STEM Faculty Perspectives on Generative AI in Higher Education
本文探讨STEM教师对生成式人工智能在高等教育中的应用看法，分析其教学整合、学生学习影响及机构支持需求。
2026-03-04 cs.AI cs.CY
Faculty Perspectives on the Potential of RAG in Computer Science Higher Education
The University of Texas at Tyler（德克萨斯大学泰勒分校）
本文面向计算机科学高等教育构建课程个性化RAG应用，并首次收集教师对其作为虚拟助教和教学辅助工具的反馈，揭示部署潜力、障碍及伦理保障需求。
2024-07-28 cs.CY cs.ET cs.LG
Teaching Digital Accessibility in Computing Education: Views of Educators in India
本文通过复制美瑞调查并结合定性分析，揭示印度CS教师很少教授可访问性且面临相同障碍，并提出加强培训与教学法支持的建议。
2024-06-16 cs.CY
Developing Strategies to Increase Capacity in AI Education
针对AI教育需求增长，通过圆桌讨论识别基础设施与师资挑战，提出专业发展支持及建立中央资源库以提升教育能力。
2025-09-26 cs.AI cs.CY
Using Science Education Gateways to improve undergraduate STEM education: The QUBES Platform as a case study
本文以 QUBES 平台为案例，阐述科学教育门户如何通过集成资源、专业学习、伙伴支持和工作区服务，推动本科 STEM 教育改革与开放实践。
2023-01-04 cs.CY
EduPal leaves no professor behind: Supporting faculty via a peer-powered recommender system
The American University in Cairo（开罗美国大学）
EduPal通过同伴驱动的推荐系统为教师提供个性化教学支持，解决知识蒸馏问题，并通过众包和反馈提升教育实践质量。
2021-04-20 cs.CY cs.IR
An Interactive Zoo Guide: A Case Study of Collaborative Learning
真正的行业项目和团队合作可以对学生的学习产生很大的影响，但提供这些活动需要学者的重大承诺。它需要几年的规划实施，以创建一个模仿现实世界的ICT（信息和通信技术）行业工作场所的协作学习环境。在该项目中，来自高等教育中的卫生、工程和科学学院、艺术、教育和人类发展学院以及商业和法律学院的所有三个学院的工作人员共同努力，制定详细的项目管理计划，并为参与学生制定单元指导方针。拟议的项目汇集了来自商业，多媒体和计算机科学学位的学生，他们在每个学院内学习三个基于项目的单元，与我们的行业合作伙伴墨尔本动物园合作开展一个相对较大的IT项目。本文介绍了一个多学科学生项目团队完成的多媒体软件项目。该项目被称为“互动ZooOz指南”，并于2007年在支持GPS的PDA设备上开发。开发的程序允许其用户通过交互式地图在动物园中导航，并在动物园的“大猫”部分的热点提供动物的多媒体信息，从而丰富动物园的用户体验。最近的发展在动物园的应用也进行了审查。本文件亦旨在鼓励学术界打破界限，加强学生在课堂以外的学习。
2010-06-04 cs.CY
Transitioning from Blackboard to Moodle amidst Natural Disaster: Faculty and Students Perceptions
高等教育机构不断寻找方法来提高其电子学习服务的质量，并调整学习解决方案，以满足机构的需求。在2016年秋季学期，位于美国南部的一所大学决定从Blackboard学习管理系统（LMS）过渡到Moodle学习管理系统。通常，这样的转变对大学教职员工、教师和学生来说是一个巨大的挑战。此外，2016年8月，CNN的主题是自飓风桑迪以来袭击美国的最严重的自然灾害，发生在路易斯安那州过渡期间。这导致整个州的活动大规模中断。本文探讨了教师和学生的看法从一个LMS过渡到另一个，也有什么影响，如果有的话，自然灾害的过程中。教师和学生进行了调查，以了解他们如何看待过渡过程，他们对这两个系统的看法，他们的偏好，以及为什么。此外，我们确定了自然灾害期间过渡所特有的问题。这项研究的结果可用于预测可能与从一个LMS过渡到另一个LMS相关的问题，以及在自然灾害中过渡所特有的问题。它还可以用来确定需要改进的领域。
2021-02-21 cs.CY
Digital self-Efficacy as a foundation for a generative AI usage framework in faculty's professional practices
Université Toulouse Jean Jaurès（图卢兹让饶勒斯大学）
本研究提出一个基于数字自我效能的生成式人工智能使用框架，通过验证三维量表和三种用户档案，为高等教育教师提供个性化支持和适应性配置。
2026-01-12 cs.CY cs.HC
AI Education in Higher Education: A Taxonomy for Curriculum Reform and the Mission of Knowledge
Columbia University（哥伦比亚大学）
本文提出AI教育分类法，将高等教育改革置于知识使命下，主张以教学创新为入口，通过教师从AI素养到研究整合的路径推动课程与学科更新。
2025-09-27 cs.AI cs.CY
Media Usage Survey: Overall Comparison of Faculty and Students
在教育中使用技术的最新发展为教学和学习提供了独特的机会。本文介绍了在西方大学（加拿大）在2013年进行的一项调查的结果，关于使用媒体的学生和教师。本研究的结果支持的假设，学生和教师的媒体使用包括传统和新媒体的混合。主要的传统媒体仍然很重要，一些新媒体似乎已经出现，与传统媒体平起平坐，甚至比传统媒体更重要。一些最近被公众关注的新媒体似乎并没有想象中那么重要。这些新媒体可能仍在出现，但目前还不可能知道它们的最终重要性。不同学院的媒体使用情况有所不同，但可能没有预期的那么多。
2015-07-31 cs.CY
ChatGPT vs Teachers vs Students: Large-Scale Analysis of Generative AI Discourse in Education Communities on Reddit
Middle East Technical University（中东技术大学）；The University of Edinburgh（爱丁堡大学）；Durham University（杜伦大学）
本文通过分析Reddit上27万条与AI相关的帖子和评论，探讨了学生和教师对生成式AI变革的看法和应对策略，发现 discourse从早期的检测与逃避竞赛演变为持续的执行制度，其中对抗性执行主题在师生互动中占据核心地位。
2026-05-18 cs.CY cs.SI
Information Technology Utilization in Environmentally Friendly Higher Education
对环境友好的学习过程的认识最近受到关注。信息技术提供了一些应用，能够在高等教育部门提供更好的绿色教育环境。这项研究涉及顶级社交信息技术应用程序，Dropbox和WordPress。Dropbox是世界上最受欢迎的云存储。同时，WordPress是目前顶级的内容管理系统。本研究将这两个应用应用程序应用于学生作业和演示媒体中。这项研究观察了150名计算机科学系的大二学生。结果表明，在高等教育学习活动中使用Dropbox和WordPress能够显著减少纸张和墨水的使用。这两个顶级应用程序的结合为高等教育的学生创造了一个非常方便和舒适的环境。这种策略减少了纸张和油墨的消耗，并被大多数学生接受。
2018-11-27 cs.CY
The Role of AI, Blockchain, Cloud, and Data (ABCD) in Enhancing Learning Assessments of College Students
本研究基于TAM和CLT，通过问卷与统计检验发现PU、PEU与ABCD技术采用意向无显著关系，指出院校政策、教师支持与基础设施等外部因素才是关键，为高校有效推进ABCD技术评估提供建议。
2025-02-17 cs.CY
Media Usage in Post-Secondary Education and Implications for Teaching and Learning
Web 2.0已经渗透到学术生活中。在线信息服务在中学后教育中的使用导致教师教学方法以及学生的学习和学习行为发生了巨大变化。与此同时，传统的信息媒体，如教科书和印刷品，仍然是教学和学习的基本支柱。本文报道了一项关于西方大学学生和教师在教学中使用媒体的调查结果，突出了教师和学生在高等教育中使用新媒体和传统媒体的趋势。此外，该调查是一项国际研究计划的一部分，目前有来自10个国家的20所大学参与。此外，这项研究将有望成为正在进行的关于旨在促进在教学和学习中有效使用媒体的做法和政策的讨论的一部分。
2015-07-24 cs.CY
Integrating AI and Learning Analytics for Data-Driven Pedagogical Decisions and Personalized Interventions in Education
University of Iowa（爱荷华大学）
本研究利用GPT-4开发学习分析工具，量化学生参与度并评估教学策略，以支持数据驱动的个性化教育决策。
2024-09-18 cs.AI cs.CY cs.HC
Measuring Changes in Instructor Class Design and Student Learning After the Release of Large Language Models (LLMs)
University of Massachusetts, Boston（马萨诸塞大学波士顿分校）
研究通过混合方法分析大学课程中LLM的使用对学生学习和教师教学的影响，结合定量分析和问卷调查数据，探讨学习成果的变化。
2026-04-12 cs.AI cs.CY
(World) Building Transformation: Students and Teachers as CoCreators in OpenXR Learning Environments
本文探讨高等教育中XR工具对传统课堂的挑战，团队运用以人为本的设计思维、变革性学习和问题提出式教育设计元宇宙创业课程，并基于学习者反馈反思了设计实践及其影响。
2025-06-28 cs.CY
Generative AI Perceptions: A Survey to Measure the Perceptions of Faculty, Staff, and Students on Generative AI Tools in Academia
Texas A&M University（得克萨斯农工大学）
本文探讨ChatGPT对工程教育领域的影响，并发布了一项针对高校学生与教职员工的调查问卷，作为技术报告供其他机构评估生成式AI工具的影响。
2023-04-21 cs.AI cs.CL cs.CY
Students Readiness for E-learning in the Universities in Yemen
网络教育是传统教育的升级版。它被定义为一种学习方式，通过使用现代计算机网络和多媒体的通信机制，包括语音、图像和图形以及搜索电子图书馆的机制，以及门户网站，无论是在远程学习的背景下还是在课堂上。参与向网络支持教育过渡的人是行政人员、教师和学生。它们都有自己的需要，都应满足具体要求，以促进过渡。本文介绍了在也门大学的学生准备电子学习的问卷调查的结果。
2020-10-09 cs.CY
Integrated Science, Technology, Engineering and Mathematics (STEM) Education through Active Experience of Designing Technical Toys in Vietnamese Schools
STEM引起了广泛的关注。研究的目的是：（1）研究STEM教育，（2）探索STEM教育与创造性和体验性的活动，（3）建议通过设计技术玩具为中学生应用STEM教育。本研究采用质性研究方法，对STEM教育进行教学整合。本研究适用于越南中学技术领域的教学。该设计于2015年4月在越南河内国立教育大学技术教育学院进行。本研究采用综合方法设计STEM教育科目。两个程序的整合进行了分析。制作技术玩具的样本与发展学生的能力是一致的。通过设计技术玩具来进行STEM教育的综合方法是可能的。近年来，人们对综合科学、技术、工程和数学（STEM）教育的兴趣日益浓厚，但在不同的教育背景下，STEM的方法仍然存在争议。本研究通过在越南教育背景下利用创造性和体验性活动探索STEM教育来解决这个问题。它还提出了通过设计技术玩具将STEM融入中学教学技术的实用模式。实践模式的实施表明，通过为越南中学生设计技术玩具，可以使用综合方法进行STEM教育。通过应用学科知识领域来解决现实世界的问题和环境，学生可以在有意义且实用的背景下体验具体且主动学习的好处。多学科和跨学科的整合方法与学生能力的发展是一致的。
2015-09-13 cs.CY
The Application of Virtual Environments and Artificial Intelligence in Higher Education: Experimental Findings in Philosophy Teaching
Széchenyi István University（塞切尼·伊什特万大学）
本研究针对Z世代大学生数字化偏好，在哲学教学中整合Walter's Cube虚拟环境与AI调解器，实验显示80%参与者成绩优良，有效提升学习动机与参与度，为数字教学法及相关学科应用提供新方向。
2025-08-28 cs.AI cs.CY
"It's not approved, but many, like myself, ignore the rule": Investigating the Landscape and Consequences of Unsanctioned Technology Use in Educational Institutes
本研究通过两项调查（375名教育工作者、21名管理员）分析教育机构中未经批准技术使用的现状与风险，填补了从教育工作者视角研究该问题的空白，并提出了风险缓解建议。
2025-04-16 cs.CY
Investigating the role of educational robotics in formal mathematics education: the case of geometry for 15-year-old students
Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院）
研究表明，教育机器人（ER）可以提高学生的表现，兴趣，参与和协作。然而，到目前为止，机器人技术在正规教育中的应用仍然相对较少。除其他原因外，这是由于难以确定教育机器人学习活动与课程所设想的学习成果的一致性，以及它们与教师实践中已确立的传统非机器人学习活动的整合。这项工作调查ER到正规的数学教育的整合，通过准实验研究，采用Thymio机器人和Scratch编程教几何两个班的15岁的学生，共26名参与者。本研究提出了三个问题：（1）基于ER的理论讲座应该先于、继承还是取代传统的理论讲座？(2)学生对以英语为基础的讲座和练习的看法和参与度如何？(3)研究结果是否因学生先前对数学的欣赏而有所不同？实验结果表明，ER活动在帮助学生掌握相关理论概念方面与传统活动一样有效。机器人活动似乎特别有益的锻炼会议期间：学生自由选择做练习，包括机器人，评价他们作为显着更有趣和有用的比他们的传统同行，并表示有兴趣在其他数学讲座介绍ER。最后，喜欢和不喜欢数学的学生之间的结果基本一致，这表明使用机器人技术作为一种手段，以扩大学生的数量从事学科。
2021-06-21 cs.CY cs.RO
Reshaping Undergraduate Computer Science Education in the Generative AI Era
NUS School of Computing（新加坡国立大学计算机学院）；SoC Horizons Office（计算机学院地平线办公室）；Google（谷歌）
本文基于两次国际研讨会，提出本科计算机科学课程应转向理解与验证AI生成产物，强调系统设计、抽象和批判性评估，并给出改革建议。
2026-06-15 cs.CY
Investigating the Influence of Computer Anxiety on the Academic Performance of Junior Secondary School Students in Computer Studies in Nigeria
本研究探讨了计算机焦虑对尼日利亚初中学生计算机学习成绩的影响。本研究所使用的研究工具为电脑焦虑量表，并经由辅导讲师与教育测量与评估专家验证。研究结果表明，大部分被试在与电脑打交道时存在轻度焦虑。
2020-11-21 cs.CY
Can AI Chatbots Provide Coaching in Engineering? Beyond Information Processing Toward Mastery
Qatar University, Qatar（卡塔尔大学）；Information Technology University, Pakistan（信息技术大学）
本文探讨AI聊天机器人在工程教育中能否提供促进掌握的指导，发现其在技术问题解决上受认可，但在道德判断等方面存在质疑，并提出融合人类智慧的多维指导框架。
2026-01-07 cs.AI cs.CY
E- Learning: An effective pedagogical tool for learning
在信息技术时代，电子学习方法正在成为高等教育机构传播知识的最重要工具。由于技术的发展，这一部门正在迅速发展和变化。但教学是一门艺术，用原始枯燥的技术学习会有乐趣吗？我们怎样才能最好地利用E-方法，我们是否可以以灵活的方式，随时随地向学生提供所需的信息和数据？传统的教学方法有哪些优势？电子学习是一个融合了手册学习所有好处的进步阶段，还是只是进步的门面？我们能把枯燥乏味的课程变成互动的、打破单调的快乐学习吗？本文着重探讨了网络教育学相对于传统学习方式的现代化问题。他们强调了使用电子学习元素和各种电子方法的有效性。本工作使用了决策树算法，特别是Classifiers.trees.J48，得到的结果表明，使用在线考试属性在提高高等教育班级的平均成绩发挥了重要作用。这项工作的新颖之处在于，研究人员专注于教师使用的教学方法和大学中可用的工具。我们相信，这项工作将对我国高等教育体系的建设起到积极的作用。我们生成的规则/输出可以被决策者用于改进高等教育系统的过程。
2011-08-26 cs.CY
CAPIRE: Modelling the Impact of Teacher Strikes and Inflation on Student Trajectories in Engineering Education
National University of Tucumán（图库曼国立大学）
本研究扩展CAPIRE框架新增宏观冲击模块，结合阿根廷工程学院学生数据构建特征集，通过随机森林模型提升辍学预测效果，嵌入智能体模型揭示宏观冲击对学生轨迹的影响，为相关理论与情景规划提供支持。
2025-11-18 cs.CY
Toward Self-Driving Universities: Can Universities Drive Themselves with Agentic AI?
Alfaisal University（阿尔法伊萨尔大学）
本研究提出通过代理AI实现高等教育机构的自主性框架，旨在自动化行政、学术和质量保证流程，减少教师文书工作时间，提升教育质量和研究生产力。
2026-02-06 cs.CY
RoboCup Junior in the Hunter Region: Driving the Future of Robotic STEM Education
Newcastle Robotics Laboratory, The University of Newcastle（纽卡斯尔大学纽卡斯尔机器人实验室）；Faculty of Engineering and Built Environment, The University of Newcastle（纽卡斯尔大学工程与建筑环境学院）；Faculty of Science, The University of Newcastle（纽卡斯尔大学理学院）；Tribotix Pty. Ltd.（Tribotix私人有限公司）；Regional Development Australia - Hunter（澳大利亚区域发展署 - 亨特）
RoboCup Junior是一个以项目为导向的教育倡议，为中小学的年轻学生赞助区域，国家和国际机器人活动。它通过使用计算机和机器人逐步进行逻辑思维，引导孩子们了解团队合作和解决复杂问题的基本原理。澳大利亚纽卡斯尔大学工程与建筑环境学院自2012年以来一直主办和组织猎人区域锦标赛。本文介绍了从RoboCup少年在猎人地区，澳大利亚新南威尔士州，为期六年的2012-2017年（含）收集的数据进行分析。我们的研究从地理分布、参与人数和性别平衡方面评估了竞争的有效性。我们还提出了一个案例研究，目前的大学生谁曾参加过RoboCup少年。
2018-12-04 cs.CY cs.OH cs.RO
Investigating factors affecting learners perception toward online learning evidence from ClassStart application in Thailand
21世纪的教育是一种教学文化的设计，通过“少教多学”的理念，以学习者为中心。由于泰国等发展中国家技术的发展增强了学习，在线学习在电子学习市场中迅速增长。ClassStart是一个学习管理系统，旨在支持泰国的教育管理，促进以学生为中心的学习过程。它还允许教师通过系统生成的活动来分析单个学习者。在线学习接受研究是成功实现在线学习系统开发的首要要求。然而，学生使用在线学习系统的行为意图还没有得到很好的研究，特别是通过集中具体的，但有代表性的应用程序，如ClassStart在这项研究中。本研究以ClassStart的使用为研究情境，运用技术接受与使用的统一理论考察个体对技术的接受程度，并运用Delone和McLean的IS成功模型考察技术质量。共有307名使用ClassStart的本科生对调查做出了回应。偏最小二乘法，一种基于结构方程模型（SEM）的统计分析技术，用于分析数据。研究发现，绩效期望、社会影响力、信息质量和系统质量对使用ClassStart的意愿有显著影响。
2019-03-03 cs.CY
"This is not a data problem": Algorithms and Power in Public Higher Education in Canada
University of Toronto（多伦多大学）
本研究通过定性分析加拿大安大略省一所公立学院的算法决策案例，揭示了算法加剧学生监控、不平等与师生关系自动化，并指出算法决策在财务压力下强化了机构权力的循环。
2024-03-22 cs.AI cs.CY cs.HC
ChatISA: A Prompt-Engineered, In-House Multi-Modal Generative AI Chatbot for Information Systems Education
Miami University（迈阿密大学）；University of Dayton（代顿大学）
本研究针对生成式AI时代的信息系统教育需求，开发了含四大教学模块的内部多模型AI聊天机器人ChatISA，验证了其教育价值并开源代码供院校定制使用。
2025-05-16 cs.CY cs.HC cs.LG
chatGPT for generating questions and assessments based on accreditations
King Abdulaziz University（阿卜杜勒阿齐兹大学）
本研究提出利用生成式人工智能（如ChatGPT）生成符合沙特国家学术认证中心和ABET认证标准的考试题目，并通过动词映射方法验证题目有效性，问卷调查显示教师接受度较高。
2023-11-27 cs.AI cs.CY
Potential Societal Biases of ChatGPT in Higher Education: A Scoping Review
Osaka University（大阪大学）
本范围综述系统梳理了ChatGPT等生成式AI在高等教育中的潜在社会偏见研究，发现现有文献探讨肤浅、缺乏实证，且忽视人文社科领域，并呼吁深化研究以促进伦理AI应用。
2025-04-21 cs.AI cs.CY
Math Education Digital Shadows for Investigating Learning with GenAI: Mathematics Performance, Anxiety, and Confidence in LLMs
CogNosco Lab, University of Trento, Department of Psychology and Cognitive Science（CogNosco实验室，特伦托大学心理学与认知科学系）
本文提出MEDS数据集，通过28000个模拟角色评估LLMs在数学教育中的表现，结合心理和社会人口数据及数学任务，探讨自我效能、数学焦虑和认知网络科学。
2026-07-27 cs.AI cs.CY cs.HC
GitSEED: A Git-backed Automated Assessment Tool for Software Engineering and Programming Education
针对编程课程人数多、现有自动化评估工具难定制、语言支持有限的问题，本文提出GitLab支撑的语言无关评估工具GitSEED，助力学生学习git与编程，支持教师定制反馈，实验证实其与学生参与度正相关。
2024-09-11 cs.CY cs.SE
Generative AI in Higher Education: A Global Perspective of Institutional Adoption Policies and Guidelines
Monash University（莫纳什大学）；Faculty of Information Technology, Monash University（莫纳什大学信息技术学院）；Centre for Learning Analytics at Monash（莫纳什学习分析中心）
本文基于创新扩散理论分析全球六地区40所高校的GAI采纳政策与指南，揭示其积极整合导向及在学术诚信、教学提升和公平上的重点，并提出完善框架与角色责任的建议。
2024-05-20 cs.AI cs.CY cs.HC
"Stuck in a Spiral": Shame and Guilt as Social Regulators of AI Use in Computing Education
Temple University（天普大学）；University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校）
本研究通过功能性视角探讨羞耻和内疚如何调节计算专业学生的AI使用行为，发现这些情绪导致隐藏、选择性披露和道德紧张，形成减少能动性的循环，而非促进行为改变。
2026-06-16 cs.CY cs.HC
Judgment-Centred Software Engineering Education: A Post-Hype Review and Framework for AI-Augmented Learning
Ontario Tech University（安大略理工大学）
本文回顾2023-2026年研究，提出以判断为中心的AI增强软件工程教育框架，包含五个集成层级和四项证据义务，以应对理解债务风险。
2026-09-25 cs.CY cs.SE
Teaching at Scale: Leveraging AI to Evaluate and Elevate Engineering Education
College of Engineering, Texas A\&M University（工程学院，德克萨斯A&M大学）
本文提出一个基于大型语言模型的可扩展AI框架，通过分层总结和可视化分析综合学生反馈，在大型工程学院成功部署，支持形成性评估与教学改进。
2025-08-01 cs.AI cs.CL cs.CY
Which Type of Students can LLMs Act? Investigating Authentic Simulation with Graph-based Human-AI Collaborative System
College of AI, Tsinghua University（人工智能学院，清华大学）；School of Education, Tsinghua University（教育学院，清华大学）；Department of Statistics and Data Science, Tsinghua University（统计与数据科学系，清华大学）；Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（计算机科学与技术系，清华大学）
本文提出一种基于图的LLM-人协作系统，通过自动化评分和图传播技术生成高质量学生代理，验证其在模拟学生行为方面的有效性。
2025-12-04 cs.CL cs.CY
Investigating similarities and differences between South African and Sierra Leonean school outcomes using Machine Learning
University of Pretoria（比勒陀利亚大学）；Council for Scientific and Industrial Research（科学与工业研究理事会）；Government of Sierra Leone（塞拉利昂政府）
提供或充分的信息，为支持学校改进的资源分配决策提供信息，是一个全球性的关键问题。在本文中，我们将机器学习和教育数据采掘技术应用于教育大数据，以确定两个非洲国家高中成绩的决定因素：南非和塞拉利昂。本研究的目的是建立学校表现的预测因子，并提取不同社区和学校层面特征的重要性。我们从机器学习方法中部署可解释的指标，例如树模型上的SHAP值和LR的比值比，以提取可以支持政策决策的因素的相互作用。这两个国家的业绩决定因素各不相同，因此政策影响和资源分配建议也不同。
2020-04-22 cs.CY cs.LG stat.AP
Evaluating AI-Powered Learning Assistants in Engineering Higher Education: Student Engagement, Ethical Challenges, and Policy Implications
ByWater Institute, Tulane University（杜兰大学拜沃特研究所）；Office of Teaching, Learning, and Technology, University of Iowa（爱荷华大学教学、学习与技术办公室）；River-Coastal Science and Engineering, Tulane University（杜兰大学河流与海岸科学与工程系）
本研究评估了在R1公立大学工程本科课程中应用的AI学习框架Educational AI Hub，通过混合方法发现学生认可其便利性但存在伦理顾虑，强调需提升可用性、伦理透明度并辅以教师指导以促进有效AI学习参与。
2025-10-27 cs.AI cs.CY cs.HC
GenAI Integration into Engineering Education: A Case Study of an Introductory Undergraduate Engineering Course
本文探讨了生成人工智能在工程教育中的初步应用，通过案例研究分析了教师和助教在整合生成人工智能后学生形成性练习表现的变化，发现技术整合虽提升了效率，但尚未深入改变教学方法。
2026-02-26 cs.AI cs.CY cs.SE
Generative Artificial Intelligence in Higher Education: Evidence from an Analysis of Institutional Policies and Guidelines
本研究分析116所美国R1大学的GenAI政策，发现多数机构鼓励使用并提供课堂指导，但活动侧重写作，伦理讨论广泛，且教师指导可能因要求大幅修订教学法而变得繁重。
2024-01-12 cs.AI cs.CY
Framework for Adoption of Generative Artificial Intelligence (GenAI) in Education
针对大学课程采用GenAI缺乏指导的问题，提出涵盖利益相关者职责、课程重设计、师生赋能与评估矩阵的标准采用框架。
2024-07-21 cs.CY cs.HC
Waiting, Banning, and Embracing: An Empirical Analysis of Adapting Policies for Generative AI in Higher Education
本文基于2022年QS前500所大学数据，实证分析高校ChatGPT政策现状及影响因素，揭示约三分之二有政策高校选择接纳，并识别声誉、语言环境和公众态度等关键决定因素。
2023-05-25 cs.AI cs.CY cs.LG
Unwanted Advances in Higher Education: Uncovering Sexual Harassment Experiences in Academia with Text Mining
College of Information and Communications（信息与传播学院）；University of South Carolina（南卡罗来纳大学）；University of Arkansas（阿肯色大学）
学术界的性骚扰往往是一个隐藏的问题，因为受害者通常不愿意报告他们的经历。最近，开发了一个网络调查，以提供一个机会，分享学术界的性骚扰经验数以千计。这项研究使用一种有效的方法，收集和调查了2,000多起性骚扰事件，以更好地了解高等教育中这些不受欢迎的进步。本文利用文本挖掘揭示隐藏的主题，并探讨其权重在三个变量：骚扰者性别，机构类型，受害者的研究领域。我们从性骚扰文献中提取了五个主题，并发现超过50%的主题被分配到不必要的性关注主题。14%的主题是性别骚扰主题，其中侮辱，性别歧视或有辱人格的评论或行为是针对妇女的。5%的话题涉及性胁迫（提供好处以换取性好处），5%涉及性别歧视，7%的话题讨论了对受害者报告骚扰或不遵守骚扰者的报复。调查结果突出了教师和学生之间的权力差异，以及教授滥用权力对学生造成的损失。虽然有些主题确实因机构类型而异，但基于骚扰者性别或研究领域的主题之间没有差异。这项研究有助于研究人员进一步调查本文的数据集，并有助于政策制定者改善现有政策，以在学术界创造一个安全和支持性的环境。
2019-12-11 cs.CL cs.CY cs.SI
