总结性评估可以证明您掌握了课程目标。对于总结性评估,您将不被允许使用学习材料。这是您展示在课程中学到的知识的机会。总结性评估可以使用在线监考系统 Proctorio 进行监考。有关 Proctorio 的信息可在课程大纲部分的远程监考中获取。本课程的总结性评估如下:
• Proctorio(自动在线监考软件)使用生物特征数据通过学生的网络摄像头监控面部动作并根据“正常”行为进行分析,从而“检测”考试中的抄袭行为(Proctorio nd),• Turnitin(抄袭检测软件)使用大量互联网、学术和学生论文内容数据库来检查学生作品与其他来源的相似性,识别与学术诚信和抄袭相关的问题(West-Smith 2022),• Perusall(社交阅读工具)使用学生的阅读模式和评论来评估学生的进度,创建“学生困惑”和“学生活动报告”,并自动对学生的理解和进步进行评分(Perusall 2023),• 许多其他工具,如聊天机器人、预测性咨询警报和学习管理软件(Dekker et al. 2020; Bannan 2019; Brightspace Community nd)都依赖于类似的方法。虽然并非所有学习或数据分析软件都包含人工智能,但作为未来的发展,人工智能始终是可能的——任何大量的用户数据对于人工智能技术来说都是有利可图的。这些工具提供了 Zuboff (2020: 9) 所描述的监视资本主义的典型例子,即使用“人类经验作为转化为行为数据的免费原材料”,为机器学习算法提供信息,以创建既能预测又能塑造用户行为的产品。监视资本主义牺牲了自由意志和隐私以牟取利润,同时也加剧了社会不平等和歧视。许多学者已经证明,种族主义、性别歧视和其他偏见是机器学习架构的固有内容,当它们在整个社会中使用和采用时,会对用户造成极大伤害(Andrejevic 2013;Christian 2020;Benjamin 2019;Noble 2018;O'Neil 2017)。这些算法的专有性质加剧了这种情况,这意味着用户通常无法理解用于伤害他们的工具,更不用说有效地反驳分析了。