来源:Education Sciences 发布时间:2026/3/10 15:31:31
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ChatGPT是否重新定义作弊——教师与学生的博弈 | MDPI Education Sciences

论文标题:Beyond CheatBots: Examining Tensions in Teachers’ and Students’ Perceptions of Cheating and Learning with ChatGPT

文章链接:https://www.mdpi.com/2227-7102/14/5/500

期刊名:Education Sciences

期刊网页:https://www.mdpi.com/journal/education

研究前言

如何定义作弊?这似乎不难回答。背诵的时候偷偷看书,考试的时候偷偷查看笔记,这都是毫无疑问的作弊。但是,如果在学习过程中使用ChatGPT呢?

生成式人工智能(如 ChatGPT)的快速发展引发教育界的双重态度:既认可其作为教学辅助工具的潜力,也担忧隐私泄露、学术不端等风险,当ChatGPT开始被越来越多的学生所使用,随之而来的是对于教育伦理的深刻疑虑。因为在生成式 AI 的时代,文本无法溯源、检测工具失效进一步加剧界定与管理挑战。

学校形成封禁与课程引导两种应对路径,学界则呼吁改革评估模式、纳入师生视角。基于此,来自斯坦福大学,纽约大学和加州大学伯克利分校的学者们群策群力,以师生视角为基础,通过定性研究重新讨论AI与作弊之间的伦理问题。

研究方法

本研究聚焦两类群体,一是16 名参与写作专业发展培训的教师,其教育背景横跨学龄前到高中层次,综合考虑性别与族裔因素。二是 12 名语言背景多元的少数族裔高中生,探究其对使用 ChatGPT 写作作弊的认知,旨在回答以下两个问题:

1.师生采用哪些标准界定 借助 ChatGPT 学习写作?

2.师生采用哪些标准界定 借助 ChatGPT 写作作弊?

师生遵循以下活动进行实验,首先设计四种学生使用ChatGPT 的场景,两人一组,先按学习程度排序,再按作弊程度排序,随后讨论排序理由。结束之后向学生发放含 4 种 ChatGPT 提示语及回应截图的纸质材料,学生结对完成排序并讨论理由,通过 Zoom 录制小组讨论与全组总结环节,以口语对话形式最大化观点表达。

其次,组织教师在暑期培训期间开展 60 分钟线上工作坊,向教师提供同款任务的谷歌文档版本,教师结对进入 Zoom 分组室完成排序与讨论,随后全组汇总;数据来源包括全组讨论录像、Zoom 聊天记录、谷歌文档批注及课后反馈表。

数据收齐之后,利用 Zoom 转录视频数据,为参与者分配化名与字母数字编码以匿名化,人工修正转录错误,平衡转录准确性与可读性。采用归纳 + 演绎编码,以单一排序的理由解释为分析单元,制定初步编码手册,再对 58 个摘录片段进行编码信度检验,完成剩余转录文本编码,最终信度 Kappa 值 0.91。最后开展主题分析并邀请部分受试进行核查。

结论与反思

Figure 1 最佳ChatGPT使用场景(学生真正学习到知识,AI仅为辅助工具)

Figure 2 最差ChatGPT使用场景(作弊或学术不端)

如Figure 1 和Figure 2所示,师生对于四种场景中,最佳ChatGPT使用场景和最糟糕以至于明显作弊的场景展现出了明显分歧。在最佳学习场景中,半数师生有着较为统一的态度,即场景A(仅要求ChatGPT提供开头句)是最佳的ChatGPT使用场景。而场景D(要求ChatGPT直接列出反对观点)是最差的ChatGPT使用场景。

但是在作弊场景中,双方开始意见相左。另外半数教师认为场景A无疑是作弊最严重的,而半数学生则认为场景D才是作弊最严重的。

Figure 3 场景A的作弊行为的严重程度

如Figure 3 所示,进一步观察,师生针对场景A作弊程度的判断也有极大分歧。

超过半数教师认为场景A作弊极为严重,虽然只是要求ChatGPT写下文章第一句,但这已经足够过分。但是相对的,有半数学生认为场景A的作弊并不严重。他们认为只是一个开头,这更多是启发性的。

师生双方在面对ChatGPT在学习中的使用场景有较大分歧。而双方的沟通中则展现出针对AI伦理的深层矛盾。基于Figure 4,双方针对ChatGPT作弊场景的疑虑可总结为Table 1

Figure 4 参与者对使用 ChatGPT 学习和作弊的描述中存在四个矛盾

核心矛盾
教师观点
学生观点
ChatGPT在学习中的作用
捷径
支架,工具
学生对ChatGPT生成内容的聚焦点
更关注观点本身
更关注语言质量
ChatGPT与其他学习工具是否有一致性
ChatGPT又其他学习工具有一致性
ChatGPT又其他学习工具有一致性
ChatGPT中学习与整体学习
未提及
ChatGPT仅用作编辑工作

Table 1

作者简介

Dr. Sergey Levine现任斯坦福大学(Stanford University)教育学院副教授。在开启学术生涯之前,长达十年的中学教师经历使得她对于教育资源不平等深有体验。目前,她关注研究领域为帮助塑造中学英语教师的教学和学习,特别是针对城市和资源匮乏学校的学生——成为独立的读者和写作者。

Dr. Sarah W. Beck 于2002年获得哈佛大学博士学位,此后留校担任督导和教师。现任纽约大学(New York University)教学部门教授。她的研究兴趣包括写作教学与评估、青少年写作发展、城市教育以及在职和职前教师的教学知识发展。长期与一线教师合作,开展学科读写能力教学与学习以及学术写作本质的研究。

Education Sciences 期刊介绍

主编:Daniel Muijs,QueensUniversity Belfast, UK

期刊主要发表教育类相关文章,设有九个学科栏目,涵盖教育行政与管:理、教育哲学与教育学原理、教育史与教育政策、教育技术、教学法、课程与教学论、特殊教育、教师教育以及教育测量与评价等各个方面。期刊目前已被 ESCI (Web of Science)、Scopus、DOAJ、CNKI等多个知名数据库收录。

2024 Impact Factor: 2.6

2024 CiteScore: 5.5

Time to First Decision: 26.5 Days

Acceptance to Publicatio: 3.9 Days

 
 
 
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