Apr, 2024

数字人文研究中生成型人工智能工具的集体使用和评估：基于调查的结果

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TL;DR数字人文学者对生成人工智能（GenAI）技术的采用、实践以及批评评估方面的研究过程进行调查，结果表明，数字人文学者对于 GenAI 在数字人文学科中的价值持不同意见，而实际使用情况在个体和研究任务上多样化。该调查分析有助于进一步研究 GenAI 对数字人文学科发展的影响。
发现论文，激发创造
  • 从 ChatGPT、DALL-E 3 到 Sora：生成型人工智能如何改变数字人文研究与服务？

    大规模语言模型在数字人文研究中的应用深入探讨，揭示了它们在古籍保护、智能处理和学术创新方面的重要潜力，通过具体案例展示了人工智能在古籍组织、分类和内容生成中的辅助作用，并探索了在艺术创新和文化遗产保护中的应用前景，最后探讨了由人工智能技术引发的数字人文领域中技术、信息和社会相互交融的挑战和机遇。

    Apr, 2024

  • 高等教育中的生成人工智能：机构政策和指南分析的证据

    通过研究 116 所美国高研活跃度大学产生的文件，全面了解高校为机构相关利益相关者提供的关于生成人工智能的建议与指导。基于我们的研究发现，大多数高校鼓励使用生成人工智能，并提供了详细指导，尤其是在课堂中的使用。然而，要注意的是，该研究建议教师指导的指南可能会加重其工作负担，因为往往需要对教学方法进行广泛的修订。

    Jan, 2024

  • 高等教育中生成式人工智能：学生感知、益处和挑战之声

    本研究探讨了大学生对生成式人工智能 (GenAI) 技术（例如 ChatGPT）在高等教育中的看法，关注对技术的熟悉程度、参与意愿、潜在好处和挑战以及有效整合。从对香港来自不同学科的 399 名本科生和研究生的调查结果显示，学生普遍对利用 GenAI 进行教学和学习持积极态度。学生们认识到个性化学习支持、写作和头脑风暴的辅助以及研究和分析能力的潜力。然而，他们也表达了对准确性、隐私、伦理问题以及对个人发展、职业前景和社会价值的影响的关注。根据 John Biggs 的 3P 模型，学生的看法显著影响学习方法和成果。通过了解学生的看法，教育工作者和政策制定者可以量身定制 GenAI 技术，以解决需求和关注点，同时促进有效的学习成果。本研究的发现可以指导有关将 GenAI 技术集成到高等教育中的政策制定。通过了解学生的看法并解决他们的关注点，政策制定者可以制定明智的指南和策略，以负责任且有效地实施 GenAI 工具，从而增强高等教育的教学和学习体验。

    Apr, 2023

  • 学习的演变：评估生成性人工智能对高等教育的深远影响

    研究论文探讨了生成人工智能（GAI）模型，如 ChatGPT，对大学生和高等教育机构的影响，采用综合调查和情景分析的混合方法，结果表明当前技术在学术上的使用对学生取得学业目标有积极帮助，但是技术的不负责任和过度使用可能会带来重大挑战，因此高等教育机构需要制定严格的政策、重新评估学习目标、提升讲师能力、调整课程并重新考虑考试方式。

    Apr, 2024

  • 教育学和学习实践的生成式人工智能系统评述

    该研究通过对相关文献的系统回顾，概述了在高等教育中利用生成人工智能进行教学和学习的最新研究现状。研究发现，文献中存在研究缺口，需要进一步研究如何将生成人工智能融入教学和学习过程，加强跨学科、多维度的合作，以制定生成人工智能的使用指南、框架和政策。

    Jun, 2024

  • 生成式人工智能工具时代的高等教育评估实践

    本研究通过对生成人工智能工具对评估和教学实践的综合评估，探讨了其潜在影响。结果表明，生成人工智能工具在主题知识、问题解决、分析、批判性思维和演示技能方面具有限制学习的潜力。同时，对某些学科评估工具的设计揭示了生成人工智能工具的局限性。基于研究结果，我们提出了关于如何在高等教育中利用人工智能工具进行教学和学习的建议。

    Apr, 2024

  • 使用 ChatGPT 的主题分析中的人工智能协作：用户研究和设计建议

    通過對十位質性研究人員進行的用戶研究，發現 ChatGPT 在主題分析、編碼效率提升、初步數據探索、提供細粒度定量洞見和協助非母語者和非專家的理解方面，為質性研究人員提供了有價值的協作者，然而對其信任度、準確性、一致性、上下文理解和在研究社區中的廣泛接受性存在顧慮，我們提供了五個可行的設計建議以促進有效的人工智能與人類的合作。

    Nov, 2023

  • 生成智能与教师 - 对我们有利还是不利？案例研究

    调查显示，超过一半的受访教师（35 位）中有 59% 表示使用生成人工智能（GenAI）进行教学，尤其是大型语言模型（LLMs），然而 55% 的受访者认为应该制定相关法规来规范 GenAI 的使用，尤其是在准确性和作弊上存在最大的担忧。

    Apr, 2024

  • ChatGPT 和生成式人工智能在计算机科学研究中的最佳应用

    生成人工智能，尤其是像 OpenAI 流行的 ChatGPT 这样的工具正在重塑计算机科学研究的领域。本文提供了对 ChatGPT 和其他生成人工智能技术在计算机科学学术研究中多样应用的探索，提出使用生成人工智能来提高计算机科学研究科学家的工作效率的建议，重点是撰写新的研究论文。我们强调了创新性应用，如头脑风暴研究想法，辅助学术论文的起草和格式化，以及协助综述文献。此外，我们深入探讨了在理解跨学科方法、简化复杂文本以及推荐适合学术期刊发表方面应用这些技术的可能性。我们还着重讨论了生成人工智能在合成数据创建、研究方法论和指导以及任务组织和文章质量评估方面的贡献。本文还讨论了人工智能在文章审查、适应文本长度限制、构建对立观点和调查开发方面的实用性。此外，我们探讨了这些工具在传播观念、生成图像和音频、文本转录和与编辑人员互动方面的能力。我们还描述了一些不推荐在计算机科学研究中使用生成人工智能的用途，主要是由于该技术的局限性。

    Nov, 2023

  • 生成型人工智能的社会影响：ChatGPT 分析

    该论文采用一种方法来研究生成式 AI 工具对社会的影响，主要关注 ChatGPT 这一案例，评估其对社会各个领域的潜在影响，并阐述综合文献回顾的研究结果，包括正面效应、负面效应、新兴趋势和机遇领域，该分析旨在提供深入讨论的见解，从而激励政策、规范和负责任的发展实践，促进以人为中心的人工智能。

    Mar, 2024