Nauczyciele Przyznają Porażkę w Wyścigu z ChatGPT w Klasach Lekcyjnych

Metody oceniania na uniwersytetach muszą nieuchronnie ulec zmianie, ponieważ sztuczna inteligencja stwarza nowe problemy, których nauczyciele i instytucje edukacyjne nie są w stanie rozwiązać.

Nowe badanie przeprowadzone przez australijskich naukowców pokazuje, że nowe wyzwania nie polegają jedynie na zapobieganiu oszustwom, ale są bardziej daleko idące, nazywając to „złym problemem”, na który nie ma prostego rozwiązania.

Obecnie powszechnie wiadomo, że narzędzia AI mogą w ciągu sekund tworzyć rozbudowane eseje, podważając tradycyjne formy egzaminów i zadania domowe. W celu pokonania tego problemu, uniwersytety próbowały odpowiedzieć poprzez wprowadzenie nowych, surowszych egzaminów i oprogramowania do wykrywania AI.

Jednak, jak zauważają badacze, ta technologia szybko się rozwija, a nauczyciele mają trudności, aby nadążać. Rzeczywiście, niedawne badanie wykazało, że modele AI rozwijają się w sposób wykładniczy, podwajając swoją moc co 7 miesięcy.

Jedna nauczycielka przyznała: „Za każdym razem, gdy myślę, że dostosowałam testy, aby były odporne na AI, AI się poprawia”.

W badaniu przeprowadzono wywiady z 20 nauczycielami australijskich uniwersytetów, którzy przeprojektowali swoje testy. Wielu opisywało niemożliwe kompromisy. Jeden z nich zauważył w rozmowie z The Conversation: „Możemy zrobić testy bardziej odporne na AI, ale jeśli zrobimy je zbyt sztywne, testujemy tylko zgodność, a nie kreatywność.” Inny dodał: „Czy udało mi się znaleźć właściwą równowagę? Nie wiem.”

To skutkuje większym obciążeniem pracy nauczycieli. Egzaminy ustne są oczywiście bardziej odporne na AI; jednakże, są czasochłonne.

Jak jeden z nich wyjaśnił: „250 uczniów przez […] 10 min […] to jak 2,500 min, a potem ile to dni pracy tylko po to, aby przeprowadzić jedną ocenę?”

Inni twierdzili, że sztuczna inteligencja sprawiła, że ich lata pracy nad projektowaniem kursów nagle stały się przestarzałe: „Spędziłam tyle […] czasu na rozwijaniu tych materiałów. Są naprawdę dobre jako oddzielne jednostki, rzeczy, którymi mogę się pochwalić. Teraz patrzę na to, co może zrobić sztuczna inteligencja, i zastanawiam się, co […] mam robić? Naprawdę jestem w kropce, szczerze mówiąc.”

Naukowcy argumentują, że zamiast gonić za doskonałymi rozwiązaniami, uniwersytety powinny dać nauczycielom „pozwolenie na kompromis”, uznając, że wszystkie rozwiązania wiążą się z pewnymi ustępstwami. Bez tego wsparcia, ciężar odpowiedzialności ryzykuje przytłoczenie nauczycieli, którzy już i tak są przeciążeni.