Proteção contra plágio de IA
A ampla disponibilidade de ferramentas generativas de inteligência artificial (IA) para alunos deu início a uma nova era para a integridade acadêmica, com políticas e práticas de avaliação estabelecidas que precisam de revisão urgente, agora que os alunos podem gerar respostas para muitas tarefas com apenas alguns cliques. Este informe técnico, AI, Integridade Acadêmica e Avaliação Autêntica: Um Caminho Ético para a Educação, fornece a perspectiva da Anthology sobre as práticas recomendadas para manter a integridade acadêmica, descrevendo o que acreditamos ser a resposta mais ética ao surgimento da IA generativa e detalhando as possibilidades e limitações da tecnologia de aprendizagem para apoiar o uso da IA no ensino superior.
Esse documento também aborda o uso de ferramentas antiplágio, como o SafeAssign, em comparação com os detectores de IA, e discorre sobre nossa opinião de que a melhor defesa contra o plágio é oferecer aos instrutores e às instituições oportunidades de usar tecnologias baseadas em IA para apoiar a avaliação autêntica. Alcance tudo isso no Learn da Anthology com estas práticas recomendadas:
Elabore tarefas que foquem no pensamento crítico, nas perspectivas pessoais e na autorreflexão, pois elas são mais difíceis de serem produzidas por tecnologias de IA generativas de forma que pareçam genuínas. As atividades também podem procurar explorar áreas temáticas em que essas ferramentas não têm tantos dados históricos com os quais trabalhar, como eventos atuais e locais, experiências pessoais e previsões futuras.
Use o AI Design Assistant para fornecer sugestões sobre a estrutura do curso, perguntas de teste e até mesmo critérios de avaliação ao criar cursos. Ao simplificar algumas dessas tarefas demoradas, os instrutores têm mais tempo para se concentrar em avaliações autênticas e em outras formas de tornar os cursos interessantes e benéficos.
A avaliação de colegas e o trabalho em grupo também são ótimas maneiras de acrescentar autenticidade às tarefas. O Blackboard Learn é equipado com toda as funcionalidades necessárias para promover as tarefas em grupo, a colaboração por meio de discussões e as avaliações de colegas, ajudando os instrutores a aplicar os princípios de avaliações autênticas nas modalidades de aprendizagem on-line e híbrida.
As avaliações personalizadas permitem que os alunos expressem suas ideias e perspectivas e os instrutores observem o estilo de escrita de cada aluno, facilitando a identificação de qualquer trabalho gerado por IA que o Aluno possa enviar posteriormente.