GENERATIVE AI AND ITS EFFECT ON ACADEMIC PERFORMANCE IN COMPUTER SCIENCE EDUCATION

2026

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.32014/2026.2518-1467.1251
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This study examines the influence of generative artificial intelligence (GenAI) on the academic performance of computer science students. With particular emphasis on coding proficiency, the research explores the ways in which GenAI tools affect student engagement, motivation, and the cultivation of problem-solving competencies. Data were gathered through survey instruments administered to students and teaching assistants within a higher education institution. The results indicate a positive association between the utilization of GenAI tools and enhanced academic performance, most notably in the comprehension of complex programming concepts. Nevertheless, the findings also draw attention to concerns regarding excessive dependence on such tools, as well as potential challenges related to academic integrity. This study underscores the importance of achieving a balanced integration of GenAI within educational frameworks in order to optimize its benefits while minimizing associated risks