PRZEWODNIK Społeczny

Skala oceny AI dla klas

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

Na tej stronie4 minuty czytania
  1. Przegląd
  2. Głębokie nurkowanie
  3. Implementacja w świecie rzeczywistym
  4. The Future of The AI Assessment Scale for Classrooms
  5. Wdrażanie tego w praktykę
  6. Odkrywaj dalej
  7. Często zadawane pytania

Przegląd

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.

Głębokie nurkowanie

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.

Implementacja w świecie rzeczywistym

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.

The Future of The AI Assessment Scale for Classrooms

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.

Wdrażanie tego w praktykę

Dlaczego to ma znaczenie

  • Ryzyko i bezpieczeństwo. Zarówno katastrofalne, jak i codzienne szkody spowodowane sztuczną inteligencją zależą od tego, kto rozumie ryzyko i kto może podjąć działania.
  • Jaśniejsze decyzje. Umiejętność korzystania z usług publicznych i zawodowych wpływa na to, czy silna polityka bezpieczeństwa jest politycznie możliwa.
  • Przebijanie się przez szum. Jasne wyjaśnienia ograniczają wpływ szumu, PR laboratoryjnego i niejasnego teatru etycznego.

Uważaj na

  • Traktowanie ryzyka egzystencjalnego jako science-fiction, choć łączy w sobie możliwości.
  • Mylenie bezpieczeństwa produktów powierzchniowych z wyrównaniem przy dużej autonomii.
  • Pozostawienie odbiorcom nieanglojęzycznym i nieeksperckim jedynie źródeł o niskiej jakości.

Kolejne kroki

  1. Oddziel ryzyko szkód, niewłaściwego użycia i utraty kontroli/niewspółosiowości produktu.
  2. Zapytaj, jakie dowody zmieniłyby Twój pogląd na temat terminów i dotkliwości.
  3. Przedkładaj źródła pierwotne i konkretne oceny nad twierdzenia marketingowe.
  4. Zidentyfikuj jedną ścieżkę działania: karierę, politykę, finansowanie lub umiejętności – nie tylko świadomość.

Odkrywaj dalej

Darmowy newsletter

Otrzymuj codzienne podsumowanie AI

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

Take the The AI Assessment Scale for Classrooms quiz

Natychmiastowa informacja zwrotna na każde pytanie oraz udostępnialny certyfikat z weryfikowalnym ID po zaliczeniu kursu.

Rozpocznij quiz

Wspieraj darmową edukację AI. AI Understanding jest organizacją non-profit 501(c)(3) — bez reklam, bez płatnej ściany, zawsze. Przekaż darowiznę

Często zadawane pytania

What is The AI Assessment Scale for Classrooms?

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.

Do czego głównie służy Skala Oceny AI?

AIAS przydziela każdemu zadaniu poziom określający, ile generatywnej sztucznej inteligencji jest dozwolone. Jest to narzędzie komunikacji i projektowania.

Jak w zaktualizowanym AIAS 2024 nazywa się poziom 2?

Poziom 2, planowanie AI, umożliwia sztuczną inteligencję do burzy mózgów, badań i strukturyzacji, ale nie do pracy końcowej.

Dlaczego etykieta poziomu 1 (bez sztucznej inteligencji) wymaga nadzorowanych warunków?

Sama etykieta niczego nie gwarantuje. Żadnej sztucznej inteligencji nie można ufać tylko wtedy, gdy praca jest wykonywana pod nadzorem.

Które stwierdzenie dotyczące poziomów AIAS jest poprawne?

Autorzy podkreślają, że poziomy nie stanowią hierarchii. Zadanie z pełną sztuczną inteligencją może być równie wymagające, jak zadanie bez sztucznej inteligencji.

Jakie dowody najlepiej wspierają zadanie poziomu 2 lub 3?

Wersje robocze, transkrypcje i refleksje pokazują, w jaki sposób wykorzystano sztuczną inteligencję i jaki był wkład ucznia.