Understanding Student and Academic Staff Perceptions of AI Use in Assessment and Feedback

人工智能（AI）和生成式人工智能（GenAI）在高等教育中的崛起需要评估改革。本研究通过探索学生和学术人员对AI和GenAI工具的熟悉程度和舒适度，重点关注它们在学习和评估中当前和潜在的应用，填补了一个重要的空白。一项在线调查收集了越南两所大学和新加坡一所大学的35名学术人员和282名学生的数据，研究了GenAI的熟悉程度、其在评估标记和反馈、知识检查和参与方面的使用感知以及GenAI文本检测的体验。描述性统计和反思性主题分析揭示了两组人员对GenAI的熟悉程度普遍较低。GenAI反馈被认为是负面的，但与教师反馈结合使用时，它被认为更为积极。学术人员比学生更容易接受GenAI文本检测工具和基于检测结果的等级调整。定性分析确定了三个主题：对文本检测工具的不清楚理解、对GenAI探测器的体验存在差异以及对GenAI未来对教育评估的影响存在复杂感受。这些发现对于制定高等教育中GenAI启用的评估和反馈的政策和实践具有重要意义。

研究探讨在高等教育中应用人工智能和生成人工智能工具进行评估的现状，以及学生和教师对此的熟悉程度和舒适度。

通过对越南和新加坡两所大学的35名教师和282名学生进行在线调查，发现两组对生成人工智能的熟悉程度普遍较低，对于生成人工智能的反馈意见不一，但当与教师的反馈结合时，反馈会更受欢迎。教师比学生更容易接受生成人工智能的文本检测工具和基于检测结果的成绩调整。

研究结果对于高等教育中生成人工智能评估和反馈的政策和实践具有重要意义。研究使用了在线调查的方法，发现了学生和教师对生成人工智能的态度和体验，同时也发现了生成人工智能工具在评估中的一些问题。

最近的相关研究包括：《机器学习在高等教育中的应用：回顾和展望》（Application of Machine Learning in Higher Education: A Review and Future Directions）和《基于人工智能的教育评估：现状和未来》（AI-Based Educational Assessment: Current Status and Future Directions）。