尼泊尔和国外攻读本科学位,回答了六个问题:5个问题是结构化的,而1个问题是非结构化的。这项研究表明,大多数学生都发现Chatgpt易于使用,并且可以为创意,重新构思和纠正语法错误而获得利益。但是,注意到依赖性及其对创造力的影响。虽然ChatGpt是提高写作技巧的宝贵工具,但在培养独立思考的同时,必须采用平衡的方法来利用AI的能力。建议进一步研究以探索教育中的长期影响和有效的整合策略。
摘要评论文章构成了读者和期刊所喜欢和追捧的重要文献主题。它们对于捕获最近的研究工作的关键细节至关重要,并与先前关于类似主题的研究建立了联系。在越来越多的科学出版物的时代,制作审查文章的时代至关重要。本文深入研究了过程的主题,并阐明了起草文章的方法论和基本原理。介绍了评论文章的简要概述。讨论了撰写评论文章及其结构的基本规则。良好写作的重要性也被突出显示。此外,作者还提供了有关在哪里发表准备好的评论论文的见解。关键字:文章发布;新手研究员;评论文章;科学出版物;写作指南
这项研究研究了沙特阿拉伯Majmaah大学的学生如何使用基于问题的学习(PBL)来提高他们的写作,批判性思维和创造性的思维能力。该研究结合了混合方法的顺序解释设计中的定量和定性方法,以提供完整的见解。50个英语系学生组成了样本,该样本在实验(PBL)和对照组(非PBL)组之间平均分配。使用论文写作作业对两个小组进行了测量和衡量写作技巧,批判性思维和创造性思维的测试。此外,来自实验小组的10名学生参加了半结构化的访谈,讨论了他们对PBL方法论的看法。根据定量数据分析,与对照组相比,PBL组在所有测量技能方面显示出明显的改善,其测试后得分较高,效应量更大,其中包括配对样品t检验和ANCOVA。通过定性主题分析进一步证实了这些结果,这表明参加PBL的学生具有更高的动机,自我保证,对细节的关注和写作效率。根据研究的发现,PBL方法比传统的教学技术更能提高学生的学术和认知能力,从而对其在高等教育环境中的使用有很大的论点。
TI 标准可能表明学生在撰写答案时使用了 AI 技术:• 写作质量 – 答案中某一部分的写作质量与另一部分的写作质量明显不同,例如,答案的前半部分错误百出,词汇选择不当,句子结构不佳,缺乏发展,而后半部分突然变得无错误、说明性强且质量高。• 怀疑外部来源 – 答案似乎包含从外部来源复制的材料,而不是或除了测试刺激中提供的源材料。
•询问谁,什么,何时,何时何地以及为什么要提问。•始终验证Genai响应中与库数据库或其他学术资源中提供的源或链接。学生对提交的工作的准确性完全负责。•如果涉及计算,请始终检查执行的计算。下面提供了示例提示。学生可以将完整提示复制并粘贴到其首选的Genai工具中,以查看样本响应。请记住,没有两个响应将完全相同。示例1:写“我是美国文学课的大学生。我们正在阅读伟大的盖茨比,我需要写一篇论文陈述,重点是绿灯的象征。我知道绿灯是指金钱,代表了黛西在半岛的一面,我相信它与美国梦相关。仅使用项目符号,就本文的听起来提供反馈。‘伟大的盖茨比(Great Gatsby)中的绿灯象征着盖茨比(Gatsby)想要的钱,他无法达到的爱以及他为美国梦而战。''