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生成式人工智能暴露了大规模系统中使用论文评估的长期缺陷
文章曾经是对话的提示，但最近这种对话已被剥夺。 Nigel Francis、David Smith、Kevin Campbell-Karn 和 Steve Rutherford 反思学生生成式人工智能的使用如何暴露出更深层次的问题
来源:Wonkhe | 高等教育政策、人物与政治在当前关于书面评估学术诚信的争论中，有一个反复出现的时刻，感觉就像一个陷阱。它通常发生在某人（通常是传统方法的倡导者）说：
但这篇文章已经使用了数百年——它肯定能在 GenAI 中幸存下来。
这个说法只是部分正确。错误的部分是我们处于这种有问题的情况的原因。
最近，我们发现自己陷入了一场关于产品与流程争论的激烈对话。讨论暴露了一个更深层次的问题：虽然大学采用论文作为课程作业评估的黄金标准，但他们误解了它的含义：让思维可见。
教程的幽灵
牛津剑桥的“论文”模式实际上已经经受了几个世纪时间的考验，而不仅仅是一份书面文件。在这个模型中，论文是一种探索思维方式或质疑观点的探索性手段，而不是测试知识和关键技能的报告机制。
该教程作为学习过程的一个功能部分，使学生能够开发一个有证据支持的话语框架。这篇文章的正文只是真正学习活动的入场券：教程。你大声朗读这篇文章；对你进行口头检查，无论是单独检查还是在一小群学生中进行。
这种对话很重要，因为它允许导师实时探究理解，通过讨论而不是事后评论来发展推理。然而，这种互动非常亲密，需要小规模的学习环境，并且很难（尽管并非不可能）扩展到更大的班级规模。
特价地下室版本
我们今天在大众高等教育中拥有的就是这种模式的“廉价地下室”版本。