Yapay Zekâ İntihaline Karşı Koruma
Öğrencilerin yalnızca birkaç tıklamayla birçok göreve yanıt üretebilmelerinin acil revizyona ihtiyaç duyduğu yerleşik değerlendirme politikaları ve uygulamalarıyla üretken yapay zekâ (AI) araçlarının öğrenciler tarafından iyice kullanılabilir hâle gelmesi akademik dürüstlük için yeni bir çağ başlattı. Yapay Zekâ, Akademik Dürüstlük ve Özgün Değerlendirme: Eğitim İçin İleriye Dönük Etik Bir Yol adlı bu teknik inceleme, Anthology'nin akademik dürüstlüğü korumak için en iyi uygulamalara ilişkin bakış açısını sunarak üretken yapay zekânın yükselişine en etik yanıt olduğuna inandığımız şeyin ana hatlarını çiziyor ve yapay zekânın yüksek öğrenimde kullanımını desteklemek için öğrenme teknolojisinin hem olanaklarını hem de sınırlamalarını detaylandırıyor.
Bu makale aynı zamanda yapay zekâ dedektörlerine karşı SafeAssign gibi intihal önleme araçlarının kullanımını da ele almakta, intihale karşı en iyi savunmanın eğitmenlere ve kurumlara özgün değerlendirmeyi desteklemek için yapay zekâ destekli teknolojileri kullanma fırsatlarının kullanımını sağlamak olduğuna dair görüşümüzü özetlemektedir. Bunu, Anthology Learn'de şu en iyi uygulamalarla gerçekleştirebilirsiniz:
Eleştirel düşünmeye, kişisel bakış açılarına ve kendini yansıtmaya odaklanan görevler oluşturun, üretken yapay zekâ teknolojilerinin özgün bir şekilde üretmesi çok daha zordur. Faaliyetleri; güncel ve yerel olaylar, kişisel deneyimler ve gelecek tahminleri gibi bu araçların üzerinde çalışacak çok fazla tarihsel veriye sahip olmadığı konu alanlarını keşfetmeye çalışmak da olabilir.
Kurs yapısı, test soruları ve hatta kurs oluştururken dereceli puanlama anahtarı üzerinde not vermeye dair öneriler sunmak için AI Tasarım Asistanını kullanın. Bu zaman alıcı görevlerden bazılarını kolaylaştırarak eğitmenlerin gerçek değerlendirmelere ve kurslarını ilgi çekici ve faydalı hâle getirmenin diğer yollarına odaklanmaya daha fazla zamanı olur.
Akran değerlendirme ve grup çalışması da görevlere özgünlük katmanın harika yollarıdır. Blackboard Learn; grup görevlerini, tartışma yoluyla işbirliğini ve akran değerlendirmeleri kolaylaştırmak için gerekli tüm işlevleri beraberinde getirir. Eğitmenlerin çevrim içi ve hibrit öğrenme yöntemlerinde özgün değerlendirme ilkelerini uygulamalarına yardımcı olur.
Kişiselleştirilmiş değerlendirmeler, öğrencilerin fikirlerini ve bakış açılarını ifade etmelerine ve eğitmenlerin her öğrencinin yazma stilini gözlemlemesine olanak tanıyarak öğrencinin daha sonrasında gönderme ihtimali olan yapay zekâ tarafından oluşturulmuş çalışmaları tespit etmeyi kolaylaştırır.