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생성 가능한 AI 도구에 대한 논의의 상당한 부분은 학술誠實性과 AI 표절 관련 도전과제에 초점이 맞춰져 있습니다. 부정행위는 논의를 지배했습니다.
이로 인해 많은 관리자와 교사는 주로 AI 생성 된 글쓰기를 발견하는 도구를 찾는 데 주력했습니다. 오늘날의 고등교육 리더들에게 AI 탐지 도구를 찾는 것은 무의미한 작업일 수 있습니다. 그 대신 AI가 학술 경험을 향상시키고 평가 관행을 발전시켜 학습자의 이해를 더 잘 평가하는 방법에 초점을 맞출 수 있습니다.
AI 탐지; 결함이 있는 제안?
현재까지 AI 탐지 도구는 편견 없이 AI 생성 된 응답을 정확하게 발견하는 데 실패했습니다. 메릴랜드의 연구자들은 “가장 좋은 탐지기”가 무작위 분류기보다わず간 더 잘 수행한다는 것을 발견했습니다. 6개국 연구자들의 14개 탐지 도구에 대한 또 다른 연구는 탐지 도구의 정확도 率이 33%에서 79% 사이로 다양하게 나타남을 발견했습니다.
AI 탐지 도구는 또한 편견을 유발합니다. 스탠퍼드 연구에 따르면, 이러한 솔루션은 영어를 제2언어로 사용하는 학생들의 글쓰기를 AI 생성 된 것으로 잘못 레이블링하는 경우가 반 이상입니다. 자폐 스펙트럼 장애가 있는 사람들의 글쓰기가 AI 생성 된 것으로 잘못 분류되는 것과 관련된 유사한 우려가 제기되었습니다.
최근에 AI 탐지 도구에 대한 클라이언트 그룹의 연구에서 사용자들은 결과에 거의 신뢰를 하지 못하는 것으로 나타났습니다. 상황을 더 악화시키는 것은, 우리의 연구에서 다른 곳에서 연구자들이 발견한 내용을 확인한 것입니다. 즉, 글쓰기가 종종 AI 생성 된 것으로 잘못 레이블링되며, 학생들과 일상적인 학술誠實性 목적으로 사용하기에는 정확도가 너무 낮습니다.
현실은 오늘날의 도구가 정확도와 윤리적인 우려를 일으키지 않고는 작업을 수행할 수 없으며, 앞으로도 그러할 수 있다는 것입니다. 더好的 방법은 평가 관행을 발전시키고 협력적인 학습 경험을 구축하여 더 깊은 학습을 장려하는 것입니다.
보다 나은 참여를 구축하기
생성 가능한 AI 도구가 등장하기 훨씬 전에, 교사들은 이미 진정한 평가를 가치 있게 여겼습니다. 즉, 비판적思考 연습, 인터뷰, 사례 연구, 그룹 프로젝트 및 프레젠테이션과 같은 평가를 말합니다. 연구에 따르면, 이러한 과제를 부여하면 학습자들이 문제를 해결하고 비판적으로 생각하며 자기 반성하는 능력을 기를 수 있습니다. 비즈니스 과정의 경우, 진정한 평가를 위해서는 동료 그룹과 협상하는 것이 필요할 수 있습니다.
학습자들에게 비판적思考과 문제 해결 능력을 보여줄 기회를 제공하면, 궁극적으로 성공적인 전문가가 될 수 있는 능력을 제공할 수 있습니다. 주제에 대한 문헌 검토를 수행한 연구자들에 따르면, 이러한 과제는 학습자들이 비판적思考과 문제 해결 능력을 기를 수 있도록 도와줍니다.
AI 표절 논의는 교사들이 더 깊이 평가하는 평가를 개발하고 AI 생성 된 응답의 효力を 낮추는 데 대한 추진력을 재점화했습니다. Cecilia Ka Yuk Chan, 홍콩 대학의 전문 개발 책임자에 따르면, 교사들은 “AI 보조 표절을 피하기 위해 비판적이고 분석적인思考을 요구하는 평가 과제를 개발해야 합니다.”
진정한 평가의 중요성은 생성 가능한 AI 시대에 더욱 중요해졌습니다. 비판적思考, 개인적 관점 및 자기 반성을 중시하는 과제는 생성 가능한 AI 기술이 진정성 있게 생성하기 어렵습니다. 활동은 또한 이러한 도구가 역사적 데이터를 많이 가지고 있지 않은 주제를 탐색하려고 할 수 있습니다. 즉, 현재 및 지역 이벤트, 개인적 경험 및 미래 예측과 같은 주제입니다.
이러한 종류의 진정한 평가를 개발하는 것은 시간이 많이 걸리는 작업입니다. 시간이 부족한 교사들은 교과과정과 학생들을 위해 완전히 새로운 과제를 만들기 위해 시간을 할애해야 할 수 있습니다.
아이러니하게도, AI 도구는 이 도전과제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 교과과정 설계 프로세스에서 아이디어 생성과 브레인스토밍을 도와주는 AI 도구를 활용하여, 참여적인 진정한 평가 및 기타 활동을 더 효율적으로 만들 수 있습니다. 그러나 교사가 항상 제어하고 AI 생성 된 교과과정 제안을 검토 및 승인하는 것이 중요합니다. 이는 AI 적용의 저 위험, 고 보상 지점입니다.
디지털 학습 환경은 또한 진정한 평가, 프로젝트 작업 및 그룹 작업을 촉진할 수 있습니다. 이러한 활동은 단일 환경에서 발생할 수 있으며 서로에 대한 빌드업을 계속할 수 있습니다. 디지털 학습 환경과 생성 가능한 AI의 가능성을 결합하면, 혁신적이고 교육적으로健全한 새로운 학습 경험을 곧 볼 수 있을 것입니다.
앞으로 나아가기
AI의 장단점에 관계없이, AI의 사용은 계속 확대될 것입니다. 미래가 열릴수록 AI는 학생과 기관에 더 많은 기회를 제공할 것입니다. 기관은 AI의 이점을 최대화하고 학습 경험에서 잠재력을 최대한 발휘하는 데 중점을 두어야 하며, 가능한 위협을 제한하려고 시도하는 대신 진정한 평가를 통해 앞으로 나아가야 합니다.
AI는 변화를 가져올 것입니다. AI에 대한 논의는 종종 이전 기술과의 비교를 불러일으켰습니다. 교실에서 맞춤법 검사기와 계산기가 도입되면서, 이러한 도구가 학생들의 학습 능력에 도움이 될지 또는 방해가 될지에 대한 논의가 있었습니다. 이러한 도구가 학문적 사용에서 일상적으로 사용되듯이, AI도 학생들에게 도움이 될 수 있는 도구가 될 수 있습니다. 따라서 학술誠實性과 학습자의 여정의 다른 많은 부분에 대한 근본적인 재고가 성공을 위해 필수적입니다.
유연한 정책 및 관행이 필요합니다. 생성 가능한 AI 도구가 여기 남아 있으므로, 특히 생성 가능한 AI가 모든 상호작용의 일부가 될 것임을 알고 있는 경우, 제한적인 정책을 유지하는 것은 더 이상 현실적이지 않습니다(예: Microsoft Office의 Copilot). AI 보조 및 AI 표절 사이의 경계는 매일 더模糊해지고 있습니다.
정책을 수립하십시오. 기관의 고유한 문화를 지원하는 정책 프레임워크를 수립하고, AI를 활용하는 데 안전장치를 마련하는 것이 중요합니다. 부서 및 교사는 각 과목에 따라 이러한 정책을 적용할 수 있는 자율성을 가져야 합니다. 학생들과의 공동 창의 및 관행 토론도 기관 전반에 걸친 신뢰 문화를 조성하는 데 중요합니다.
교사들에게 윤리적인 접근법을 개발하도록 권한을 부여하십시오. 교사들은 학습을 추동하는 엔진이며, 학습자에게 훌륭한 경험을 제공하기 위해 지원하는 것이 근본적으로 중요합니다. 기관은 교사들이 진정한 평가 관행을 채택하고, 행정 및 교과과정 설계 작업을 더 효율적으로 만들기 위해 AI의 힘을 활용하도록 권한을 부여해야 합니다.
배우기 위한 시간
AI 도구는 우리 일상 생활의 과정, 교실을 포함하여, 더 많이 통합될 것입니다. 이러한 도구가 제공하는 이점을 실현하기 위해, 교사와 관리자는 훈련과 기관의 지원을 받아야 합니다. 기관은 학습자들이 실세계 상황에서 지식을 적용하는 능력을 평가하는 오랜 소원한 목표를 달성하는 데 필요한 기회를 포함하여, 이러한 기회를 활용하고 위험을 줄이는 데 필요한 지식과 기술을 제공해야 합니다. 그리고 AI의 힘을 빌려 더 나은 학습 경험을 구축하는 사람들은 AI 시대에 학생들이 학습할 수 있도록 보장할 것입니다.
