Влияние генеративного ИИ на оценку в университете: навигация по потоку навыков.

Появление генеративного искусственного интеллекта (ИИ) открыло преобразующие изменения в различных секторах, за исключением высшего образования. Университеты все чаще интегрируют инструменты искусственного интеллекта в свои учебные программы, что вызвало переоценку традиционных систем оценки и методов оценки. Этот сдвиг привел к тому, что называется «поток навыков навыков», явление, когда зависимость от ИИ может непреднамеренно разрушать необходимые навыки среди студентов.

Рост генеративного ИИ в высшем образовании

Генеративный ИИ охватывает технологии, способные создавать человеческий текст, изображения и другие средства массовой информации. В образовательных условиях были приняты такие инструменты, как CHATGPT, чтобы помочь студентам в составлении эссе, решении сложных проблем и даже создании кода. Эта интеграция направлена ​​на улучшение обучения и оптимизации образовательных процессов.

Поток с навыками навыков: обоюдоострый меч

В то время как генеративный ИИ предлагает многочисленные преимущества, его распространенное использование вызвало обеспокоенность по поводу «потока навыков». Этот термин относится к потенциальному снижению навыков критического мышления, решения проблем и письма, поскольку студенты становятся все более зависимыми от контента, созданного ИИ. Исследование под названием «Генеративное использование ИИ и результаты экзамена» показало, что учащиеся, использующие инструменты искусственного интеллекта, набрали в среднем на 6,71 балла ниже, чем не пользователи, что указывает на вредное влияние на результаты обучения. (arxiv.org)

Проблемы в оценке и академической целостности

Опора на контент, сгенерированный AI, создает значительные проблемы для традиционных методов оценки. Педагоги сталкиваются с трудностями в различие между студентами, созданной и созданной в области искусства, усложняя оценку индивидуального прогресса обучения. Более того, простота создания эссе и решений вызывает обеспокоенность по поводу академической целостности и подлинности работы студентов.

стратегии для преподавателей для адаптации

Для навигации по сложностям, представленным генеративным ИИ, педагоги могут рассмотреть следующие стратегии:

1. Редактирование методов оценки

Традиционных оценок больше не хватает при эффективной оценке обучения учащихся. Включение альтернативных форм оценки, таких как оценки на основе проектов, устные презентации и рецензии, может обеспечить более полное понимание возможностей студентов. Этот подход поощряет критическое мышление и уменьшает искушение полагаться исключительно на инструменты искусственного интеллекта.

2. Повышение грамотности ИИ и этического использования

Педагоги должны расставить приоритеты для обучения студентов по этическим последствиям использования ИИ. Это включает в себя понимание предубеждений, присущих системам искусственного интеллекта, важности проверки информации, сгенерированной AI, и потенциальных последствий чрезмерной зависимости от таких инструментов. Поощряя грамотность ИИ, студенты могут стать более проницательными пользователями технологий.

3. Поощрение сотрудничества Human-AI

Вместо того, чтобы рассматривать ИИ в качестве замены человеческих усилий, педагоги могут способствовать совместному подходу, где ИИ служит инструментом дополнения. Это включает в себя обучение студентов тому, как эффективно интегрировать ИИ в свои рабочие процессы, сохраняя при этом критическое взаимодействие и оригинальность.

Будущее оценки университетов в эпоху ИИ

Поскольку ИИ продолжает развиваться, университеты должны оставаться гибкими в адаптации своих систем оценок и образовательной практики. Это включает в себя постоянное профессиональное развитие для преподавателей, пересмотр учебных программ для включения компетенций, связанных с искусственным интеллектом, и содействие культуре, которая ценит как технологическое владение, так и гуманистические навыки.

Заключение

Интеграция генеративного ИИ в высшее образование представляет как возможности, так и проблемы. Хотя он имеет потенциал для улучшения обучения, он также требует критического изучения практики оценки и развития навыков. Упорно решая эти проблемы, преподаватели могут обеспечить, чтобы студенты были подготовлены к процветанию во все более искусственном искусстве, основанном на искусственном интеллекте.

Для дальнейшего прочтения влияния ИИ на образование рассмотрите возможность изучения следующих ресурсов:

• Generative AI Usage and Exam Performance
• Rethinking Assessment for Generative AI: Ungrading
• Generative AI Is Coming For Business Schools—But How Exactly?

Взаимодействую с этими материалами, педагоги и студенты могут получить более глубокое представление о развивающейся роли ИИ в образовании и его последствиях для академической практики.