ChatGPTによる学部工学課程の完了能力の評価

Kernekoncepter

OpenAIのChatGPTツールを使用して、学生が大学工学課程を完了する能力を評価することが目的です。

Resumé

この研究は、OpenAIのChatGPTツールの性能を分析し、Texas A&M大学で工学部門が提供した課題を完了する際のChatGPTのパフォーマンスを評価しました。研究者は、初期段階で得られた知見から、今後も教育における生成的AIシステムの変化に適応し続ける必要性を強調しています。異なるレベルで行われた授業へのChatGPTの回答は、Bloom's Taxonomyの基礎レベルに関連しており、ソフトウェアが最もアクセス可能なバージョンでも高いレベルで十分なパフォーマンスを発揮できないことが示唆されています。

Statistik

835人の学生と248人の教職員から構成されるサーベイインストゥルメントが使用されました。
ChatGPTによって提供された解答は、コースごとに異なる点数を獲得しました。
ネットワーク分析では6つのクラスターが特定されました。
ChatGPTは一部コースで合格点を下回りました。

Citater

"Generative AI systems have begun to impact students and faculty at Texas A&M University."
"Understanding the ways in which disruptions enact change is crucial for adapting to generative AI in education."
"The preliminary findings highlight the need for continued adaptation to the changing role of generative AI in education."

Vigtigste indsigter udtrukket fra

A Preliminary Exploration of the Disruption of a Generative AI Systems

by Lance White,... kl. arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01538.pdf

Dybere Forespørgsler

技術革新に対応するためにDANCEモデルはどう進化すべきか？

この研究では、DANCE（Designing Adaptations for the Next Changes in Education）モデルが教育界における技術的な変化に適応するための基本的な枠組みとして使用されました。将来的な技術革新や生成的AIシステムのような新しいツールが登場した際、教員がこれらのツールを効果的に活用できるよう支援することが重要です。
今後の展望として、DANCEモデルはさらに洗練されて教員向けの詳細なトレーニングプログラムを開発し、新興テクノロジー（例：ChatGPT）を効果的に統合できるようカスタマイズされた取り組みを探求していく必要があります。また、将来の研究ではこれらのテクノロジーが学問上や学習成果へ与える影響を長期間追跡し、DANCEモデルをさらに改良して教員が生成型AIシステムから生じる様々な課題や機会に対処できるようサポートする予定です。