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The impact of generative AI on academic integrity of authentic assessments within a higher education context
Alexander Kofinas, Crystal Han‐Huei Tsay, David Pike · British Journal of Educational Technology · 2025년 · 조회 7
왜 이 논문인가 — 선정 기준
HOT PAPER · 최근 가장 주목받는 논문 — 피인용·FWCI·동년 인용 백분위
2025-03 발표 · 피인용 182회 · 분야 내 인용 영향력 상위권 · 동년 인용 상위 1%
HOT PAPER 슬롯에 선정된 이유는 2025년 발표 이후 182회 인용으로 분야 평균 대비 인용 영향력이 매우 높고, 같은 연도 논문 중 인용 상위 1%에 속하기 때문이다.
논문 요약
본 연구는 생성형 AI(GenAI)가 고등교육 기관의 평가에서 학문적 정직성을 어떻게 위협하는지를 조사하였다. 두 영국 대학을 대상으로 일련의 실험을 진행하여, (1) 채점 및 조정 과정에서 GenAI 사용을 탐지할 수 있는지, (2) GenAI가 채점에 미치는 영향을 파악하고, (3) 진정성 평가가 정직성을 보호할 수 있는지를 분석하였다. 실험 결과, 채점자들은 일반적으로 GenAI가 투입된 과제를 기존 과제와 구별하지 못하는 것으로 나타났다.
후속 연구설계에 활용하기
후속 연구에서는 GenAI 탐지를 위한 구체적인 척도나 판정 기준을 개발하고, 진정성 평가 설계에 방어적 메커니즘을 추가하는 실험을 설계할 수 있다.
핵심어
생성형 AI학문적 정직성진정성 평가고등교육
실존 확인
이 논문은 OpenAlex에서 후보로 수집한 뒤, Crossref에 등록된 DOI와 제목 일치를 확인해 노출합니다.
SSRA가 문헌연구에서 인용 논문의 실재 여부를 검증하는 원칙과 같습니다.