大学教授が ChatGPT を「盗んで」学生が推薦状を書くのを手助けしました!ケンブリッジ奨学金を獲得しました

ChatGPT は、教育コミュニティではさまざまな評判があります。教師は、AI によって残された宿題が無意味になると信じていますが、生徒は、時間を節約するには、そもそも無意味な宿題も AI に書かせたほうが良いと考えています。

ただし、最近は逆転しているかもしれませんが、物語の主人公は「学生の不正行為」から「業務効率化を図る教授」に変わりました。

最近、セントルイスのワシントン大学コンピューターサイエンス工学部の教授、作家、ゲームデザイナーであるイアン ボゴスト氏が記事を書きました。彼は多くの大学教授にインタビューした結果、ChatGPT が確かに有効であることを発見しました。推薦状を書いたり、コースの概要を作成したりする際に、半分の労力で 2 倍の成果が得られる生産性向上ツールです。

教授も、ChatGPT が作成したテンプレートの推薦状を使用し、それを逆にして「最も人道的な推薦状」を作成し、学生がケンブリッジ奨学金を獲得できるよう支援しました。

しかし、推薦状の問題に関しては、一部のネチズンが「もう解決したからAIが動く必要はない。推薦は私、書くのは学生の責任だ」というメッセージを残しました。 。

ChatGPT スキャンダルは 2 つのエピソードで覆されました

ChatGPT の誕生以来、主要大学は、まるで秘密に包まれているかのように、ChatGPT に対して次々と追跡命令を出してきました。教育界には暗雲が立ち込めており、「大学の小論文は終わった」「高校英語は終わる」「生徒の宿題はすべてAIが書くようになる」など、否定的な議論が絶えず広まっています。

一部の大学は、ChatGPT に関する調査を開始し、シラバス内の学術的誠実性に関する警告を更新し、さらには ChatGPT について議論するための特別コースを開始しました。

しかし、ChatGPT の欠点が徐々に明らかになってきたため、これらの教授たちはもはや「不正行為の問題」には関心がなく、ChatGPT を使用してタスクを自動的に完了する方法をもっと考えているのではないでしょうか?

大規模な言語モデルは、「正確な事実と知識」を生成することにはまったく役に立たないかもしれませんが、仕事の成果に関係のないタスクを解決するのには非常に優れており、非常に合理的な成果を得ることができます。

ChatGPT は、反復性が高く重要ではないタスクについて、生徒と教師のチームを同じ面で統合します。

「推薦状」を例に挙げます。ChatGPT は、教授が特定の役割に特定の候補者を推薦する (または推薦しない) 理由を説明できませんが、ChatGPT は詳細なテンプレートを提供できます。重要な情報はほとんどありません。

匿名を希望するテキサス大学の教授は、「講義をする」前や「推薦状を書く」前に毎回 ChatGPT を使用して下書きを入力しており、この現象は非常に一般的であると考えています。 , しかし、このショートカットは仕事を避けていると考えられるかもしれませんが、やるべき重要な仕事はまだたくさんあり、推薦状を書くことは決して優先順位が高いものではなく、ChatGPT を使用すると手紙を書く時間を半分に短縮できます。

AI ライティング ツールを使用するもう 1 人の学者、ビクトリア大学図書館の先端研究サービス責任者マット フクラック氏は、学術界には隠された秘密があり、ほとんどの教授は「優秀」を基準にしているだろうと考えています。 「good」（良い）、「average」（平均）で文字を分類し、特定の状況に応じて微調整して再利用します。

しかし、Huculak は、ChatGPT の出現によって、特にテンプレートでは定義できない「トップ」の学生にとって、この現象を終わらせることができるかどうかを知りたかったため、実験を実施し、優秀な学生に手紙を書くよう ChatGPT に依頼しました。推薦状はテンプレートとして使用されるのではなく、代わりに ChatGPT の出力が否定的な教材として使用され、Huculak はまったく異なる、反定型的な推薦状を書き始めました。

Huculak さんは、「執筆のプロセスは長い間経験したことがない感覚でした。とても人間味のある、心のこもった推薦状でした。この学生も、この推薦状でケンブリッジ大学への入学に成功しました。」と述べました。 （名誉ある奨学金）。

この成功体験をきっかけに、Huculak さんは自身の仕事でも ChatGPT を使い始め、その出力をもとに反数式テキストを書き直したところ、「素材を並べ替える」感覚がとても心地よく感じられ、もう白紙の書類を恐れる必要はありません。

ジョージ メイソン大学の講師であるステファニー ケイン氏も、ChatGPT が「最初はすべてが難しい」という問題を完全に解決すると信じています。

Kane さんは、新しいコースのシラバスの作成を始めるたびに、ChatGPT にアイデアを求めます。「ChatGPT は、言い返すゴム製のアヒルのようなものです」と彼女は言いました。 (小さな黄色いアヒルにコードや文書を説明することで、インスピレーションを与え、矛盾を発見することができます。)

しかし、Kane はすぐに、ChatGPT が現実に存在する関連書籍や論文などの実際の読み物を提供できないことに気づきました。トピックやコンセプト。

Kane は、同僚に質問するよりも、ChatGPT の方が優れていると考えています。少なくとも、同僚へのプレッシャーは大きくなりません。バカだと言われることや、準備なしに質問することを気にせずに、何でも質問できます。

Huculak とKane はどちらも定型的なテンプレートから脱却するために ChatGPT を使用していますが、産業界と学術界の両方にまたがる映画制作者であるハンク ブルーメンソールは、ChatGPT (決まり文句) を通じて世俗的な洞察を得ることを望んでいます。

ブルーメンタール氏は、自分の専門分野で学術的な仕事のオファーがなかったが、多様性、公平性、包括性に関して要求した見解表明が、学術的嗜好にとって異例すぎるのではないかと疑問に思った。

彼は、「私の多様性に関する声明は、私が作ったすべての映画に関するものであり、黒人、アジア人、女性、多様なスタッフ、監督、俳優を雇用してきました。しかし、学校が望んでいることは別のものだと思います。」 "

それが具体的に何であるかについて、Blumenthal 氏は、ChatGPT には、それ自体の多元的な立場に基づくことなく、期待されるテキストを作成するのに役立つ機能があると信じています。

別のアメリカの大学教授は匿名を条件に、ChatGPTを使って正式な「評価基準」（評価基準）を生成したことを認め、現在これらの基準はコースや学位申請の一部となっている。

教授が言いたかったのは、その研究は素晴らしく、その分野の知識のない人がコースを評価するときに聞きたいと思われるもののように聞こえるということでした。作成された資料は、実際の提案になるのに十分な内容でした。

大規模な言語モデルでよくある残念な点は、ChatGPT が既存の資料の山でトレーニングされた後に独創性を提供できないことです。

しかし、教授が真に新しいことを考え出すように求められることはあまりありません。彼らが毎日行う仕事のほとんどは、手紙を書いたり、フォームを処理したり、レポートを書いたりする事務作業です。人工知能は、さまざまな機能を十分に備えています。労働、あるいは少なくとも AI に対する優越感を提供します。

これは学生にも当てはまり、さまざまな教授の要求に疲れ果て、特定の要件を十分に理解できていない、授業料の支払いに圧倒されている、将来の見通しについて混乱しているなど、圧倒されて過労を感じることがあります。大人への移行テストも受けています。

学生は、まず大学での経験を積むために、次に学び、証明書を取得するために大学に来ます。

大学の講師は、授業をチャットボットの介入によって汚される可能性のある単なる商品と見なすかもしれませんが、学生は、これらの課題を、自分が本当にやりたいこと、何をしたいのかを理解するのを妨げる邪魔なものと見なすでしょう。

つまり、これらの分野では、AI は迷惑な障害を取り除くのに役立つだけであり、私たち全員が本当に重要なことをやり続けることができるようになります。

参考資料:

https://www.php.cn/link/cfa3a0bc94975cb9c346a585ccb3ad9e

https://www.php .cn/link/be16d5d77fc088f250f94227280ec528

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