评估工程教育中生成式人工智能学生采纳情况（2023-2024）
人机交互
2025-03-07 v1
摘要
生成式人工智能（GenAI）工具和模型有望重新塑造工程教育各领域的教育需求、规范、实践和政策。关于工程学生如何采用GenAI的经验数据（而非民间传说和假设）对于建立学生在学术训练期间关于GenAI相关行为和需求的基础性理解至关重要。这一数据也有助于为学术机构和产业雇主制定有效的GenAI应对策略。我们在美国科罗拉多矿山学院（一所专注于工程的美国R-1顶尖大学）于2023年5月（样本量n₁=601）和2024年9月（样本量n₂=862）收集了两个具有代表性的调查样本，以回答关于（RQ1）工程学生如何采用GenAI，包括Contributing to GenAI使用的动机和人口统计学因素、（RQ2）学生关于GenAI的伦理关切、以及（RQ3）学生对自己、科学和社会的GenAI潜在利益与危害的感知。分析结果显示，GenAI采纳率在2023年至2024年间显著上升。学生主要利用GenAI工具来深化理解、提升工作质量并了解新兴技术。虽然大多数学生认为自己的GenAI使用是伦理且有益的，但他们仍对GenAI及其对社会的影响表示担忧。我们收集了学生对“灾难概率”（P(doom)）的估计并发现呈双峰分布。因此，我们表明矿山学院的学生体对GenAI对工程工作人力资源和社会的未来影响存在两极分化，尽管随着时间推移，他们愿意越来越多地探索GenAI。我们讨论了这些发现对未来研究以及在工程教育中集成GenAI的含义。
引用
@article{arxiv.2503.04696,
title = {Assessing Student Adoption of Generative Artificial Intelligence across Engineering Education from 2023 to 2024},
author = {Jesan Ahammed Ovi and Gabe Fierro and C. Estelle Smith},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.04696},
year = {2025}
}