Generacinis AI poveikis universiteto klasifikavimui: naršymas žemyn.
Generacinio dirbtinio intelekto (AI) atsiradimas įvedė transformacinius pokyčius įvairiuose sektoriuose, o aukštasis mokslas nėra išimtis. Universitetai vis labiau integruoja AI įrankius į savo mokymo programas, todėl skatina iš naujo įvertinti tradicines klasifikavimo sistemas ir vertinimo metodus. Šis poslinkis paskatino tai, kas vadinama „žemyn kvitų srautu“, reiškiniu, kai pasitikėjimas AI gali netyčia panaikinti svarbiausių studentų įgūdžių.
generatyvinės AI augimas aukštojo mokslo srityje
Generacinės AI apima technologijas, galinčias gaminti į žmogų panašų tekstą, vaizdus ir kitas laikmenas. Švietimo aplinkoje buvo naudojamos tokios priemonės kaip „ChatGPT“, siekiant padėti studentams rengti esė, spręsti sudėtingas problemas ir net generuoti kodą. Šia integracija siekia sustiprinti mokymosi patirtį ir supaprastinti švietimo procesus.
„Down Stuls“ srautas: dviašmenis kardas
Nors generatyvinė AI siūlo daugybę privalumų, jo visapusiškas naudojimas sukėlė susirūpinimą dėl „žemyn kvitų srauto“. Šis terminas reiškia galimą kritinio mąstymo, problemų sprendimo ir rašymo įgūdžių sumažėjimą, nes studentai tampa labiau priklausomi nuo AI sukurto turinio. Tyrime pavadinimu „Generacinis AI vartojimas ir egzamino atlikimas“ nustatyta, kad studentai, naudojantys AI įrankius, vidutiniškai įvertino 6,71 taško mažesnį nei ne vartotojai, ir tai rodo žalingą poveikį mokymosi rezultatams. (arxiv.org)
Vertinimo ir akademinio vientisumo iššūkiai
Patikėjimas AI sukurtu turiniu kelia didelių iššūkių tradiciniams vertinimo metodams. Pers. Be to, lengvai generuojant esė ir sprendimus kelia susirūpinimą dėl akademinio vientisumo ir studentų darbo autentiškumo.
Strategijos pedagogams prisitaikyti
Norėdami naršyti po generacinės AI įvestą sudėtingumą, pedagogai gali apsvarstyti šias strategijas:
1. Pertvarkymo vertinimo metodai
Tradicinių vertinimų gali nebeužtekti efektyviai įvertinti studentų mokymąsi. Įtraukus alternatyvias vertinimo formas, tokias kaip projekto vertinimai, žodiniai pristatymai ir tarpusavio apžvalgos, gali suteikti išsamesnį supratimą apie studentų galimybes. Šis požiūris skatina kritinį mąstymą ir sumažina pagundą pasikliauti vien PG priemonėmis.
2. AI raštingumo ir etinio naudojimo skatinimas
Pers. Tai apima AI sistemų būdingų šališkumų supratimą, AI sukurtos informacijos patikrinti svarbą ir galimas per didelio pasitikėjimo pasekmes tokioms priemonėms. Puoselindami AI raštingumą, studentai gali tapti aiškesni technologijų vartotojai.
3. Skatinantis žmogaus bendradarbiavimą
Užuot žiūrėję AI kaip žmogaus pastangų pakaitalą, pedagogai gali skatinti bendradarbiavimo požiūrį, kai AI tarnauja kaip papildymo priemonė. Tai apima mokymą studentams, kaip efektyviai integruoti AI į savo darbo procesus, išlaikant kritinį įsitraukimą ir originalumą.
Universiteto klasifikavimo ateitis AI amžiuje
AI tobulėjant, universitetai turi išlikti judrūs pritaikydami savo klasifikavimo sistemas ir švietimo praktiką. Tai apima nuolatinį pedagogų profesinį tobulėjimą, peržiūrimą mokymo programas, siekiant įtraukti su AI susijusias kompetencijas ir puoselėti kultūrą, vertinančią ir technologinius įgūdžius, ir humanistinius įgūdžius.
Išvada
Generatyvinės AI integracija į aukštąjį mokslą suteikia ir galimybių, ir iššūkių. Nors jis gali sustiprinti mokymosi patirtį, tačiau tai taip pat reikalauja kritiškai išnagrinėti vertinimo praktiką ir įgūdžių ugdymą. Proaktyviai spręsdami šias problemas, pedagogai gali užtikrinti, kad studentai būtų pasirengę klestėti vis labiau AI skatinamame pasaulyje.
Norėdami toliau skaityti AI poveikį švietime, apsvarstykite galimybę ištirti šiuos išteklius:
- Generative AI Usage and Exam Performance
- Rethinking Assessment for Generative AI: Ungrading
- Generative AI Is Coming For Business Schools—But How Exactly?
Bendraudami su šiomis medžiagomis, pedagogai ir studentai gali įgyti gilesnių įžvalgų apie besikeičiantį AI vaidmenį švietimo srityje ir jos įtaką akademinei praktikai.
