本研究旨在探究智能AI写作机器人ChatGPT生成的学术论文内容的原创性，并使用两种常用的抄袭检测工具评估了ChatGPT生成的50篇论文的独创性。结果表明，ChatGPT在许多主题上具有高度的原创性，并有潜力生成具有复杂文本输出能力的内容，而传统的抄袭检测工具不易检测到这些内容。同时，本文还讨论了AI技术对教育的影响和机构需要采取适当措施来缓解潜在的抄袭问题。

Feb, 2023

通过对比 ChatGPT 与人类写作的 argumentative 学生论文，我们系统地评估了 AI 生成内容的质量，结果表明 ChatGPT 生成的论文在质量上要高于人类写作。

Apr, 2023

ChatGPT是一种自然语言处理工具，正在革命工程教育和技术与学生、教职员工之间的关系，对此进行了问卷调查，以测量ChatGPT对学生、教职员工的影响，并将该调查作为技术报告与其他大学和实体分享。

Apr, 2023

本研究旨在探讨ChatGPT在现代教育中的变革作用、潜在的问题与挑战；初步评估表明，ChatGPT在各科目领域表现不同，虽然可以通过创建教育内容、提供建议、回答问题和促进小组合作来帮助教育工作者和学习者，但其使用中存在可能产生不准确或虚假数据和规避原创性检测时产生重复内容（抄袭）检测的明显缺点，同时它的使用准确性取决于生成AI的视觉效果，其中ChatGPT的幻觉可能会使其用处有限，应为教育机构更新学术法规和评估实践以适应ChatGPT在教育中的应用。

May, 2023

我们的研究旨在探索传统和新的特征，以便(1)检测AI生成的文本和(2)由AI改写的文本。结果显示，新特征显著提高了许多分类器的性能。我们最好的基本文本改写检测系统在F1分数上超过了GPTZero的183.8%。

Aug, 2023

数字化时代，人工智能在教育领域的集成带来了变革性的改变，重新定义了教学方法、课程规划和学生参与。这篇综述论文通过对比 OpenAI 的先驱性文本生成工具，如 Bing Chat、Bard 和 Ernie，特别关注最新的 ChatGPT，深入探索了数字化教育正在快速发展的格局。论文通过将教育视为系统、过程和结果的分类法，导航了人工智能的多方面应用，从分散全球教育和个性化课程到数字化记录基于能力的结果，人工智能位于教育现代化的前沿。研究强调了 ChatGPT 在仅五天内迅速增至百万用户的重要角色，突出了它在民主化教育、促进自学能力和提升学生参与上的作用。然而，如此具有变革性的力量也可能被滥用，文本生成工具可能无意中对学术诚信提出挑战。通过对比 AI 在教育中的承诺和缺陷，本文主张 AI 工具与教育界之间的和谐协同，强调迫切需要制定道德准则、教学适应和战略合作。

Sep, 2023

本研究旨在创建一个多领域数据集，以测试用于检测高校和其他研究机构使用的人工生成信息的最先进API和工具。六种不同的人工智能文本识别系统，包括“GPTkit”，“GPTZero”，“Originality”，“Sapling”，“Writer”和“Zylalab”，准确率介于55.29%至97.0%之间。尽管所有工具在评估中表现良好，但原创性在各方面表现尤为出色。

Sep, 2023

对ChatGPT和其他生成人工智能模型（GAI）存在的潜在偏见在高等教育机构（HEIs）中的应用进行了伦理问题的讨论和相关研究的范围审查，结果表明，虽然存在对大型语言模型（LLMs）和GAI的潜在偏见的意识，但多数文章只在表面上接触到“偏见”问题，很少有人明确指出在什么情况下会发生何种偏见，并且也未对其对高等教育、教职员工或学生可能产生的影响进行讨论。因此，我们呼吁高等教育研究人员和人工智能专家在这个领域进行更多的研究。

Nov, 2023

通过评估ChatGPT在三门课程（CS1、CS2、数据库）上的性能，研究了生成式人工智能对学习和评估的破坏性影响，其几乎完美地完成了所有初级考核，现有的检测方法对识别人工智能解决方案的成功率有所不同，教师和助教使用启发式方法区分学生代码和AI代码的检测准确性不足，这些观察结果强调了需要改进评估和检测方法。

Nov, 2023

调查美国大学关于在教育中使用ChatGPT的学术政策和指南，发现大多数大学对生成式人工智能的整合持开放但谨慎的态度，并表达了他们对道德使用、准确性和数据隐私的担忧，提供了各种资源和指南，包括教学大纲模板/样本，研讨会和讨论，共享文章和一对一咨询，重点关注一般技术介绍、道德关注、教学应用、预防策略、数据隐私、限制和探测工具。

Dec, 2023