Як оцінювати знання студентів в епоху ChatGPT: нові правила

Генеративний штучний інтелект став реальністю у вищій освіті. Студенти та викладачі інтегрують чат-боти у навчання та оцінювання знань. Це не просто технічна зміна, а переосмислення того, як ми навчаємося та оцінюємо знання.

Нещодавнє дослідження, проведене серед 28 викладачів канадських університетів та коледжів, від бібліотекарів до професорів інженерії, показує, що освіта переживає переломний момент. Дослідники поставили питання: що саме потрібно оцінювати, коли людське мислення може бути доповнене або імітоване алгоритмом?

Аналіз 15 років досліджень про вплив штучного інтелекту на академічну доброчесність показав, що технологія є палицею з двома кінцями для навчальних закладів. З одного боку, інструменти штучного інтелекту, такі як онлайн-перекладачі та генератори тексту, стали настільки досконалими, що можуть писати як люди. Це ускладнює виявлення списування викладачами. Крім того, ці інструменти іноді можуть подавати фейкові новини як факти або повторювати несправедливі соціальні упередження, зокрема расизм та сексизм, знайдені в даних, на яких їх навчали.

З іншого боку, дослідження показали, що штучний інтелект може бути законним помічником, який робить навчання більш інклюзивним. Наприклад, він може надавати підтримку студентам з інвалідністю або допомагати тим, хто вивчає додаткову мову.

Оскільки заблокувати кожен інструмент штучного інтелекту практично неможливо, навчальні заклади не повинні зосереджуватися лише на виявленні шахраїв. Натомість школи та заклади вищої освіти можуть оновити свої політики та забезпечити кращу підготовку як для студентів, так і для викладачів. Це допомагає всім навчитися відповідально використовувати технології, зберігаючи високий стандарт академічної доброчесності.

Учасники дослідження позиціонували себе не як контролерів, а як опікунів навчання з дотриманням доброчесності. Вони зосередилися на розрізненні між допомогою, яка підтримує навчання, та допомогою, яка його замінює. Викладачі визначили три сфери навичок, де наразі проходять межі оцінювання: формулювання запитів, критичне мислення та письмо.

Учасники дослідження широко розглядали формулювання запитів, тобто здатність створювати чіткі та цілеспрямовані інструкції для чат-бота, як навичку, яку вони можуть оцінювати. Ефективне формулювання запитів вимагає від студентів розбивати завдання на частини, розуміти концепції та точно комунікувати. Декілька викладачів зазначили, що нечіткі запити часто дають погані результати, змушуючи студентів замислитися над тим, що вони насправді запитують.

Формулювання запитів вважалося етичним лише тоді, коли використовувалося прозоро, спираючись на власні базові знання. Без цих умов викладачі побоювалися, що формулювання запитів може перейти у надмірну залежність або некритичне використання штучного інтелекту.

Викладачі побачили великий потенціал штучного інтелекту для підтримки оцінювання критичного мислення. Оскільки чат-боти можуть генерувати текст, який звучить правдоподібно, але може містити помилки, пропуски або вигадки, студенти повинні оцінювати точність, узгодженість та достовірність. Учасники дослідження повідомили про використання згенерованих штучним інтелектом резюме або аргументів як підказок для критики, просячи студентів визначити слабкі місця або оманливі твердження.

Ці завдання узгоджуються з ширшою потребою підготувати студентів до роботи в майбутньому, де оцінювання алгоритмічної інформації буде рутинним завданням. Декілька викладачів стверджували, що було б неетично не навчати студентів, як аналізувати контент, згенерований штучним інтелектом.

Письмо виявилося найбільш спірною сферою. Викладачі чітко розрізняли мозковий штурм, редагування та створення тексту. Мозковий штурм з штучним інтелектом був прийнятним, коли використовувався як відправна точка, за умови, що студенти висловлювали власні ідеї та не замінювали пропозиції штучного інтелекту власним мисленням.

Редагування з штучним інтелектом, наприклад виправлення граматики, вважалося прийнятним лише після того, як студенти створили оригінальний текст і могли оцінити, чи є згенеровані штучним інтелектом виправлення доречними. Хоча деякі розглядають штучний інтелект як законну підтримку мовного різноманіття, а також допомогу для вирівнювання можливостей для людей з інвалідністю або тих, хто говорить англійською як додатковою мовою, інші побоюються майбутнього мовної стандартизації, де унікальний, автентичний голос студента згладжується алгоритмом.

Створення чат-ботами аргументів або прози було неявно відхилено. Учасники розглядали генеративну фазу письма як унікальний людський когнітивний процес, який повинні виконувати студенти, а не машини. Викладачі також застерігали, що сильна залежність від штучного інтелекту може спокусити студентів обійти продуктивну боротьбу, притаманну письму, боротьбу, яка є центральною для розвитку оригінальної думки.

Учасники дослідження визнали, що в гібридному когнітивному майбутньому навички, пов'язані зі штучним інтелектом, разом з критичним мисленням є важливими для підготовки студентів до роботи після закінчення навчання.

Ідея спільного написання з генеративним штучним інтелектом переносить нас в епоху після плагіату, де штучний інтелект інтегрований у викладання, навчання та комунікацію таким чином, що змушує нас переглянути наші припущення про авторство та оригінальність. Це не означає, що викладачі більше не турбуються про плагіат або академічну доброчесність. Чесність завжди буде важливою. Швидше, в контексті після плагіату ми вважаємо, що спільне написання та співтворчість людей та штучного інтелекту не автоматично прирівнюється до плагіату.

Сьогодні штучний інтелект руйнує освіту, і хоча у нас ще немає всіх відповідей, певно, що він залишиться. Навчання студентів співпрацювати зі штучним інтелектом є частиною навчання у світі після плагіату.