Admito que quando eu estava ministrando quatro seções de cursos intensivos de redação (predominantemente redação do primeiro ano) por semestre, passei muito pouco tempo me preocupando com a “integridade acadêmica”, entre aspas.
Não me interpretem mal; Eu era contra os meus alunos não fazerem o seu próprio trabalho, mas dada a natureza do que lhes pedia que fizessem e a forma uma vez que eram avaliados (potente ênfase no processo e na reflexão do aluno), não precisava de me preocupar com tudo isso. muito sobre as questões que se enquadram no contexto da integridade acadêmica.
Mas no nosso mundo generativo de IA, em que os alunos têm entrada fácil a grandes modelos de linguagem geradores de sintaxe, capazes de produzir resultados potencialmente aceitáveis (e aprovados), parece impossível não se preocupar com a integridade académica. Alunos que passam em aulas onde não fizeram nenhum trabalho é definitivamente um problema.
Depois de ter considerado a integridade acadêmica somente de passagem, gostaria de destinar alguns pixels à reflexão sobre uma vez que poderíamos ter discussões melhores e mais profundas sobre questões de integridade acadêmica. Nesta tempo, muito disso sou eu falando sozinho, mas pelo menos é um primórdio.
Ocorre-me que, se vamos falar sobre integridade académica, temos de ser muito precisos sobre o que queremos expressar com essas palavras. Existem muitas facetas diferentes no concepção.
Uma faceta é considerar a integridade acadêmica uma vez que forma de prometer uma base justa de conferência entre os alunos. Se o aluno A estiver colando e o aluno B estiver fazendo seu próprio trabalho, mas ambos receberem os benefícios do crédito do curso e da credencial institucional, temos um problema.
No entanto, não é um problema novo. Seria ingênuo sugerir que isso não acontecia antes do vinda do ChatGPT. Chegg supostamente se tornou uma empresa de US$ 12 bilhões por “permanecer rico com estudantes trapaceando por meio da Covid.”
ChatGPT torna esse tipo de trapaça mais conseguível e conseguível.
Um caminho para mourejar com nascente duelo é tentar policiar e punir o uso não autorizado do LLM que é dito uma vez que “trapaça” num contexto de lição específico. Isso me parece pouco promissor por uma série de razões:
- Não temos um método confiável para detectar resultados do LLM e distingui-los da escrita gerada por humanos, e provavelmente nunca teremos.
- Toda a vontade investida na detecção e no policiamento é vontade que não é aplicada no ensino e na aprendizagem. Tecnologia de vigilância uma vez que o Proctorio serve principalmente uma vez que uma forma de assustar e distrair os alunos enquanto eles tentam provar seu conhecimento. Durante os semestres em que transportava cargas de alunos o duplo do sumo disciplinar recomendado, não tive tempo para atividades adicionais. Juntar a detecção LLM inevitavelmente prejudicaria outra coisa.
- As políticas sobre a utilização de IA generativa podem variar de curso para curso, criando um potencial significativo para a confusão dos alunos e, eu diria, para um maior impudência em relação ao seu trabalho aprendiz.
Há outra opção se estivermos preocupados somente com a integridade acadêmica do ponto de vista de prometer condições de concorrência equitativas: Liberar o kraken ChatGPT!
Se todos puderem usar a utensílio sem restrições, portanto o campo fica nivelado, perceptível? Parece que li algumas pessoas muito importantes que me disseram um tanto uma vez que “A IA não vai tirar o seu trabalho, mas alguém que usa IA vai”. Se isto for verdade, por que não deveríamos habituar e aculturar os estudantes a nascente mundo o mais rápido provável?
Estou imaginando que pelo menos alguns de vocês estão empalidecendo com a teoria, acreditando que isso desvaloriza significativamente o que um curso e uma credencial pretendem sinalizar, ou seja, que um aluno pode ser certificado por ter adquirido qualquer conhecimento significativo ou envolvido em alguma atividade educacional significativa. experiência relacionada a uma disciplina específica. Conectar coisas em um LLM e grudar os resultados em um documento e colocar seu nome no topo não se qualifica.
Pelo meu verba, acredito que o trabalho da escola e o ocupação num mercado numulário não são a mesma coisa. A eficiência e a produtividade, aspectos importantes dos nossos mercados, não são valores que devamos necessariamente associar à aprendizagem. O facto de estes valores se terem tornado não só presentes, mas até mesmo dominantes na forma uma vez que pensamos sobre a escolaridade, parece-me um erro que deveríamos procurar emendar, pelo menos se quisermos manter a noção de que a escola é para aprender.
Obviamente, o nosso pensamento sobre a integridade académica tem de ir muito além de simplesmente pensar em nivelar o campo para que os estudantes possam competir entre si em termos de desempenho. Isso era verdade antes dos LLMs e é ainda mais verdade agora.
O debate sobre a integridade académica por vezes lembra-me o debate sobre o “rigor”, em que permitimos que os indicadores de nível superficial sejam suficientes quando deveríamos ter conversas mais profundas sobre por que acreditamos que o rigor é importante. O que o rigor pretende conseguir?
Por exemplo, alguns podem crer que ler muitas e muitas páginas de um curso o torna rigoroso. Mas será que é isso? Reduzir o rigor a esta métrica sugere que a quantidade de tempo gasto em atividades relacionadas ao curso é a chave, mas será que passar os olhos por milhares de páginas de leitura é uma experiência verdadeiramente rigorosa ou é somente demorado?
Eu diria que o que os alunos fazem com a leitura é um determinante de rigor muito mais importante do que quantas páginas são lidas. Irei mais longe e direi que um bom sinal de um curso rigoroso é quanto tempo e vontade os alunos dedicam ao curso, o que não é necessariamente determinado por comandos uma vez que ler muitas páginas ou grafar muitas palavras.
Minha opinião é que o curso mais rigoroso é aquele que gera muito esforço dos alunos sem a urgência de praticar muito poder de instrutor para comandar a produção dos alunos. Isso remove o curso do mundo das transações e o move para a terreno do tirocínio. Também ajuda os alunos a desenvolver a importante habilidade de autorregulação.
Alguma coisa semelhante tem de ocorrer com a integridade académica num mundo onde os LLMs são agora omnipresentes. Precisamos de pensar na integridade académica uma vez que um concepção mais extenso, enraizado em valores educativos, valores que estão ligados ao envolvimento, ao esforço e à aprendizagem dos alunos.
Estou convicto de que estamos subestimando significativamente o proporção e os tipos de mudanças que precisam ocorrer nas instituições educacionais para mourejar com a existência da tecnologia de IA generativa. Estas mudanças precisam de mourejar não somente com as capacidades tecnológicas, mas também com a forma determinista uma vez que a tecnologia está a ser enquadrada por aqueles que a estão a desenvolver e a impulsionar.
Secção deste impulso está a ocorrer dentro de instituições de ensino superior que decidiram – sem muitas provas concretas, aliás – que a IA é uma segmento inevitável do nosso porvir colectivo e individual. Não tenho qualquer libido de isolar a instrução da perceptibilidade sintético, mas a noção da sua inevitabilidade é um tanto a que devemos resistir com o que resta da nossa força.
Se a instrução pretende ser verdadeiramente significativa, tem de preservar a escritório humana. Um porvir onde seremos subservientes aos nossos senhores da IA não me parece bom em universal, e definitivamente não é bom para instituições de ensino superior em específico.
Em termos de integridade académica, penso que isto, em última estudo, aponta o caminho para deslindar uma vez que tornar as questões de integridade integrais para os alunos individuais que estão a fazer escolhas sobre a sua própria instrução. Se o trabalho for significativo, se a experiência de ser educado tiver valor, os alunos agirão com o tipo de integridade que desejamos.
Uma vez que essa cultura ganha vida é a questão mais interessante para mim.
