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Die Rolle der Künstlichen Intelligenz (KI) in der Bildung ist unvollständig verstanden, was eine weitere Bewertung und die Erstellung robuster Bewertungsinstrumente erforderlich macht. Trotz früherer Versuche, die Auswirkungen der KI in der Bildung zu messen, weisen bestehende Studien Einschränkungen auf. Diese Forschung hatte zum Ziel, ein Bewertungsinstrument zu entwickeln und zu validieren, um die Auswirkungen der KI in der Hochschulbildung zu erfassen. Unter Verwendung verschiedener Analysemethoden, einschließlich explorativer Faktorenanalyse, konfirmatorischer Faktorenanalyse und Rasch-Analyse, umfasste das ursprüngliche 70-Element-Instrument sieben Konstrukte. Das Instrument wurde 635 Studierenden der Nueva Ecija University of Science and Technology – Gabaldon Campus vorgelegt, wobei die Inhaltsvalidität mit der Lawshe-Methode bewertet wurde. Nach der Eliminierung von 19 Elementen durch EFA und CFA bestätigte die Rasch-Analyse die Konstruktvalidität und führte zur Entfernung von weiteren drei Elementen. Das endgültige 48-Element-Instrument, kategorisiert in Lernerfahrungen, akademische Leistung, Karriereberatung, Motivation, Selbstständigkeit, soziale Interaktionen und KI-Abhängigkeit, erwies sich als valides und zuverlässiges Werkzeug zur Bewertung der Auswirkungen der KI auf die Hochschulbildung, insbesondere bei Studierenden.
Andie Tangonan Capinding (Do,) hat diese Frage untersucht.