Díky své schopnosti produkovat sebevědomou lidskou prózu téměř okamžitě je ChatGPT cenným nástrojem pro podvádění pro studenty, kteří chtějí outsourcovat své psaní. Podle nové studie, která byla zveřejněna ve čtvrtek, může program generativní umělé inteligence dosáhnout domácích úkolů nebo testové otázky z kurzu na vysoké škole. Vědecké zprávy. Bez spolehlivých nástrojů k rozlišení obsahu umělé inteligence od lidské práce budou muset pedagogové přehodnotit, jak strukturují své kurzy a hodnotí studenty – a co mohou lidé ztratit, pokud se nikdy nenaučí psát pro sebe.
V novém výzkumu počítačoví vědci a další akademici sestavili 233 studentských hodnotících otázek od 32 profesorů, kteří vyučovali osm různých předmětů na New York University v Abu Dhabi. Poté shromáždili tři náhodně vybrané odpovědi studentů na tyto otázky od každého učitele a také vygenerovali tři různé odpovědi ChatGPT. Vyškolení hodnotitelé, zaslepení k okolnostem studie, hodnotili všechny odpovědi. V devíti z 32 tříd získal text ChatGPT známky stejné nebo lepší než studentova práce. „Současná verze ChatGPT je srovnatelná, nebo dokonce lepší, se studenty v téměř 30 % kurzů,“ napsali autoři studie Yasir Zaki a Talal Rahwan, oba počítačoví vědci z NYU Abu Dhabi, v e-mailu na adresu vědecký americký. “Očekáváme, že toto procento se bude zvyšovat pouze s budoucími verzemi.”
Zjištění nejsou zdaleka první, která by naznačovala, že generativní modely umělé inteligence by mohly vynikat v hodnoceních, která jsou normálně vyhrazena pro lidi. GPT-3.5, model, který pohání ChatGPT, a novější model GPT-4 mohou podle OpenAI projít několika testy Advanced Placement, SAT a sekcemi GRE s působivým skóre. GPT-4 také údajně září na advokátní zkoušce, LSAT a několika sommelierských testech, podle hodnocení společnosti. Externí výzkum ukázal podobné výsledky, přičemž testy prokázaly, že GPT 3.5 může překonat průměrné lidské skóre v přijímacím testu na lékařskou fakultu a závěrečných zkouškách Ivy League. Nová studie přispívá k rostoucímu množství práce, která naznačuje, jak rušivá generativní umělá inteligence se pravděpodobně stane ve školách – za předpokladu, že se již tajně nevkradla do každé třídy. Učitelé a odborníci na vzdělávání v reakci na to říkají, že se musí přizpůsobit.
Ve snaze zabránit studentům ve vymýšlení odpovědí na úkoly pomocí ChatGPT se Debora Weber-Wulffová, profesorka informatiky na Univerzitě aplikovaných věd v inženýrství a ekonomii v Berlíně (HTW Berlin), sama obrátila na populární model velkého jazyka (LLM). . Připravovala se na nadcházející semestr tím, že zadávala zkouškové a domácí úkoly prostřednictvím AI, pak upravila otázky tak, aby si zahrály na stroji. „Chci se ujistit, že mám úkoly, které nelze vyřešit jednoduše pomocí ChatGPT,“ říká. Tato strategie není spolehlivá: již existují pokročilejší LLM a aktualizace a vylepšení znamenají, že ChatGPT by mohl časem změnit způsob, jakým reaguje na výzvy. Mohou existovat také některé triky, jak získat správné odpovědi ChatGPT, na které Weber-Wulff nepomyslel. „Možná mě moji studenti překvapí a ukážou mi, že je to možné,“ říká. “Nevím. Taky se budu učit.” Ale počítačová vědkyně ví, že se nyní snaží zastavit akademickou nepoctivost více než kdy předtím a problém jde daleko za převratnou technologii.
Vývojáři AI nevymysleli podvádění. Před spuštěním ChatGPT nabízely tisíce lidí v Keni studentům služby psaní, poznamenává Ethan Mollick, docent managementu na Wharton School of Business na University of Pennsylvania, který zkoumá dopady umělé inteligence ve vzdělávání. Ale přimět člověka, aby napsal váš esej, stojí peníze, zatímco ChatGPT ne. LLM jednoduše učinily podvádění u určitých úkolů jednodušším a dostupnějším než kdy dříve, poznamenává Mollick. Zdůrazňuje výzvu, která je přítomná a narůstá po celá desetiletí: někteří studenti považují domácí úkoly za krabice, které je třeba zkontrolovat, spíše než za příležitosti k učení.
Motivační struktura vzdělávání se stala matoucí, říká Joe Magliano, pedagogický psycholog na Georgia State University. Studenti jsou často odměněni a sníženi na své známky – nikoli za snahu nebo pochopení. Zejména vysokoškolské vzdělávání „vybízelo studenty, aby používali prokazatelně nedostatečné učební strategie,“ dodává Magliano. Ian O’Byrne, profesor vzdělávání na College of Charleston, který se zabývá výzkumem gramotnosti a technologií, souhlasí. “Skutečně velká krize zde má méně společného s AI,” říká. “Ukazuje se, že tyto generativní nástroje nám umožňují ukázat zrcadlo toho, co se skutečně děje uvnitř i mimo naše třídy.”
Pedagogové by se proto neměli zaměřovat na zabránění studentům v používání ChatGPT, ale spíše na řešení základních příčin akademické nepoctivosti, navrhuje Kui Xie, pedagogický psycholog z Michiganské státní univerzity. Xie studuje motivaci studentů a připisuje podvádění a plagiátorství postojům lidí k učení. Pokud je student motivován k tomu, aby nějakou dovednost zvládl, není důvod podvádět. Ale pokud je jejich primárním cílem vypadat kompetentně, předčit své vrstevníky nebo jen získat známku, pravděpodobně použijí jakýkoli nástroj, aby se dostali dopředu – včetně umělé inteligence.
Podvádění založené na umělé inteligenci nejen ztěžuje hodnocení znalostí studentů, ale také hrozí, že jim zabrání naučit se psát pro sebe. Dobře psát je základní dovedností lidského jazyka, užitečná ve většině profesí a cenná jako forma individuálního vyjádření. Ale psaní je také samo o sobě základním učebním nástrojem. Kognitivní výzkum ukázal, že psaní pomáhá lidem budovat spojení mezi pojmy, zvyšuje vnímání a porozumění a zlepšuje paměť a vybavování různých témat, říká Kathleen Arnold, psycholožka z Radfordské univerzity, která studuje, jak spolu souvisí psaní rukou a učení. Pokud se student rozhodne zadat všechny své písemné úkoly do ChatGPT, nejen že se nestane lepším spisovatelem, ale také by mohl svůj akademický a intelektuální růst zabrzdit jinde. Arnold říká, že je to vyhlídka, která ji znepokojuje. Ale zároveň je to příležitost přehodnotit výuku a dokonce přehodnotit nástroje umělé inteligence jako vzdělávací příležitosti, nikoli jako hrozby pro učení.
Pedagogové na všech úrovních mohou navrhovat své kurzy a úkoly tak, aby lépe podporovali růst před konkurencí, a technologie mohou hrát roli. Učitelé by mohli využívat to, co Mollick nazývá „převrácené učebny“, kde by se studenti sami učili doma – částečně s pomocí nástrojů pro výuku umělé inteligence – a pak využili čas ve třídě k práci s vrstevníky. Místo toho, aby prokazovali své porozumění novému materiálu prostřednictvím domácích úkolů, které by mohla provádět umělá inteligence, rozvíjeli a prokazovali své znalosti prostřednictvím projektů ve třídě.
Další možností je promoce nebo minimalizace známek, říká Xie. Pokud je zpětná vazba učitele studentům více individualizovaná a zaměřená na proces – spíše než jen přiřazování kvantitativní hodnoty konečnému produktu – studenti mohou být méně náchylní k podvádění s umělou inteligencí. Pomoci mohou i častější úkoly menšího významu. Kvalitativní zpětná vazba a ohodnocení většího objemu studentské práce vyžaduje od učitelů více času a úsilí, ale opět se Xie domnívá, že generativní umělou inteligenci lze použít jako nástroj k urychlení procesu.
ChatGPT může být také užitečný pro studenty v procesu vytváření nápadů pro jakýkoli úkol, jako partner pro brainstorming pro přemýšlení, říká O’Byrne. Naučením studentů používat nástroje umělé inteligence ve svůj vlastní prospěch, jasným nastíněním očekávání ohledně etického použití a podporou transparentnosti by pedagogové mohli skončit s technicky zdatnějšími studenty, u kterých je méně pravděpodobné, že nechají AI řídit celou loď. Jiné strategie mohou zahrnovat použití hodnocení, která se vyhnou zaměření na memorování nazpaměť a místo toho se přesunou k větší analýze a syntéze. Studie NYU Abu Dhabi zjistila, že ChatGPT byl zběhlejší v generování odpovědí na otázky založené na faktech; výrazně zaostávalo u lidských studentů, když jim byla poskytnuta koncepční výuka.
V ideálním světě by náš vztah s generativní AI mohl skončit podobně jako ten, který máme s kalkulačkami a kontrolami pravopisu, říká Magliano. Všechno jsou nástroje s užitečnými a méně užitečnými aplikacemi. Jde jen o to, aby studenti věděli, kdy je použít – a kdy ne.