Учителя Признают Поражение в Состязании с ChatGPT в Классах

Методы оценки в университетах неизбежно должны измениться, поскольку искусственный интеллект создает новые препятствия, с которыми учителя и образовательные учреждения, кажется, не в состоянии справиться.

Новое исследование, проведенное австралийскими исследователями, показывает, что новые вызовы не заключаются просто в предотвращении нечестной игры, они гораздо более масштабные, и их они называют «злобной проблемой», для которой нет простого решения.

Теперь стало общеизвестно, что инструменты ИИ могут создавать структурированные эссе в считанные секунды, подрывая традиционные форматы экзаменов и курсовых работ. Чтобы противостоять этому, университеты пытались ответить внедрением новых, более строгих экзаменов и программного обеспечения для обнаружения ИИ.

Однако, как отмечают исследователи, эта технология стремительно развивается, и преподавателям трудно поспевать за ней. Действительно, недавнее исследование показало, что модели ИИ улучшаются экспоненциально, удваивая свою мощь каждые 7 месяцев.

Один преподаватель признался: «Каждый раз, когда мне кажется, что я адаптировала оценочные критерии так, чтобы их было трудно обойти с помощью ИИ, ИИ становится лучше».

В ходе исследования было опрошено 20 австралийских университетских преподавателей, которые перерабатывали свои оценочные системы. Многие описывали невозможные компромиссы. Один из них заметил в The Conversation: «Мы можем сделать оценки более устойчивыми к ИИ, но если мы сделаем их слишком жесткими, мы будем проверять только исполнительность, а не творческое мышление». Другой добавил: «Удалось ли мне найти правильный баланс? Я не знаю».

Это приводит к увеличению рабочей нагрузки учителей. Устные экзамены, конечно, более устойчивы к AI; однако, они занимают много времени.

Как объяснил один из них: “250 студентов по […] 10 минут […] это примерно 2500 минут, и сколько это дней работы только для того, чтобы провести одну оценку?”

Другие заявили, что искусственный интеллект заставил их почувствовать, что многолетний опыт разработки курсов внезапно устарел: «Я потратила так много […] времени на разработку этого материала. Они действительно хороши как отдельные модули, я горжусь этим. Но теперь я смотрю на то, что может сделать AI, и думаю, что […] мне делать? Честно говоря, я в полном замешательстве.»

Исследователи утверждают, что вместо того, чтобы стремиться к идеальным решениям, университеты должны дать преподавателям «разрешение на компромисс», признавая, что все решения связаны с компромиссами. Без такой поддержки, вес ответственности рискует давить на преподавателей, которые и так перегружены.