人工知能 (AI) の範囲が年々拡大するにつれ、高等教育とその背後にある人々は、使用量の増加に対処するための苦闘を続けています。
シンプソン大学の学術的誠実性ポリシーは 2024 年 11 月 13 日に最後に更新され、AI の使用が学術的不正の一形態として明示的にマークされました。これにより、教授会の内外で、教授のシラバスに関する特定の AI ポリシーについての議論が増加しました。
学部全体で、教員は現在、教育における AI の役割をナビゲートする際に、課題、期待、学習について再考しています。
歴史学教授でシンプソン大学教育学習センター所長のニコラス・プロクター氏は、AIについての考えを語った。
「AI は、あることには非常に役立ちますが、他のことには逆効果となる強力なツールです。ハンマーと同じです」とプロクター氏は述べました。 「釘を持っているなら、ハンマーは非常に優れた道具です。パンクしたタイヤを修理しようとしているのであれば、おそらくハンマーは使用すべき道具ではありません。」
プロクターは、進行中のいくつかのプロジェクトを通じて AI の使用を模索してきました。彼は、AI ベースの課題、教室での会話、および同様の取り組みを設計、実装、報告するために学期を通して集まる学際的な教授グループを監督しています。
彼の仕事のもう 1 つの焦点は、教員間で共有される語彙を構築することです。彼は、混乱を避け、生徒がよりよく理解できるように明確な線を引くために、言語の継続性を重視していると語った。
ただし、AI の使用に関する分野間の違いを認識する場合、これらの境界線はそれほど明白ではない可能性があります。
ある学生はこれらの違いを直接理解しました。生化学を専攻し、データ分析と環境科学を副専攻するアレクシス・ウルリッヒ上級生は、自身の研究分野でAIがどのように衝突するかについて語った。
「AI はコンピューター プログラミングで活用されています…そして、環境科学の部分ではそれが少し難しいのです。これらの大規模な言語モデルは、データ センターで使用される水の量が膨大であるため、環境に非常に有害だからです」とウルリッヒ氏は述べました。
同様に、社会正義研究と心理学を専攻する 2 年生のライリー・トゥジオ氏は、異なる研究分野で AI がどのように機能するかを共有しました。
心理学に関しては、Tuzzio 氏が大規模なデータベースの処理に AI がどのように役立つかを共有しました。彼は、それが練習問題や試験の作成にもどのように役立ったかを説明しました。
一方、社会正義活動における AI の利用についての彼の見方は異なりました。
心理学部内では、心理科学教授のサル・マイヤーズ氏がAIに関する見解を語った。
「一般的に、私はテクノロジーが大好きで、新しいテクノロジーを探求するのが大好きです。つまり、AI が好きなのです」とマイヤーズ氏は言いました。 「だからといって、私が AI の弱点を認識していないというわけではありませんが、全体的に見て、私は AI に対してかなり肯定的な見方をしています。」
マイヤーズ氏は、専門分野におけるこれらの強みと弱みをどのように評価し、学生をどのように支援できるかを説明しました。彼らは、模擬試験を作成したり、課題に対するフィードバックを学生にとって理解しやすいものに言い換えたりするために AI をどのように使用しているかを共有しました。
「学生たちに変えてもらいたいことを、本当にひどいものに思われずに、紙面でどう伝えるかを見つけるには、本当に長い時間がかかります」とマイヤーズ氏は言う。 「本当に上手にコメントを書こうとすると、コメントを書くのに長い時間がかかります。AI が助けてくれれば、より速く書くことができます。」
しかし、教員と学生の利用について議論する際、マイヤーズ氏は教員が学生の成績評価にこれらのテクノロジーを使用すべきではないと強調した。
「私は AI を使用して採点はしませんが、この論文の弱点を効果的に伝える方法を見つけるために AI を使用しています」とマイヤーズ氏は言います。
マイヤーズ氏はまた、AI の使用を公開することの重要性を伝え、そのような誠実さをどのようにモデル化し、学生に教えるべきかを説明しました。
マイヤーズ氏は、任務の性質と専門知識のレベルがAI利用の重要性を決定する可能性があると説明した。彼らは、教授の専門性がすでに開発されている特定のプロジェクトにおいて、AI がタスクを達成するためのより迅速な方法にすぎないことを詳しく説明しました。
「私は何かを成し遂げようとしているので、重要なのは製品であり、製品が正確である限り、その製品がどのように生まれたかはそれほど重要ではありません」とマイヤーズ氏は語った。
マイヤーズ氏は、そのような経験をまだ持っていない学生にとって、このプロセスは異なるものになるだろうと述べた。
しかし、プロクターにとっては、そのプロセス自体が目標なのです。彼は、AI に関する会話における究極の価値は学習の側面にあると説明しました。
「人々がAIをうまく活用していれば、より効率的な学習方法を考え出しているが、AIの使い方が下手であれば、課題を完了するためにAIを利用していることになる」とプロクター氏は語った。 「そして、課題を完了することと学習することは異なることが多いと思います。」
レポートやテストなどの標準的な課題を超えて学習を測定するのは難しいため、これが教育システムの性質であると彼は説明しました。
教師教育の助教授であり、AI 教員ワークグループのメンバーであるチャンドラ・ケアンズ氏は、教育分野の立場から自身の経験を共有しました。キールンズ氏は、デモインの学校で 18 年間にわたり元教師を務めた経験があり、現在は教育学の教授として働いています。
「教師であることの最良の部分は、生徒のことを知り、生徒に何ができるかを知ること、時間をかけて課題を採点し、成長を確認することだと思います。AI にはそれができません」とキールンズ氏は語った。
教育プロセスに対するこの理解は、高等教育において新たな光を当てます。学生が課題で AI を使用し、教授が AI を使用して採点を行うと、AI が自ら応答しているという新たな現実が現れます。
「AI によって作成された学生の課題は、教授によって AI によって評価されています」とプロクター氏は言いました。 「そして、それらのテキストの両方のアイデアは、意味のある方法でどちらの脳にも伝わりません。」
プロクター氏は、彼の生徒 2 人が、どちらも知らないうちに AI を使用してお互いの作品をやり取りしていたという友人の経験を思い出しました。
「彼が使った印象的なフレーズは『肉人形』だった」とプロクター氏は語った。 「彼は、私の生徒は二人ともAIの肉人形になったと言いました…彼はAIが自らと会話するのを見ていたのです。」
高等教育の構造に対するこの課題には明らかな解決策はない、と教員らは述べたが、だからといって行動が不可能というわけではない。
「私たちが批判的思考スキルを開発し続け、学びたいという気持ちで学び続ければ、AI は静かな隅っこに留まり、私たちを助けてくれますが、乗っ取ってしまうわけではありません」とキールンズ氏は語った。
プロクター氏は、AI 教員ワークグループや他のプロジェクトを主導することに加えて、対応策も提案しました。彼の見解は、最初になぜ課題を行うのかを生徒に理解させることでした。このようにして、学習の価値を最初から伝え、生徒の目標を自分の教育に向けて再調整します。
「それについて書くほど一生懸命考えて何かを見つけ出すということ？それが本当の学習プロセスなのです」とプロクター氏は言う。
AI が進化し続ける中、シンプソン大学の教員は、どのテクノロジーが教室に属するかだけでなく、学習のどの部分が自分たちのものであり続けるかを決定することになります。
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