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Artificial Intelligence Approaches to Assessing Primary Cilia
Published on: May 1, 2021
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结束人工智能检测军备竞赛
1University of Missouri, Trulaske College of Business, Columbia, MO, USA.
Patterns (New York, N.Y.)
|November 21, 2024
概括
教师和学生都在一个非生产性的AI军备竞赛. 教师应该重新考虑作业,并适当地整合大型语言模型 (LLM),以促进协作而不是检测.
科学领域:
- 教育中的人工智能
- 学术诚信 学术诚信
- 高等教育教学的教学.
背景情况:
- 可访问的大型语言模型 (LLM) 的快速发展,以ChatGPT为例,对传统的学术完整性提出了重大挑战.
- 在使用人工智能工具的学生和试图在学术工作中检测其使用的教育工作者之间出现了不断升级的冲突.
研究的目的:
- 分析大型语言模型 (LLM) 所带来的当前学术完整性挑战.
- 提出教学策略的转变,以缓解学术界的人工智能检测军备竞赛.
- 倡导适当地将LLM纳入教育环境.
主要方法:
- 关于人工智能在教育和学术诚信方面的文献评论.
- 对学生-人工智能交互动态的分析.
- 重新思考分配设计的概念框架.
主要成果:
- 目前对人工智能检测的关注是一种非生产性和不可持续的方法.
- 重新思考分配设计可以减轻AI的滥用,并促进真实的学习.
- 战略性的LLM整合可以提高教育成果.
结论:
- 学术界必须超越对人工智能使用的敌对立场.
- 教师在重新定义任务,以建设性地纳入LLM方面发挥着至关重要的作用.
- 一种协作式的方法,适当地利用人工智能工具,对于教育的未来至关重要.
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