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

Vietnamese

Sự phụ thuộc vào AI mô tả các mô hình hành vi của khi nào và làm thế nào các cá nhân phụ thuộc vào các gợi ý AI, và các mô hình phụ thuộc thích hợp là cần thiết để đạt được sự hợp tác hiệu quả giữa con người và AI. Các biện pháp truyền thống thường liên kết sự phụ thuộc vào kết quả ra quyết định, có thể không phù hợp cho các nhiệm vụ giải quyết vấn đề phức tạp nơi kết quả không phải là nhị phân (tức là đúng hay sai) hoặc ngay lập tức rõ ràng. do đó, nghiên cứu này nhằm mục đích phát triển một quy mô để đo lường hành vi của sinh viên đại học sử dụng Generative AI trong các nhiệm vụ giải quyết vấn đề mà không liên kết trực tiếp chúng với kết quả cụ thể.

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