The ability to communicate statistical results to domain experts and stakeholders is an important goal of the undergraduate statistics and data science curriculum. However, as large language models (LLMs) have become more accessible, a major concern is that students are offloading important cognitive tasks to generative AI. Using a corpus of over 1,600 undergraduate students' data analysis reports from 2021 to 2025, we show how students' writing style and verb usage have become more similar to that of LLMs. This shift is most pronounced in the first and fifth quintiles of students' reports, which roughly map onto the introduction and conclusion sections, respectively. At the same time, we demonstrate that students' writing style has become more similar to that of statistics experts with the addition of LLMs. We end by discussing the implications of our findings for statistics and data science educators. In particular, we propose alternative modes of assessment that still emphasize statistical thinking, such as targeted writing assignments for structuring a report introduction.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【WWW2023】面向结构化知识的预训练语言大模型
专知会员服务
60+阅读 · 2023年8月4日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
常用的模型集成方法介绍:bagging、boosting 、stacking
近期语音类前沿论文
深度学习每日摘要
14+阅读 · 2019年3月17日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2017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
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+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
12+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+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
8+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
34+阅读 · 2022年12月20日
Arxiv
18+阅读 · 2020年10月9日
VIP会员
最新内容
《美空军2026条令文件:对海压制作战》
专知会员服务
22+阅读 · 11月9日
人工智能与战争的未来
专知会员服务
9+阅读 · 11月8日
《Agent Mosaic:识别智能体LLM系统中的机密泄露》
专知会员服务
10+阅读 · 11月8日
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
专知会员服务
11+阅读 · 11月6日
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
9+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
6+阅读 · 11月6日
相关VIP内容
【WWW2023】面向结构化知识的预训练语言大模型
专知会员服务
60+阅读 · 2023年8月4日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
常用的模型集成方法介绍:bagging、boosting 、stacking
近期语音类前沿论文
深度学习每日摘要
14+阅读 · 2019年3月17日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
9+阅读 · 2017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
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+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
12+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+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
8+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员