Concepts de base
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。
Résumé
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。
Stats
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。
Citations
"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."