Mi történt
Az MIT Technology Review jelentése szerint a Cheshire Academy, egy connecticuti iskola körülbelül 400 diák 9-12. osztályában, gyakorlati szabályokat tesztel az osztálytermi mesterséges intelligencia használatára vonatkozóan. A keretrendszer zölddel jelöli a feladatokat, ha a mesterséges intelligencia teljes mértékben engedélyezett, pirossal, ha tiltott, és sárgával, ha a tanárok engedélyeznek bizonyos eszközöket, de tiltanak másokat. Az iskola személyzetet is képez, ösztönzi a diákok gondolkodását, és kísérleti jelleggel létrehozza a Student AI Councilt.
Az MIT Technology Review jelentése szerint a Cheshire Academy egy magán bentlakásos és nappali iskola Connecticutban, amely körülbelül 400 diákot szolgál ki a 9. és 12. évfolyam között. Az adminisztrátorok nem követelik meg a tanároktól, hogy mesterséges intelligenciát használjanak, bár George Aiello könyvtáros és technológiai koordinátor elmondta, hogy az oktatók „nagy többsége” valamilyen módon használja ezt. A cikk az általános célú chatbotok patchworkjét írja le, köztük a ChatGPT és a Perplexity, valamint az oktatásra összpontosító szoftvereket, mint például a MagicSchool. A forrás nem tartalmazza az iskola méretének, elfogadási arányának vagy belső szabályzatának független megerősítését.
A cikk szerint az iskola általános mesterséges intelligencia technikákra tanította a személyzetet, ahelyett, hogy egyetlen platformot írtak volna elő. Ez a képzés kiterjedt az azonnali írásra és a technológia korlátaira, beleértve a helytelen és elfogult válaszok lehetőségét. A tanárok állítólag a generatív mesterséges intelligenciát főleg olyan anyagok elkészítésére használják, mint az óravázlatok és az osztályozási rubrikák. Egyesek fontolgatták, hogy hallgatói visszajelzések küldésére használják, de a minőséggel, a személyre szabással és az adatvédelemmel kapcsolatos aggodalmak eddig megakadályozták ezt a felhasználást. Az MIT Technology Review nem számol be az eszközök auditjáról vagy a kapott anyagok minőségének iskolai szintű értékeléséről.
Miriam Przybyla-Baum francia tanár olyan feladatokat írt le, amelyek célja, hogy a diákok megvizsgálják az AI erősségeit és gyengeségeit. Az egyik gyakorlatban a tanulók megkérnek egy nagy nyelvi modellt, hogy szerkessze meg a házi feladatukat, majd megvizsgálja, mely szerkesztések helyesek, és melyek távolítják el a saját hangjukat. Egy másikban a tanulók anonim módon osztályozzák a mesterséges intelligencia által segített feladatokat, és megjegyzésekkel látják el azokat a részeket, amelyeket úgy gondolnak, hogy mesterséges intelligenciával készültek. A forrás ezeket a tanár által közölt osztálytermi gyakorlatokként mutatja be; nem határozza meg, hogy mennyire reprezentatívak az akadémiára nézve, vagy hogy mérhető tanulási eredményeket produkáltak-e.
A Cheshire Academy egy „Student AI Council”-t is kísérletez, amelyben a diákok médiát készítenek, és vitákat vezetnek az egészséges mesterséges intelligencia használatáról. Az iskola közlekedési lámpás rendszert fogadott el a feladatokhoz: a zöld teljes mértékben engedélyezi a mesterséges intelligenciát, a piros tiltja, a sárga pedig bizonyos eszközöket engedélyez, míg másokat kizár. Az MIT Technology Review példát mutat be a helyesírás-ellenőrzés engedélyezésére a chatbotok kitiltása mellett.
A cikk azt is leírja, hogy a MagicSchool egyetlen platform, amely vetélkedőket, munkalapokat, prezentációkat, óraterveket, rubrikákat és adminisztratív jelentéseket tud generálni tanári felszólításokból. Azt mondja, hogy egy egyedi terv korlátlan hozzáférése és teljes nyilvántartása évente alig 100 dollárba kerül, de nem ellenőrzi függetlenül az árat vagy a vásárlási feltételeket.
Forrás részletei: technologyreview.com ↗
Miért számít
A jelentett megközelítés a mesterséges intelligencia műveltségét a tanítás és az értékelés részeként kezeli, ahelyett, hogy csak az észlelésre vagy az általános tilalmakra hagyatkozna. Lehetővé teszi a tanárok számára, hogy megkülönböztessék az elfogadható segítséget a parancsikonoktól, miközben teret hagy a kísérletezésnek. Az MIT Technology Review azonban nem nyújt független ellenőrzést, eredményadatokat vagy bizonyítékot arra vonatkozóan, hogy a modell javítja a tanulást az iskolákban.
A közlekedési lámpák rendszere azért fontos, mert egy homályos kérdést – hogy a tanulók használhatnak-e mesterséges intelligenciát – feladatspecifikus szabállyá alakítja. Lehetséges, hogy egy tanuló használhatja például a helyesírás-ellenőrzést, de nem kérheti meg a chatbotot, hogy válaszoljon. Ez a megkülönböztetés segíthet a tanároknak az eszközhasználat és a feladat céljának összehangolásában. Helyet ad olyan feladatoknak is, amelyekben a mesterséges intelligencia maga is a vizsgálat tárgya. A megközelítésről az MIT Technology Review számolt be, és ez a hírszoba független értékelést nem kapott.
Az iskola nyelvközpontú gyakorlatai egy tágabb oktatási problémára mutatnak rá: az AI segítségnyújtás nemcsak a helyességet, hanem a szerzőséget és a hangot is megváltoztathatja. Ha megkérjük a tanulókat, hogy vizsgálják meg az AI-szerkesztést, akkor a modell beavatkozása a lecke részévé válik, ahelyett, hogy a kimenetét automatikusan mérvadónak tekintené. Az anonim szakértői értékelés arra késztetheti a tanulókat, hogy elgondolkodjanak azon, hogyan jelenik meg az AI által támogatott munka mások számára. A forrás azonban nem szolgáltat bizonyítékot arra, hogy a diákok megbízhatóan azonosítják az AI által generált szövegrészeket, vagy hogy a gyakorlatok javítják az írási eredményeket.
A bejelentett személyzeti képzés arra is rávilágít, hogy az AI-politikát miért nem lehet a szoftverválasztásra redukálni. A tanárok különböző eszközöket használnak a különböző feladatokhoz, és vannak, akik a pontosság, a személyre szabás vagy az adatvédelmi aggályok miatt kerülik a tanulókkal szembeni generációt. Az idézetek, egyenletek és tényállítások ellenőrzését hangsúlyozó képzés csökkentheti az elkerülhető hibák számát, de a cikk nem szól arról, hogy a tanárok milyen gyakran végzik el ezeket az ellenőrzéseket, vagy mi történik, ha egy mesterséges intelligencia által generált erőforrás hibás. A modell gyakorlati értéke tehát a felügyelettől és a helyi megvalósítástól függ.
Ez hasznos lehet az iskolák számára, mert az AI-irányítást az engedélyek, a tanítási gyakorlat és a felülvizsgálat kombinációjaként határozza meg. Nem állapítja meg, hogy a mesterséges intelligencia minden osztályteremhez tartozik, vagy hogy egy platformra van szükség. A jelentés kifejezetten azt mondja, hogy egyes tanárok maguk nem használnak mesterséges intelligenciát, és leírja, hogy az általános célú eszközök hasznosak az adminisztratív munkához, ugyanakkor vegyes eredményeket mutat az iskolaközpontú funkciókból. A legvédhetőbb lecke az eljárási jellegű: először határozza meg a tanulási célt, majd döntse el, hogy az AI támogatja-e, és ha igen, hogyan.
Interaktív mechanizmus: Hogyan működik valójában
Fedezze fel interaktívan a fejlesztés mögött meghúzódó technológiát.
crm_get_transaction(id='4092').Why can ethical evaluation not be reduced to one model score?
Mit nézzünk ezután
A kulcskérdések az, hogy a diákok hatékonyabban tanulnak-e, a tanárok képesek-e következetesen alkalmazni a címkéket, és hogyan kezeli az iskola a magánélet védelmét, amikor az AI-eszközök feldolgozzák a tanulók munkáját. További jelentésekre lenne szükség a Hallgatói AI Tanács eredményeiről, a mesterséges intelligencia által generált tananyagok pontosságáról és az érintett eszközök összköltségéről is.
Az első megoldatlan probléma a hatékonyság. Az MIT Technology Review kísérletekről és politikai keretrendszerről számol be, de nem osztályzatokat, ellenőrzött összehasonlításokat, tanári terhelési méréseket, tanulói felméréseket vagy bizonyítékokat arra vonatkozóan, hogy a megközelítés javítja a tanulást. A jövőben a hallgatói AI-tanács és a közlekedési lámpás feladatok eredményeit kell keresni, beleértve azt is, hogy a tanulók megértik-e a szabályokat, és hogy a rendszer megváltoztatja-e az otthoni munkavégzés módját.
Az adatvédelem különös figyelmet igényel, ha a tanárok mesterséges intelligenciát kezdenek használni visszajelzések generálására vagy tanulói munkák feltöltésére. A forrás szerint az adatvédelmi aggályok visszatartottak néhány visszajelzési alkalmazást, de nem azonosítja, hogy az eszközök milyen adatokat őriznek meg, hol dolgozzák fel azokat, használják-e a szállítók képzésre, illetve milyen hozzájárulási és törlési szabályok vonatkoznak rá. Ezek az ismeretlenek lényegesek, mert az oktatási nyilvántartások tartalmazhatnak azonosítható tanulói írásokat és érzékeny információkat.
A következetesség egy másik nyitott kérdés. A sárga feladat attól függ, hogy a tanár eldönti, mely eszközök elfogadhatók, és a cikk nem ír le általános felülvizsgálati eljárást vagy fellebbezési mechanizmust. A hasonló politikát fontolgató iskoláknak tisztázniuk kell, hogy a tanárok hogyan osztályozzák az eszközöket, hogyan vonatkoznak a szabályok a tantárgyakra, és hogyan különböztetik meg az engedélyezett segítségnyújtást a tanuló saját erőfeszítéseit helyettesítő munkától.
A jelentés a gazdaságosságot és az eszközök teljesítményét is bizonytalanná teszi. A MagicSchoolnak ingyenes és fizetős verziója is van, a cikkben egy egyéni tervről írnak, amely évente alig 100 dollárba kerül a korlátlan hozzáférésért és a teljes nyilvántartásért; nem nyújt intézményi árazást, és nem hasonlítja össze a platform kimenetét az általános célú chatbotokkal. A további jelentéseknek meg kell vizsgálniuk a pontosságot, a hozzáférhetőséget, a tanári időt, a szállítói függőséget és azt, hogy a keretrendszer egy connecticuti iskolán túl is működik-e.