Người hướng dẫn gấp rút thực hiện 'Chuyển đổi bài tập' để phản hồi ChatGPT – EdSurge News

Kể từ khi phát hành ChatGPT hơn sáu tháng trước, học sinh đã nhanh chóng tìm ra làm thế nào để AI chatbot miễn phí làm bài tập về nhà cho họ. Điều đó đã gây ra một loạt hoạt động của các giáo viên tại các trường phổ thông và cao đẳng nhằm thay đổi bài tập của họ để khiến họ khó chơi hơn với công nghệ mới này — và hy vọng sẽ có nhiều con người hơn trong quá trình này.

Nhưng việc loại bỏ những “sự thay đổi về bài tập” này, như cách gọi của một số người hướng dẫn, hóa ra lại là một thách thức và hiệu quả sẽ khác nhau đáng kể tùy thuộc vào chủ đề và loại bài tập.

EdSurge đã nói chuyện với các giáo sư trong nhiều lĩnh vực khác nhau để tìm hiểu những gì họ đang cố gắng dạy các lớp học mùa hè hoặc chuẩn bị cho mùa thu. Cuộc chạy đua để vượt qua trí tuệ nhân tạo đang diễn ra khi các nhà giáo dục cố gắng ngăn chặn học kỳ sắp tới chuyển sang, như một giáo sư đã nói, một “ngày tận thế bài tập về nhà".

Một số lượng lớn giáo viên K-12 và giáo sư đại học đã quyết định đơn giản là cấm việc sử dụng ChatGPT và các chatbot AI mới khác khi hoàn thành nhiệm vụ. Một số người hướng dẫn đó đang sử dụng các công cụ cố gắng phát hiện văn bản do bot viết, chẳng hạn như GPTZero và một công cụ mới của Turnitin. Nhưng ngay cả những người tạo ra những công cụ phát hiện đó cũng thừa nhận rằng họ không phải lúc nào cũng làm việc, và họ thậm chí có thể buộc tội sai bài tập do con người viết như được tạo ra bởi AI. Và một số trường đã cố gắng chặn chatbot AI từ mạng và thiết bị trường học của họ, nhưng các chuyên gia nói rằng làm như vậy về cơ bản là không thể, vì học sinh có thể dễ dàng truy cập công nghệ từ điện thoại thông minh của họ hoặc thông qua nhiều dịch vụ có tích hợp AI nhưng không có trong danh sách các công cụ bị cấm.

Nhưng nhiều nhà giáo dục muốn thử làm việc với AI hơn là chỉ ước nó không tồn tại. Một cuộc khảo sát gần đây với 1,000 giáo viên K-12 cho thấy 61% dự đoán rằng ChatGPT sẽ có “những công dụng giáo dục hợp pháp mà chúng ta không thể bỏ qua".

Thêm tính xác thực

Một số chuyên gia giảng dạy coi AI như một tia sáng để thúc đẩy người hướng dẫn thực hiện các bài tập thú vị hơn và “chân thực” hơn, như Bonni Stachowiak, trưởng khoa giảng dạy và học tập tại Đại học Vanguard ở Nam California, đã lập luận về một EdSurge Podcast gần đây.

Tuy nhiên, khi Tim Bajkiewicz nghe thấy điều đó, anh ấy nói rằng anh ấy cảm thấy bị chỉ trích một cách bất công - bởi vì đối với anh ấy, lời khuyên đó khó làm theo hơn nhiều người có thể nhận ra. Chẳng hạn, Bajkiewicz, giáo sư báo chí truyền hình tại Đại học Virginia Commonwealth, dạy hơn 200 sinh viên mỗi lớp. Và anh ấy dạy các khóa học đó trực tuyến và không đồng bộ, nghĩa là sinh viên xem qua tài liệu theo tốc độ của riêng họ thay vì gặp nhau cùng một lúc và một địa điểm. Nói cách khác, thậm chí không có một lớp học Zoom nào để họ tụ tập.

Tất cả những điều đó khiến anh ấy gặp khó khăn trong việc làm quen với học sinh theo những cách sẽ dễ dàng hơn nếu anh ấy dạy trực tiếp 20 sinh viên cùng một lúc. Và anh ấy không thể biến bài tập thành cuộc thảo luận trực tiếp với sinh viên để xem liệu họ có theo kịp tài liệu hay thậm chí để sinh viên viết trong lớp trong khi anh ấy có thể xem họ làm việc.

Bajkiewicz cho biết anh ấy đang dành thời gian cố gắng điều chỉnh các bài tập của mình cho một khóa học giao tiếp đại chúng cơ bản mà anh ấy dạy, vì anh ấy tin rằng một số sinh viên của mình đã sử dụng ChatGPT để thoát khỏi việc tự làm công việc.

Ví dụ, trong một bài tập gần đây, một số bài tập về nhà không giống như bài tập thông thường của học sinh mà anh ấy đã từng làm. Vì vậy, anh ấy đã chạy các bài tập đó thông qua một công cụ phát hiện AI, công cụ này xác định rằng chúng có khả năng do bot viết.

Ông nói: “Yêu cầu học sinh viết một điều gì đó luôn là một hình thức đánh giá vững chắc — có lẽ là một trong những công cụ lớn hơn mà chúng tôi có trong bộ công cụ của mình. “Bây giờ chúng ta phải nghiêm túc tự hỏi bản thân, khi nào thì để học sinh viết?”

Đáp lại, Bajkiewicz đã cho sinh viên tùy chọn nộp bài tập dưới dạng ghi âm bằng một công cụ mà trường đã cấp phép, hy vọng rằng điều đó sẽ khiến trò chơi khó hơn và dễ dàng biết được liệu sinh viên có đang làm bài của mình hay không.

Nhiệm vụ là đưa ra một bản tóm tắt và phản hồi về một bộ phim mà họ đã được giao, bộ phim tài liệu tiên phong năm 1922 “Nanook of the North”. Nhưng vì là một công cụ cổ điển, ChatGPT và các công cụ khác có nhiều thông tin về nó, vì nhiều công cụ trong số đó đã được đào tạo dựa trên dữ liệu Internet gần đây.

Bajkiewicz nói về các bài tập âm thanh mà anh ấy nhận được: “Một số trong số chúng nghe có vẻ thực sự được viết sẵn, và anh ấy tự hỏi liệu một số sinh viên chỉ cần yêu cầu một câu trả lời từ một chatbot để sau đó họ đọc to hay không. “Đó có phải là thứ gì đó đến từ AI không? Tôi không biết,” anh nói thêm.

Nói cách khác, nhiệm vụ được thiết kế để xác thực hơn theo một số cách sẽ khó kiểm tra hơn bằng công cụ phát hiện AI.

Điều gì về các lớp học viết?

Nhiều lớp học đại học được thiết kế để đáp ứng yêu cầu viết, nghĩa là chúng nhằm chuẩn bị cho sinh viên viết ý tưởng của mình, một phần để chuẩn bị cho họ giao tiếp tại nơi làm việc.

Derek Bruff, nhà tư vấn và phó giám đốc thỉnh giảng tại Trung tâm Giảng dạy và Học tập Xuất sắc tại Đại học Mississippi, gần đây đã viết blog về những nỗ lực của anh ấy để cập nhật bài tập cho một lớp viết để đáp ứng với sự hiện diện của ChatGPT. (Bruff có thể đã đặt ra thuật ngữ “Trang điểm cho bài tập” với loạt bài đăng trên blog của anh ấy lấy cảm hứng từ việc xem chương trình truyền hình “Extreme Makeover: Home Edition.”)

Bài tập mà anh ấy sửa đổi là từ một khóa học mà anh ấy đã dạy vào năm 2012 về lịch sử toán học và mật mã, đáp ứng yêu cầu viết của trường. Đối với bài tập, ông yêu cầu sinh viên viết về nguồn gốc và tác động của mã hoặc hệ thống mật mã mà họ lựa chọn, để tạo thành câu trả lời của họ dưới dạng một bài đăng trên blog cho blog học thuật. Kỳ quan & Điều kỳ diệuvà gửi nó lên blog để có thể xuất bản. Vào thời điểm đó, ông nói với các sinh viên: “Phần kỹ thuật trong bài đăng của các em là phần gần nhất với kiểu viết của các nhà toán học, vì vậy hãy đảm bảo rằng bài viết rõ ràng, chính xác và súc tích.”

Tuy nhiên, khi xem xét bài tập hôm nay, anh ấy nhận ra rằng viết kỹ thuật là thứ mà ChatGPT và các công cụ AI khác đặc biệt giỏi. Và anh ấy lưu ý rằng các sinh viên thậm chí có thể giả vờ nộp bản thảo cho anh ấy trong suốt quá trình, như anh ấy yêu cầu, điều đó không phải do sinh viên làm mà là do công cụ được nhắc làm rõ điểm này hay điểm khác.

Ông lập luận rằng việc các sinh viên được lựa chọn một công cụ mật mã mà họ muốn viết sẽ mang lại cho họ một số động lực nội tại để thực sự tự mình thực hiện bài tập. “Nhưng,” anh ấy viết, “đối với những sinh viên muốn có một cách dễ dàng để hoàn thành bài tập, AI chắc chắn sẽ cung cấp điều đó.”

Trong một cuộc phỏng vấn gần đây với EdSurge, Bruff đã phát hiện ra một điều đáng ngạc nhiên khi cố gắng thay đổi hoàn toàn bài tập và khi nói chuyện với đồng nghiệp, đó là anh ấy đã nỗ lực hơn nữa trong việc đưa ra hướng dẫn về bài tập - giải thích loại công việc mà anh ấy cần để hoàn thành. điểm tốt — có thể giúp học sinh gian lận dễ dàng hơn trong thời đại ChatGPT này. Đưa ra tiêu chí đánh giá và kỳ vọng rõ ràng nhằm làm cho việc chấm điểm trở nên minh bạch và công bằng hơn, và các nhóm bao gồm cả Dự án Minh bạch trong Học tập và Giảng dạy biện hộ cho quan niệm. Tuy nhiên, Bruff nói: “Tôi càng minh bạch trong phần mô tả nhiệm vụ thì càng dễ dán phần mô tả đó vào ChatGPT để ChatGPT thực hiện công việc cho bạn. Có một sự mỉa mai sâu sắc ở đó.”

Ông nói, một cách thay đổi khả thi là yêu cầu sinh viên soạn bài tập của họ trong một công cụ như Google Docs, sau đó chia sẻ tài liệu với giáo sư để họ có thể xem lịch sử sửa đổi để xem liệu nó đã được soạn hay chỉ đơn giản là dán vào. tất cả trong một.

Nhưng anh ấy nói rằng có những sự đánh đổi đối với cách tiếp cận đó, bao gồm các vấn đề về quyền riêng tư của sinh viên. Ngoài ra, anh ấy nói thêm, "Nếu tôi biết giáo sư của tôi đang đứng sau vai tôi khi tôi viết, tôi nghĩ tôi có thể chết lặng."

Thách thức của việc dạy viết mã

Có lẽ những thay đổi về nhiệm vụ khó khăn nhất sẽ đến trong các khóa học về viết mã máy tính.

Sam Lau, người đang bắt đầu công việc trợ lý giáo sư giảng dạy về khoa học dữ liệu tại Đại học California ở San Diego vào mùa thu này, rất hào hứng với AI, nhưng anh ấy thừa nhận rằng việc giảng dạy khóa học cơ bản về máy tính của mình sẽ “khá khó khăn”.

Để giúp anh ấy chuẩn bị, gần đây anh ấy đã đồng viết một gửi cho blog Radar của O'Reilly về "dạy lập trình trong thời đại ChatGPT." Đối với bài đăng, anh ấy và một đồng nghiệp đã phỏng vấn 20 giáo sư máy tính để nghe cách họ thay đổi bài tập của mình.

Anh ấy nói rằng anh ấy biết rằng các lập trình viên ngày càng sử dụng các công cụ AI như Trợ lý GitHub để có một bot viết mã. Nhưng anh ấy tự hỏi làm thế nào sinh viên sẽ học được những điều cơ bản về mã nếu họ không bao giờ tự học cách viết mã?

Mặc dù vậy, Lau rất lạc quan. Anh ấy nói lý thuyết của anh ấy là ngay cả khi sinh viên sử dụng các công cụ để giúp họ viết mã, họ vẫn sẽ học những điều cơ bản bằng cách phải viết mã cho bài tập và “suy nghĩ về những gì cần được lập trình”.

Tuy nhiên, anh ấy biết rằng một số giáo sư khoa học máy tính muốn sinh viên đầu tiên của họ học cách viết mã mà không cần sự hỗ trợ của AI. Đối với những người đó, anh ấy đề xuất một bài tập mà anh ấy học được từ Zachary Dodds, giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Harvey Mudd.

Bài tập yêu cầu học sinh viết mã máy tính để “đi bộ” ngẫu nhiên dọc theo một dãy số. Sau đó, các sinh viên được yêu cầu lập trình một người đi bộ ngẫu nhiên thứ hai đang trong quá trình va chạm với người thứ nhất. Một phần của bài tập dành cho học sinh bịa ra một câu chuyện về hai nhân vật này và lý do tại sao họ lại đi trên con đường đó. Ví dụ, một học sinh có thể nói rằng họ là hai con kiến ​​​​trên một khúc gỗ và một con đang nói cho con kia biết thức ăn ở đâu, hoặc họ là hai người bạn đang cố gắng đi đến cửa hàng tạp hóa. Ý tưởng là đưa một yếu tố vui nhộn vào một nhiệm vụ mã hóa trần tục khác.

Về cơ bản, AI có thể được sử dụng để tạo nên cả câu chuyện và mã không?

Vâng, vâng, Lau thừa nhận. Ông nói: “Tại một số thời điểm, với tư cách là một người hướng dẫn, có một câu hỏi là học sinh sẽ đi được bao xa” để gian lận. “Nếu họ sẵn sàng đi xa đến thế, chúng tôi không nghĩ và cũng không tin rằng chúng ta nên cố gắng dành thời gian để bắt những sinh viên này làm bài tập của họ.”

Đạo luật cân bằng

Vì vậy, có lẽ những người hướng dẫn tốt nhất có thể làm là làm cho bài tập của họ trở nên thú vị hoặc khác thường đến mức mặc dù học sinh có thể gian lận nhưng sẽ cần nhiều nỗ lực hơn để làm như vậy. Xét cho cùng, hầu hết các ổ khóa trong nhà đều có thể bị cạy, nhưng tại một số điểm, chúng tôi chấp nhận sự cân bằng giữa việc chủ nhà có thể dễ dàng vào nhà của họ và thách thức khi kẻ xấu đột nhập.

Ethan Mollick, phó giáo sư quản lý tại Đại học Pennsylvania, là người đã đặt ra thuật ngữ ngày tận thế bài tập về nhà. Một trong những khuyến nghị chính của anh ấy: Hãy thử một lớp học lật, nơi sinh viên xem các bài giảng qua video và dành thời gian trên lớp cho các bài tập học tập tích cực.

“Có ánh sáng ở cuối đường hầm AI dành cho các nhà giáo dục, nhưng nó sẽ cần các thử nghiệm và điều chỉnh,” anh ấy viết trong bản tin của mình, Một điều hữu ích. “Trong thời gian chờ đợi, chúng ta cần phải thực tế về việc có bao nhiêu thứ sắp thay đổi trong tương lai gần và bắt đầu lập kế hoạch ngay bây giờ cho những gì chúng ta sẽ làm để ứng phó với Ngày tận thế cho bài tập về nhà.”

Bruff, nhà tư vấn giảng dạy, cho biết lời khuyên của ông dành cho bất kỳ giáo viên nào là không nên có tâm lý “chúng tôi chống lại họ” với học sinh. Thay vào đó, ông gợi ý, những người hướng dẫn nên thừa nhận rằng họ vẫn đang tìm ra các chiến lược và ranh giới cho các công cụ AI mới, đồng thời nên làm việc với sinh viên để phát triển các quy tắc cơ bản về mức độ hoặc mức độ có thể sử dụng các công cụ như ChatGPT để hoàn thành bài tập về nhà.

Học sinh nghĩ gì?

Johnny Chang, một sinh viên sắp tốt nghiệp tại Đại học Stanford, đang tổ chức một buổi trực tuyến sắp tới Hội thảo AI trong giáo dục với hy vọng truyền thêm tiếng nói của sinh viên vào các cuộc trò chuyện về giảng dạy và AI.

Anh ấy gợi ý rằng bất cứ người hướng dẫn nào làm với bài tập của họ để thích ứng với ChatGPT và các công cụ khác, thì họ nên yêu cầu sinh viên cung cấp thông tin đầu vào — và sẵn sàng tiếp tục sửa đổi bài tập của họ, vì công nghệ này phát triển rất nhanh.

Ông nói: “Những gì bạn thiết kế hiện tại có thể trở nên lỗi thời ngay khi sinh viên bắt tay vào và tìm thấy kẽ hở nào đó xung quanh nó.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Ô tô / Xe điện, Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• BlockOffsets. Hiện đại hóa quyền sở hữu bù đắp môi trường. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.edsurge.com/news/2023-07-27-instructors-rush-to-do-assignment-makeovers-to-respond-to-chatgpt