Umělá inteligence ve vyšších učených institucích – vyvážení rizik a výhod

Velká část diskuse o generativních nástrojích umělé inteligence se soustředila na výzvy související s akademickou integritou a plagiátem umělé inteligence. Podvádění dominuje diskusi.

V důsledku toho se mnoho správců a učitelů soustředilo na hledání nástrojů, které odhalí psaní generované umělou inteligencí. Pro vůdce vyšších učených institucí dnes může být hledání spolehlivých nástrojů pro detekci umělé inteligence marné. Místo toho by se mělo soustředit na to, jak může umělé inteligence zlepšit akademické zkušenosti a vyvinout hodnocení, aby lépe hodnotilo porozumění studentů.

Detekce umělé inteligence; pochybná představa?

Dosud nástroje pro detekci umělé inteligence nedokázaly přesně a bez偏見 odhalit odpovědi generované umělou inteligencí. Výzkumníci z Marylandu zjistili, že i „nejlepší možný detektor“ funguje pouze o málo lépe než náhodný klasifikátor. Jiná studie 14 detekčních nástrojů výzkumníky ze šesti zemí zjistila, že přesnost detekčních nástrojů se značně lišila – mezi 33% a 79%.

Nástroje pro detekci umělé inteligence také zavádějí偏見. Podle studie Stanfordu tyto řešení často označují psaní studentů, jejichž mateřským jazykem není angličtina, jako generované umělou inteligencí více než polovinu času. Podobné obavy byly také vyjádřeny ohledně toho, jak tyto nástroje nesprávně klasifikují psaní lidí s autismem jako generované umělou inteligencí.

Recentní výzkum nástrojů pro detekci umělé inteligence s klienty ukázal, že uživatelé měli velmi málo důvěry v výsledky. Naše zjištění potvrdila, co výzkumníci zjistili jinde – psaní bylo často označeno jako generované umělou inteligencí a přesnost byla příliš nízká na to, aby se dala použít u studentů a pro denní účely akademické integrity.

Realita je taková, že dnešní nástroje nejsou dostatečně dobré, aby splnily úkoly bez vyvolání vážných obav o přesnost a etiku, a možná nikdy nebudou. Existuje lepší způsob vpřed – zaměřit se na vývoj našich hodnocení, aby se vytvořily autentické hodnocení a spolupracující zkušenosti, které povzbuzují hlubší učení.

Vybudování lepšího zapojení

Ještě před vznikem generativních nástrojů umělé inteligence učitelé oceňovali autentická hodnocení, jako jsou cvičení kritického myšlení, rozhovory, případové studie, skupinové projekty a prezentace. Studie prokázaly výhody přiřazování studentům úkolů, které vyžadují řešení problémů, kritické myšlení a sebe-reflexi místo jednoduchého zapamatování znalostí. Pro obchodní kurz by autentické hodnocení mohlo vypadat jako jednání s skupinou peerů.

Poskytování studentům příležitosti prokázat kritické myšlení a řešení problémů jim poskytuje dovednosti, které potřebují k tomu, aby se stali úspěšnými profesionály, podle výzkumníků, kteří provedli přehled literatury.

Debata o plagiátu umělé inteligence znovu rozpoutala tlak na učitele, aby vyvinuli hodnocení, která lépe hodnotí, a současně snižují účinnost odpovědí generovaných umělou inteligencí. Podle Cecilie Ka Yuk Chan, vedoucí profesionálního rozvoje na University of Hong Kong, učitelé musí „vyvinout úkoly hodnocení, které vyžadují kritické a analytické myšlení, aby se zabránilo plagiátu podporovanému umělou inteligencí“.

Autentická hodnocení nabývají na významu v éře generativní umělé inteligence. Úkoly, které se soustředí na kritické myšlení, osobní perspektivy a sebe-reflexi, jsou mnohem obtížnější pro generativní umělou inteligenci produkovat způsobem, který vypadá autenticky. Aktivita může také zkoumat oblasti, kde tyto nástroje nemají tolik historických dat, se kterými by mohly pracovat, jako jsou aktuální a místní události, osobní zkušenosti a budoucí předpovědi.

Vyvíjení těchto autentických hodnocení je časově náročné. Vyžaduje to, aby časově vytížení učitelé potenciálně přepracovali osnovy a vytvořili zcela nové úkoly pro studenty.

Ironicky, nástroje umělé inteligence mohou pomoci s touto výzvou. Z利用ováním nástrojů umělé inteligence pro nápady a brainstorming jako součást procesu navrhování kurzu může být vytváření autentických hodnocení a dalších aktivit více efektivní. Je však zásadní, aby učitelé vždy měli kontrolu a přezkoumali a schválili všechny návrhy kurzového designu generované umělou inteligencí – je to nízkoriziková, vysoká odměna pro aplikaci umělé inteligence.

Cifrové učební prostředí mohou také usnadnit autentická hodnocení, projektové práce a skupinové práce. Mohou se konat v jednom prostředí a mohou dále stavět na sobě. Kombinací cifrového učebního prostředí a možností, které nabízí generativní umělá inteligence, můžeme brzy vidět zcela nové, inovativní a pedagogicky znějící učební zkušenosti.

Cesta vpřed

Bez ohledu na výhody a nevýhody umělé inteligence její použití bude pokračovat. Umělá inteligence nabídne větší příležitosti studentům a institucím, jak se budou vyvíjet v budoucnosti. Instituce potřebují soustředit se na maximalizaci výhod umělé inteligence a odemknutí jejího potenciálu v učebních zkušenostech, místo toho, aby se snažily omezit možné hrozby a hledaly autentická hodnocení jako cestu vpřed.

Umělá inteligence přinese změnu. Diskuze a debaty o umělé inteligenci často vyvolaly srovnání s předchozími technologiemi. Vznik kontrolních nástrojů a kalkulaček ve třídě vyvolal diskuse o tom, zda tyto nástroje pomáhají nebo brání studentům ve skutečném učení. Stejně jako tyto nástroje se staly běžnými v každodenním použití ve vzdělávání, umělá inteligence může být nástrojem, který pomáhá studentům. Jako takový, zásadní přehodnocení akademické integrity a mnoha dalších částí cesty studenta bude nezbytné pro úspěch.

Gibké zásady a postupy jsou potřeba. S generativními nástroji umělé inteligence, které jsou zde, aby zůstaly, již není možné udržet restriktivní zásady, zejména když víme, že generativní umělá inteligence se stává součástí všeho, s čím interagujeme (například copilot v Microsoft Office). Čára mezi umělou inteligencí podporovanou a plagiátem se stává stále více rozostřenou.

Vypracování zásad. Vypracování rámcové zásady, která je podporována jedinečnou kulturou instituce s jasnými směrnicemi, aby se využilo umělé inteligence s bezpečnostními opatřeními, je nezbytné. Oddělení a učitelé by měli mít autonomii aplikovat tyto zásady v závislosti na svém předmětu. Spoluvytváření a diskuse o postupech se studenty jsou také zásadní pro vytvoření kultury důvěry napříč institucí.

Poskytnout učitelům možnost vyvinout etické přístupy. Učitelé jsou hnací silou, která pohání učení, a jejich podpora je zásadní pro poskytování skvělých zkušeností studentům v éře umělé inteligence. Instituce by měly umožnit učitelům přijmout autentická hodnocení a využít sílu umělé inteligence k tomu, aby administrativní a návrhové úkoly byly efektivnější.

Čas se učit

Nástroje umělé inteligence se budou pouze více vtírat do procesů našeho každodenního života, včetně těch ve třídě. Aby se využily výhody, které tyto nástroje nabízejí, učitelé a správci potřebují školení a institucionální podporu. Instituce by jim měly poskytnout znalosti a dovednosti, které potřebují k tomu, aby využily příležitosti, zatímco snižují rizika. Tyto příležitosti zahrnují dosažení dlouho hledaného cíle – hodnocení studentů pro jejich schopnost aplikovat znalosti v reálných situacích. A ti, kteří využijí sílu umělé inteligence k vybudování lepších učebních zkušeností, zajistí, že studenti se učí v éře umělé inteligence.