The Use of Artificial Intelligence in Modern Business EducationThe Impact on Students’ Cognitive and Communication Skills in the United Kingdom
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Zusammenfassungen
This article aims to compare the effect of using artificial
intelligence (AI) and neural networks in business education with
conventional teaching methods. The article uses two versions of the
Watson–Glaser critical thinking appraisal test to assess thinking abilities
and the communication skills attitude scale (CSAS) to analyze students’
attitudes toward communication skills and their confidence in using them.
The participants in the study, students from a UK Business School are split
into experimental and control groups (N = 204). The experimental group
is trained for six months using artificial intelligence through AI-powered
interactive online courses, while the control group used traditional teaching
methods. The results of the study show that the use of AI had no statistically
significant effect on students’ cognitive and communication skills (p>0.05).
The students fairly developed cognitive and communication abilities before
and after the research, which may be related to the quality of their previous
education and individual characteristics. The content of this article may
be of interest to educators, scientists, AI and neural network specialists,
and educational and research organizations discussing the safety of
implementing AI in education.
Von Michael Gerlich im Text The Use of Artificial Intelligence in Modern Business Education (2025) 
Bemerkungen
Form A/B mit 40 Items inkonsistent: Gerlich gibt an, "40 questions" mit "Form A" (Pretest) und "Form B" (Posttest) verwendet zu haben. Die klassischen Watson-Glaser Forms A und B (1980) haben 80 Items, nicht 40. Die 40-Item-Version ist die "Short Form S" (1994) — die gibt es aber gerade nicht als Parallelformen A/B. Die neueste WGCTA-III (Watson & Glaser 2018) hat 40 Items, deren Parallelformen heißen jedoch D und E. Die Kombination "Form A + Form B + 40 items" ergibt so kein existierendes Instrument.Falsche Subskalen: Gerlich listet die fünf WGCTA-Skalen als: Inference, Comprehension, Recognition of assumptions, Evaluation of arguments, Analysis. Die etablierten Subskalen der WGCTA sind tatsächlich aber: Inference, Recognition of Assumptions, Deduction, Interpretation, Evaluation of Arguments. "Comprehension" und "Analysis" existieren im Instrument nicht; "Deduction" und "Interpretation" fehlen. Das ist ein erheblicher Fehler — entweder hat der Autor das Instrument nicht verwendet, das er beschreibt, oder er beschreibt es so falsch, dass eine Replikation unmöglich ist.Das Paper ist vor allem auf der Instrument-Ebene fragwürdig: Es beschreibt die WGCTA mit zwei nicht existenten Subskalen und einer nicht existenten Forms-A/B-mit-40-Items-Kombination, was eine Replikation unmöglich macht und Zweifel weckt, ob das Instrument tatsächlich so eingesetzt wurde. Hinzu kommt eine numerische Unstimmigkeit zwischen Tabelle 1 und Tabelle 2, die mathematisch nicht aufgeht. Die Referenzen sind formal real, aber häufig inhaltlich fehlattribuiert. Das Null-Ergebnis ("AI hat keinen Effekt") ist außerdem mit großer Wahrscheinlichkeit ein bekannter Methoden-Artefakt der WGCTA in Pre/Post-Designs — was im Paper nicht reflektiert wird.
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Beat und dieser wissenschaftliche Zeitschriftenartikel
Beat hat Dieser wissenschaftliche Zeitschriftenartikel erst in den letzten 6 Monaten in Biblionetz aufgenommen. Er hat Dieser wissenschaftliche Zeitschriftenartikel einmalig erfasst und bisher nicht mehr bearbeitet. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. Eine digitale Version ist auf dem Internet verfügbar (s.o.). Aufgrund der wenigen Einträge im Biblionetz scheint er es nicht wirklich gelesen zu haben. Es gibt bisher auch nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren.
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