生成式 AI 在工程教育中的應用：一門入門課程案例研究
arXiv - Computers and SocietyKadir Kozan, Ozgur Keles, Sihan Jian, Serkan Ayvaz, Krzysztof Sierszecki, Sewon Joo
本研究探討了工程教育者首次嘗試將生成式 AI 融入課程的經驗，並發現學生在形成性評估中表現有所提升，但技術應用逐漸減弱。
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AI 重點 1
生成式 AI 反饋對學生表現的影響。
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文章指出，生成式 AI 反饋能提升學生在形成性練習中的表現，這對於教育者了解如何有效運用 AI 輔助學習至關重要，並能引導他們設計更精準的學習活動。
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技術整合的階段性與限制。
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研究發現，教育者初次嘗試生成式 AI 時，主要集中在替代性應用上，這突顯了技術整合的階段性，並提醒教育者需要更深入地思考如何利用 AI 促進更深層次的學習，而非僅僅是效率提升。
核心研究發現
- 1
生成式 AI 的整合能提升學生在形成性練習中的表現，顯示其在工程教育中具有潛力。
- 2
工程教育者在初次使用生成式 AI 時，主要將其視為替代現有教學方法或提升程式碼解決效率的工具。
- 3
學生一開始對在課程中使用生成式 AI 感到興奮和驚訝，但隨著時間推移，使用頻率逐漸下降。
- 4
研究發現，反思性地學習如何將生成式 AI 融入教學，能提供有價值的洞察。
- 5
目前生成式 AI 的整合仍停留在基礎層面，尚未充分發揮其在促進深度學習方面的潛力。
對教育工作者的啟發
本研究提醒工程教育者，在導入生成式 AI 時，應注重反思性實踐，並探索其在促進學生深度學習方面的潛力。初期導入時，可從提升效率或替代性應用開始，但應逐步引導學生進行批判性思考，並設計更具挑戰性的學習活動。此外，應密切關注學生對 AI 工具的使用模式，及時調整教學策略，以確保 AI 能夠真正提升學習效果，而非僅僅是工具的替代。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- GenAI Integration into Engineering Education: A Case Study of an Introductory Undergraduate Engineering Course
- 作者：
- Kadir Kozan, Ozgur Keles, Sihan Jian, Serkan Ayvaz, Krzysztof Sierszecki, Sewon Joo
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- ISTA-DASLab/gemma-3-27b-it-GPTQ-4b-128g
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