Plágio à Inteligência Artificial em alunos do ensino médio: um problema real
DOI:
https://doi.org/10.35622/j.rie.2023.02.007Palavras-chave:
desonestidade acadêmica, fraude acadêmica, plágio de IA, plágio acadêmico, inteligência artificialResumo
O desenvolvimento de aplicativos de inteligência artificial está despertando alarmes na comunidade educacional e profissional. Seu potencial para parafrasear ou escrever textos torna muito tentador cometer atos desonestos. Sendo um tema relativamente atual, não existem trabalhos que investiguem a frequência e os usos que os alunos dão a essas ferramentas no campo educacional. O objetivo deste trabalho foi explorar a frequência e as percepções de uso desse tipo de software em alunos do ensino médio de uma instituição de ensino. A pesquisa foi não experimental e de caráter exploratório-descritivo. A amostra foi composta por 83 alunos do ensino médio. A pesquisa foi utilizada como técnica e o questionário como instrumento. Os resultados mostram que mais de 62,9% dos alunos usaram essas ferramentas para parafrasear e 4,8% para escrever redações completas, durante o curso. A maioria deles percebe positivamente o seu uso, dependendo de diversos fatores, mas principalmente do desconhecimento do que é plágio, bem como da sua fraca capacidade de escrita acadêmica. Estudos mais aprofundados são necessários para investigar a real frequência desse problema e como preveni-lo ou detectá-lo.
Referências
Alaminos, Antonio., & Castejón, J. L. (2006). Elaboración, análisis e interpretación de encuestas, cuestionarios y escalas de opinión. Editorial Marfil S.A. https://core.ac.uk/download/pdf/16372347.pdf
Alesina, L., Bertoni, M., Mascheroni, P., Moreira, N., Picasso, F., Ramírez, J., & Rojo, V. (2011). Metodología de la investigación para las ciencias sociales apuntes para un curso inicial (K. Batthyány & M. Cabrera, Eds.). Universidad de La Replública. https://cutt.ly/o4fPCeS
Arif, T. bin, Munaf, U., & Ul-Haque, I. (2023). The future of medical education and research: Is ChatGPT a blessing or blight in disguise? Medical Education Online, 28(1). https://doi.org/10.1080/10872981.2023.2181052 DOI: https://doi.org/10.1080/10872981.2023.2181052
Comas, R., Sureda, J., Casero, A., & Morey, M. (2011). La integridad académica entre el alumnado universitario español*. Estudios Pedagógicos, 37(1), 207–225. https://www.scielo.cl/pdf/estped/v37n1/art11.pdf DOI: https://doi.org/10.4067/S0718-07052011000100011
Cotton, D. R. E., Cotton, P. A., & Shipway, J. R. (2023). Chatting and Cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT. EdArXiv, 1–11. https://doi.org/10.35542/osf.io/mrz8h DOI: https://doi.org/10.35542/osf.io/mrz8h
Díaz-Arce, D. (2016). Plagio académico en estudiantes de bachillerato: ¿qué detecta Turnitin? RUIDERAe: Revista de Unidades de Información., 9, 1–31. https://revista.uclm.es/index.php/ruiderae/article/view/1146
Diaz-Arce, D. (2023). Inteligencia artificial vs.Turnitin: implicaciones para el plagio académico. Revista Cognosis, 8(1), 15–25. https://revistas.utm.edu.ec/index.php/Cognosis/article/view/5517/6269 DOI: https://doi.org/10.33936/cognosis.v8i1.5517
Díaz-Arce, D., Brito-González, J. L., Nieto-Trelles, V. A., & Muñoz-Arévalo, W. D. (2019). Efectos de la capacitación y la retroalimentación sobre el plagio académico en estudiantes de Bachillerato. REVISTA CONCIENCIA EPG, 4(2), 24–41. https://doi.org/10.32654/concienciaepg.4-2.3 DOI: https://doi.org/10.32654/CONCIENCIAEPG.4-2.3
Diaz-Arce, D., Brito-González, J., Nieto-Trelles, V., & Muñoz, W. (2019). Efectos de la retroalimentación sobre la disminución del plagio académico en estudiantes de bachillerato. Revista Innova Educación, 1(4), 468–489. https://doi.org/10.35622/j.rie.2019.04.005 DOI: https://doi.org/10.35622/j.rie.2019.04.005
Escalante Jiménez, J. L., & Martínez, S. (2022). Causas del plagio académico en estudiantes universitarios de educación: percepción docente de una universidad dominicana. Revista Educare, 26(3), 47–62. https://doi.org/https://doi.org/10.46498/reduipb.v26i3.1814 DOI: https://doi.org/10.46498/reduipb.v26i3.1814
Espinoza Freire, E. E. (2020). El plagio un flagelo en el ámbito académico ecuatoriano. Universidad y Sociedad, 12(3), 407–415. http://scielo.sld.cu/pdf/rus/v12n3/2218-3620-rus-12-03-407.pdf
Estupiñán Ricardo, J., Leyva Vázquez, M. Y., Peñafiel Palacios, A. J., & Assafiri Ojeda, Y. el. (2021). Inteligencia artificial y propiedad intelectual. Revista Universidad y Sociedad, 13(S3), 362–368. https://rus.ucf.edu.cu/index.php/rus/article/view/2490/2445
Guo, B., Zhang, X., Wang, Z., Jiang, M., Nie, J., Ding, Y., Yue, J., & Wu, Y. (2023). How Close is ChatGPT to Human Experts? Comparison Corpus, Evaluation, and Detection. ArXiv, 1–20. http://arxiv.org/abs/2301.07597
Incio Flores, F. A., Capuñay Sanchez, D. L., Estela Urbina, R. O., Valles Coral, M. Á., Vergara Medrano, E. E., & Elera Gonzales, D. G. (2021). Inteligencia artificial en educación: una revisión de la literatura en revistas científicas internacionales. Apuntes Universitarios, 12(1), 135–152. https://doi.org/10.17162/au.v12i1.974 DOI: https://doi.org/10.17162/au.v12i1.974
Khalil, M., & Er, E. (2023). Will ChatGPT get you caught? Rethinking of Plagiarism Detection. ArXiv, 1–13. https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2302/2302.04335.pdf DOI: https://doi.org/10.35542/osf.io/fnh48
Llovera-López, Y., Aragón-Carretero, Y., & Cano-Olivares, P. (2023). Ciberplagio Académico entre el estudiantado universitario: un acercamiento al estado actual de la temática (2017-2020). Revista Colombiana de Educación, 87, 207–226. https://doi.org/10.17227/rce.num87-13143 DOI: https://doi.org/10.17227/rce.num87-13143
Macdonald, C., Adeloye, D., Sheikh, A., & Rudan, I. (2023). Can ChatGPT draft a research article? An example of population-level vaccine effectiveness analysis. Journal of Global Health, 13, 01003. https://doi.org/10.7189/jogh.13.01003 DOI: https://doi.org/10.7189/jogh.13.01003
Medina Díaz, M., & Verdejo Carrión, A. L. (2022). Frecuencia de comportamientos asociados con el plagio en una universidad pública en Puerto Rico. Innovaciones Educativas, 24(Especial), 21–40. https://doi.org/10.22458/ie.v24iespecial.4237 DOI: https://doi.org/10.22458/ie.v24iEspecial.4237
Perkins, M. (2023). Academic integrity considerations of AI Large Language Models in the post-pandemic era: ChatGPT and beyond. Journal of University Teaching and Learning Practice, 20(2). https://doi.org/10.53761/1.20.02.07 DOI: https://doi.org/10.53761/1.20.02.07
Reskala-Sánchez, F. J. (2020). Nuevos comportamientos de deshonestidad académica en estudiantes mexicanos: Un estudio exploratorio. Informes Psicológicos, 20(2), 155–170. https://doi.org/10.18566/infpsic DOI: https://doi.org/10.18566/infpsic.v20n2a11
Rudolph, J., Tan, S., & Tan, S. (2023). ChatGPT: Bullshit spewer or the end of traditional assessments in higher education? Journal of Applied Learning & Teaching, 6(1), 1–22. https://doi.org/10.37074/jalt.2023.6.1.9 DOI: https://doi.org/10.37074/jalt.2023.6.1.9
Saiz García, C. (2019). Las obras creadas por sistemas de inteligencia artificial y su protección por el derecho de autor. InDret, 1, 1–45. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3365458
Susnjak, T. (2022). ChatGPT: The End of Online Exam Integrity? ArXiv, 1–21. http://arxiv.org/abs/2212.09292
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