• Согласно исследованию University of Reading, ответы на экзаменах, созданные ИИ, часто превосходят ответы реальных студентов.
  • В Китае модель ИИ хорошо справилась с языковыми предметами на национальных экзаменах, но испытала трудности с математикой, что подчёркивает ограничения ИИ в понимании нюансов языка и абстрактного мышления.

НАШЕ МНЕНИЕ
Недавнее исследование показывает, что ИИ превосходит реальных студентов на экзаменах, вскрывая недостатки традиционных методов оценивания. Хотя ИИ отлично справляется с языком, он испытывает трудности с математикой и абстрактным мышлением. Это подчёркивает необходимость для преподавателей пересмотреть стратегии оценивания и адаптироваться к миру, на который влияет ИИ, чтобы сохранить честность образования.
— Jasmine Zhang, корреспондент BTW

Что произошло

Недавнее исследованиеUniversity of Readingпоказало, что ответы на экзаменах, созданные ИИ, часто превосходят ответы реальных студентов, что вызывает серьёзные опасения по поводу честности образования.

Исследователи использовали инструмент ИИChatGPTдля создания вымышленных студенческих ответов для бакалаврской программы по психологии и обнаружили, что эти сочинения ИИ почти невозможно отличить от настоящих: лишь 6 % вызвали подозрения. Этот результат подчёркивает возможность незаметного списывания и требует срочных реформ методов оценивания.

Аналогичные опасения прозвучали в Китае, где модель ИИ проверили на национальных вступительных экзаменах в университеты. ИИ хорошо справился с китайским и английским языками, но испытал трудности с математикой, давая путаные и вводящие в заблуждение ответы. Это показывает ограничения ИИ в понимании нюансов языка и абстрактного мышления.

Эти два исследования были похожи, но результаты различались. Это может объясняться различиями в системах образования двух стран, уровнем развития искусственного интеллекта и типами проведённых экзаменов.

Оба исследования отражают необходимость того, чтобы образовательные учреждения по всему миру адаптировались к растущему влиянию ИИ, обеспечивая справедливые и надёжные системы оценивания, способные выявлять и снижать риск списывания с помощью ИИ.

Читайте также:Производители откладывают внедрение генеративного ИИ из-за опасений по поводу точности

Читайте также:Министр Сингапура призывает к созданию рамочных основ для ИИ, чтобы избежать «хаотичного» будущего

Почему это важно

Недавнее исследование, показавшее, что ИИ может превосходить реальных студентов на университетских экзаменах, — тревожный звонок для всей системы образования. Дело не только в академической нечестности. Речь о будущем образования.

Способность ИИ создавать почти неотличимые и высокооценённые экзаменационные ответы вскрывает изъян в наших методах оценивания. Действительно ли мы оцениваем знания студента или невольно оцениваем его технические навыки?

Кроме того, результаты ИИ на школьных экзаменах в Китае показали, что, хотя ИИ превосходно справляется с языком, он не справляется с математикой и абстрактным мышлением.

Эта двойственность подчёркивает как потенциал, так и ограничения ИИ в образовании. Пришло время преподавателям пересмотреть традиционные методы оценивания и адаптироваться к миру, на который влияет ИИ. Возможно, более абстрактная оценка больше подойдёт для будущего.

Ключевым станет принятие возможностей ИИ при одновременном обеспечении надёжных систем для выявления и предотвращения злоупотреблений. На кону стоит честность образования, и то, как мы отреагируем, определит будущее обучения.