ИИ в классе обещает эффективность, но при какой цене обучения?
18 июля 2025 г.Свечение экрана ее ноутбука прорезает темноту ее комнаты в общежитии. 2:47 утра. Пальцы Сары Чен парят над кнопкой обновления, слегка дрожа от слишком большого количества кофеина и слишком мало сна. Нажимать Оценка материализуется - резкий номер, который ощущается как приговор, вынесенный каким -то невидимым трибуналом. Ее эссе о постколониальной литературе, недели тщательного анализа, изучающего лингвистическое восстание Ачебе и повествовательные инновации Адичи, было оценено. Рассеянный. Забил.
Машиной, которая никогда не плакала, чтение «Вещи разваливаются».
Эта сцена повторяется в тысячах университетов каждую ночь. Студенты получают оценки от систем, которые работают в тени, алгоритмические судьи, которые никогда не спят, никогда не сомневаются, никогда не чувствуют вес человеческих историй, встроенных в академическую работу. Мы вошли в эпоху, когда искусственный интеллект не только помогает образованию - этоявляетсяобразование.
Трансформация захватывает дух в его масштабе. Системы оценки, которые обрабатывают представления быстрее, чем любой человек, могут мечтать. Программы обучения, которые адаптируются к индивидуальным стилям обучения с математической точностью. Конструкция курса оптимизируется алгоритмами, которые обнаруживают пробелы в знаниях, прежде чем студенты даже поймут, что они существуют. Обещание блестят, как Gord's Gold: персонализированное образование в беспрецедентном масштабе, эффективность, которая может демократизировать обучение в течение миллионов.
Но поцарапать под этим технологическим шпоном, и вы найдете вопросы, которые заставляют преподавателей терять сон.
Что происходит, когда студент принципиально не согласен с оценкой AI-AST? Можете ли вы спорить с алгоритмом? Когда машины неверно истолковывают культурный контекст или не распознают творческий блеск, который не соответствует заранее определенным закономерникам, кто несет ответственность? Представляет ли искусственный интеллект будущее справедливой оценки - или смерти образовательного нюанса?
Это не теоретические проблемы, плавающие в академических журналах. Они сейчас превращают ДНК высшего образования, превращая священные отношения между учителем и учеником во что -то беспрецедентное: треугольник с участием людей, преподавателей -человека и искусственных умов, которые процессы, но не понимают.
Тихая революция: как машины научились оценивать
Зайдите в любое здание информатики в 3 часа ночи, и вы услышите их - тихий гул серверов, обрабатывающих бесконечные потоки кода студента. Системы автоматической облегчения были незамеченными героями программирования в течение десятилетий, элегантными машинами, которые проверяют, оценивают и оценивают с механической точностью.
Доктор Бриана Моррисон хорошо знает этот мир. В качестве доцента в Университете Вирджинии и сопредседателем Совета по образованию ACM, она стала свидетелем эволюции воочию. «В рамках компьютерного образования мы использовали автопроизводители или компьютерные системы для тестирования материалов студентов (то есть программ, которые они представляют для домашней работы) в течение многих лет»,-объясняет она с тоном факта, описывающего знакомый инструмент. «Оценки всегда беспристрастны».
Эти системы работают на красивой простоте:
питон
import unittest
def student_function(x):
return x * 2
class TestStudentFunction(unittest.TestCase):
def test_double(self):
self.assertEqual(student_function(2), 4)
self.assertEqual(student_function(5), 10)
unittest.main()
Вход. Процесс. Выход. Бинарное совершенство.
Но вот где наша история резко превращается в неизведанную территорию. Образовательные учреждения больше не довольны кодом оценки. Они хотят, чтобы ИИ оценил эссе, которые сталкиваются с экзистенциальными вопросами. Творческие проекты, которые бросают вызов стандартизации. Дискуссионные посты, которые раскрывают грязную сложность человеческой мысли.
Алгоритмы машинного обучения развертываются для персонализации обучения в масштабах, которые заставили бы головокружение традиционных преподавателей. CHATGPT отвечает на вопросы студентов о квантовой механике. Github Copilot помогает начинающим программистам написать свои первые алгоритмы. GradeScope обрабатывает тысячи экзаменов одновременно, определяя закономерности, которые могут пропустить человеческие грейдеры.
Эффективность неоспорима. Последствия? Ужасающий.
Инструменты, которые когда -то дополняют человеческое суждение, все чаще заменяют его. И в отличие от четкого мира тестирования кода, субъективная оценка включает в себя нюанс, контекст и культурное понимание, которые даже самые сложные системы ИИ пытаются понять.
Вопрос, преследующий образование, не является ли ИИ продолжить свой марш в наши классные комнаты. Это готовы ли мы к тому, что мы можем потерять в процессе.
Азартная игра о вероятностной оценке
Существует пропасть между традиционной автоматической обложкой и современной оценкой ИИ-пропасть, которую большинство преподавателей не полностью признали. Традиционные системы являются детерминированными. Поправьте их идентичные входы, получите идентичные выходы. Каждый раз. Генеративные системы ИИ? Это существа вероятности, статистические приближения, завернутые в иллюзию уверенности.
Моррисон проводит это различие с точностью хирурга: «Я считаю, что система, на которую вы говорите, основана исключительно на оценке с AI ... Насколько мне известно, никто в вычислительном образовании не использует одну из этих систем».
Еще нет.
Ее предупреждение несет в себе вес пророчества: «Даже если бы кто -то обучался только содержанию курса, нет никакой гарантии, что вероятностный текст и сгенерированный текст и оценка соответствовали бы эксперту или инструктору».
Представьте себе этот сценарий: студент представляет блестящий анализ шекспировской метафоры. Система ИИ, подготовленная на тысячах аналогичных эссе, обрабатывает представление через слои нейронных сетей, каждый слой добавляет свою собственную статистическую неопределенность. Окончательная оценка вытекает не из логических рассуждений, а от распознавания образцов, из лучшего статистического предположения системы о том, что может решить человеческий оценщик.
Подумайте, как это может работать на практике:
json
{
"prompt": "Grade this essay on World War II: [essay_text]",
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 200
}
Этот безобидный параметр «температура» контролирует случайность. Одно и то же эссе может получить разные оценки в зависимости от вычислительных перепадов настроения для всех участников. Система может отдать предпочтение определенным фразам во вторник и наказывать их в среду, сохраняя при этом появление последовательной оценки.
Это не технический сбой - это фундаментальная проблема для всего, что мы верим в справедливую оценку. Когда оценки становятся вероятностными, что происходит с концепцией объективной оценки? Как мы поддерживаем академические стандарты, когда сам стандарт колеблется с каждой алгоритмической оценкой?
Последствия волнуются наружу, как камни, брошенные в неподвижную воду. Если системы ИИ не могут гарантировать постоянную оценку идентичной работы, как они могут поддерживать справедливость для разных студентов, разные фон, разные способы выражения знаний? Сама основа академической оценки - согласованность, справедливость, прозрачность - оправдывает рассылку.
Усиление древних предрассудков
Самая неудобная истина образования находится на пересечении технологий и предвзятости: системы ИИ не устраняют предрассудки человека - они усиливают ее в беспрецедентном масштабе. Каждый алгоритм становится зеркалом, отражающим предубеждения, встроенные в его учебные данные, и образовательные системы ИИ не являются исключением из этого цифрового воспроизведения исторического неравенства.
Предупреждение Моррисона сокращается до сути вопроса: «Генеративные инструменты искусственного интеллекта настолько же хороши, как и их обучающие данные, которые должны быть свободны от предвзятости».
Но данные без предвзятости-это единорог, который, как и в концепции, невозможна в реальности. Исторические академические записи несут встроенные предрассудки против определенных стилей письма, культурных перспектив и не носителей. Когда ИИ учится из этой испорченной истории, он увековечивает дискриминацию в результате эффективности машины и невидимости тени.
Оригинал