Prospects for ChatGPT Application in Higher Education: A Scoping Review of International Research

Capa


Citar

Texto integral

Resumo

Introduction. The arrival of advanced Generative Pre-Trained Transformer (GPT) in late 2022 resulted in a wide spread of the technology, capable of generating texts of any genres, complexity, and styles. Written communication embraces all spheres of human educational and professional activities that caused a lightning speed at which the technology was introduced into education, science, journalism, mass communication, medicine, etc. The academic community is vigorously discussing the plausible consequences and potential of ChatGPT for various domains, especially education, medicine, and science at large. The review seeks to analyze international publications on ChatGPT’s impact and potential in higher education and to identify the key lines of research. Materials and Methods. Based on the PRISMA methodology the authors selected 190 articles and reviews indexed in the Scopus database with the inclusion criteria in focus (period, languages, field, themes). The publications were analyzed and distributed among seven thematic clusters.

Results. As a result of the analysis of the publications, the following clusters were formed: higher education (71 documents), education in various areas (37 documents), writing and language learning (24 documents), assessment in educational systems (22 documents), medical education (18 documents), ethical issues and academic integrity (15 documents), and perception of ChatGPT on part of students and educators (12 documents).

Discussion and Conclusion. The analysis of the ChatGPT potential and negative aspects in higher education allows for singling out the subject areas where the most essential transformations will take place: assessment of knowledge and skills, information credibility, scope of competence and skills formed in higher education, ethical issues of research, various aspects of professional training. The authors’ conclusions correlate with the reviews on ChatGPT published earlier. Addressing the new challenges requires the system of education to be transformed, new forms of learning and assessment to be introduced. The review results may be applied in further research on the topic. Given a skyrocketing rise in the number of publications on ChatGPT, researchers ought to keep track of new research in the emerging subject area.

Texto integral

Введение

Несколько десятилетий высшее образование переживает изменения образовательной среды и методов обучения под влиянием новых информационных и цифровых технологий. Цифровизация образования успешно реализовалась во внедрении цифровых технологий во все сегменты образовательных систем – от управления образованием до внеаудиторной работы и самообразовательного компонента формального образования. Пандемия COVID-19 в2020‒2021гг. создала беспрецедентные условия для реализации образовательных программ на всех уровнях образования[1]. Ряд технологий, прежде всего, обеспечивающих дистанционные формы взаимодействия, а также вспомогательные технологии (электронные учебники, мобильные приложения и др.) способствовали сравнительно высокой эффективности обучения в указанном периоде. Однако именно этот опыт вызвал в широком академическом сообществе и в обществе в целом дискуссию об эффективных и неприемлемых вариантах применения технологий в образовании. Пандемийный период выявил существенные негативные последствия применения онлайн-технологий, психологические проблемы в восприятии этих технологий, перегрузки у всех участников при полностью дистанционных формах обучения. Накопился значительный педагогический опыт, и получила развитие цифровая дидактика. Общий уровень информационной компетентности учителей, преподавателей вузов и управленческо-административного персонала учебных заведений заметно вырос.

В последние годы наиболее популярными стали нейросети и технологии, основанные на больших языковых моделях (боты, генеративные предобученные трансформеры, онлайн-переводчики). Хорошие результаты, которые дают такие технологии (онлайн-переводчики, программы и сервисы, основанные на искусственном интеллекте, выступающие в роли помощников в создании научных и учебных текстов1), с успехом интегрируются в профессиональную и образовательную среду[2].

ChatGPT представляет собой чат-бот, построенный на больших языковых моделях. Данная технология была разработана американской компаний OpenAI (Лос-Анжелес, Калифорния). ChatGPT 3.5 (2022г.) вызвал интерес в различных научных и академических сообществах, а затем и уболее широкого круга пользователей. Вначале 2023г. была выпущена усовершенствованная модификация бота ChatGPT. Популярность технологии во многом обеспечена бесплатным доступом кChatGPT3.5, а более совершенная модификация 4.0 в настоящее время доступна по подписке.

ChatGPT – генератор текстов на естественных языках. Модели больших языков, используя огромное количество языковых шаблонов (language patterns), создают тексты в любом жанре и стиле, используя и обучаясь на Big Data, воспроизводя их в новых «аутентичных» текстах. Сгенерированные ChatGPT тексты не определяются системами антиплагиата как заимствованные, но их происхождение может определяться другими программами искусственного интеллекта, причем эти технологии продолжают разрабатываться[3].

В начале 2023г. было опубликовано несколько научных статей, где ChatGPT был указан как соавтор (например,[4]). Академическое сообщество широко обсуждает невозможность соавторства со стороны искусственного интеллекта, так как важной частью авторства является принятие ответственности за исследование[5–8].

Области применения ChatGPT включают все активности, где необходимо создавать письменные тексты, а также осуществлять сбор и анализ информации. ChatGPT способен производить такие виды работ, как написание аннотаций, перефразирование, перевод, редактирование, генерирование ответов на сложные вопросы на профессиональном уровне, решение математических задач и др.[9]. Практически любая профессиональная деятельность включает компетентность в указанных активностях. Например, в США 872 вида профессиональной деятельности связаны с письменной коммуникацией[10]. Создание письменных текстов составляет важную часть целого ряда профессий, включая журналистов, писателей, ученых, преподавателей[11]. Вероятно, именно представители этих профессий будут наиболее активно привлекать в свою работу ChatGPT и другие технологии с использованием искусственного интеллекта (ИИ) или испытывать новые вызовы, которые может вызвать использование таких технологий.

Еще одной областью применения ChatGPT уже стала медицина. Как оказалось, ChatGPT 3.5 успешно отвечает на все вопросы в рамках медицинских и других экзаменов, таких как US Medical Licensing Examination – Американский медицинский лицензированный экзамен[12]. ChatGPT справляется с обработкой историй болезней, назначением эффективного лечения, а также постановкой диагнозов в сложных случаях; успешно сдает и другие экзамены, например UK Standardized Admission Tests – Британские стандартизированные вступительные тесты[13].

Другими значимыми преимуществами чат-ботов может стать работа с литературой в широком смысле (обзоры, составление списков литературы, перевод необходимых для обучения источников), а также удовлетворение личных потребностей обучаемых, анализ данных, помощь в обучении, разработка учебных материалов[9].

В связи с выявленным потенциалом ботов сдавать письменные экзамены и тесты, а также тем, что ChatGPT справляется с написанием любых эссе, докладов, сочинений, обзоров, в образовании на всех уровнях ставится под вопрос эффективность стандартного оценивания в письменной форме. Такие формы контроля и оценивания на сегодняшний день являются преобладающими, в том числе в высшем образовании. Для современного образования оценивание– одно из оснований существования всей системы[10].

Целью настоящего исследования является выявление направлений международных исследований по применению ChatGPT в высшем образовании. Для достижения указанной цели необходимо ответить на исследовательские вопросы обзора:

  1. Какие направления преобладают в международных исследованиях по указанной тематике?
  2. Какие характеристики и особенности формирующего предметного поля можно выделить на современном этапе?

Материалы и методы

В основу методологии настоящего обзора положен метод PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis– Предпочтительные элементы отчетности для систематических обзоров и мета-анализов)[14], включающий набор основных элементов для составления обзоров. Далее приводится описание адаптации метода, разработанного для медицинских исследований, и процедуры составления настоящего обзора.

Наиболее полное представление о ведущих международных публикациях по тематике ChatGPT дает международная наукометрическая база данных (МНБД) Scopus. В силу отсутствия в России подписки на эту международную базу для российских ученых интегрированная информация по исследованиям, индексированным в Scopus, может иметь большое значение для понимания и сопоставления трендов в мировой и российской науке.

Поиск в базе осуществлялся по ключевому слову «ChatGPT». Для отбора публикаций были применены фильтры по предметным областям (Social Sciences – социальные науки, Arts &Humanities – гуманитарные науки); типы публикаций – статья (article) и обзор (review).

Для отбора из массива найденных документов были применены критерии включения, приведенные в таблице 1.

 

Таблица  1.  Критерии включения документов в обзор международных публикаций по применению ChatGPT в высшем образовании

Table  1.  Inclusion Criteria for Review of International Publications on ChatGPT in Higher Education

Критерии включения/Inclusion criteria

Описание критериев/Description of criteria

Тип публикации/ Type of publication

статья/ article

обзор/ review

Предметные области/ Subject area

социальные науки/ Social Sciences

гуманитарные науки/ Arts &Humanities

Период/ Period

весь период индексации/ period of indexation

Языки публикации/ Languages of publications

все языки публикаций/ all languages of publications

Тематика статей/ Themes of publications

использование ChatGPT в высшем образовании, статьи по применению ChatGPT в образовании в целом; иные статьи, которые могут раскрыть особенности применения технологии в высшей школе/ Use of ChatGPT in higher education, publications on ChatGPT’s use in education atall levels; other articles relating to specific features of application of AI technologies in higher education

Источник: составлено авторами.

Source: Compiled by theauthors.

 

После поиска по ключевому слову «ChatGPT» применялись критерии включения. Далее отобранные документы на основании анализа содержания (по заглавию, ключевым словам публикации и аннотации) проверялись на соответствие теме обзора и распределялись по тематическим кластерам. Статьи, не соответствующие тематике существенно, были исключены на данном этапе и зафиксированы в результатах обзора. Исходя из экспертного представления о тематике, авторами предварительно были сформулированы кластеры (табл.2). Кластеры уточнялись при распределении документов и могли быть изменены в процессе анализа.

 

Таблица  2.  Тематические кластеры обзора исследований по применению ChatGPT в высшем образовании (авторская гипотеза)

Table  2.  Thematic Clusters of the Review of Publication on ChatGPT in Higher Education (authors’ hypothesis)

Тематические кластеры/Thematic clusters

Сокращенное название кластера/Shortened cluster name

Высшее образование и образовательные системы: перспективы и барьеры применения ChatGPT/ Higher education and educational systems: prospects and barriers

Высшее образование/ Higher education

ChatGPT: этика иакадемическая честность вобразовании/ ChatGPT: Ethic and academic integrity in education

Этика/ Ethic

Оценивание вобразовательных системах вконтексте применения ChatGPT/ Assessment in educational systems in the context of ChatGPT appliance

Оценивание/ Assessment

Использование ChatGPT вмедицинском образовании/ Use of ChatGPT in medical education

Медицинское образование/ Medical education

Использование ChatGPT ввысшем образовании по различным группам специальностей/ Use of ChatGPT in higher education in other disciplines

Образование вразличных областях/ Education in various areas

Восприятие применения ChatGPT вобразовании/ Perceptions of ChatGPT’s use in education

Восприятие технологии/ Perceptions of technologies

Применение ChatGPT вобучении языкам иписьменные задания/ ChatGPT’s use in languagelearning and written assignments

Обучение языкам/ Langauagelearning

Источник: составлено авторами.

Source: Compiled by theauthors.

 

Полученные кластеры анализировались ибыли описаны вразделе «Результаты исследования», где были выделены значимые аспекты тем (кластеров).

Отобранный массив документов дополнительно анализировался по следующим общим ибиблиометрическим характеристикам: наиболее цитируемые публикации, распределение публикаций по годам,  журналам, авторам иих аффилиациям, языкам, атакже предметным областям. Были выделены наиболее частотные ключевые слова, встречающиеся вотобранных документах обзора.

Результаты исследования

Поиск в МНБД Scopus по ключевому слову «ChatGPT» на 06.10.2023г. обнаружил 2168 документов. Применение фильтров «предметная область» (Social Sciences; Arts &Humanities) сократило количество документов до 559, а использование фильтра «тип публикации» (Article; Review) – до 403 документов.

Применение критериев исключило еще 200 документа. Из оставшихся 203 публикаций на основании анализа заголовков статей, ключевых слов и их полных текстов исключены 13 выявленных нерелевантных документов, после чего 190 публикаций были отнесены авторами к тематике обзора (рисунок).

 

 
 
Рис. Отбор публикаций в обзор по методике PRISMA

Fig. PRISMA Screening of Review Publications
 

Общий и библиометрический анализ отобранных источников. Из 190 публикаций 189 документов были выпущены и проиндексированы в 2023г., а один документ относится к 2024г. (часть статей в Scopus публикуются в специальных тематических номерах журналов, которые обычно объявляются за год до выхода номера, могут приниматься в течение сравнительно длительного периода и выкладываться по мере рецензирования и принятия к публикации, таким образом, могут относиться к будущему году).

190 документов были опубликованы в106 рецензируемых научных журналах, втом числе 7 журналов выпустили от 5 до 8 статей, остальные 101 – от 1 до 4. Журналы2, опубликовавшие наибольшее количество статей по теме обзора, включают:

– JMIR Medical Education (8) – Q1 по Scopus;

– Journal of Allied Learning and Teaching(8) – Q1 по Scopus;

– Journal of Chemical Education (8) – Q1 по Scopus;

– Education Sciences (7) – Q1 по Scopus;

– Education and Information Technologies(5) – Q1 по Scopus;

– International Journal of Emerging Technologies in Learning (5) – Q1 по Scopus;

– Journal of University Teaching and Learning Practice (5) – Q2 по Scopus.

Среди журналов, опубликовавших 190вышеуказанных статей, два российских журнала – «Высшее образование вРоссии» (2 публикации) и«Перспективы образования инауки» (1 публикация).

Самыми продуктивными авторами являются Дж. Джеон (3 документа), Т.Каракоуз (3 документа), С.Ли (3 документа) иТ.Ванг (3 документа). Всего был выявлен 151 автор по 190 документам. По типу публикации ввыборке присутствует 168статей (88,4%) и22 обзора (11,6%). Среди 190статей 182документа опубликованы на английском языке, 3 – на русском, 3 – на испанском ипо одному – на португальском икорейском языках.

Географическое распределение публикаций включает 56 стран, втом числе наибольшее количество публикаций (10иболее) было выпущено вСША (59документов), Австралии (21 документ), Великобритании (14 документов), Гонконге (11 документов), Китае (10 документов). ВРоссии опубликованы 3 статьи.

Исходя из аффилиаций авторов наиболее активно исследуемой тематикой занимаются Университет Гонконга (7 документов), Университет Индианы вБлумингтоне (5документов), Университет Монаш (4документа). Остальные университеты инаучные центры указаны ваффилиациях от 1 до 3статей. Аффилиациироссийских авторов трех публикаций, найденных ввыборке, включают Московский государственный университет им.М.В.Ломоносова, Московский политехнический университет, Российский государственный педагогический университет им.А. И. Герцена иСанкт-Петербургский государственный университет.

По предметным областям был использован соответствующий фильтр (Social Sciences, Arts &Humanities), но, согласно практике МНБД Scopus, журналы могут относить свои публикации более чем кодной предметной области. Унекоторых статей могут быть указаны две иболее предметные области. Таким образом, 190 публикаций обзора распределяются следующим образом: социальные науки – 187 документов, компьютерные науки – 46, гуманитарные науки – 23, психология – 13 документов. Среди прочих наук (количество публикаций 10 именее): бизнес, менеджмент ибухучет; инженерные науки; сестринское дело; химия; здравоохранение; экология; медицина; математика идр.

Анализ массива всех ключевых слов, выделенных авторами 190 документов обзора, показал, что самыми частыми всписке были ключевые слова ChatGPT иArtificial Intelligence. Остальные часто используемые ключевые слова (n ≥ 0) приведены в таблице 3.

 

Таблица  3.  Ключевые слова в отобранных для обзора публикациях

Table  3.  Keywords in the Reviewed Publications

Ключевое слово
на английском языке/
Keywords in English

Ключевое слово на русском языке/ Keywords in Russian

Количество публикаций, использовавших ключевое слово/ Number of Publications (10 and more)

ChatGPT

ChatGPT (название – не переводится)

127

Artificial Intelligence

искусственный интеллект

87

Education

образование

29

Higher Education

высшее образование

29

Chatbots

чат-боты

21

AI

ИИ (сокр. искусственный интеллект)

19

Generative AI

генеративный искусственный интеллект

19

Chatbot

чат-бот

13

Human

человеческий

13

Students

студенты

13

Academic Integrity

академическая честность

12

Assessment

оценивание

12

Large Language Models

большие языковые модели

12

Generative Artificial Intelligence

генеративный искусственный интеллект

11

Open AI

Open AI (название – не переводится)

11

Large Language Model

большая языковая модель

10

Learning

обучение

10

Natural Language Processing

обработка естественного языка

10

Humans

Люди

10

Artificial Intelligence (AI)

искусственный интеллект (ИИ)

10

Language Model

языковая модель

10

Medical Education

медицинское образование

10

Источник: составлено по данным МНБД Scopus на 12.10.2023г.

Source: Сompiled on the information extracted from the  Scopus Databaseas of Oct. 12, 2023.

 

Тематические кластеры. Распределение 190 публикаций обзора по гипотетическим кластерам дало следующие результаты (табл.4). Предварительно выделенные тематики (кластеры) подтвердились. Некоторые статьи имеют тематическую принадлежность более чем к одному кластеру, например,[15]. Публикация относится одновременно к тематике оценивания и образованию по различным группам специальностей (бизнес-образование).

 

Таблица  4.  Тематические кластеры обзора

Table  4.  Thematic Clusters of the Review

Тематический кластер/Thematic Cluster

Количество документов/Number of Documents

Высшее образование и образовательные системы: перспективы и барьеры применения ChatGPT/ Higher education and educational systems: prospects and barriers

71

Использование ChatGPT ввысшем образовании по различным группам специальностей/ Use of ChatGPT in higher education in various disciplines

37

Применение ChatGPT вобучении языкам иписьменные задания/ Use of ChatGPT in language learning and written assignments

24

Оценивание вобразовательных системах вконтексте применения ChatGPT/ Assessment in educational systems in the context of ChatGPT’s use

22

Использование ChatGPT вмедицинском образовании/ Use of ChatGPT in medical education

18

ChatGPT: этика иакадемическая честность вобразовании/ ChatGPT: Ethic and academic integrity in education

15

Восприятие применения ChatGPT в образовании/ Perceptions of ChatGPT’s use in education

12

Источник: составлено авторами.

Source: Compiled by theauthors.

 

Высшее образование и образовательные системы: перспективы и барьеры применения ChatGPT. Кластер включает наибольшее количество публикаций. Тематика кластера при сравнительном единообразии охватывает анализ барьеров и вызовов, возникающих при применении ChatGPT в образовании[16–21]; влияние исследуемой технологии на академическое сообщество[22–25]; потенциал ChatGPT для высшего образования[9; 26–28]; использование ChatGPT в личностно-ориентированном обучении[29]; ChatGPT в смешанном обучении[30].

Использование ChatGPT в высшем образовании по различным группам специальностей посвящено аспектам, специфичным для разных областей образования: журналистика[31], естественно-научное[32], стоматологическое[33], химическое образование[34], сестринское дело[35] и др.

Применение ChatGPT в обучении языкам и письменные задания. ChatGPT способен оказывать изучающим языки постоянную помощь, базируясь на аутентичных образцах устной и письменной речи[36; 37]. Исследования включают применение ChatGPT в изучении языков[38], а также письменную учебную и научную коммуникацию, академическое письмо[39].

Оценивание в образовательных системах в контексте применения ChatGPT. Отдельное место в этом кластере занимают исследования, посвященные высоким результатам сдачи экзаменов по различным дисциплинам, как вступительных, так и выпускных сертифицирующих тестов и экзаменов[34; 40]. Отдельное место занимают медицинские экзамены[12]. Важным измерением трансформации высшего образования под влиянием ChatGPT должны стать изменения системы оценивая[41–43]. Также важное место отводится исследованиям оснований, по которым студенты прибегают к использованию ChatGPT при сдаче экзаменов[44].

Использование ChatGPT в медицинском образовании. Данный кластер представлен двумя аспектами: экзаменами (отнесенными нами к предыдущему кластеру) и практикой постановки диагнозов и развития компетенций[40; 45].

ChatGPT: этика и академическая честность в образовании. Значительное количество публикаций в 2023г., связанных с ChatGPT в образовании, посвящено этическим аспектам в образовании и науке[4;46–49]. Исследователи предлагают стратегии по борьбе с плагиатом и«авторством» ИИ, опираясь на первый практический опыт университетов[23], указывают на необходимость пересмотра законодательства и включения в него аспектов, связанных с авторством, рассматривая в этом ключе и пределы применения ChatGPT[24]. Отдельным аспектом текстов, созданных ChatGPT, является то, что студенты могут их выдавать за собственные, что также ставит под вопрос этичность таких практик[50].

Восприятие применения ChatGPT в образовании рассматривается не только среди преподавателей, но и студентов[2; 25]. Данный кластер важен для понимания того, насколько быстро академическое сообщество будет принимать или не принимать разные аспекты новой технологии. Все исследования кластера отмечают устойчивый интерес у участников образовательного процесса к ChatGPT[51].

Обсуждение и заключение

За 2023г. в МНБД Scopus появилось 22 обзора публикаций по применению ChatGPT в образовании. Практически все отобранные публикации, включая указанные обзоры, относятся к 2023г. Первые публикации в других базах, например Google Scholar, относятся к декабрю 2022г., последовав сразу за появлением ChatGPT 30.11.2023г. За три месяца (декабрь 2022г.– февраль 2023г.) в Google Scholar было зафиксировано около 50 публикаций[23].

Следует отметить, что направления исследований, установленные в настоящем обзоре, в целом совпадают с другими обзорными публикациями[19; 20; 22; 23; 36].

Предметное поле «применение ChatGPT в высшем образовании» активно формируется. Исследования, опубликованные в 2023г., в основном разрабатывают будущую исследовательскую повестку, выделяют направления исследований (авторство и плагиат; дидактические аспекты использования новых технологий; трансформацию системы оценивания в образовательных системах; образовательные технологии, в основе которых лежит ChatGPT; применение ChatGPT в медицинской практике и образовании; потенциал технологии генеративных чатов в образовании по различным группам специальностей и др.). Естественным ограничением данного обзора стал короткий временной период (неполный 2023г.), в течение которого начало формироваться предметное поле. Авторы намеренно исключили из обзора исследования, посвященные применению ChatGPT в науке, которые рассматривают проблемы авторства и авторского права, возможность соавторства для генеративного чат-бота, политику научных рецензируемых журналов в отношении использования технологии на всех стадиях публикационной деятельности: от проведения исследования до рецензирования и публикации. Для понимания дальнейшей исследовательской повести необходимо регулярное составление обзоров международных и российских исследований, а вконтексте стремительного увеличения количества исследований по ChatGPT такие обзоры должны составляться не реже, чем ежегодно.

 

 

1           Grammarly, DeepL Translate, JenniAI, Hemingway Editor, QdouillBot, Jasper AI и др.

2           Квартили журналов в МНБД Scopus указаны по предметной области «Социальные науки: образование»

 

×

Sobre autores

Lilia Raitskaya

MGIMO University

Autor responsável pela correspondência
Email: raitskaya.l.k@inno.mgimo.ru
ORCID ID: 0000-0003-2086-6090
Scopus Author ID: 57208394639
Researcher ID: F-2448-2017

Dr.Sci. (Ped.), Cand.Sci. (Econ.), Associated Professor, Professor of the Department of Pedagogy and Psychology

Rússia, Moscow

Maya Lambovska

University of National and World Economy

Email: mlambovska@abv.bg
ORCID ID: 0000-0003-3285-3051
Scopus Author ID: 55308087500
Researcher ID: I-7986-2016

Dr.Sci. (Management), Ph.D. (Management), Professor of the Department of Management

Bulgária, Sofia

Bibliografia

  1. Raitskaya L., Tikhonova E. Covid-19: An Impromptu or Trend-setting Factor in Research on Language and Education? Journal of Language and Education. 2021;7(4):9–15. https://doi.org/10.17323/jle.2021.13458
  2. Firat M. What ChatGPT Means for Universities: Perceptions of Scholars and Students. Journal of Applied Learning & Teaching. 2023;6(1):57–63. https://doi.org/10.37074/jalt.2023.6.1.22
  3. Misra D.P., Chandwar K. ChatGPT, Artificial Intelligence and Scientific Writing: What Authors, Peer Reviewers and Editors Should Know? Journal of the Royal College of Physicians of Edinburgh. 2023;53(2):90–93. http://doi.org/10.1177/14782715231181023
  4. King M.R., ChatGPT. A Conversation on Artificial Intelligence, Chatbots, and Plagiarism in Higher Education. Cellular and Molecular Bioengineering. 2023;16:1–2. https://doi.org/10.1007/s12195-022-00754-8
  5. Tang G. Academic Journals Cannot Simply Require Authors to Declare That They Used ChatGPT. Irish Journal of Medical Science. 2023;192:3195–3196. https://doi.org/10.1007/s11845-023-03374-x
  6. Hufton A.L. No Artificial Intelligence Authors, for Now. Patterns. 2023;4(4):100731. https://doi. org/10.1016/j.patter.2023.100731
  7. Stokel-Walker C. ChatGPT Listed as Author on Research Papers: Many Scientists Disapprove. Nature. 2023;613:620–621. https://doi.org/10.1038/d41586-023-00107-z
  8. Holden Thorp H. ChatGPT is Fun, but Not an Author. Science. 2023;379(6630):313. http://doi.org/10.1126/ science.adg7879
  9. Ipek Z.H., Gözüm A.İ.C., Papadakis S., Kallogiannakis M. Educational Applications of the ChatGPT AI System: A Systematic Review Research. Educational Process: International Journal. 2023;12(3):26–55. https:// doi.org/10.22521/edupij.2023.123.2
  10. Steele J.L. To GPT or Not GPT? Empowering Our Students to Learn with AI. Computers and Education: Artificial Intelligence. 2023;5:100160. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100160
  11. Tikhonova E., Raitskaya L. ChatGPT: Where Is a Silver Lining? Exploring the Realm of GPT and Large Language Models. Journal of Language and Education. 2023;9(3):5–11. https://doi.org/10.17323/jle.2023.18119
  12. Gilson A., Safranek C.W., Huang T., Socrates V., Chi L., Taylor R.A., et al. How Does ChatGPT Perform on the United States Medical Licensing Examination? The Implications of Large Language Models for Medical Education and Knowledge Assessment. JMIR Medical Education. 2023;9:e45312. https://doi.org/10.2196/45312
  13. Giannos P., Delardas O. Performance of ChatGPT on UK Standardized Admission Tests: Insights from the BMAT, TMUA, LNAT, and TSA Examinations. JMIR Medical Education. 2023;9:e47737. https://doi. org/10.2196/47737
  14. Arksey H., O’Malley L. Scoping Studies: Towards a Methodological Framework. International Journal of Social Research Methodology. 2005;8(1):19–32. https://doi.org/10.1080/1364557032000119616
  15. Huber E., Harris L., Wright S., White A., Raduescu C., Zeivots S., et al. Towards a Framework for Designing and Evaluating Online Assessments in Business Education. Assessment & Evaluation in Higher Education. 2024;49(1):102–116. https://doi.org/10.1080/02602938.2023.2183487
  16. Kikalishvili S. Unlocking the Potential of GPT-3 in Education: Opportunities, Limitations, and Recommendations for Effective Integration. Interactive Learning Environments. 2023. https://doi.org/10.1080/104948 20.2023.2220401
  17. Lodge J.M., Thompson K., Corrin L. Mapping out a Research Agenda for Generative Artificial Intelligence in Tertiary Education. Australasian Journal of Educational Technology. 2023;39(1):1–8. https://doi. org/10.14742/ajet.8695
  18. Qasem F. ChatGPT in Scientific and Academic Research: Future Fears and Reassurances. Library Hi Tech News. 2023;40(3):30–32. https://doi.org/10.1108/LHTN-03-2023-0043
  19. Karakose T. The Utility of ChatGPT in Educational Research – Potential Opportunities and Pitfalls. Educational Process: International Journal. 2023;12(2):7–13. https://doi.org/10.22521/edupij.2023.122.1
  20. Ivakhnenko E.N., Nikolskiy V.S. ChatGPT in Higher Education and Science: A Threat or a Valuable Resource? Higher Education in Russia. 2023;32(4):9–22. (In Russ., abstract in Eng.) http://doi.org/10.31992/08693617-2023-32-4-9-22
  21. Birenbaum M. The Chatbots’ Challenge to Education: Disruption or Destruction? Education Sciences. 2023;13(7):711. https://doi.org/10.3390/educsci13070711
  22. Lund B.D., Wang T. Chatting about ChatGPT: How May AI and GPT Impact Academia and Libraries? Library Hi Tech News. 2023;40(3):26–29. https://doi.org/10.1108/LHTN-01-2023-0009
  23. Lo C.K. What Is the Impact of ChatGPT on Education? A Rapid Review of the Literature. Education Sciences. 2023;13(4):410. https://doi.org/10.3390/educsci13040410
  24. Kooli C. Сhatbots in Education and Research: A Critical Examination of Ethical Implications and Solutions. Sustainability. 2023;15(7):5614. https://doi.org/10.3390/su15075614
  25. Fuchs K. Exploring the Opportunities and Challenges of NLP Models in Higher Education: Is ChatGPT a Blessing or a Curse? Frontiers in Education. 2023;8:1166682. https://doi.org/10.3389/feduc.2023.1166682
  26. Su J., Yang W. Unlocking the Power of ChatGPT: A Framework for Applying Generative AI in Education. ECNU Review of Education. 2023;6(3):355–366. https://doi.org/10.1177/20965311231168423
  27. Alasadi E.A., Baiz C.R. Generative AI in Education and Research: Opportunities, Concerns, and Solutions. Journal of Chemical Education. 2023;100(8):2965–2971. https://doi.org/10.1021/acs.jchemed.3c00323
  28. Crompton H., Burke D. Artificial Intelligence in Higher Education: The State of the Field. International Journal of Educational Technology in Higher Education. 2023;20:22. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00392-8
  29. Chang D.H., Lin M.P.-C., Hajian S., Wang Q.Q. Educational Design Principles of Using AI Chatbot That Supports Self-Regulated Learning in Education: Goal Setting, Feedback, and Personalization. Sustainability. 2023;15(17):12921. https://doi.org/10.3390/su151712921
  30. Alshahrani A. The Impact of ChatGPT on Blended Learning: Current Trends and Future Research Directions. International Journal of Data and Network Science. 2023;7(4):2029–2040. https://doi.org/10.5267/j. ijdns.2023.6.010
  31. Pavlik J.V. Collaborating with ChatGPT: Considering the Implications of Generative Artificial Intelligence for Journalism and Media Education. Journalism & Mass Communication Educator. 2023;78(1):84–93. https:// doi.org/10.1177/10776958221149577
  32. Cooper G. Examining Science Education in ChatGPT: An Exploratory Study of Generative Artificial Intelligence. Journal of Science Education and Technology. 2023;32:444–452. https://doi.org/10.1007/s10956-023-10039-y
  33. Thurzo A., Strunga M., Urban R., Surovková J., Afrashtehfar K.I. Impact of Artificial Intelligence on Dental Education: A Review and Guide for Curriculum Update. Education Sciences. 2023;13(2):150. https://doi. org/10.3390/educsci13020150
  34. Clark T.M. Investigating the Use of an Artificial Intelligence Chatbot with General Chemistry Exam Questions. Journal of Chemical Education. 2023;100(5):1905–1916. https://doi.org/10.1021/acs.jchemed.3c00027
  35. Seney V., Desroches M.L., Schuler M.S. Using ChatGPT to Teach Enhanced Clinical Judgment in Nursing Education. Nurse Educator. 2023;48(3):124. https://doi.org/10.1097/NNE.0000000000001383
  36. Kohnke L., Moorhouse B.L., Zou D. ChatGPT for Language Teaching and Learning. RELC Journal. 2023;54(2):537–550. https://doi.org/10.1177/00336882231162868
  37. Barrot J.S. Using ChatGPT for Second Language Writing: Pitfalls and Potentials. Assessing Writing. 2023;57:100745. https://doi.org/10.1016/j.asw.2023.100745
  38. Liu G., Ma C. Measuring EFL Learners’ Use of ChatGPT in Informal Digital Learning of English Based on the Technology Acceptance Model. Innovation in Language Learning and Teaching. 2023. https://doi.org/10.1080/17501229.2023.2240316
  39. Mahyoob M., Algaraady J., Alblwi A. A Proposed Framework for Human-like Language Processing of ChatGPT in Academic Writing. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET). 2023;18(14):282–293. https://doi.org/10.3991/ijet.v18i14.41725
  40. Abd-Alrazaq A., AlSaad R., Alhuwail D., Ahmed A., Healy P.M., Latifi S., et al. Large Language Models in Medical Education: Opportunities, Challenges, and Future Directions. JMIR Medical Education. 2023;9:e48291. https://doi.org/10.2196/48291
  41. Rudolph J., Tan S., Tan S. ChatGPT: Bullshit Spewer or the End of Traditional Assessments in Higher Education? Journal of Applied Learning & Teaching. 2023;6(1):342–363. https://doi.org/10.37074/jalt.2023.6.1.9
  42. Farazouli A., Cerratto-Pargman T., Bolander-Laksov K., McGrath C. Hello GPT! Goodbye Home Examination? An Exploratory Study of AI Chatbots Impact on University Teachers’ Assessment Practices. Assessment & Evaluation in Higher Education. 2023. https://doi.org/10.1080/02602938.2023.2241676
  43. Mizumoto A., Eguchi M. Exploring the Potential of Using an AI Language Model for Automated Essay Scoring. Research Methods in Applied Linguistics. 2023;2(2):100050. https://doi.org/10.1016/j.rmal.2023.100050
  44. Gorichanaz T. Accused: How Students Respond to Allegations of Using ChatGPT on Assessments. Learning: Research & Practice. 2023;9(2):183–196. https://doi.org/10.1080/23735082.2023.2254787
  45. Ho W.L.J., Koussayer B., Sujka J. ChatGPT: Friend or Foe in Medical Writing? An Example of How ChatGPT Can Be Utilized in Writing Case Reports. Surgery in Practice and Science. 2023;14:100185. https://doi. org/10.1016/j.sipas.2023.100185
  46. Cotton D.R.E., Cotton P.A., Shipway J.R. Chatting and Cheating: Ensuring Academic Integrity in the Era of ChatGPT. Innovations in Education and Teaching International. 2023. https://doi.org/10.1080/14703297.202 3.2190148
  47. Fyfe P. How to Cheat on Your Final Paper: Assigning AI for Student Writing. AI and Society. 2023;38:1395–1405. https://doi.org/10.1007/s00146-022-01397-z
  48. Illia L., Colleoni E., Zyglidopoulos S. Ethical Implications of Text Generation in the Age of Artificial Intelligence. Business Ethics, Environment and Responsibility. 2023;32(1):201–210. https://doi.org/10.1111/ beer.12479
  49. Yeo M.A. Academic Integrity in the Age of Artificial Intelligence (AI) Authoring Apps. TESOL Journal. 2023;14(3):e716. https://doi.org/10.1002/tesj.716
  50. Sullivan M., Kelly A., McLaughlan P. ChatGPT in Higher Education: Considerations for Academic Integrity and Student Learning. Journal of Applied Learning & Teaching. 2023;6(1):31–40. https://doi.org/10.37074/ jalt.2023.6.1.17
  51. Ngo T.T.A. The Perception by University Students of the Use of ChatGPT in Education. International Journal of Emerging Technologies in Learning. 2023;18(17):4–19. https://doi.org/10.3991/ijet.v18i17.39019

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar
2. Fig. PRISMA Screening of Review Publications

Baixar (120KB)
Metadados

Declaração de direitos autorais © Раицкая Л.K., Ламбовска М.R., 2024

Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.

Founded in 1996
Registry Entry: PI № FS 77-70142 of June 16, 2017

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».