講師らはChatGPTに対応するため「課題の変更」を急いでいる - EdSurge News

講師たちはChatGPTに対応するために「課題の変更」を急ぐ – EdSurge News

タイムスタンプ：27年2023月6日午前00時XNUMX分
ソースノード： 2791028

半年以上前に ChatGPT がリリースされて以来、学生は すぐにわかった 無料の AI チャットボットに宿題をやってもらう方法。 これをきっかけに、学校や大学の教師たちは、この新しいテクノロジーでのゲームを難しくするために、そして願わくば、その過程でより人間味のあるものにするために、割り当てを変更するという活動を活発化させている。

しかし、一部の講師がそう呼んでいるように、こうした「課題の改造」を実行するのは困難であることが判明し、何がうまくいくかは主題や課題の種類によって大きく異なります。

EdSurge は、さまざまな分野の教授と話し合い、夏期講習や秋の準備で彼らが何を試みているのかを掘り下げました。 教育者らが次の学期が、ある教授の言葉を借りれば「宿題の黙示録に設立された地域オフィスに加えて、さらにローカルカスタマーサポートを提供できるようになります。」

幼稚園から高校までの教師や大学教授の多くが、次のことを決意しました。 単純に禁止する 課題を完了する際の ChatGPT およびその他の新しい AI チャットボットの使用。 これらのインストラクターの中には、GPTZero や Turnitin の新しいツールなど、ボットによって書かれたテキストの検出を試みるツールを使用している人もいます。 しかし、それらの検出ツールのメーカーですら認めています。 常に機能するとは限りません、そして彼らはさえできます 人間が書いた課題を不当に告発する AIによって生成されたものとして。 そして、いくつかの学校は、 AIチャットボットをブロックする しかし、専門家らは、学生はスマートフォンから、あるいは禁止ツールのリストに載っていないAIを統合した多くのサービスを通じて簡単にこのテクノロジーにアクセスできるため、そうすることは本質的に不可能だと述べている。

しかし、多くの教育者は、AI が存在しないことをただ願うのではなく、AI を使って研究してみたいと考えています。 K-1,000 教師 12 人を対象とした最近の調査では、61 パーセントが ChatGPT が重要であると予測していることがわかりました。 「無視できない合法的な教育用途」があるに設立された地域オフィスに加えて、さらにローカルカスタマーサポートを提供できるようになります。」

信頼性を追加する

南カリフォルニア大学バンガード大学教育学習学部長のボニ・スタコウィアク氏が次のように主張するように、一部の教育専門家は、AIが講師たちに課題をより興味深く、より「本格的」なものにするよう動機づけるきっかけになると見ている。 最近の EdSurge ポッドキャスト.

しかし、ティム・バジキェヴィッツさんは、それを聞いたとき、不当に批判されていると感じたと語った。なぜなら、彼にとって、そのアドバイスは多くの人が思っているよりも従うのが難しいからである。 まず、バージニア コモンウェルス大学で放送ジャーナリズムの教授を務めるバキエヴィッツ氏は、200 クラスあたり XNUMX 人以上の学生を教えています。 そして、彼はこれらのコースをオンラインかつ非同期で教えているため、学生は同じ時間と場所に集まるのではなく、自分のペースで教材を受講することができます。 つまり、彼らが集まるZoom教室すら存在しないのだ。

そのため、彼にとって、たとえば一度に 20 人の生徒を直接教えた方が簡単な方法で生徒のことを知るのは困難です。 また、課題を生徒と XNUMX 対 XNUMX のディスカッションにして、生徒が内容についていけているかどうかを確認したり、授業中に生徒の作業を見ながら作文をさせたりすることさえできません。

Bajkewicz 氏は、自分が教えているマス コミュニケーション入門コースに課題を適応させるために時間を費やしていると語ります。なぜなら、彼の生徒の中には、すでに ChatGPT を使用して自分で仕事をすることから抜け出す人もいると考えているからです。

たとえば、最近の課題では、提出された宿題の一部が、彼が慣れ親しんでいる典型的な学生の課題のように思えませんでした。 そこで彼は、これらの課題を AI 検出ツールを通じて実行したところ、それらがボットによって作成されたものである可能性が高いと判断されました。

「学生に何かを書かせることは、常に非常に堅実な評価形式であり、おそらく私たちのツールキットに含まれるより大きなツールの XNUMX つです」と彼は言います。 「私たちは今、真剣に自問しなければなりません。いつ生徒に作文をさせる意味があるのか​​？」

これに応えて、Bajkewicz 氏は、キャンパスがすでにライセンスを取得しているツールを使用して、課題を音声録音として提出するオプションを学生に提供しました。これにより、ゲームが難しくなり、学生が自分の課題を行っているかどうかが簡単にわかるようになることを期待していました。

その課題は、彼らに割り当てられた映画、先駆的な 1922 年のドキュメンタリー『北のナヌーク』の概要とそれに対する返答をすることでした。 しかし、ChatGPT やその他のツールは古典的なものであるため、それらのツールの多くが最近のインターネット データに基づいてトレーニングされているため、それに関する豊富な情報が含まれています。

「中には、本当に台本通りに聞こえるものもありました」とバキエヴィッチ氏は、自分が受け取った音声課題について語り、単純にチャットボットに答えを要求してそれを読み上げた生徒もいたのではないかと疑問に思っている。 「それはAIから生まれたものですか？ 分かりません」と彼は付け加えた。

言い換えれば、より本物であるように設計された割り当ては、ある意味、AI 検出ツールでチェックするのがより困難になります。

ライティングのクラスについてはどうですか?

大学の授業の多くは、ライティング要件を満たすように設計されています。つまり、職場でのコミュニケーションの準備として、学生が自分の考えを書面で表現できるようにすることを目的としています。

ミシシッピ大学教育・学習センター・フォー・エクセレンスのコンサルタント兼客員副所長であるデレク・ブラフ氏は、次のように述べています。 最近ブログをしました ChatGPT の存在に応じてライティング クラスの課題を更新しようとする彼の試み​​について。 (ブラフは、テレビ番組「Extreme Makeover: Home Edition」を見て触発された一連のブログ投稿で、「Assignment Makeovers」という用語を作ったのかもしれません。)

彼が改訂した課題は、2012 年に彼が教えた数学と暗号の歴史に関するコースからのもので、キャンパスのライティング要件を満たしていました。 この課題では、学生たちに、自分が選んだコードまたは暗号システムの起源と影響について書いて、その答えを学術ブログのブログ投稿として作成するよう求めました。 ワンダーズ＆マーベルズ、公開できるようにブログに送信します。 当時、彼は学生たちにこう言いました。「投稿の技術的な側面は、数学者が行うような文章に最も近いものであるため、明確、正確、簡潔にするようにしてください。」

しかし、今日の課題を見て、ChatGPT やその他の AI ツールが特に得意とするのはテクニカル ライティングであることに気づきました。 そして、彼の要求に応じて、途中で学生がドラフトを提出するふりをすることさえでき、そのドラフトは学生によってではなく、何らかの点を明確にするよう促されるツールによって改善されたと彼は指摘する。

学生が書きたい暗号ツールを選択できるという事実は、実際に自分で課題を行うという内発的動機を与える、と彼は主張する。 「しかし、課題を完了する簡単な方法を望む学生にとって、AI は確かにそれを提供します。」と彼は書いた。

エドサージとの最近のインタビューで、ブラフ氏が任務をやり直そうとしたり、同僚と話したりするうちに発見した驚くべきことの一つは、任務についての指示を与える際、つまりどのような仕事を得る必要があるかを説明する際に余分な努力を払ったことだ、と語った。良い成績 - ChatGPT のこの時代では、学生がカンニングをしやすくなる可能性があります。 明確なルーブリックと期待を与えることは、採点をより透明かつ公平にすることを目的としています。 学習と教育の透明性プロジェクト という概念の提唱者。 しかし、Bruff 氏は次のように述べています。「課題の説明を明確にすればするほど、その説明を ChatGPT に貼り付けて作業を実行することが容易になります。 そこには深い皮肉がある。」

彼によると、考えられる変革の XNUMX つは、学生に Google ドキュメントなどのツールで課題を作成してもらい、その文書を教授と共有して、教授が改訂履歴を見て、それが作成されたのか単に貼り付けられたのかを確認できるようにすることです。一斉に。

しかし、そのアプローチには学生のプライバシーの問題などのトレードオフがあると彼は言う。 また、「もし書いているときに教授が肩越しに立っていたと知ったら、固まってしまうかもしれない」とも付け加えた。

コーディングを教えるという課題

おそらく、最も困難な課題の変更は、コンピューター コーディングのコースで行われるでしょう。

この秋からカリフォルニア大学サンディエゴ校でデータサイエンスの助教授として働き始めるサム・ラウ氏は、AIに興奮しているが、コンピューティング入門のコースを教えるのは「かなり厳しい」だろうと認めている。

準備を助けるために、彼は最近、 役職 「ChatGPT 時代のプログラミング教育」に関する O'Reilly の Radar ブログ。 この投稿のために、彼と同僚は 20 人のコンピューティング教授にインタビューし、彼らがどのように課題を改革しているかを聞きました。

彼は、プログラマーが次のような AI ツールを使用することが増えていることを知っていると述べています。 GitHubコパイロット ボットにコードを書かせる。 しかし、彼は、学生が自分でコーディングを学ばなかったら、どうやってコードの基礎を学ぶのだろうかと疑問に思いました。

しかし、ラウ氏は楽観的だ。 同氏の理論では、学生がコードの作成を支援するツールを使用したとしても、課題のコードを作成し、「何をプログラムする必要があるかを徹底的に考える」必要があるため、基本は引き続き学習されるということです。

それでも、コンピューター サイエンスの教授の中には、初級の学生に AI サポートなしでコーディングを学ばせたいと考えている人もいることを彼は知っています。 そういった人には、ハーベイ・マッド大学のコンピューターサイエンス教授、ザカリー・ドッズから学んだ課題を勧めている。

この課題では、数直線に沿ってランダムに「歩く」ためのコンピューター コードを書くように生徒に求めます。 次に学生は、最初のランダム ウォーカーと衝突コース上にある XNUMX 番目のランダム ウォーカーをプログラムするように求められます。 課題の一部は、生徒がこれら XNUMX 人の登場人物と、彼らがその道を歩む理由についての物語を作ることです。 たとえば、生徒は、自分たちは丸太の上にいる XNUMX 匹のアリで、XNUMX 匹がもう XNUMX 匹に食べ物の場所を教えている、または、食料品店に行こうとしている XNUMX 匹の友達であると言うかもしれません。 このアイデアは、平凡なコーディング作業に遊び心の要素を注入することです。

AI は本質的にストーリーとコードの両方を作成するために使用できるでしょうか?

そうですね、ラウは認めます。 「講師として、ある時点で、生徒がカンニングするためにどこまでやるかという問題が生じることがあります」と彼は言います。 「もし彼らがそこまでやろうとするのであれば、私たちは彼らに課題をやらせることに時間を費やすべきだとは考えませんし、信じていません。」

バランス法

したがって、おそらく講師ができる最善のことは、たとえ生徒がカンニングをする可能性があるとしても、そのためにはより多大な努力が必要になるような、非常に興味深い課題や珍しい課題を作成することです。 結局のところ、家のほとんどの鍵は解錠できると考えられますが、ある時点で、住宅所有者が家にたどり着く容易さと、悪者が侵入するときの難しさの間のバランスを受け入れることになります。

ペンシルベニア大学の経営学の准教授であるイーサン・モリックは、宿題の黙示録という用語を作った人です。 彼の主な推奨事項の XNUMX つは、次のとおりです。 反転教室、学生はビデオで講義を視聴し、授業時間をアクティブ ラーニングの演習に費やします。

「教育者にとって AI トンネルの終わりには光が見えていますが、それには実験と調整が必要です」と彼はニュースレターで次のように書いています。 便利なことが XNUMX つあります。 「それまでの間、私たちは近い将来にどれだけ多くのことが変わろうとしているのかを現実的に考え、宿題の黙示録に対応して何をするかを今から計画し始める必要があります。」

教育コンサルタントのブラフ氏は、教師に対するアドバイスとして、生徒に対して「私たち対彼らの考え方」を持たないようにと言う。 その代わりに、講師は新しいAIツールの戦略や境界線をまだ模索中であることを認め、生徒と協力して、宿題を完了するためにChatGPTのようなツールをどれだけ使用できるか、またはどれだけ使用できるかについての基本ルールを策定する必要があると同氏は提案する。

学生たちはどう思いますか？

スタンフォード大学の次期大学院生であるジョニー・チャンは、今後のオンラインイベントを企画しています。 教育における AI に関するカンファレンス 教育と AI に関する会話に、より多くの学生の声を取り入れたいと考えています。

彼は、講師が ChatGPT やその他のツールに適応するために課題を行う際には、学生に意見を求める必要があり、技術の進歩が非常に速いため、課題を修正し続ける準備をしておく必要があると示唆しています。

「あなたが現在設計しているものは、学生たちが飛びついて抜け穴を見つけたとたんに時代遅れになる可能性があります」と彼は言います。

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