Bir eğitimci parlamento komitesine yaptığı açıklamada, üretken yapay zekanın artan kullanımıyla öğrencilerin “gerçeği tespit etme”, neyin önemli olduğuna karar verme ve etik konularında ustalaşacaklarını söyledi.
Pymble Bayanlar Koleji’nde öğrenme teknolojileri direktörü Anthony England, GenAI araçlarının eğitim için bir zorluk olmasına rağmen, yaygın olarak inanıldığı kadar tehlikeli olmadıklarını söyledi.
Temsilciler Meclisi’nin İstihdam, Eğitim ve Öğretim Daimi Komitesi’ne konuşan İngiltere, GenAI’nin bir “telesekreter” (Google gibi) olarak değil, örneğin metin üretebilen bir “yapma aracı” olarak anlaşılması gerektiğini söyledi. istemlere yanıt olarak.
Sonuç olarak İngiltere komiteye GenAI’nin eğitimcilerin değerlendirme görevlerine bakış açısını değiştireceğini söyledi.
“Öğretmenlerin öğrenmeye ve zaman ayırmaya gerçekten motive oldukları yer değerlendirme uygulamalarıdır” dedi.
Öğrencinin bir şeyler yapmasını sağlayan geleneksel makalenin, öğrencilerin “içerik konusundaki ustalıklarını ölçmelerinin” bir yolu olarak tasarlandığını söyledi.
İngiltere, makaleyi başka bir şey yapabilirse, “Aslında öğrenciyi ölçmüyorum, onların üretken yapay zekaya erişimlerini ölçüyorum” dedi.
Bu nedenle değerlendirmenin değişmesi gerektiğini söyledi: “Odak üründe değil, süreçte olmalı; öğrenci bir makale gönderiyorsa oraya nasıl ulaştığına dair bir ayak izi olmalıdır.”
“Bir öğretmen herhangi birinin ilerlemesini istediği zaman kontrol edebilmelidir ve bu denetim birçok öğrenciyi görevde tutacaktır ve ilerlemeyi ve oraya ulaşmak için kullandığınız süreci takip ettiğiniz fikri artık daha da yaygınlaşmıştır. iyi bir değerlendirme görevi yapan şeyin odak noktası olmak.”
Bunun, eğitimcilerin GenAI’nin eğitim üzerindeki etkisine nasıl tepki verebileceklerinin merkezine öğrenme tasarımını koyduğunu söyledi.
Öğrencilerin, değerlendirilmek yerine “seviye atlamaları” ve GenAI tarafından kendilerine sunulanların “yardımcı pilotları ve değerlendiricileri” olmayı öğrenmeleri gerektiğini söyledi.
GenAI bir içerik üreticisi olduğundan öğrencilerin ihtiyaç duyduğu bir diğer beceri de “başka bir ürünün yarattığı şeye bakma ve onu değerlendirme” yeteneğidir.
Ön yargı
İngiltere, AI’daki önyargının bir endişe kaynağı olduğunu, ancak GenAI’daki önyargının, zamanla daha önyargılı ve daha aşırı hale gelen “sizi tıklama tuzağı tavşan deliğine gönderecek algoritmalara” sahip YouTube veya TikTok gibi hizmetlerle karşılaştırıldığında çok daha az sorun olduğunu söyledi.
Buna karşılık, GenAI’nin takviyeli öğrenmesi “oldukça ihtiyatlı olacak ve sizi merkeze doğru ayarlayacak”.
İngiltere, “Kültürümüzdeki diğer yüksek seslerle karşılaştırıldığında, modelde yakalanan önyargıdan o kadar endişe duymuyorum” dedi.
Zorluk, öğrencilere “gerçek dedektifleri” olmayı öğretmektir, dedi ki bu da “gerçekten zor bir beceridir… sahte bir dünyada gerçeğe ulaşmak zordur.”
İyi yönlendirmeyi öğretmek
İngiltere, pratikte GenAI’nin eğitimde etkili kullanımının temelini iyi yönlendirmenin oluşturduğunu söyledi.
Öğretmenlere “örneklerin verilmesi ve ardından bu örnekleri kendi hedeflerini destekleyecek şekilde uygulayabilecekleri bir yer verilmesi gerekiyor” dedi.
Öğretmenler daha sonra öğrencilerin “verilen yönergelere yanıt olarak aracı kullanma şansına sahip oldukları” üzerinde çalışabilecekleri senaryolar oluşturabilirler.
“İyi bir şekilde nasıl yönlendirileceğini öğrenmek fazla zaman almaz” dedi. “İnsanların ihtiyaç duyduğu yalnızca birkaç bilgi var.”
Bu içgörüler, onların patron olduğu yönünde; “iyi”nin neye benzediğine sahip olmaları gerekiyor; hangi sonucun peşinde oldukları konusunda oldukça açıklayıcı olmaları gerektiğini; korkulukların kurulması gerektiğini; araçları yinelemeleri ve geri bildirim vermeleri gerektiğini; ve özerkliğe ihtiyaçları var.
“Özetlemek gerekirse, kullanım özgürlüğü [GenAI] harika ama aynı zamanda onlara örnekler verilmesi ve bu örnekleri uygulayabilecekleri bir bağlam da verilmesi gerekiyor.”
Oradan öğretmenlerin arayı kapatmak yerine “kendi fikirlerine göre bilgi sahibi olacaklarını” söyledi.
Hile ve motivasyon
İngiltere, Pymble Kadın Kolejleri’nin mevcut intihal politikasının, öğrencilerin makale yazmayı ChatGPT gibi bir şeye devredecekleri endişesini gidermek için yeterli olduğunu söyledi ve kendisi, çoğu okulda durumun böyle olacağına inanıyordu.
Ancak eğitimcilerin öğrencileri neyin motive ettiğine bakması gerektiğini de sözlerine ekledi; çünkü makale gibi bir görevin “tek amacı” tek bir “A, B veya C” puanı ise bu “kopyaya açık” demektir.
Değerlendirme görevlerinin “doğal olarak motive edici” olması gerektiğini söyledi: “Her insan büyümek ve kendisi için önemli olan konularda daha iyi olmak ister.
“Eğitimin herkes için yapmak istediği şeyin özünde bu yatıyor.”