Предотвращение плагиата в искусственном интеллекте: стратегии и практики предотвращения от инструктивного дизайна в дальнейшем

Распространение искусственного интеллекта (ИИ) открывает возможности для изменений в образовании, но также и создает серьезные проблемы, самая непосредственная из которых - влияние на академическую честность. Способность инструментов ИИ генерировать текст размыла традиционные границы плагиата, поставив перед преподавателями беспрецедентные проблемы. Полагаться только на технологии, чтобы "выследить и перехватить", оказалось ограниченным и рискованным.По-настоящему эффективный и устойчивый ответ заключается в том, чтобы вернуться к сути образования и начать с самого начала - то есть построить надежную защиту от злоупотребления ИИ с помощью тщательного и разумного проектирования обучения. Речь идет не только о сохранении академической серьезности, но и о том, как направлять студентов на ответственное обучение и развитие в эпоху ИИ, балансируя между двумя целями - академической честностью и развитием грамотности в области ИИ.

Ограничения средств обнаружения: лечение симптомов, а не болезни

Действительно, на рынке существуют различные инструменты для обнаружения контента ИИ, которые пытаются выявить закономерности в тексте, созданном ИИ, с помощью алгоритмов. Однако чрезмерно полагаться на эти инструменты - не лучшая идея. Вот почему:

1. Риск ложной тревоги: Эти инструменты не совершенны и могут ошибочно помечать оригинальные работы (особенно написанные не носителями языка или в специфических стилях) как сгенерированные искусственным интеллектом, вызывая ненужные конфликты и обвинения.
2. "Дао - один фут в высоту, дьявол - десять футов в высоту". Распространение методов противодействия обнаружению и инструментов "обеления" значительно снизило эффективность обнаружения.
3. Потенциальная предвзятость: Некоторые алгоритмы обнаружения могут быть предвзятыми и более "чувствительными" к стилю письма определенных групп, что усиливает озабоченность по поводу равенства в образовании.
4. Лечение симптомов не устраняет первопричину: Тестирование, в конечном счете, - это уже послесловие, и оно не дотягивает до корня проблемы, связанной с мотивацией студентов использовать ИИ, чтобы сократить время обучения.

напоминать Turnitin возможно Уинстон А.И. Подобные инструменты могут дать некоторые справочные подсказки в определенных контекстах, но никогда не должны использоваться в качестве единственной основы для определения академического проступка.Более эффективным и обоснованным с точки зрения образования подходом было бы сосредоточиться на фронтальном учебном дизайне, который радикально снижает мотивацию и вероятность неправильного использования ИИ студентами за счет разработки продуманных учебных заданий и оценок.

Стратегии и практика профилактики, основанные на разработке учебных программ

Следующие стратегии основаны на концепции "учебного дизайна" и направлены на предотвращение плагиата ИИ путем оптимизации дизайна преподавания и обучения и активного руководства студентами.

1. разработка учебных модулей, включающих грамотность в области ИИ

Вместо того чтобы рассматривать ИИ как нечто запретное, его следует рассматривать как часть учебного контента.При разработке инструкций следует активно включать модули обучения грамотности в области ИИЧтобы помочь студентам понять:

• Основы ИИ и границы возможностей: Поймите, как работает ИИ (распознавание образов, а не истинное понимание), его сильные (эффективность, интеграция информации) и слабые стороны (креативность, критичность, проверка фактов).
• Ответственное использование норм: Проведите четкое различие между ИИ какпомощь(например, мозговой штурм, проверка грамматики, первоначальный отбор информации) против.Инструменты для мошенничества(например, создание прямых ответов, альтернативное мышление).
• Критически оцените результаты работы ИИ: Развивайте способность исследовать и подвергать сомнению контент, создаваемый ИИ, признавая, что в нем могут присутствовать предубеждения, ошибки или "иллюзии".
  Грамотность в области ИИ становится базовой компетенцией для студентов благодаря разработке учебных мероприятий, таких как обсуждение кейсов, испытания инструментов и этические дебаты.

2. Разработка внутренне мотивирующих учебных заданий

Почему студенты хотят сократить время работы с искусственным интеллектом? Часто это происходит потому, что они считают задачу скучной, бессмысленной или не связанной с собой.Ключевым моментом в разработке учебных программ является создание опыта обучения, который вдохновляет студентов, движимых внутренними побуждениями:

• Ассоциированный реальный мир: Разработайте задания, связанные с реальной жизнью, социальными проблемами, интересами студентов или будущей карьерой.
• Акцент на ценностях и развитии компетенций: Четко сформулируйте в программном заявлении, какие ключевые компетенции (например, решение проблем, творческое мышление, эмпатия) он призван развивать, и какова их долгосрочная ценность.
• Расширение возможностей выбора: В той мере, в какой это разрешено правилами, студентам предоставляется автономия в выборе направления исследования, формы выражения и партнеров, чтобы усилить чувство сопричастности.
  Задания, которые являются значимыми, сложными и личностно значимыми, призваны уменьшить желание студентов искать внешних "стрелков", включая ИИ.

3. разработка четких норм и ожиданий в отношении использования ИИ

Неоднозначные правила - питательная среда для проблем.Каждое учебное задание должно быть разработано таким образом, чтобы в нем содержались конкретные, четкие указания по использованию ИИ:

• Четкие границы (моделирование светофора):
  • Красный (запрещено): На каких занятиях или типах заданий строго запрещено использовать ИИ (например, самостоятельная аргументация, личная рефлексия, экзамены с закрытой книгой).
  • Желтый (ограниченное разрешение с декларацией): Какие части процесса позволяют использовать ИИ в той или иной степени (например, разработка идеи, первые черновики, улучшение языка), иРазработан, чтобы требовать от студентов четкой регистрации и декларирования их использования.
  • Зеленый (приветствуется/необходимо): Какие задачи поощряют или даже требуют использования ИИ (например, разработка обучающих модулей, совместная работа человека и компьютера, анализ данных).
• Регулярное обучение академической честности: Академическая добросовестность является частью учебного плана и неоднократно подчеркивается с помощью примеров, обсуждений и заявлений об обязательствах.

4. Разработка сбалансированной спецификации и изучение двухступенчатой системы оценки

Опираясь на передовой опыт.Можно разработать двухступенчатую систему оценки, включающую "зоны без ИИ" и "зоны с ИИ":

• Трек I (Зона, свободная от искусственного интеллекта): Предназначен для оценок, которые должны быть выполнены самостоятельно и которые невозможно или крайне сложно оценить с помощью ИИ, например, непосредственные письменные работы в классе, устные защиты, лабораторные работы и решение задач в конкретных условиях. Этот дизайн используется для обеспечения аутентичной демонстрации основных компетенций учащихся.
• Трек II (Зона с интеграцией искусственного интеллекта): Дизайн позволяет и даже поощряет использование ИИ в ходе оценочных сессий в соответствии с четкими правилами, например, в крупномасштабных исследовательских проектах (обработка информации с помощью ИИ), программировании (отладка с помощью ИИ), использовании ИИ для визуализации данных или генерации идей. Цель проекта - развить у студентов способность сотрудничать с ИИ.
  Эта дифференциация призвана дать четкие указания студентам и обеспечить достоверность оценки.

5. разработка программ оценки, ориентированных на оценку процесса

Чрезмерная зависимость от суммарных оценок (например, итоговых работ), как правило, склоняет студентов к тому, чтобы обратиться за помощью к ИИ в последний момент.Инструктивный дизайн должен быть больше сосредоточен на оценке процесса обучения:

• Декомпозиция заданий и многоточечная оценка: Разбейте большие задачи на несколько этапов (набросок, черновик, обзор литературы, исследовательские заметки, отчет о проделанной работе) и оцените каждый этап.
• Используйте технологию для отслеживания процесса: Проект предусматривает использование инструментов, которые записывают историю пересмотра (например. Google Docs) и использовать его в качестве эталона для оценки.
• Увеличьте количество интерактивных оценок: Предназначен для проведения презентаций в классе, обсуждений в малых группах и оценки сокурсников для наблюдения за реальным участием студентов и их мыслительными процессами.
  Оценка процесса призвана не только сделать траектории обучения видимыми, но и затруднить скрытие плагиата, осуществляемого специальным ИИ.

6. разработка инновационных задач, которые "обнимают" ИИ

Это самая дальновидная стратегия:ИИ больше не рассматривается как угроза, но как инструмент или контекстный фактор, который можно интегрировать в учебный дизайн для разработки задач, которые ИИ трудно заменить или которые могут быть выполнены совместно с ИИ:

• Акцент на мышлении более высокого порядка и интеграции: Разработайте задания, требующие глубокого анализа, критической оценки, междисциплинарной интеграции и творческих решений. Например, студентов просят сравнить и критически проанализировать решения одной и той же этической дилеммы, предлагаемые несколькими моделями ИИ; их просят объединить личные полевые данные с анализом больших данных, предоставляемых ИИ, для создания комплексного отчета.
• Сочетание персонализации и контекстуализации: Проектные задания, которые в значительной степени опираются на личный опыт, эмоциональные переживания, местные знания или специфический контекст. В качестве примера можно привести написание рефлексивного эссе на тему истории личного роста; разработку решения проблемы местного сообщества (требующего проведения полевых исследований); создание творческой работы, включающей субъективное художественное выражение.
• Внедрение мультимодальности и интерактивности: Проекты, требующие сочетания текста, визуальных и аудиосредств, или задачи, требующие взаимодействия в реальном времени и живых презентаций.
• Проекты совместной работы человека и компьютера: Разработайте задания, которые явно требуют от студентов сотрудничества с ИИ, при этом оценка будет сосредоточена на том, насколько эффективно студенты направляют ИИ, отбирают информацию, оптимизируют результаты и вносят свой вклад в сотрудничество.

7. (Вспомогательные стратегии) Разработка системы оценок на основе компетенций

Хотя это часто связано с более широкими реформами, ноНа программном или профессиональном уровне - разработка перехода на систему оценок, основанную на стандартах или компетенцияхСосредоточение оценки на том, овладели ли студенты ожидаемыми ключевыми компетенциями (например, критическим мышлением, коммуникацией, креативностью), а не только на баллах за выполнение задания, также в некоторой степени уменьшит стимул для студентов к плагиату, чтобы "получить хорошую оценку".

8. (Педагогическая справка) Опираясь на методы структурированного проектирования, такие как DEER.

Структурированные подходы, такие как DEER (Define, Evaluate, Encourage, Reflect), можно использовать при разработке учебных мероприятий, в которые необходимо включить ИИ:

• Определите (определите этапы и цели): Тщательно разработанные этапы учебных заданий.
• Evaluate (инструмент оценки и выбора): Разработайте соответствующие сценарии использования инструментов ИИ для конкретных этапов.
• Поощрять (приводить к эффективному использованию): Разработайте учебные занятия, которые подскажут студентам, как эффективно и ответственно использовать ИИ на данном этапе.
• Рефлексия (разработка сессии рефлексии): Сделать рефлексию процесса и результатов использования ИИ необходимой частью учебного дизайна.

В конечном счете, самое эффективное оружие против плагиата ИИ находится в руках самих преподавателей. Благодаря дальновидному и творческому подходу к разработке учебных программ мы можем не только сохранить академическую целостность, но и превратить вызовы, создаваемые ИИ, в возможности для углубленного обучения и развития ключевых компетенций, которые понадобятся студентам для адаптации в обществе будущего.