Искусственный интеллект в вузах: нет простого решения для борьбы с мошенничеством 🎓🤖

В последние годы использование генеративного искусственного интеллекта в образовательных учреждениях вызывает серьезные дискуссии. Одни считают, что университеты сознательно закрывают глаза на подобные случаи, чтобы не потерять доходы от иностранных студентов, другие указывают на технологические и методические ограничения.

Действительно, международные студенты обеспечивают значительную часть финансирования вузов, особенно в странах вроде Великобритании, где более двух пятых университетов к концу учебного года находятся в дефиците. Однако утверждать, что учебные заведения могли бы легко выявлять использование ИИ, неверно.

Применение детекторов ИИ, таких как Turnitin, оказалось недостаточно эффективным. Исследования показывают, что точность подобных инструментов составляет менее 40%, а при намеренном скрытии использования ИИ («adversarial cases») — всего 22%. Иными словами, в трех четвертях случаев системы не распознают вмешательство ИИ. Поэтому говорить о простом решении проблемы нельзя.

Некоторые университеты всё же предпринимают активные меры, рассматривая случаи академической нечестности, однако доказать использование ИИ без признания студента крайне сложно. В качестве альтернативы вузы переходят на «защищенные» формы оценки, например, очные экзамены, либо проектируют задания с учетом вероятного использования ИИ.

Эксперты также подчеркивают, что возвращение к исключительно традиционным экзаменам может быть неэффективным. Основной навык, который развивают гуманитарные дисциплины — способность ясно и аргументированно излагать мысли после самостоятельного исследования — в условиях жестких экзаменов раскрывается не полностью. Лучшим подходом может стать аналитическая оценка, где студентам предлагают новый материал, требующий осмысления за ограниченное время. Такой формат стимулирует применение знаний и снижает влияние внешних источников, включая ИИ.

В целом, проблема использования ИИ в учебных заданиях сложна и многогранна. Университетам приходится балансировать между справедливой оценкой студентов, технологическими ограничениями и сохранением академической целостности. ⚖️📚