На сайті Times Higher Education опублікована стаття групи доцентів Університету Східної Англії «Оцінка процесу, а не результату ГШІ».
У ній автори наголошують, що необхідно формувати у студентів грамотність у роботі з генеративним штучним інтелектом, оскільки без цього ГШІ може стати найбільш руйнівним для вищої освіти інструментом технологічного прогресу. Величезна швидкість створення контенту та його доволі висока якість викликає занепокоєння, оскільки несе екзистенційну загрозу для системи викладання і навчання. Університети спершу намагались обмежити використання ШІ, ситуативно запроваджуючи різного роду інструкції та програмне забезпечення для виявлення генерованого машиною тексту. Але це не стало панацеєю. Чи потрібно збільшити ці зусилля, щоб приборкати ШІ? Чи можна з ним співіснувати, трансформувавши ГШІ у потужний допоміжний інструмент? Пропонується запровадити спеціальну стратегію оцінювання вмінь студентів коректно працювати зі штучним інтелектом замість збереження моделі, за якою оцінюванню підлягають результати. Спочатку необхідно визначити результати навчання для студентів, яких можна досягти у співпраці з ШІ, коли роль студентів – рецензування, співпраця та контроль результатів. Для цього потрібно підвищувати їхню грамотність у сфері ШІ, поглиблювати академічні знання та розвивати навички критичного мислення. Наприклад, студент має показати результати роботи з літературою. Він має на першому кроці згенерувати текст і проаналізувати його з використанням наявних знань. На другому кроці він долучається до командної праці у партнерстві з іншими студентами для уточнення запиту (промпту) й ефективного коригування результатів роботи ГШІ. На наступному кроці здійснюється перевірка досягнень та визначення індивідуального внеску кожного. Четвертий крок пов’язаний з підготовкою остаточної версії огляду літератури з систематизацією та поясненнями. Ретельний вибір критеріїв оцінювання, узгоджених із заявленими результатами навчання для кожного елемента оцінювання буде ключовим, а акцент треба робити на процесі. Критеріями можуть бути: якість стратегії пошуку; критерії фільтрації даних; перевірка (верифікація) первинної інформації; процес синтезу результату; творчість. Такий підхід до оцінювання, на думку авторів, дає студентам позитивний досвід, дозволяє розвинути цифрову грамотність, отримати навички роботи з ШІ та критичного мислення.
Детальніше: https://surl.li/vpyrhg
Фото: pixabay.com
#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_Освітянам_КращіПрактики