Process-capture platforms promise to make the writing behind an assessed artefact visible, and vendors increasingly market them as a fairness measure rather than a detection tool. Their acceptability to the students who must write within them, however, is largely untested. This exploratory qualitative study examines how students' expectations of one such platform, Turnitin Clarity, compared with their experience of using it. Seven students at a UK university, given no onboarding to the platform, took part in pre-use focus groups. Six then completed an unassessed 500-word writing task over five days, before all seven returned for a post-use focus group. Data was analysed using reflexive thematic analysis, with Expectation-Confirmation Theory as an orienting frame. The overall pattern was one of mixed confirmation. Participants' functional expectations were largely met, and the sense of being watched that they had anticipated persisted after use: for some it was offset by perceived fairness, while for others it heightened self-monitoring. The bounded AI assistant divided them: its limits were welcomed for marking out acceptable use, but some felt it weakened their ownership of the work and worried it would flatten what they produced. Across both phases, participants weighed the costs of observation against perceived gains in fairness and asked for transparency to run in both directions. Several described already writing defensively in anticipation of accusations of AI misuse. Acceptance of process technologies was reported as being conditional on practice time, two-way transparency, and explicit data governance. Participants also questioned whether a single linear document can represent a writing process they described as messy and multimodal. Across these accounts, process capture did not sit outside the writing it recorded but reorganised the practice it set out to observe.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Processing 是一门开源编程语言和与之配套的集成开发环境(IDE)的名称。Processing 在电子艺术和视觉设计社区被用来教授编程基础,并运用于大量的新媒体和互动艺术作品中。
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2017年6月30日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 10月1日
VIP会员
最新内容
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
8+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
8+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
8+阅读 · 10月12日
《美国陆军2026年野战手册 2-0 情报》
专知会员服务
7+阅读 · 10月12日
《基于启发式算法求解武器-目标分配问题》
专知会员服务
8+阅读 · 10月12日
《美陆军最新条令出版物 2-0 情报》
专知会员服务
10+阅读 · 10月10日
相关VIP内容
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关基金
国家自然科学基金
6+阅读 · 2017年6月30日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员