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民意调查:大多数高等教育领导人对生成人工智能持乐观态度

MobotStone
2023-04-18 / 0 评论 / 0 点赞 / 209 阅读 / 3066 字

根据本月早些时候发布的一份报告,对于生成式人工智能,超过800名高等教育调查受访者中有54%持乐观或非常乐观态度。

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这项广泛的调查还询问了高等教育IT领导和管理人员,关于最新的文本生成GPT 3工具的潜在用途和滥用,并探讨了大学在世界看到OpenAI的ChatGPT并担心其在学术界的潜在滥用之后的头几个月中所做的事情。

总的来说,调查结果描绘了一个比人们预期更为乐观的画面。高等教育领导仍然担心学生使用ChatGPT和类似的人工智能作弊课程作业,但许多人已经超越了这些潜在风险,而是专注于寻找将其纳入教学的方法。

“[我们正在]首先进行荣誉守则的整合,这是必需的,但在很大程度上是一个误导,”一位受访者写道。“关于如何使用该工具的额外指导,而不是拒绝使用,将是关键。”

高等教育中的生成式人工智能

对于一个去年11月底推出的工具来说,ChatGPT在学术界的认知中已经做得非常出色了。

在调查被发送给他们之前,总共只有21名受访者不熟悉ChatGPT或生成式人工智能,而46%的受访者表示他们非常或极其熟悉它,这种熟悉程度在调查的四个成分组:C级管理人员、主管/经理、员工和教职员工之间保持一致。

然而,或许并不令人惊讶的是,其中一个群体持更为悲观的观点:28%的教职员工对生成式人工智能持悲观态度,超过总体比例的两倍,尽管该群体也有最低的中立回答数量(21%)。近一半的受访教职员工(49%)仍表示他们持乐观或非常乐观的态度。其他群体的乐观程度也相似,介于54%至57%之间。

该调查还显示,有关生成式人工智能的讨论不仅仅限于社交媒体-尽管在这方面,确实有很多讨论。大学和学院领导人已经在彼此之间展开了对话,其中75%表示这个话题已经在某种程度上被讨论了相当多或很多。随着人工智能的改进和管理员对其能力的认识越来越高,这些对话有望继续下去。

至于这些对话正在导致什么,受访者指出了许多生成式人工智能(包括ChatGPT)已经产生影响的领域。54%的人确定了调查作者提供的13个可能受到影响的领域中的至少一个;所有最常见的领域都与教学有关:本科教学(37%),教学和学习中心(32%),教学技术(31%),研究生教学(30%)和教师发展(30%)。

有趣的是,受访者还被问及哪些领域最有可能在未来受到影响,而对该问题的最受欢迎的回答与教学无关。前两个回答是:51%的人表示在未来某个时候,生成式人工智能将对教师研究产生影响,52%的人表示IT可能会受到影响。

在有机会进一步发表评论的情况下,受访者分享了他们的大学对ChatGPT的一系列反应,其中一位受访者表示该机构已经进行了六项有关整合生成式人工智能的研究。一位教师回答说,他们已经在使用该工具来“开发课程主题”。

在高等教育中,生成式人工智能(Generative AI)被用于哪些场景?

虽然高校园区对于生成式人工智能的兴趣和讨论很大,但是调查还发现管理员和教师对于这种工具的使用还有很多不了解的地方。

当被问及学生目前如何使用生成式人工智能时,55%的人选择了“我不知道”,这一比例几乎是其他选项的两倍。

至于曾经是ChatGPT最大的问题,23%的受访者认为学生在“提交未经编辑的生成材料”,这在大多数机构看来是一种简单的剽窃行为。略多一些人(29%)认为学生在编辑后提交生成材料。其他人则认为学生在进行良性甚至教育性的使用,27%的受访者认为它被用于构思或娱乐。 (受访者可以选择对这个问题多个回答。)

该调查还询问了教职员工如何利用生成式人工智能进行学生学习活动,尽管“我不知道”仍然是最多的答案(53%),但部分教职员工已经在使用它进行课堂活动(24%)、讨论提示(22%)和作业和课程作业(22%)等活动。

教职员工也在为自己的目的使用生成式人工智能,其中24%的人用它来写电子邮件,23%的人用它来编写代码,21%的人用它来创建教学内容和撰写报告。

高等教育对使用生成式人工智能作弊有多担忧?

尽管人们普遍对这种工具持乐观态度,并看到了它潜在的积极用途,但调查的受访者们仍然最担心学生作弊问题。在被问及相对于生成式人工智能最大的担忧是什么时,最高的回答是学术诚信(75%),紧随其后的是两个答案,它们都反映了生成式人工智能仍然存在的不足之处。

68%的受访者表示他们担心过度依赖输出和不准确的输出,这两个问题是试图消除有关ChatGPT的早期恐慌时指出的问题。虽然GPT-3很强大,但在大多数情况下仍然不足以欺骗大学教授或完成大多数高等教育机构期望的程度的课程。

其他道德问题也受到关注,58%的人担心数据隐私和安全,53%的人担心多样性、公平性和包容性问题,这与人工智能中存在偏见的广泛担忧相符。

在另一方面,受访者最为积极地评价生成式人工智能提高效率(77%)和升级现有个性化或自适应学习工具(59%)的潜力。

完整的调查结果和EDUCAUSE的分析可以在此找到。

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