The global landscape of academic guidelines for generative AI and Large Language Models

在学术界，生成式人工智能（GAI）和大型语言模型（LLMs）的整合引发了全球性的讨论，探讨了它们的潜在教育益处和伦理考虑。积极的反应强调了一些潜在的益处，如协作创意、提高教育的可及性和培训师和学员的授权。然而，负面反应则对伦理复杂性、平衡创新和学术诚信、不平等的获取和误导风险提出了担忧。通过对全球和国家指南、独立研究的见解以及80个大学级指南的系统调查和基于文本挖掘的分析，本研究提供了对GAI和LLMs在教育中带来的机遇和挑战的细致理解。它强调了平衡方法的重要性，既能利用这些技术的好处，同时也能解决伦理考虑并确保平等的获取和教育成果。本文最后提出了促进负责任创新和伦理实践的建议，以引导GAI和LLMs在学术界的整合。

探讨在学术界中整合生成人工智能（GAI）和大型语言模型（LLMs）的潜在教育益处和伦理考虑的问题。

通过全球和国家指导方针、独立研究的见解以及80个大学级别的指南的系统调查和基于文本挖掘的分析，提供了对GAI和LLMs在教育中机遇和挑战的细致理解。强调在利用这些技术的好处的同时，解决伦理问题，确保公平的获取和教育成果的平衡方法的重要性。最后提出了促进负责任的创新和伦理实践的建议，以指导GAI和LLMs在学术界的整合。

研究强调了平衡方法的重要性，同时利用这些技术的好处，解决伦理问题，确保公平的获取和教育成果。实验使用了80个大学级别的指南，提供了对GAI和LLMs在教育中机遇和挑战的细致理解。

最近的相关研究包括：1）《人工智能教育：当前研究和未来展望》；2）《利用人工智能技术在教育中创造更好的机会》；3）《大数据和人工智能在教育中的应用：机遇和挑战》。