Штучний інтелект

На сайті Times Higher Education опублікована стаття «Оцінювання проектів, захищене від штучного інтелекту, завдяки адаптації до контексту». 

У ній наголошується, що оцінювання  студентських проектів, які базуються на реальних кейсах, специфічних для конкретної установи, допомагає знизити надмірну залежність від ГШІ, вимагаючи від здобувача освіти розмірковування, співпраці, критичного мислення та усного захисту. Автори з власного досвіду пропонують поради щодо розробки ефективного оцінювання. Більшість студентів стали покладатись на штучний інтелект під час виконання письмових завдань, а коли йдеться про принципово важливі компоненти перевірки лінгвістичної компетентності це означає, що дискурсивні есе на 1000 слів, які раніше використовувалися для визначення рівня володіння мовою, наразі стали нежиттєздатними. Акцент потрібно робити на творчому та контекстно-орієнтованому оцінюванні для залучення студентів на особистісному рівні. Отже, необхідне оцінювання на основі проектного навчання, що завершується комбінованим письмовим груповим завданням та індивідуальним тестом з усного мовлення.  У статті пояснюється, чому саме вибір авторів впав саме на проектне навчання; як адаптувати критерії оцінювання; якою має бути винагорода за контекстуальну обізнаність. Зрештою, навчальна програма та система оцінювання, перероблені з метою запобігання надмірній залежності від ГШІ, переключають увагу учнів з використання цього інструменту виконання письмових завдань на активну взаємодію з необхідністю вирішення контекстуального проблемного завдання. Немає сенсу карати за використання штучного інтелекту, достатньо так спрямувати завдання, щоб не було сенсу у ГШІ.  Залишаючись у курсі подій, реагуючи оперативно та гнучко, можна адаптувати оцінювання результатів навчання на основі проектів.

Детальніше: https://ukrintei.ua/y/vsBN8

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала аналітичний документ «Обмін надійними моделями штучного інтелекту з технологіями підвищення конфіденційності» із серії «Документи ОЕСР про штучний інтелект».

У ньому наголошується, що технології покращення конфіденційності (PET) є критично важливими інструментами забезпечення довіри у спільних розробках та обміні моделями штучного інтелекту, що дозволяє захищати конфіденційність, інтелектуальну власність та убезпечувати інформаційний обмін. У цьому документі визначено два ключові типи випадків використання PET. Перший – це підвищення продуктивності моделей ШІ шляхом конфіденційного та мінімального використання вхідних даних за допомогою таких технологій, як довірені середовища виконання, федеративне навчання та безпечні багатосторонні обчислення. Другий – забезпечення конфіденційного спільного обміну моделями ШІ за допомогою таких інструментів, як диференціальна конфіденційність, довірені середовища виконання та гомоморфне шифрування. PET можуть зменшити потребу в додатковому зборі даних, сприяти партнерству з обміну даними та допомогти усунути ризики в управлінні ШІ, хоча й не будуть панацеєю у вирішенні проблем. Поєднання різних PET може допомогти компенсувати індивідуальні обмеження, але забезпечення збалансування корисності, ефективності та зручності використання залишається складним завданням. Уряди та регуляторні органи можуть заохочувати впровадження PET за допомогою відповідних політичних рішень, запровадження базових рекомендацій, створення регуляторних пісочниць та підтримки досліджень і розробок, що сприятиме створенню стійких ринків PET.

Детальніше: https://ukrintei.ua/y/08sHD, https://ukrintei.ua/y/wEzKw, https://doi.org/10.1787/a266160b-en .

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини