详细内容或原文请订阅后点击阅览
人工智能、评估和归属感
本博客由白金汉大学教务长兼学术副校长 Harriet Dunbar-Morris 教授在学术休假期间在牛津大学获得访问学者期间撰写。从 9 月 1 日起，我将担任爱尔兰东南科技大学 (SETU) 副校长兼首席学术官。 […]后人工智能、评估和归属感首先出现在 HEPI 上。
来源:HEPI博客本博客由白金汉大学教务长兼学术副校长 Harriet Dunbar-Morris 教授在学术休假期间在牛津大学获得访问学者期间撰写。从 9 月 1 日起，我将担任爱尔兰东南科技大学 (SETU) 副校长兼首席学术官。
最近关于学生使用生成式人工智能的 HEPI 报告强调了我们许多从事教学、学习和学生体验工作的人已经认识到的一点：人工智能不再是未来的问题。这是日常学术生活的一部分。问题不在于学生是否使用人工智能，而在于机构如何应对。
该报告的两条建议对我来说很突出。首先是需要对人工智能在评估中的使用提供清晰、易懂的指导。第二个是呼吁对学生使用人工智能寻求陪伴、建议或支持的方式进行研究。
两者都指向相同的底层事物。人工智能不仅仅是一个技术挑战。这是对教学和学生体验的挑战。
评估的清晰度比检测更重要
学生们反复报告关于什么是允许的、什么是不允许的不确定性。他们担心被指控作弊，并在模块和课程中遇到不同的期望。这种不明确的情况不仅仅是学术诚信问题。它影响学生的信心、参与度和归属感。
在我自己的“存在、归属、成为”(BBB) 调查中，学生们对员工是否明确期望、他们是否感觉自己是学习社区的一部分以及他们是否了解对他们的要求等问题做出了强烈回应。当期望不明确时，学生就会脱离或变得焦虑。在人工智能背景下，这种不确定性被放大了——我们现在可以通过 BBB 调查来衡量这一点。
在我看来，答案并不是更好的检测软件。这是更好的评估设计。