заглушки ШІ у вищій освіті – балансування ризиків і винагород - Unite.AI
Зв'язатися з нами

Лідери думок

ШІ у вищій освіті – балансування ризиків і винагород

mm

опублікований

 on

Значна частина дискусій навколо генеративних інструментів ШІ була зосереджена на викликах, пов’язаних з академічною доброчесністю та плагіатом ШІ. Обман домінував у дискурсі.

У результаті багато адміністраторів і інструкторів зосередилися на пошуку інструментів, які розкривають написання, створене ШІ. Сьогодні для керівників вищої освіти пошук надійних інструментів виявлення ШІ може бути марним. Натомість слід зосередитися на тому, як штучний інтелект може покращити академічний досвід і розвинути методи оцінювання, щоб краще оцінювати розуміння учнями.

виявлення ШІ; помилкова пропозиція?

На сьогоднішній день інструменти виявлення штучного інтелекту не в змозі розкривати відповіді, створені штучним інтелектом, точно й без упереджень. Дослідники в Меріленді виявили, що навіть «найкращий детектор» працює лише трохи краще, ніж випадковий класифікатор. Ще одне дослідження 14 засобів виявлення Дослідники з шести країн виявили, що рівень точності інструментів виявлення коливався в широких межах — від 33% до 79%.

Інструменти виявлення AI також вносять упередження. За словами а Стенфордське дослідження, у рішеннях більш ніж у половині випадків письмо студентів англійської як другої мови (ESL) неправильно визначали як створене ШІ. Подібні занепокоєння також висловлювалися щодо того, як ці інструменти помилково класифікують написання людей із розладом спектру аутизму як створене ШІ.

Нещодавнє дослідження інструментів виявлення штучного інтелекту з групою клієнтів показало, що користувачі дуже мало довіряють результатам. Що ще гірше, наші висновки підтвердили те, що дослідники знайшли в інших місцях: письмо часто неправильно називали створеним штучним інтелектом, а точність була надто низькою, щоб її можна було використовувати студентам і для повсякденних цілей академічної доброчесності.

Реальність полягає в тому, що сучасні інструменти не справляються із завданням, не викликаючи серйозних проблем із точністю та етичними проблемами, і вони, можливо, ніколи не справляться. Є кращий шлях вперед – зосередьтеся на вдосконаленні наших методів оцінювання, створюючи більш достовірні оцінювання та досвід спільного навчання, щоб заохочувати глибше навчання.

Створення кращого залучення

Задовго до появи генеративних інструментів штучного інтелекту педагоги цінували автентичні оцінки, такі як вправи на критичне мислення, інтерв’ю, тематичні дослідження, групові проекти та презентації. Дослідження показали переваги призначення учням таких завдань, які вимагають від них вирішення проблем, критичного мислення та саморефлексії замість того, щоб просто згадувати знання. Для бізнес-курсу автентична оцінка може виглядати як ведення переговорів із групою однолітків.

Якщо студентам надати можливість продемонструвати критичне мислення та розв’язувати проблеми, вони отримають навички, необхідні для того, щоб зрештою стати успішними професіоналами, відповідно до дослідники, які проводили огляд літератури з теми.

Дебати навколо плагіату штучного інтелекту відновили поштовх до інструкторів розробляти оцінки, які оцінюють глибше, а також знижують ефективність відповідей, створених штучним інтелектом. як Сесілія Ка Юк Чан, керівник відділу професійного розвитку Університету Гонконгу, написав, що вчителі повинні «розробляти завдання оцінювання, які вимагають критичного та аналітичного мислення, щоб уникнути плагіату за допомогою ШІ».

Автентична оцінка набуває ще більшого значення в епоху генеративного ШІ. Завдання, які зосереджені на критичному мисленні, особистих поглядах і саморефлексії, набагато важче створювати генеративним технологіям штучного інтелекту так, щоб вони виглядали справжніми. Діяльність також може спрямована на вивчення предметних областей, де ці інструменти не мають достатньо історичних даних для роботи, таких як поточні та місцеві події, особистий досвід і майбутні прогнози.

Однак розробка таких автентичних оцінок займає багато часу. Це вимагає від інструкторів, які обмежені часом, щоб потенційно змінити навчальний план і створити абсолютно нові завдання для студентів.

За іронією долі, інструменти ШІ можуть допомогти впоратися з цією проблемою. Використовуючи інструменти штучного інтелекту, щоб допомогти з ідеями та мозковим штурмом у процесі розробки курсу, розробка привабливого автентичного оцінювання та інших видів діяльності може стати більш ефективними. Однак дуже важливо, щоб інструктор завжди контролював і переглядав і схвалював будь-які пропозиції щодо дизайну курсу, створені штучним інтелектом – це приємне місце для застосування ШІ з низьким ризиком і високою винагородою.

А цифрові навчальні середовища можуть сприяти автентичному оцінюванню, роботі над проектами та груповій роботі. Вони можуть відбуватися в одному середовищі та можуть продовжувати надбудовуватися один над одним. Поєднавши цифрове навчальне середовище та можливості, які відкриває генеративний штучний інтелект, ми можемо незабаром побачити, як абсолютно нові, інноваційні та педагогічно обґрунтовані навчальні програми стануть реальністю.

Шлях вперед

Незалежно від плюсів і мінусів штучного інтелекту, його використання буде розширюватися. ШІ надасть більше можливостей для студентів і навчальних закладів у майбутньому. Інституції повинні зосередитися на максимізації переваг штучного інтелекту та розкритті його потенціалу в процесі навчання, а не намагатися обмежити можливі загрози та шукати автентичні оцінки як шлях вперед.

ШІ принесе зміни. Дискурси та дебати навколо ШІ часто викликали порівняння з попередніми технологіями. Поява в класі засобів перевірки орфографії та калькуляторів викликала дискусії про те, чи є ці інструменти допомогою чи перешкодою реальній здатності учнів навчатися. Подібно до того, як ці інструменти стали звичайними для повсякденного використання серед науковців, ШІ може бути інструментом, який допоможе студентам. Таким чином, фундаментальне переосмислення академічної доброчесності та багатьох інших частин шляху учня буде важливим для успіху.

Потрібна гнучка політика та практика. З генеративними інструментами штучного інтелекту, які залишаються тут, більше неможливо підтримувати обмежувальні політики, особливо знаючи, що генеративний штучний інтелект на шляху до того, щоб стати частиною всього, з чим ми взаємодіємо (подумайте про другого пілота в Microsoft Office). Межа між штучним інтелектом і плагіатом з кожним днем ​​стає все більш розмитою.

Встановіть політику. Створення політичних рамок, які підтримуються унікальною культурою закладу з чіткими вказівками щодо використання переваг ШІ з гарантіями, є важливим. Кафедри та викладачі повинні мати автономію для застосування цих правил щодо свого предмета. Практика спільного створення та обговорення зі студентами також має вирішальне значення для створення культури довіри в навчальному закладі.

Надати інструкторам можливість розвивати етичні підходи. Вчителі — це двигуни, що забезпечують навчання, і їхня підтримка має фундаментальне значення для забезпечення чудових вражень для учнів в епоху ШІ. Навчальні заклади повинні надати викладачам можливість застосовувати автентичні методи оцінювання, зокрема використовувати можливості штучного інтелекту для підвищення ефективності адміністративних завдань і завдань з розробки курсів.

Час вчитися

Інструменти штучного інтелекту тільки більше вкорінюватимуться в процеси нашого повсякденного життя, включно з процесами в класі. Щоб реалізувати переваги, які надають ці інструменти, інструктори та адміністратори потребують навчання та інституційної підтримки. Інститути повинні надати їм знання та навички, необхідні для використання можливостей, одночасно зменшуючи ризики. Ці можливості включають досягнення довгоочікуваної мети – оцінювання здатності учнів застосовувати знання в реальних ситуаціях. А ті, які використовують потужність штучного інтелекту для створення кращого досвіду навчання, забезпечать студентам навчання в епоху штучного інтелекту.

Як головний спеціаліст із продуктів, Ніколас керує продуктовою стратегією для антологіяцілісна екосистема EdTech. Ніколас має майже 20 років досвіду в EdTech, працюючи в кількох установах по всьому світу. Він отримав ступінь зі штучного інтелекту та обробки природної мови в Кембриджському університеті.