AI u visokom obrazovanju – balansiranje rizika i nagrada

Značajan dio rasprave o generativnim AI alatima bio je usredotočen na izazove povezane s akademskom čestitošću i AI plagijatom. Varanje je dominiralo diskursom.

Kao rezultat toga, primarni fokus mnogih administratora i instruktora bila je potraga za alatima koji otkrivaju pisanje generirano umjetnom inteligencijom. Za voditelje visokog obrazovanja danas bi potraga za pouzdanim alatima za otkrivanje AI mogla biti uzaludna. Umjesto toga, fokus bi trebao biti na tome kako umjetna inteligencija može poboljšati akademsko iskustvo i razviti prakse ocjenjivanja kako bi se bolje ocijenilo razumijevanje učenika.

AI otkrivanje; pogrešan prijedlog?

Do danas, alati za otkrivanje umjetne inteligencije nisu uspjeli točno i bez pristranosti otkriti odgovore generirane umjetnom inteligencijom. Istraživači u Marylandu otkrili da čak i "najbolji mogući detektor" radi samo neznatno bolje od nasumičnog klasifikatora. Još jedna studija o 14 alata za otkrivanje Istraživači u šest zemalja otkrili su da je stopa točnosti alata za otkrivanje jako varirala — između 33% i 79%.

Alati za otkrivanje umjetne inteligencije također unose pristranost. Prema a Stanford studija, rješenja su više od polovice vremena pogrešno označila pisanje učenika engleskog kao drugog jezika (ESL) pisanjem koje je generirala umjetna inteligencija. Slična zabrinutost također je izražena o tome kako ovi alati pogrešno klasificiraju pisanje osoba s poremećajem iz autističnog spektra kao ono što je generiralo umjetna inteligencija.

Nedavno istraživanje alata za otkrivanje umjetne inteligencije sa skupinom klijenata pokazalo je da korisnici imaju vrlo malo povjerenja u rezultate. Što je još gore, naša su otkrića potvrdila ono što su istraživači otkrili drugdje — pisanje je često pogrešno označavano kao generirano umjetnom inteligencijom, a točnost je bila preniska da bi se mogla koristiti studentima i za potrebe svakodnevnog akademskog integriteta.

Realnost je da današnji alati nisu dorasli zadatku, a da ne izazovu ozbiljnu točnost i etičke probleme, a možda nikada i neće biti. Postoji bolji put naprijed – usredotočite se na razvoj naših praksi ocjenjivanja izgradnjom autentičnijih procjena i iskustva suradničkog učenja kako biste potaknuli dublje učenje.

Izgradnja boljeg angažmana

Davno prije pojave generativnih AI alata, edukatori su cijenili autentične procjene, kao što su vježbe kritičkog razmišljanja, intervjui, studije slučaja, grupni projekti i prezentacije. Studije su pokazale koristi od dodjeljivanja učenicima zadataka poput ovih koji od njih zahtijevaju rješavanje problema, kritičko razmišljanje i samorefleksiju umjesto jednostavnog prisjećanja znanja. Za poslovni tečaj, autentična procjena mogla bi izgledati kao vođenje pregovora sa grupom kolega.

Pružajući studentima priliku da pokažu kritičko razmišljanje i rješavanje problema, stječu im vještine potrebne da na kraju postanu uspješni profesionalci, prema istraživači koji su proveli pregled literature o temi.

Rasprava o plagijatu umjetne inteligencije ponovno je potaknula instruktore da razviju procjene koje dublje vrednuju, a istovremeno smanjuju učinkovitost odgovora generiranih umjetnom inteligencijom. Kao Cecilia Ka Yuk Chan, voditelj stručnog razvoja na Sveučilištu u Hong Kongu, napisao je, nastavnici moraju "razviti zadatke ocjenjivanja koji zahtijevaju kritičko i analitičko razmišljanje kako bi izbjegli plagijat potpomognut umjetnom inteligencijom."

Autentična procjena dobiva još veću važnost u eri generativne umjetne inteligencije. Zadatke koji su usredotočeni na kritičko razmišljanje, osobne perspektive i samorefleksiju mnogo je teže proizvesti generativnim AI tehnologijama na način koji izgleda autentično. Aktivnosti također mogu istražiti tematska područja u kojima ovi alati nemaju toliko povijesnih podataka s kojima bi mogli raditi, kao što su trenutni i lokalni događaji, osobna iskustva i buduća predviđanja.

Razvijanje ove vrste autentičnih procjena ipak je vremenski intenzivan. Zahtijeva instruktore s ograničenim vremenom da potencijalno preinače nastavni plan i program i naprave potpuno nove zadatke za učenike.

Ironično, AI alati mogu pomoći u ovom izazovu. Korištenjem AI alata za pomoć s idejama i brainstormingom kao dijelom procesa dizajniranja tečaja, smišljanje autentične procjene i drugih aktivnosti može postati učinkovitije. Međutim, ključno je da instruktor uvijek ima kontrolu te pregledava i odobrava sve prijedloge za dizajn tečaja generirane umjetnom inteligencijom – to je niskorizična, a visoko nagrađena slatka točka za primjenu umjetne inteligencije.

A digitalna okruženja za učenje mogu olakšati autentično ocjenjivanje, projektni rad i grupni rad. Mogu se odvijati u jednom okruženju i mogu se nastaviti nadograđivati ​​jedno na drugo. Kombinirajući digitalno okruženje za učenje i mogućnosti koje otvara generativna umjetna inteligencija, mogli bismo vrlo brzo početi vidjeti kako potpuno nova, inovativna i pedagoški zdrava iskustva učenja postaju stvarnost.

Put naprijed

Bez obzira na prednosti i nedostatke umjetne inteligencije, njezina će se uporaba nastaviti širiti. AI će pružiti veće mogućnosti studentima i institucijama kako se budućnost bude razvijala. Institucije se trebaju usredotočiti na maksimiziranje prednosti umjetne inteligencije i otključavanje njezinog potencijala u iskustvu učenja umjesto da pokušavaju ograničiti moguće prijetnje i gledati na autentične procjene kao put naprijed.

AI će donijeti promjene. Diskursi i rasprave oko umjetne inteligencije često su izazivale usporedbe s prethodnim tehnologijama. Pojava provjere pravopisa i kalkulatora u učionici potaknula je razgovore o tome jesu li ti alati pomoć ili prepreka stvarnoj sposobnosti učenika da uče. Na način na koji su ti alati postali uobičajeni u svakodnevnoj uporabi unutar akademske zajednice, umjetna inteligencija može biti alat za pomoć studentima. Kao takvo, temeljito preispitivanje akademske čestitosti i mnogih drugih dijelova puta učenika bit će ključno za uspjeh.

Potrebna je fleksibilna politika i praksa. S generativnim alatima umjetne inteligencije koji su tu da ostanu, više nije moguće održavati restriktivna pravila, osobito znajući da je generativna umjetna inteligencija na putu da postane dio svega s čime komuniciramo (mislite na kopilota u Microsoft Officeu). Granica između plagijata potpomognutog umjetnom inteligencijom i plagijata s umjetnom inteligencijom svakim je danom sve nejasnija.

Uspostavite politiku. Od ključne je važnosti uspostaviti politički okvir koji je podržan jedinstvenom kulturom institucije s jasnim smjernicama za iskorištavanje prednosti umjetne inteligencije sa zaštitnim mjerama. Odjeli i predavači trebali bi imati autonomiju u primjeni ovih pravila u odnosu na svoj predmet. Zajedničko stvaranje i raspravljanje o praksama sa studentima također je ključno za pomoć u stvaranju kulture povjerenja u cijeloj ustanovi.

Osnažite instruktore da razviju etičke pristupe. Učitelji su motori koji pokreću učenje, a njihova podrška ključna je za pružanje izvrsnih iskustava učenicima u eri umjetne inteligencije. Institucije trebaju osnažiti instruktore da prihvate autentične prakse ocjenjivanja, uključujući iskorištavanje moći umjetne inteligencije kako bi administrativni zadaci i zadaci dizajna tečaja bili učinkovitiji.

Vrijeme za učenje

Alati umjetne inteligencije samo će se više ukorijeniti u procese našeg svakodnevnog života, uključujući one u učionici. Kako bi ostvarili prednosti koje ti alati pružaju, instruktori i administratori trebaju obuku i institucionalnu podršku. Institucije im moraju pružiti znanje i vještine potrebne za iskorištavanje prilika uz smanjenje rizika. Te prilike uključuju postizanje dugo traženog cilja – ocjenjivanje sposobnosti učenika za primjenu znanja u stvarnim situacijama. A oni koji iskorištavaju snagu umjetne inteligencije za izgradnju boljih iskustava učenja osigurat će učenicima da uče u eri umjetne inteligencije.