DOI: https://doi.org/10.1080/02602938.2024.2415654
تاريخ النشر: 2024-10-22
المؤلف: Chahna Gonsalves
الموضوع الرئيسي: النزاهة الأكاديمية والانتحال
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة الأسباب وراء عدم امتثال الطلاب لإعلانات استخدام الذكاء الاصطناعي في التقييمات الأكاديمية في مدرسة كينغ للأعمال، حيث لم يقم 74% من الطلاب بالإعلان عن استخدامهم للذكاء الاصطناعي، على الرغم من كونه مطلبًا. باستخدام نظرية السلوك المخطط (TPB) كإطار نظري، تدمج الدراسة بيانات الاستطلاع والمقابلات شبه المنظمة لتحليل كيفية تأثير المواقف والمعايير الذاتية والتحكم السلوكي المدرك على الامتثال. تشير النتائج الرئيسية إلى أن الخوف من العقوبات الأكاديمية، والإرشادات غير الواضحة، وتطبيق القوانين بشكل غير متسق، وتأثير الأقران هي عقبات رئيسية أمام إعلان استخدام الذكاء الاصطناعي، مما يعقد عملية الإعلان ويهدد النزاهة الأكاديمية.
توسع الدراسة نموذج TPB من خلال معالجة التحديات الأخلاقية والعملية التي قدمها الذكاء الاصطناعي التوليدي، والتي تعقد المعايير التقليدية للنزاهة الأكاديمية. تؤكد على ضرورة وجود سياسات واضحة ومتسقة وموثوقة لتشجيع الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي. تسلط الدراسة الضوء على أهمية التواصل الشفاف والثقافات المؤسسية الداعمة في تعزيز الامتثال. في النهاية، تقدم رؤى قيمة لصانعي السياسات، مقدمة توصيات لتحسين آليات الإعلان وتعزيز ثقافة النزاهة الأكاديمية في سياق تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي.
مقدمة
تتناول مقدمة هذه الورقة البحثية التحديات التي تطرحها التبني السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل ChatGPT، في التعليم العالي، وخاصة فيما يتعلق بالنزاهة الأكاديمية. تعقد قدرة الذكاء الاصطناعي التوليدي على إنتاج محتوى يشبه المحتوى البشري التمييز بين العمل الأصلي للطلاب والنصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الآلات، مما يثير القلق بشأن الاستخدام المحتمل لهذه الأدوات في التقييمات الأكاديمية. أشار استطلاع إلى أن 30% من الطلاب استخدموا أدوات الذكاء الاصطناعي للواجبات، مع تقديم 17% محتوى تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي دون تعديل، مما يبرز الحاجة الملحة لإرشادات واضحة حول الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي في السياقات التعليمية.
استجابةً لهذه التحديات، تنوعت الجامعات في نهجها، من الحظر التام إلى تشجيع استخدام الذكاء الاصطناعي مع الاعتراف المناسب. تؤكد الورقة على ضرورة وجود سياسات مستندة إلى الأبحاث للتنقل عبر التعقيدات التي قدمها الذكاء الاصطناعي، وخاصة فيما يتعلق بالملكية والأصالة. كما تناقش دور أوراق تغطية الدورات في تعزيز النزاهة الأكاديمية، مشيرة إلى أهميتها التاريخية في ضمان الامتثال لإعلانات الانتحال. ومع ذلك، لا تزال فعالية هذه الأوراق في التقاط استخدام الذكاء الاصطناعي غير مستكشفة بشكل كافٍ. تهدف الدراسة إلى التحقيق في الأسباب وراء عدم امتثال الطلاب لإعلانات استخدام الذكاء الاصطناعي في مدرسة كينغ للأعمال وتطوير استراتيجيات تعزز الشفافية وتحافظ على النزاهة الأكاديمية في المشهد المتطور للتعليم العالي.
الطرق
تستخدم الدراسة منهجية دراسة حالة واحدة للتحقيق في سياسات إعلان الذكاء الاصطناعي وتأثيراتها على سلوك الطلاب في مدرسة كينغ للأعمال خلال العام الأكاديمي 2023-2024. يعد هذا النهج فعالًا بشكل خاص لمعالجة الأسئلة المعقدة حول “كيف” و”لماذا” ضمن سياق محدد، مما يسمح بفهم دقيق للديناميات المحيطة باستخدام الذكاء الاصطناعي والنزاهة الأكاديمية. على الرغم من أن النتائج قد لا تكون قابلة للتعميم على نطاق واسع، إلا أنها تقدم رؤى قيمة يمكن أن تُعلم السياسات والممارسات المؤسسية، خاصة لأولئك الذين يفكرون في إعلانات الذكاء الاصطناعي (Yin 2003؛ Ellinger، Watkins، وMarsick 2005؛ Creswell 2003).
تم استخدام نهج مختلط متسلسل، بدءًا من استطلاع تقييم الخدمة المجهول الذي تم توزيعه على جميع الطلاب الجامعيين والدراسات العليا بدوام كامل عبر Moodle. مع توقع معدل استجابة منخفض بسبب الطبيعة الحساسة لاستخدام الذكاء الاصطناعي، تم تحفيز المشاركين بسحب على قسيمة تسوق إلكترونية بقيمة 50 جنيهًا إسترلينيًا. تلا ذلك سبعة عشر مقابلة شبه منظمة أجريت عبر Microsoft Teams، تركز على مواضيع مثل تصورات الطلاب حول الذكاء الاصطناعي، والمخاطر المدركة، والاستجابات لعملية إعلان الذكاء الاصطناعي. تلقى المشاركون 30 جنيهًا إسترلينيًا مقابل مشاركتهم، وتم تحليل البيانات من خلال التحليل الموضوعي، مع دمج كل من الترميز المدفوع بالنظرية والترميز الناشئ المتماشي مع أبعاد نظرية السلوك المخطط (TPB) (Braun وClarke 2006، 2023). حافظ الباحث على الانعكاسية والشفافية طوال التحليل لمعالجة التحيزات المحتملة (Ruona 2005).
النتائج
تشير نتائج الاستطلاع إلى انتشار كبير لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بين الطلاب، حيث أفاد 79% باستخدام تطبيقات مثل ChatGPT وGrammarly وQuillbot في دراستهم. ومع ذلك، كان الامتثال لمتطلبات إعلان الذكاء الاصطناعي أقل بكثير، حيث أكمل 65% فقط من هؤلاء الطلاب الإعلانات اللازمة بشكل متسق على أوراق تغطية دراستهم.
تضمنت الحواجز الرئيسية أمام الامتثال التي تم تحديدها في الدراسة مخاوف بشأن العواقب الأكاديمية، مثل العقوبات المحتملة على الدرجات أو اتهامات السلوك غير اللائق، بالإضافة إلى الارتباك بشأن الحالات المحددة لاستخدام الذكاء الاصطناعي التي تتطلب الإعلان. تتماشى هذه النتائج مع عنصر “المواقف” في نظرية السلوك المخطط (TPB)، مما يشير إلى أن التصورات السلبية للطلاب حول العواقب المرتبطة بإعلان استخدام الذكاء الاصطناعي تعيق بشكل كبير استعدادهم للامتثال لمتطلبات الإعلان.
المناقشة
تتناول قسم المناقشة في الورقة البحثية تطبيق نظرية Ajzen للسلوك المخطط (TPB) لفهم امتثال الطلاب لإعلانات استخدام الذكاء الاصطناعي في السياقات الأكاديمية. تحدد الدراسة ثلاثة عوامل رئيسية تؤثر على عدم الامتثال: الخوف من العواقب الأكاديمية، والغموض في الإرشادات، وتأثير الأقران. غالبًا ما يرى الطلاب أن إعلان استخدام الذكاء الاصطناعي هو اعتراف محتمل بسلوك غير لائق، مما يؤدي إلى القلق بشأن العقوبات الأكاديمية. بالإضافة إلى ذلك، تخلق السياسات المؤسسية غير الواضحة ارتباكًا بشأن ما يشكل استخدام الذكاء الاصطناعي الذي يحتاج إلى الإعلان، مما يعقد أيضًا قدرة الطلاب المدركة على الامتثال. تلعب ديناميات الأقران أيضًا دورًا كبيرًا، حيث يشعر الطلاب بالضغط للت conform إلى سلوكيات أقرانهم، مما يؤدي غالبًا إلى عدم الإعلان.
تؤكد النتائج على ضرورة أن تقوم المؤسسات التعليمية بوضع إرشادات أوضح وتطبيق متسق لسياسات إعلان الذكاء الاصطناعي. من خلال تعزيز ثقافة الشفافية والثقة، يمكن للمؤسسات التخفيف من الحواجز النفسية التي يواجهها الطلاب بشأن الامتثال. تقترح الدراسة أن معالجة هذه القضايا من خلال المبادرات التعليمية والسياسات الداعمة يمكن أن تعزز الالتزام بمعايير النزاهة الأكاديمية، مما يسهم في نهاية المطاف في بيئة أكاديمية أكثر أخلاقية. تمتد هذه الأبحاث إلى إطار TPB من خلال تسليط الضوء على التعقيدات التي قدمها الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يشير إلى أن النماذج التقليدية قد تحتاج إلى التكيف لتأخذ في الاعتبار المشهد المتطور للنزاهة الأكاديمية.
القيود
تسلط قيود هذه الدراسة ذات الحالة الواحدة الضوء على محدودية تعميمها بسبب تركيزها على السياق المحدد لمدرسة كينغ للأعمال، المتأثر بعوامل ثقافية وسياسية فريدة. بينما يعزز استخدام بيانات مثلثية من الاستطلاعات والمقابلات والتحليل الموضوعي النتائج، فإن الحجم الصغير والطبيعة المحددة للسياق تتطلب تفسيرًا حذرًا. يجب أن تُعتبر التوصيات المستمدة من هذه الدراسة خطوات تدريجية نحو تطوير السياسات، مع دعوة لإجراء أبحاث على نطاق أوسع للتحقق من هذه النتائج عبر بيئات تعليمية متنوعة.
يجب أن تهدف الأبحاث المستقبلية إلى تقييم إمكانية نقل هذه الرؤى إلى المؤسسات ذات درجات مختلفة من تكامل الذكاء الاصطناعي والمواقف الثقافية. يمكن أن تحدد دراسات الحالة المقارنة أفضل الممارسات، بينما تعتبر الدراسات الطولية ضرورية لمراقبة التحولات في مواقف الطلاب والامتثال مع تطور سياسات الذكاء الاصطناعي. إن نهجًا شاملاً يشمل أعضاء هيئة التدريس والإداريين وصانعي السياسات أمر حيوي لمعالجة تحديات التنفيذ. بالإضافة إلى ذلك، قد يكون توسيع نظرية السلوك المخطط (TPB) أو دمج أطر نظرية أخرى أكثر فعالية في التقاط التعقيدات المحيطة باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. سيساهم التحقيق في التأثيرات النفسية والاجتماعية على عدم الامتثال، جنبًا إلى جنب مع التصاميم التجريبية لتقييم آثار التعليقات والحوافز، في تعزيز فهم دور الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي وتعزيز ثقافة الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي.
DOI: https://doi.org/10.1080/02602938.2024.2415654
Publication Date: 2024-10-22
Author(s): Chahna Gonsalves
Primary Topic: Academic integrity and plagiarism
Overview
This study investigates the reasons behind student non-compliance with AI usage declarations in academic assessments at King’s Business School, where a significant 74% of students did not declare their AI usage, despite it being a requirement. Utilizing the Theory of Planned Behaviour (TPB) as a theoretical framework, the research integrates survey data and semi-structured interviews to analyze how attitudes, subjective norms, and perceived behavioral control affect compliance. Key findings indicate that fear of academic penalties, unclear guidelines, inconsistent enforcement, and peer influence are major obstacles to declaring AI usage, which complicates the declaration process and threatens academic integrity.
The research extends the TPB model by addressing the ethical and practical challenges introduced by generative AI, which complicate traditional academic integrity norms. It emphasizes the necessity for clear, consistent, and trust-based policies to encourage ethical AI use. The study highlights the importance of transparent communication and supportive institutional cultures in enhancing compliance. Ultimately, it provides valuable insights for policymakers, offering recommendations to improve declaration mechanisms and foster a culture of academic integrity in the context of evolving AI technologies.
Introduction
The introduction of this research paper addresses the challenges posed by the rapid adoption of generative AI technologies, such as ChatGPT, in higher education, particularly concerning academic integrity. Generative AI’s ability to produce human-like content complicates the distinction between original student work and machine-generated text, raising concerns about the potential misuse of these tools in academic assessments. A survey indicated that 30% of students utilized AI tools for assignments, with 17% submitting AI-generated content unedited, highlighting the urgent need for clear guidelines on ethical AI use in educational contexts.
In response to these challenges, universities have varied in their approaches, from outright bans to encouraging AI use with proper acknowledgment. The paper emphasizes the necessity of research-informed policies to navigate the complexities introduced by AI, particularly regarding authorship and originality. It also discusses the role of coursework coversheets in promoting academic integrity, noting their historical significance in ensuring compliance with plagiarism declarations. However, the effectiveness of these coversheets in capturing AI use remains underexplored. The study aims to investigate the reasons behind student non-compliance with AI use declarations at King’s Business School and to develop strategies that enhance transparency and uphold academic integrity in the evolving landscape of higher education.
Methods
The study employs a single case study methodology to investigate AI declaration policies and their effects on student behavior at King’s Business School during the 2023-2024 academic year. This approach is particularly effective for addressing complex ‘how’ and ‘why’ questions within a specific context, allowing for a nuanced understanding of the dynamics surrounding AI use and academic integrity. While the findings may not be broadly generalizable, they provide valuable insights that can inform institutional policy and practice, especially for those considering AI declarations (Yin 2003; Ellinger, Watkins, and Marsick 2005; Creswell 2003).
A sequential mixed-methods approach was utilized, beginning with an anonymous service evaluation survey distributed to all full-time undergraduate and postgraduate students via Moodle. Anticipating a low response rate due to the sensitive nature of AI use, participants were incentivized with a raffle for a £50 e-shopping voucher. This was followed by seventeen semi-structured interviews conducted via Microsoft Teams, focusing on themes such as students’ perceptions of AI, perceived risks, and responses to the AI declaration process. Participants received £30 for their involvement, and data were analyzed through thematic analysis, incorporating both theory-driven and emergent coding aligned with the Theory of Planned Behavior (TPB) dimensions (Braun and Clarke 2006, 2023). The researcher maintained reflexivity and transparency throughout the analysis to address potential biases (Ruona 2005).
Results
The results of the survey indicate a significant prevalence of AI tool usage among students, with 79% reporting the use of applications such as ChatGPT, Grammarly, and Quillbot in their coursework. However, compliance with AI declaration requirements was notably lower, with only 65% of these students consistently completing the necessary declarations on their coursework coversheets.
The primary barriers to compliance identified in the study included concerns about academic repercussions, such as potential grade penalties or allegations of misconduct, as well as confusion regarding the specific instances of AI use that necessitate declaration. These findings align with the ‘attitudes’ component of the Theory of Planned Behavior (TPB), suggesting that students’ negative perceptions of the consequences associated with declaring AI use significantly hinder their willingness to comply with declaration requirements.
Discussion
The discussion section of the research paper examines the application of Ajzen’s Theory of Planned Behaviour (TPB) to understand student compliance with AI use declarations in academic settings. The study identifies three primary factors influencing non-compliance: fear of academic repercussions, ambiguity in guidelines, and peer influence. Students often perceive declaring AI use as a potential admission of misconduct, leading to anxiety about academic penalties. Additionally, unclear institutional policies create confusion regarding what constitutes AI use that needs to be declared, further complicating students’ perceived ability to comply. Peer dynamics also play a significant role, as students feel pressured to conform to the behaviors of their peers, often leading to non-declaration.
The findings underscore the necessity for educational institutions to establish clearer guidelines and consistent enforcement of AI declaration policies. By fostering a culture of transparency and trust, institutions can mitigate the psychological barriers students face regarding compliance. The study suggests that addressing these issues through educational initiatives and supportive policies can enhance adherence to academic integrity standards, ultimately contributing to a more ethical academic environment. This research extends the TPB framework by highlighting the complexities introduced by generative AI, indicating that traditional models may need to adapt to account for the evolving landscape of academic integrity.
Limitations
The limitations of this single-case study highlight its restricted generalizability due to its focus on the specific context of King’s Business School, influenced by unique cultural and policy factors. While the use of triangulated data from surveys, interviews, and thematic analysis enriches the findings, the small scale and context-specific nature necessitate cautious interpretation. Recommendations derived from this study should be viewed as incremental steps towards policy development, with a call for larger-scale research to validate these findings across diverse educational environments.
Future research should aim to assess the transferability of these insights to institutions with varying degrees of AI integration and cultural attitudes. Comparative case studies could identify best practices, while longitudinal studies are essential to monitor shifts in student attitudes and compliance as AI policies evolve. A comprehensive approach involving faculty, administrators, and policymakers is vital to tackle enforcement challenges. Additionally, expanding the Theory of Planned Behavior (TPB) or integrating other theoretical frameworks may better capture the complexities surrounding generative AI use. Investigating psychological and social influences on non-compliance, alongside experimental designs to evaluate the effects of feedback and incentives, will further enhance understanding of AI’s role in higher education and promote a culture of ethical AI use.