在高等教育中研究生成AI工具的科学方法的重要性

观察性研究：了解习惯和态度

SOLER正在进行观察性研究，以洞察学生和教师对生成AI工具的现有习惯、理解和态度。这项研究旨在确定技术的知识和使用水平，以及在不同学术环境中的感知有用性和适当性。使用匿名调查和焦点小组等方法，为学生创造一个安全的空间，以分享他们的经验。收集到的信息对于支持教师理解学生的行为和态度特别是与保留和学业成功有关的行为和态度至关重要。

真实实验：探索规定性问题

真实实验对于确定因果关系和探索生成AI工具作为教学辅助工具的规定性问题至关重要。SOLER正在设计真实实验，以回答与使用这些工具在写作、计算机编程和个性化反馈方面相关的特定问题。这些实验旨在研究学生的动机、评估过程、修订过程、学术诚信以及对学习成果和态度的影响。通过将学科特定元素与学生经验的一般考虑相结合，这些实验有助于推进高等教育的教学和学习。

混合研究：在有限指导下研究技术使用

混合研究结合了观察性研究和真实实验的元素，以研究学生在明确访问但受限指导下选择使用生成AI工具的方式。这种方法通过调查给定课堂中学生的使用模式来填补概念上的空白。研究人员鼓励学生使用技术，然后要求他们报告他们的使用情况。此外，研究人员还可以在一个课程背景下建立两个条件，一个小组接受有限的指导，另一个小组接受具体的指导。通过比较两组之间的行为模式、学习成果和态度，可以获得有关有限指导对技术使用的影响的见解。

总之，高等教育领域必须通过采用科学方法来了解和利用新技术，以适应快速变化的技术环境。通过研究生成AI工具在高等教育中的影响和应用，我们可以解决复杂的伦理和道德问题，并朝着更加公平的未来努力。通过观察性研究、真实实验和混合研究，哥伦比亚大学的SOLER等机构正在推动对这些工具如何塑造教学和学习经验的理解。