私はついに、AI検出ツールが信頼できないという（極めて）明確な証拠にもかかわらず、学校で使用されているAI検出ツールに関するこのNPR記事を熟読する機会に恵まれました。心配なことはたくさんありますが、最も心配しているのは誤検知だけではありません。それがこれらのツールが表すものです。私たち（教育）は、評価のようなものを再考するというより困難な（しかし必要な）作業を行う代わりに、学習者の主体性よりも監視を選択し続けています。学習と思考の証拠を設計する方法を革新するのではなく、デフォルトのままで出力を監視します。それは実際には AI の問題ではありません。それは評価設計の問題です。これに、教育におけるフィードバック、評価、評価の間の永続的な混乱（難読化）が重なり、突然、確率論的な「得点」が真実、事実、判断として扱われる一方で、予測可能な結果は、あまりにも多くの場合、対話なしに行われます。有害な影響は現実にあります: • 不安と回避可能なストレスの増加 • 信頼の低下 • 敵対的な学習関係 • 生徒が好奇心ではなくコンプライアンスを最適化する AI への反応が、より有意義な学習設計ではなく、より監視的なものであれば、私たちはその瞬間を見逃しており、率直に言って要点を見逃しています。まず第一に、AI がこの緊張を生み出したわけではありません。それは単にそれを明らかにしているだけです。そこで次の疑問は、AIが存在する世界に向けて評価を再設計するつもりなのか、それとも監視を倍増させてそれを厳密さあるいはトロイの木馬マーケティング用語と呼ぶつもりなのか、ということだ。注: これらすべてを「AI で証明する」ための、思慮深く実用的な方法があります。 #AILリテラシー #AIin教育 #AIE倫理 #AICクリティカルシンキング
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