Course-based undergraduate research experiences (CUREs) broaden access to authentic scientific inquiry through responsive instructor support as research problems become increasingly complex. Generative artificial intelligence (GenAI) may extend this support by providing individualized assistance that can adapt as student needs change. However, how embedding GenAI within a CURE to provide support across the research process impacts student inquiry, collaboration, and scientific reasoning remains unresolved. Here we use longitudinal qualitative data collected across three semesters of a bioinformatics and genomics CURE to show that GenAI expanded the intellectual reach of the research experience in three distinct ways. First, personalized, on-demand scaffolding allowed students to move beyond the boundaries of instructor expertise and transform their own interests into researchable inquiry, with all teams developing distinct self-directed projects rather than selecting instructor-provided topics. Second, GenAI became part of the distributed cognitive system of research teams, helping novice researchers communicate and coordinate across differentiated expertise without eliminating specialization. Third, expanded capability did not replace the need for disciplinary judgment. Students increasingly validated, revised, or rejected AI-generated contributions, such that research independence emerged through retained intellectual responsibility. Together, these findings suggest that GenAI can extend the reach of CUREs by expanding what novice researchers can investigate, how they can collaborate, and the level of responsibility they can assume while preserving human judgment central to authentic scientific inquiry.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
AutoResearch AI综述:迈向AI驱动的科学发现自动化
专知会员服务
19+阅读 · 5月26日
从Idea构想到论文发表:AI for Research全链路综述与实践
专知会员服务
25+阅读 · 2025年7月21日
南京大学《高级机器学习》课程,李宇峰老师,附slides
专知会员服务
173+阅读 · 2021年8月24日
【课程推荐】人工智能导论:Introduction to Articial Intelligence
专知会员服务
105+阅读 · 2019年12月20日
知识图谱在可解释人工智能中的作用,附81页ppt
专知会员服务
140+阅读 · 2019年11月11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
李宏毅-201806-中文-Deep Reinforcement Learning精品课程分享
深度学习与NLP
15+阅读 · 2018年6月20日
自然语言处理 (NLP)资源大全
机械鸡
35+阅读 · 2017年9月17日
国家自然科学基金
41+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年5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
1+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
1+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 7月15日
VIP会员
最新内容
何为协作武器?
专知会员服务
1+阅读 · 9月1日
《理解认知战:超越信息》
专知会员服务
1+阅读 · 9月1日
美国战争部在GenAI.mil上推出OpenAI的ChatGPT Mil
专知会员服务
7+阅读 · 8月31日
人工智能赋能军事维护:重新定义国防战备
专知会员服务
3+阅读 · 8月31日
《美陆军野战手册(2026年):特种部队》
专知会员服务
4+阅读 · 8月31日
受限仓库多智能体取送中的动态安全等待点选择
相关基金
国家自然科学基金
41+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年5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
1+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
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员