Dalarna University's logo and link to the university's website

du.sePublications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • chicago-author-date
  • chicago-note-bibliography
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Vem stod bakom inlämningen?: Generativ AI i Högre Utbildning: En Undersökning av dess Påverkan på Examinationsmetoder inom Informatik och Datateknik vid Högskolan Dalarna
Dalarna University, School of Information and Engineering.
Dalarna University, School of Information and Engineering.
2024 (Swedish)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 10 credits / 15 HE creditsStudent thesisAlternative title
Who was behind the submission? : Generative AI in Higher Education: An Investigation of its Impact on Examination Methods in Computer Science and Computer Engineering at Dalarna University (English)
Abstract [sv]

Utvecklingen av artificiell intelligens har pågått under mer än 70 år. Från att på 50-talet utforska framtida möjligheter att skapa programvara lika smart som människor, till dagens generativa AI. AI-verktyget ChatGPT är ett exempel på generativ AI och är idag tillgängligt för allmänheten. Dessa verktyg har en förmåga att skapa realistisk och kreativ text som gör det så gott som omöjligt att avgöra om innehållet kommer från en människa eller ett sådant verktyg. Idag är generativ AI lättillgängligt och detta har skapat diskussioner om hur dessa verktyg påverkar utbildning samt om de examinationsformer som används idag fortfarande är tillförlitliga. Syftet med denna explorativa fallstudie var att identifiera potentiella risker och fördelar med nuvarande examinationsformer samt ge insikter som kan leda till anpassningar av dessa examinationsformer. Dessa anpassningar ska ta hänsyn till dagens tillgång av generativ AI. Resultaten av semistrukturerade intervjuer med lärare visade att generativ AI påverkar nuvarande bedömningsformer. Det konstaterades även att det idag finns examinationsformer som har både en låg och hög risk kopplat till tillgång av generativ AI. Det fanns ett behov av att anpassa examinationsmetoder. Detta genom att återgå till salstentamen och begränsa möjligheten att använda sig av generativ AI. Samtidigt framgår det att säkrare examinationsformer är resurskrävande och att det saknas resurser för att säkerställa akademisk integritet. Möjligheterna inkluderar förbättrat lärande när AI används korrekt och effektivt. Resultatet av studien mynnar ut i ett antal rekommendationer och innefattar tydliga riktlinjer, resursökning genom utbyggnad av övervakade datorsalar och utveckling av examinationsmetoder som främjar kritiskt tänkande samt utbildning av lärare om generativ AI. Ytterligare rekommendationer är att hemtentamen bör avskaffas och att inlämningsuppgifter bör kompletteras med kontroll genom interaktion med lärare.

Abstract [en]

The development of artificial intelligence has been ongoing for more than 70 years, from exploring future possibilities of creating software as smart as humans in the 1950s to today's generative AI tools like ChatGPT being accessible to the public. These tools have the ability to generate realistic and creative text, making it nearly impossible to determine if the content originates from a human or a machine. Generative AI is now easily accessible, sparking discussions on how these tools affect education and whether current examination methods remain reliable. The aim of this exploratory case study was to identify potential risks and benefits of current examination methods and provide insights that could lead to adaptations considering the availability of generative AI today. The results of semi-structured interviews with teachers showed that generative AI influences current assessment methods. It was noted that there were examination methods with both low and high risks associated with the availability of generative AI. There is a need to adapt examination methods, such as using supervised in-person exams or limiting AI usage. Additionally, it was evident that more resources are required to ensure academic integrity, as secure examination methods are resource-intensive and currently lacking adequate resources. Opportunities include improved learning when AI is used correctly and effectively. The study's findings result in several recommendations, including clear guidelines, resource allocation through expansion of supervised computer labs, development of examination methods that promote critical thinking, and teacher training on generative AI. Furthermore, recommendations include abolishing take-home exams and supplementing assignment submissions with teacher interactions for verification.

Place, publisher, year, edition, pages
2024.
Keywords [sv]
Generativ AI. Generativ AI och Examinationsformer. Examinationsmetoder. Utbildning. Risker med generativ AI. Fördelar med generativ AI. Bedömning
National Category
Computer and Information Sciences
Identifiers
URN: urn:nbn:se:du-49062OAI: oai:DiVA.org:du-49062DiVA, id: diva2:1883685
Subject / course
Informatics
Available from: 2024-07-11 Created: 2024-07-11 Last updated: 2025-10-09

Open Access in DiVA

fulltext(638 kB)340 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 638 kBChecksum SHA-512
c866f10ac22d532dd77baa3ce3c7ff51c7541c499adb08dd28ad19bfcd7b809bc20e7cd78a7d2a2e7cd8c5aa41b6ea66a9c9b44a0a93a4f0e6a4f9544599c1ad
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
School of Information and Engineering
Computer and Information Sciences

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 342 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 478 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • chicago-author-date
  • chicago-note-bibliography
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf