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生成人工智能时代的本科数学考试评估：课程层面的案例研究

Created by
  • Haebom

作者

本杰明·J·沃克、尼古拉塔·卡拉吉耶娃、比阿特丽斯·纳瓦罗·拉梅达、露丝·A·雷诺兹

大纲

本研究探讨了生成式人工智能 (GenAI) 工具对大学学习环境的影响，尤其是在无监督开卷考试环境下传统数学考试的教育效度。我们为罗素集团大学八门一年级数学科目生成、转录并匿名化了 GenAI 考试答案，并进行了分析。分析显示，GenAI 的成绩相当于一级，且各科成绩的一致性远高于科目间的差异性。这表明，在 GenAI 时代，传统的评估方法可能已经降低了教育价值。

Takeaways，Limitations

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Takeaways：
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通过证明 GenAI 可以在大学水平的数学测试中取得高分，它凸显了传统评估方法在无监督环境下的局限性。
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我们强调需要重新设计数学评估方法以适应 GenAI 时代。
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通过分析GenAI的表现与学生成绩之间的差距，我们可以提出教育改进的方向。
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Limitations：
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这项研究仅限于特定大学（罗素集团）的数学学科，这限制了它的普遍性。
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需要进一步分析来确定 GenAI 的反应是简单的知识记忆还是基于深刻的理解。
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缺乏对GenAI的响应生成过程和算法的详细解释。
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需要进一步研究来确定这些发现是否适用于其他学术领域。
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