As conversas sobre os alunos que usam perceptibilidade sintético para trair seus exames estão mascarando discussões mais amplas sobre uma vez que melhorar a avaliação, argumentou um professor líder.
Phillip Dawson, co-diretor do Núcleo de Pesquisa em Avaliação e Aprendizagem Do dedo em Universidade Deakin Na Austrália, argumentou que “a validade importa mais do que trapacear”, acrescentando que “a trapaça e a IA realmente assumiram o debate sobre a avaliação”.
Falando na conferência da escritório de garantia de qualidade do Reino Uno, ele disse: “Trapaça e tudo o que importa. Mas estimar o que queremos estimar é o que mais importa. É realmente o que é a validade … precisamos abordá -lo, mas trapacear não é necessariamente o quadro mais útil. ”
Dawson estava falando logo depois a publicação de uma pesquisa realizada pelo Instituto de Política de Ensino Superior, que descobriu que 88 % dos estudantes de graduação do Reino Uno disse que eles usaram as ferramentas de IA de alguma forma ao concluir as avaliações.
Mas o relatório da HEPI argumentou que as universidades deveriam “adotar uma política diferenciada que reflete o indumento de que o uso dos alunos da IA é inevitável”, reconhecendo que os bots de bate -papo e outras ferramentas “podem realmente ajudar a aprender e produtividade”.
Dawson concordou, argumentando que “A avaliação precisa mudar … Em um mundo onde a IA pode fazer as coisas que usávamos para estimar ”, afirmou.
Referência – referir fontes – pode ser um bom exemplo de um tanto que possa ser descarregado para a IA, disse ele. “Não sei uma vez que fazer referência à mão, e não me importo … precisamos levar o mesmo tipo de lente para o que fazemos agora e realmente sermos honestos conosco: o que é o trabalho ocupado? Podemos permitir que os alunos usem a IA para o trabalho ocupado para fazer a descarga cognitiva? Não vamos permitir que eles façam isso pelo que é intrínseco. ”
Era uma “terreno de fantasia” apresentar o que ele chamou Medidas “discursivas” para limitar o uso da IAonde os professores dão instruções sobre uma vez que o uso da IA pode ou não ser permitido. Em vez disso, ele argumentou que “mudanças estruturais” eram necessárias para avaliações.
“Mudanças discursivas não são o caminho a percorrer. Você não pode resolver esse problema de IA puramente através de conversas. Você precisa de ação. Você precisa de mudanças estruturais na avaliação (e não unicamente a) sistema de semáforos que informa aos alunos: ‘Esta é uma tarefa laranja, para que você possa usar a IA para editar, mas não para grafar. ”
“Não temos uma vez que impedir que as pessoas usem a IA se não as supervisionamos de alguma forma; Precisamos concordar isso. Não podemos fingir que qualquer tipo de orientação para os alunos será eficiente para prometer avaliações. Porque se você não está supervisionando, não pode ter certeza de uma vez que a IA foi ou não foi usada. ”
Ele disse que existem três resultados em potencial para o impacto nas notas à medida que a IA se desenvolve: inflação de intensidade, onde as pessoas serão capazes de fazer “muito mais em relação aos nossos padrões atuais, logo as coisas vão crescer e crescer”; e referência de norma, onde os alunos são classificados em uma vez que eles se apresentam em verificação com outros alunos.
A opção final, que ele disse ser preferível, era “a inflação dos padrões”, “onde precisamos continuar aumentando os padrões ao longo do tempo, porque o que a IA, além de um aluno pode fazer, fica cada vez melhor”.
Supra de tudo, o impacto da IA nas avaliações é fundamental, disse ele, acrescentando: “Os tempos de estimar o que as pessoas sabem se foram”.
