生成式人工智能在高等教育中的应用：跨行业分析ChatGPT对STEM、社会科学和医疗领域的影响

Generative AI in higher education: A cross-sector analysis of ChatGPT's impact on STEM, social sciences, and healthcare

生成式人工智能（GenAI）在学术学习中的整合已在各个学科中获得重要进展，因此有必要对其影响进行系统分析。这项研究探讨了自2022年以来ChatGPT在高等教育中的变革作用，综合了涵盖STEM（科学、技术、工程和数学）、社会科学和医疗等十二个不同学术领域的实证研究成果。相关的实证案例研究是通过对Scopus数据库的系统性搜索确定的，应用了特定学科的关键词，并排除了调查、文献综述和理论论文。多阶段筛选识别出60篇全文文章，最终选择了其中12项高质量研究进行严格的跨学科分析。

研究结果揭示了ChatGPT的采用和影响在不同学科中存在显著差异。定量分析表明，STEM学科报告了更高的准确性问题（均值为1.57，在0到2的量表上），与其他领域相比更为突出，而医疗学科则表现出最高的隐私问题（均值为2.0）。学术诚信问题与使用强度之间存在适度的正相关关系（r = 0.68），计算机科学和社会科学在这些指标上均达到最高水平。50%的研究记录了女性代表性数据，这似乎对采用模式产生了影响。样本规模差异较大（n = 12到n = 430），其中计算机科学（n = 430）和医学教育（n = 265）提供了坚实的实证基础。

跨学科分析表明，ChatGPT在结构化的问题解决情境中增强了学术表现，尤其是在健康科学领域，其正面影响评分最高（均值为1.67），但可能削弱批判性思维能力。那些依赖文本评估的学科面临着更大的学术诚信挑战（r = 0.72的相关性）。