NastępnyNastępny poradnik
Ocena oparta na procesie i pisanie historii
Społeczeństwo
PRZEWODNIK Społeczny
The AI Assessment Scale (AIAS) is a five-level framework developed by Mike Perkins, Leon Furze, Jasper Roe and Jason MacVaugh.
Posłuchaj tego przewodnikaOpowiadane przez sztuczną inteligencję · ~3 min
It tells students how much generative AI they may use on a given assignment, from no AI to full AI. It matters because a general "be careful with AI" rule is replaced by a shared vocabulary, so every task comes with a clear label students can check.
The AIAS was first published in 2023 and piloted in higher education. That version had five levels: No AI; AI-Assisted Idea Generation and Structuring; AI-Assisted Editing; AI Task Completion, Human Evaluation; and Full AI. In 2024, the authors released an updated version with simpler names: 1. No AI: work done without AI help. 2. AI Planning: AI for brainstorming, research and structuring, but not the final work. 3. AI Collaboration: AI helps with drafting and feedback, and students critically evaluate and change its output. 4. Full AI: AI may be used throughout, with students directing it. 5. AI Exploration: creative or new uses of AI as part of the task itself. The update made two points clear. First, the levels are not a ladder of quality. A Level 4 task is not easier or less rigorous than a Level 1 task. It assesses different skills. Second, a label cannot guarantee anything by itself. If students do an assignment at home, nobody can confirm that "No AI" was followed. Level 1 only means something when the work is done under supervision. That second point links the scale to wider thinking about assessment security. The University of Sydney's "two-lane" approach, for example, separates secure, supervised assessments from open ones where AI use is expected and taught. To tell students which level applies, teachers usually put it on the assignment brief, explain why that level fits the learning goal, show examples of acceptable and unacceptable use, and require a short disclosure at any level above 1. Common misconceptions are that a whole course must sit at one level, and that the scale is a detection or enforcement tool. It is a communication and design tool.
A teacher labels an in-class timed essay Level 1, No AI, and a take-home research proposal Level 2, AI Planning. Students can brainstorm and outline with AI but must write the proposal themselves.
A science department colour-codes each assignment brief by AIAS level and adds one sentence saying why that level fits the task.
A university business course sets a Level 4 task where students may use AI throughout. The grade is based on how well they check, critique and improve the output.
A computing teacher sets a Level 5 exploration project. Students test creative uses of AI and report what worked and what failed.
Tiered scales like the AIAS have become a common starting point for schools and universities writing AI guidance, and more local adaptations are likely. The main work still to do is in assessment design, not labelling. Institutions are still figuring out how many supervised tasks they can realistically run and how to grade AI-assisted work fairly. As AI tools get built into everyday software, the lines between levels may need clearer examples. Research on how well these scales change student behaviour is still limited.
Darmowy newsletter
Trzy zweryfikowane historie AI każdego poranka w dni robocze, napisane prostym angielskim. Bezpłatne na zawsze, bez reklam.
Jedno e‑mail każdego dnia roboczego. Wypisz się jednym kliknięciem. Nigdy nie sprzedajemy ani nie udostępniamy Twojego adresu.
Sprawdź się
Natychmiastowa informacja zwrotna na każde pytanie oraz udostępnialny certyfikat z weryfikowalnym ID po zaliczeniu kursu.
Wspieraj darmową edukację AI. AI Understanding jest organizacją non-profit 501(c)(3) — bez reklam, bez płatnej ściany, zawsze. Przekaż darowiznę
The AI Assessment Scale (AIAS) is a five-level framework developed by Mike Perkins, Leon Furze, Jasper Roe and Jason MacVaugh. It tells students how much generative AI they may use on a given assignment, from no AI to full AI. It matters because a general "be careful with AI" rule is replaced by a shared vocabulary, so every task comes with a clear label students can check.
AIAS przydziela każdemu zadaniu poziom określający, ile generatywnej sztucznej inteligencji jest dozwolone. Jest to narzędzie komunikacji i projektowania.
Poziom 2, planowanie AI, umożliwia sztuczną inteligencję do burzy mózgów, badań i strukturyzacji, ale nie do pracy końcowej.
Sama etykieta niczego nie gwarantuje. Żadnej sztucznej inteligencji nie można ufać tylko wtedy, gdy praca jest wykonywana pod nadzorem.
Autorzy podkreślają, że poziomy nie stanowią hierarchii. Zadanie z pełną sztuczną inteligencją może być równie wymagające, jak zadanie bez sztucznej inteligencji.
Wersje robocze, transkrypcje i refleksje pokazują, w jaki sposób wykorzystano sztuczną inteligencję i jaki był wkład ucznia.
Ucz się dalej
Wybrano więcej przewodników na ten temat
NastępnyNastępny poradnik
Ocena oparta na procesie i pisanie historii
Społeczeństwo