Newest papers

Measuring undergraduate students' reliance on Generative AI during problem-solving: Scale development and validation

Chenyu Hou, Gaoxia Zhu, Vidya K. Sudarshan, Fun Siong Lim, Yew-Soon Ong · 2025 · Computers & Education

DOI: 10.1016/j.compedu.2025.105329 · cited by 64 works (OpenAlex) · open-access PDF

Russian

Зависимость от ИИ описывает поведенческие паттерны, когда и как люди зависят от предложений ИИ, а соответствующие паттерны зависимости необходимы для достижения эффективного сотрудничества между человеком и ИИ. Традиционные меры часто связывают зависимость с результатами принятия решений, которые могут не подходить для сложных задач по решению проблем, где результаты не являются бинарными (т.е. правильными или неправильными) или сразу понятными.

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Reliance on AI describes the behavioral patterns of when and how individuals depend on AI suggestions, and appropriate reliance patterns are necessary to achieve effective human-AI collaboration. Traditional measures often link reliance to decision-making outcomes, which may not be suitable for complex problem-solving tasks where outcomes are not binary (i.e., correct or incorrect) or immediately clear. Therefore, this study aims to develop a scale to measure undergraduate students' behaviors of using Generative AI during problem-solving tasks without directly linking them to specific outcomes

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Topics: Generative grammar, Scale (ratio), Computer science, Artificial intelligence, Mathematics education, Psychology

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange