高等教育におけるAI – リスクと利益のバランス

生成的なAIツールに関する議論の多くは、学術的誠実性とAIによるプラグマティズムに関連する課題に焦点を当てています。チーティングが議論を支配しています。

その結果、多くの管理者や教師の主な焦点は、AIによって生成された文章を明らかにするツールの探索にあります。今日の高等教育のリーダーにとって、信頼できるAI検出ツールの探索は無駄なものかもしれません。代わりに、AIが学術的経験をどのように向上させ、評価の慣行をどのように進化させて、学習者の理解をより良く評価するかについて焦点を当てるべきです。

AI検出；欠陥のある提案？

現在までに、AI検出ツールは、偏見なくAIによって生成されたレスポンスを正確に検出するという点で短所を示しています。 メリーランドの研究者は、「最も可能な検出器」は、ランダムなクラス分類器よりもわずかに優れています。 6カ国の研究者による14の検出ツールの別の研究では、検出ツールの精度率は33％から79％の範囲で大きく異なりました。

AI検出ツールはまた、偏見を導入します。スタンフォード大学の研究によると、英語を第二言語として使用する（ESL）学生の文章は、AIによって生成されたものとしてラベル付けされることが半分以上ありました。自閉症スペクトラム障害を持つ人の文章がAIによって生成されたものとして誤って分類されることについても、同様の懸念が表明されています。

AI検出ツールに関する最近の研究では、クライアントのグループと共に、ユーザーは結果にほとんど自信を持っていませんでした。状況を悪化させることになったのは、他の研究で発見されたことと同様に、文章が頻繁にAIによって生成されたものとしてラベル付けされ、精度が学生や日常的な学術的誠実性の目的で使用するには低すぎるということです。

現実は、今日のツールが精度と倫理的な懸念を引き起こすことなく、タスクを遂行するには十分ではないということです。より良い前進の道があります – 認証された評価を構築し、協力的な学習体験を通じて、より深い学習を促進することで、評価の慣行を進化させることに焦点を当てることです。

より良いエンゲージメントの構築

生成的なAIツールが登場する以前から、教育者は、批判的思考の演習、面接、ケーススタディ、グループプロジェクト、プレゼンテーションなどの認証された評価を重視してきました。学習者に問題を解決し、批判的に考え、自己反省するように求めるタスクを割り当てることの利点は、単に知識を思い出すのではなく、示されてきました。ビジネスコースの場合、認証された評価は、同僚のグループとの交渉を行うようなものになります。

学生に批判的思考と問題解決のスキルを示す機会を与えることは、最終的に成功した専門家になるために必要なスキルを彼らに提供することです。 このトピックに関する文献レビューを実施した研究者によると。

AIによるプラグマティズムの議論は、評価をより深く評価し、同時にAIによって生成されたレスポンスの有効性を低下させる評価を開発するように教師に求める動きを再燃させました。 チェン、香港大学の専門開発責任者は、「AIによるプラグマティズムを避けるために、批判的で分析的な思考を必要とする評価タスクを開発する必要がある」と書いています。

生成的なAIの時代において、認証された評価はさらに重要性を持ちます。批判的思考、個人の視点、自己反省に焦点を当てたタスクは、生成的なAI技術によって真実らしく生成されることが非常に難しいものです。活動はまた、歴史的なデータがあまりない主題、たとえば現在のローカルイベント、個人の経験、将来の予測を探索するように設計できます。

これらの種類の認証された評価を開発することは時間がかかります。時間が足りない教師は、カリキュラムを改訂し、学生のために完全に新しい課題を創造する必要があります。

皮肉なことに、AIツールはこの課題に対処するのに役立ちます。AIツールを利用して、アイデアの生成とブレインストーミングをコース設計プロセスの一部として行うことで、関与する認証された評価と他の活動をより効率的に行うことができます。ただし、教師が常に管理し、AIによって生成されたコース設計の提案を確認および承認することが重要です – これは、AIの適用における低リスク、高リターンのスイートスポットです。

デジタルラーニング環境は、認証された評価、プロジェクトワーク、グループワークを促進することができます。これらは、単一の環境で行われ、互いに構築し続けることができます。デジタルラーニング環境と生成的なAIによって解放される可能性を組み合わせることで、革新的な、創造的な、教育的に健全なラーニングエクスペリエンスがすぐに現実になるかもしれません。

前進する道

AIの長所と短所に関係なく、その使用は拡大し続けるでしょう。AIは、将来が展開されるにつれて、学生と機関にとってより多くの機会を提供するでしょう。機関は、潜在的な脅威を制限しようとするのではなく、AIの利点を最大化し、学習体験におけるその潜在を解放することに焦点を当てる必要があります。

AIは変化をもたらす。 AIに関する議論は、以前の技術と比較することが多くなりました。教室でのスペルチェッカーと計算機の導入は、学生の実際の学習能力に役立つか、妨げるかについての議論を引き起こしました。同じように、これらのツールが学問での日常的な使用に定着したように、AIは学生を助けるツールになり得ます。したがって、学術的誠実性や学習者の旅の他の多くの部分について、根本的な考え方の転換が成功のために不可欠です。

柔軟な方針と慣行が必要です。 生成的なAIツールがここにいることを考えると、特に生成的なAIが私たちが触れるすべてのもの（例：Microsoft Officeのコパイロット）の一部になる途上にあることを考えると、制限的な方針を維持することはもう実行可能ではありません。

方針を確立する。 機関のユニークな文化を支持する方針フレームワークを確立し、明確なガイドラインを設けて、セーフガードを備えたAIの利点を活用することが不可欠です。部門や教師は、主題の内容に応じてこれらの方針を適用する自主性を持つべきです。学生と共同で慣行を議論することも、機関全体に信頼の文化を作成するために不可欠です。

教師を倫理的なアプローチの開発を支援する。 教師は、学習を推進するエンジンを動かすものです。彼らをサポートすることは、AI時代の学習者にとって素晴らしい体験を提供するために不可欠です。機関は、教師を認証された評価の慣行を採用するよう支援し、AIの力を使って管理タスクやコース設計タスクをより効率的に行えるようにする必要があります。

学ぶ時間

AIツールは、学習プロセスにますます根付いてきます。教育者や管理者は、これらのツールが提供する機会を活かし、リスクを軽減するために、トレーニングと機関のサポートを受ける必要があります。これらの機会には、現実の状況で知識を適用する能力を評価するという、長い間求められてきた目標が含まれます。AIの力を使ってより良い学習体験を構築する機関は、学生がAI時代に学ぶことを保証します。