理解学生和学术人员关于AI在评估与反馈中的使用感知
计算与语言
2026-04-20 v5 机器学习
摘要
人工智能（AI）及生成式人工智能（GenAI）在高等教育中的兴起 necessitates 评估改革。这一研究填补了关键性空白，探索了学生和学术人员与AI和GenAI工具的经验，聚焦其对当前及未来在学习和评估中应用的熟悉程度和舒适度。通过线上调查收集来自越南两所大学、新加坡一所大学的35名学术人员和282名学生的数据，考察了GenAI的熟悉程度、其在评估评分和反馈、知识检查和参与中的应用看法，以及GenAI文本检测的经验。描述性统计和反思性主题分析揭示了两组对象都普遍缺乏对GenAI的熟悉程度。学生普遍负面看待GenAI反馈；然而，当与教师反馈结合时，学生对GenAI反馈的看法更为积极。学术人员对GenAI文本检测工具以及基于检测结果的成绩调整更为接受，而学生则持相反态度。定性分析识别出三个主题：对文本检测工具的理解不清晰、对GenAI检测器体验存在差异性，以及对GenAI对教育评估未来影响持混合情绪。这些发现对开发和实践GenAI支持的评估和反馈在高等教育领域具有重大意义。
引用
@article{arxiv.2406.15809,
title = {LaMSUM: Amplifying Voices Against Harassment through LLM Guided Extractive Summarization of User Incident Reports},
author = {Garima Chhikara and Anurag Sharma and V. Gurucharan and Kripabandhu Ghosh and Abhijnan Chakraborty},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.15809},
year = {2026}
}
备注
Accepted at ICWSM 2026