AI 检测工具的教师观点：基于岭回归分析的洞见
计算机与社会
2025-12-16 v1
摘要
本研究探讨了 213 名菲律宾教师关于 AI 检测工具在学术情境中的感知。其焦点是影响教师对这些工具信任、关切以及决策的因素。该研究考察了教师对 AI 检测工具的信任如何影响其对公平性和决策中学生输出评估的感知。它还探讨了关于 AI 工具的关切以及社交规范如何影响信任与决策之间的关系。采用岭回归分析检验了预测变量与因变量之间的关系。结果显示，教师对 AI 检测工具的信任是公平感知和决策中最重要的预测因子。关于 AI 工具的关切和社交规范对教师感知的影响较弱。该研究强调了信任在塑造教师对 AI 检测工具感知方面的关键作用。信任这些工具的教师更可能将其视为公平且有效。相比之下，关切和社交规范对感知和决策影响有限。就建议而言，培训和制度指南应强调这些工具的工作原理、局限性以及最佳实践。平衡政策执行与教育者支持对于培育 AI 检测技术的信任至关重要。鼓励有经验的用户通过实践社区分享见解，可促进 AI 检测工具在教育环境中的采纳和有效使用。
引用
@article{arxiv.2512.11823,
title = {Teachers' Perspectives on the Use of AI Detection Tools: Insights from Ridge Regression Analysis},
author = {Vicky P. Vital and Francis F. Balahadia and Maria Anna D. Cruz and Dolores D. Mallari and Juvy C. Grume and Erika M. Pineda and Jordan L. Salenga and Lloyd D. Feliciano and John Paul P. Miranda},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.11823},
year = {2025}
}
备注
8 pages, 2 tables, 2025 International Conference on Distance Education and Learning (ICDEL)