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Contextualizing trust: designing transparent generative artificial intelligence systems for collaborative learning
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PRE
AI
DOI：10.1108/ils-08-2025-0147.png)
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摘要
En 中文
目的学生对生成式人工智能（GenAI）学习应用的信任对于确定这些系统的采用和使用至关重要。本研究旨在探索学生对GenAI的信任，以及如何在协作学习任务中设计信任。作者原型化了不同的界面设计以促进对GenAI的信任，重点关注透明度，使学生能够了解系统的设计、逻辑、预期用途和局限性。他们借鉴人机交互研究探索了不同的设计：文档、评估、可解释性、使用情境和免责声明。设计/方法/途径他们与22名研究生进行了焦点小组讨论，涉及两个GenAI辅助的协作学习任务：群体构思设计理念和生成同伴反馈。他们使用主题分析来探索学生与GenAI应用在教育中的经验和信任，以及对不同设计建立透明度的反馈。研究发现研究发现情境和社会透明度的重要性。参与者强调了传达使用人工智能的目的、鼓励学生自主探索技术以及嵌入教师对特定学习任务中GenAI使用的示范的必要性。技术经验较少的参与者经常强调免责声明的作用，以鼓励学生对GenAI输出持批判态度。创新性/价值以往关于信任和透明度的研究侧重于技术方面，如提供文档和解释技术如何运作。研究发现表明，GenAI学习系统的设计还应考虑情境、教学动态和学生的技术能力。
Keyword:
Generative artificial intelligence
Trust
Transparency
Technology design
期刊
I
IF:
2.2
论文数:
27
被引数:
0
机构
引用论文
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