고등 교육 분야의 AI – 위험과 보상의 균형

생성적 AI 도구에 관한 논의의 상당 부분은 학문적 진실성 및 AI 표절과 관련된 문제에 초점을 맞춰 왔습니다. 부정 행위가 담론을 지배했습니다.

결과적으로 많은 관리자와 강사의 주요 초점은 AI로 생성된 글을 발견하는 도구를 검색하는 것이었습니다. 오늘날 고등 교육 리더들에게 신뢰할 수 있는 AI 탐지 도구를 찾는 것은 쓸데없는 일이 될 수 있습니다. 대신 AI가 어떻게 학업 경험을 향상시키고 평가 관행을 발전시켜 학습자의 이해를 더 잘 평가할 수 있는지에 초점을 맞춰야 합니다.

AI 탐지; 결함이 있는 제안?

현재까지 AI 탐지 도구는 AI가 생성한 응답을 정확하고 편견 없이 찾아내는 데 부족했습니다. 메릴랜드 연구원 "가장 좋은 검출기"라도 무작위 분류기보다 약간 더 나은 성능을 발휘한다는 사실을 발견했습니다. 14가지 탐지 도구에 대한 또 다른 연구 33개국의 연구자들은 탐지 도구의 정확도가 79%에서 XNUMX% 사이로 매우 다양하다는 사실을 발견했습니다.

AI 탐지 도구도 편견을 도입합니다. 에 따르면 스탠포드 연구, 솔루션은 ESL(제2외국어로서의 영어) 학생들의 글을 절반 이상 AI가 생성한 것으로 잘못 분류했습니다. 이러한 도구가 자폐 스펙트럼 장애가 있는 사람들의 글을 AI에서 생성된 것으로 잘못 분류하는 방식에 대해서도 비슷한 우려가 제기되었습니다.

클라이언트 그룹을 대상으로 한 AI 탐지 도구에 대한 최근 연구에 따르면 사용자는 결과에 대해 거의 신뢰하지 않는 것으로 나타났습니다. 설상가상으로, 우리의 연구 결과는 연구원들이 다른 곳에서 발견한 내용을 확인했습니다. 즉, 글쓰기는 AI가 생성한 것으로 잘못 표시되는 경우가 많았으며 정확도가 너무 낮아 학생들이 일상적인 학문적 성실성을 목적으로 사용할 수 없었습니다.

현실은 오늘날의 도구가 심각한 정확성과 윤리적 문제를 제기하지 않고서는 작업을 수행할 수 없으며 결코 그렇지 않을 수도 있다는 것입니다. 더 나은 방법이 있습니다. 보다 실제적인 평가와 협력적 학습 경험을 구축하여 더 깊은 학습을 장려함으로써 평가 관행을 발전시키는 데 집중하세요.

더 나은 참여 구축

생성적 AI 도구가 출현하기 오래 전에 교육자들은 비판적 사고 연습, 인터뷰, 사례 연구, 그룹 프로젝트 및 프레젠테이션과 같은 실제 평가를 중요하게 여겼습니다. 연구에 따르면 단순히 지식을 회상하는 대신 문제 해결, 비판적 사고, 자기 성찰을 요구하는 이와 같은 과제를 학습자에게 할당하면 이점이 있는 것으로 나타났습니다. 비즈니스 과정의 경우 진정한 평가는 동료 그룹과 협상을 수행하는 것처럼 보일 수 있습니다.

학생들에게 비판적 사고와 문제 해결을 보여줄 수 있는 기회를 제공하는 것은 궁극적으로 성공적인 전문가가 되기 위해 필요한 기술을 제공한다고 합니다. 해당 주제에 대한 문헌 검토를 수행한 연구자.

AI 표절에 대한 논쟁은 강사들이 AI 생성 응답의 효율성을 낮추면서 더 깊이 평가하는 평가를 개발하려는 압력을 다시 불러일으켰습니다. 처럼 세실리아 가육찬홍콩 대학교 전문 개발 책임자인 는 교사들이 "AI 지원 표절을 피하기 위해 비판적이고 분석적인 사고가 필요한 평가 과제를 개발해야 한다"고 썼습니다.

생성 AI 시대에는 진정한 평가가 더욱 중요해집니다. 비판적 사고, 개인적 관점, 자기 성찰에 초점을 맞춘 작업은 생성 AI 기술이 실제처럼 보이는 방식으로 생산하기가 훨씬 더 어렵습니다. 활동에서는 현재 및 지역 사건, 개인적 경험, 미래 예측과 같이 작업할 수 있는 역사적 데이터가 많지 않은 도구가 있는 주제 영역을 탐색할 수도 있습니다.

하지만 이러한 종류의 실제 평가를 개발하는 데는 시간 집약적입니다. 시간이 부족한 강사가 잠재적으로 커리큘럼을 개편하고 학생들을 위한 완전히 새로운 과제를 만들어야 합니다.

아이러니하게도 AI 도구가 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI 도구를 활용하여 코스 설계 프로세스의 일부로 아이디어 구상 및 브레인스토밍을 지원함으로써 실제 평가 및 기타 활동을 더욱 효율적으로 진행할 수 있습니다. 그러나 강사가 항상 AI에서 생성된 코스 설계 제안을 통제하고 검토하고 승인하는 것이 중요합니다. 이는 AI 적용에 있어 위험은 낮고 보상은 높은 최적의 장소입니다.

그리고 디지털 학습 환경은 실제 평가, 프로젝트 작업 및 그룹 작업을 촉진할 수 있습니다. 단일 환경에서 수행될 수 있으며 계속해서 서로를 기반으로 구축될 수 있습니다. 디지털 학습 환경과 생성적 AI가 열어준 가능성을 결합함으로써 우리는 완전히 새롭고 혁신적이며 교육학적으로 건전한 학습 경험이 곧 현실화되는 것을 보게 될 것입니다.

앞으로의 길

AI의 장점과 단점에 관계없이 AI의 활용은 계속 확대될 것입니다. AI는 미래가 펼쳐짐에 따라 학생과 기관에 더 큰 기회를 제공할 것입니다. 기관은 가능한 위협을 제한하고 진정한 평가를 모색하기보다는 AI의 이점을 극대화하고 학습 경험에서 잠재력을 발휘하는 데 집중해야 합니다.

AI가 변화를 가져올 것이다. AI에 관한 담론과 논쟁은 종종 이전 기술과의 비교를 이끌어냈습니다. 교실에 철자 검사기와 계산기가 등장하면서 이러한 도구가 학생들의 실제 학습 능력에 도움이 되는지 방해가 되는지에 대한 대화가 촉발되었습니다. 이러한 도구가 학계 내에서 일상적으로 사용되는 것과 마찬가지로 AI도 학생들을 돕는 도구가 될 수 있습니다. 따라서 학업 성실성과 학습자 여정의 다른 많은 부분에 대한 근본적인 재검토가 성공을 위해 필수적입니다.

유연한 정책과 관행이 필요합니다. AI 생성 도구를 사용하면 더 이상 제한적인 정책을 유지하는 것이 불가능합니다. 특히 생성 AI가 우리가 상호 작용하는 모든 것의 일부가 되는 과정에 있다는 사실을 알면 더욱 그렇습니다(Microsoft Office의 부조종사를 생각해 보세요). AI 지원 표절과 AI 표절 사이의 경계가 나날이 흐려지고 있습니다.

정책을 수립합니다. 보호 장치를 갖춘 AI를 활용하기 위한 명확한 지침과 함께 기관의 고유한 문화가 뒷받침하는 정책 프레임워크를 확립하는 것이 필수적입니다. 부서와 강사는 해당 주제와 관련하여 이러한 정책을 적용할 자율성을 가져야 합니다. 학생들과의 공동 창작과 관행에 대한 논의 또한 기관 전체에 신뢰 문화를 조성하는 데 중요합니다.

강사가 윤리적 접근 방식을 개발할 수 있도록 역량을 강화합니다. 교사는 학습을 지원하는 원동력이며 이를 지원하는 것은 AI 시대의 학습자에게 훌륭한 경험을 제공하는 데 필수적입니다. 교육기관은 AI의 힘을 활용하여 관리 및 코스 설계 작업을 보다 효율적으로 만드는 것을 포함하여 강사가 진정한 평가 관행을 수용할 수 있도록 권한을 부여해야 합니다.

배울 시간

AI 도구는 교실을 포함하여 우리 일상 생활의 과정에 더욱 깊이 뿌리내릴 것입니다. 이러한 도구가 제공하는 이점을 실현하려면 강사와 관리자에게 교육과 제도적 지원이 필요합니다. 기관은 위험을 줄이면서 기회를 활용하는 데 필요한 지식과 기술을 제공해야 합니다. 이러한 기회에는 학습자가 실제 상황에 지식을 적용하는 능력을 평가하는 오랫동안 추구해 온 목표 달성이 포함됩니다. 그리고 더 나은 학습 경험을 구축하기 위해 AI의 힘을 활용하는 것은 학생들이 AI 시대에 학습할 수 있도록 보장할 것입니다.