Critical analysis of the technological affordances, challenges and future directions of Generative AI in education: a systematic review

功能可见性 转化式学习 工程伦理学 个性化 生成语法 规范性 知识管理 计算机科学 社会学 教育学 工程类 政治学 人机交互 人工智能 万维网 法学
作者
Nan Wang,Xiao Wang,Yu-Sheng Su
出处
期刊:Asia Pacific Journal of Education [Informa]
卷期号:44 (1): 139-155 被引量:13
标识
DOI:10.1080/02188791.2024.2305156
摘要

Generative artificial intelligence has been regarded as a transformative tool. While responsible and ethical applications could bring opportunities to education, their misuse could pose demanding challenges. It is necessary to clarify the technological affordances and challenges in a normative way to lay the foundation for future development. This study addressed the dearth of literature by performing a systematic review, aiming to (i) explore the utility and availability from the technological affordances perspective; (ii) summarize the current challenges in risks prevention; and (iii) propose possible directions for future research and practice. A total of 27 academic articles published in core journals between 2020 and 2023 were analyzed, and the inductive grounded approach was used to categorize the coding schemes. The findings revealed four technological affordances: accessibility, personalization, automation, and interactivity; and five challenges: academic integrity risk, response errors and bias, over-dependence risk, the widening digital divide, and privacy and security. We propose future directions, encourage educational organizations to formulate guidelines for the ethical use of AI in education, call on educators to embrace future trends in AI education instead of shunning its use, and guide students to treat it as a thought aid and reference, rather than relying on it entirely.
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