Journal of Chemical Education· 2026Q2
Aldatmacadan Koçluğa: Kimya Ders Müfredatları Üretken Yapay Zekâ Çağında Akademik Dürüstlüğü Nasıl Çerçeveliyor?
From Cheating to Coaching: How Chemistry Syllabi Frame Academic Integrity in the Age of Generative AI
- 0atıf
- Q2SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Kimya ders belgelerinde üretken yapay zekâya nadiren değiniliyor; belgelerin yalnızca %11,1'i (18'de 2) bunu belirtirken, kurumsal politikaların %88,2'si (17'de 15) belirtiyor, bu da yapay zekâ yönetiminin sınıf uygulamalarına aktarılmasında önemli bir boşluk olduğunu ortaya koyuyor.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Kimya ders belgelerinin yalnızca %11,1'i üretken yapay zekâya açıkça değinirken, kurumsal politikaların %88,2'si değiniyor.
- Kimya ders belgeleri öncelikli olarak akademik dürüstlüğü öğrenci sorumluluğu ve sonuçları olarak çerçeveliyor, açık fakülte rehberliği ise az.
- Üretken yapay zekâ, ders belgelerinde genellikle sessizlik, belirsizlik veya doğrudan yasaklama yoluyla ele alınıyor.
- Kurumsal yapay zekâ politikaları ile kimya ders müfredatlarındaki uygulamaları arasında önemli bir yönetim boşluğu mevcut.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Abstract Generative artificial intelligence (AI) is rapidly changing expectations for academic integrity in higher education, yet it remains unclear how institutional AI governance is translated into course-level guidance. This study examines how academic integrity and generative AI are framed in chemistry course documents and institutional policy documents. Using a hybrid inductive–deductive qualitative document analysis, I analyzed 18 publicly available chemistry course documents and 17 institutional policy documents from nine institutions across four countries. The analysis identified five higher-order themes in chemistry course documents: consequence-focused framing of academic integrity; academic integrity framed primarily as student responsibility; boilerplate policy language dominating over contextualized integrity guidance; generative AI addressed through silence, ambiguity, or prohibition; and faculty guidance and prevention rarely being explicit. A direct comparison revealed a substantial governance gap: 15 of 17 institutional policy documents (88.2%) explicitly mentioned generative AI, compared with only 2 of 18 chemistry course documents (11.1%). Institutional policies also more frequently addressed faculty guidance, research guidance, and AI governance than course documents. These findings suggest that institutional AI governance is developing more rapidly than its translation into chemistry course-level practice. Although policies and syllabi will continue to evolve as generative AI changes, the documented governance gap provides a baseline for examining how institution-level guidance is translated into instructional practice over time. The study concludes by proposing a coaching-oriented approach that shifts syllabus guidance from primarily punitive restrictions toward transparent, ethical, and pedagogically purposeful AI use.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Journal of Chemical Education, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Güvenlik Araştırmaları
Safety ResearchSocial Sciences