Modernización de la tarea de escritura tradicional: lecciones del enfoque de un profesor en la Universidad de Florida

A medida que avanza la IA, los colegios y universidades deben repensar cómo evalúan el trabajo de los estudiantes mientras mantienen la integridad académica. En la Universidad de Florida, el profesor y rector asociado Dr. Brian Harfe observó que las tareas de escritura tradicionales en su curso de educación general de gran inscripción se volvían cada vez más vulnerables a las respuestas generadas por IA. En lugar de resistir la tecnología, exploró cómo podría incorporarse a los cursos de una manera que apoyara el aprendizaje de los estudiantes. La funcionalidad de autoría de Grammarly se convirtió en una parte clave de su enfoque personal, promoviendo la transparencia en la escritura de los estudiantes y alentando a los estudiantes a participar críticamente con la IA.

El desafío: evaluar la tarea de escritura tradicional en la era de la IA

El Dr. Harfe observó un desafío creciente en su curso: el rápido desarrollo de herramientas de IA planteó nuevas dificultades para evaluar la comprensión de los estudiantes. Las tareas de ensayo estándar estaban en riesgo porque la IA podría producir contenido que imitaba las respuestas de los estudiantes, lo que dificulta la evaluación de la comprensión y el pensamiento crítico con precisión.

En respuesta, el Dr. Harfe rediseñó su evaluación de fin de curso paraincluira la IA como parte del proceso. En lugar de prohibir el uso de AI, pidió a los estudiantes que generen un borrador inicial usando AI. Luego se les exigió a los estudiantes que critiquen la producción de la IA y la revisen para reflejar sus propios puntos de vista y ideas personales. Este enfoque mantuvo los objetivos originales de aprendizaje de los estudiantes al tiempo que eliminaba la necesidad de vigilar el uso de IA. Proporcionó una oportunidad de aprendizaje convincente para que los estudiantes exploren las fortalezas y debilidades de la IA como una herramienta de escritura y pensamiento.

Inicialmente, el Dr. Harfe pidió a los estudiantes que indicaran qué partes de su trabajo fueron generadas por IA en comparación con el autor personal utilizando un sistema manual de codificación de colores. Sin embargo, este enfoque tenía limitaciones. Puso una carga a los estudiantes e introdujo el riesgo de que algunos pudieran representar de manera inexacta sus propias contribuciones. El Dr. Harfe reconoció la necesidad de una solución más confiable y escalable.

La solución: prueba de autoría gramatical en el aula

Cuando el Dr. Harfe se enteró de que la autoría gramaticalmente llegaba al mercado, vio la oportunidad de aprovechar sus primeros experimentos. La autoría podría automatizar el proceso de distinguir entre el texto generado por la IA y el escrito de los estudiantes, eliminando la fricción del seguimiento manual al tiempo que proporciona información más profunda sobre cómo los estudiantes interactúan con el contenido generado por IA. Decidió usar la autoría en su curso para probar tanto su aplicación práctica en el aula como su potencial como herramienta de enseñanza.

Pasos de flujo de trabajo integrados:

• Draft de IA inicial:los estudiantes comenzaron sus tareas al solicitar una herramienta de IA para crear un borrador de ensayo. Esto ayudó a los estudiantes a estructurar su pensamiento y brindó la oportunidad de evaluar la alineación entre la perspectiva de la IA y sus propias creencias.
• Modificación personal:los estudiantes revisaron el borrador generado por IA para reflejar mejor sus propias perspectivas, agregando crítica, perspicacia y análisis. Esto alentó a los estudiantes a ir más allá del uso pasivo de la IA y participar en la edición reflexiva.
• Atribución de texto automatizado:autoría categorizada automáticamente el contenido como generado por IA o escrito por humanos en tiempo real. Esto eliminó la necesidad de codificación de color manual y creó un registro de autoría más preciso y objetivo.
• Transparencia mejorada:la autoría rastreó la forma en que los estudiantes utilizaron la revisión y las herramientas de parafraseos y marcaron cualquier contenido de copia de fuentes externas, proporcionando un contexto adicional en torno al proceso de escritura del alumno.
• Análisis y repetición en tiempo real:la función de repetición de la herramienta le permitió al Dr. Harfe revisar la evolución de cada presentación, observando cómo los estudiantes modificaron el texto generado por IA y agregaron su propio pensamiento. Esto creó una imagen más completa del viaje de aprendizaje del estudiante.

Resultados: reflexiones y observaciones

310 estudiantes presentaron con éxito las tareas finales utilizando la autoría, proporcionando una gran muestra de datos y comportamiento del estudiante para revisar.

• Compromiso:una amplia participación demostró la disposición del estudiante para usar la IA de forma transparente cuando se les da la estructura y las herramientas para hacerlo.
• Comprensión:El 90% de los estudiantes informaron que los datos de autoría eran fáciles de entender e interpretar.
• Insights de los estudiantes:el 79% encontró el informe de autoría y la función de reproducción valiosa para reflexionar sobre su propio proceso de escritura.

"Es realmente importante mostrar a los estudiantes para qué se puede usar la IA: lo bueno, lo malo, lo feo y luego dejar que tomen decisiones sobre cuándo y cómo deberían usarla en sus vidas futuras. La autoría gramatical es una herramienta que facilita ese proceso para la facultad de una manera más colaborativa con los estudiantes".

- Dr. Brian Harfe, profesor y rector asociado, Universidad de Florida

Lecciones aprendidas e implicaciones futuras

El enfoque del Dr. Harfe ofrece un valioso ejemplo para otros educadores que exploran cómo integrar la IA en la enseñanza y la evaluación de manera significativa. Su uso de la autoría fue de naturaleza exploratoria, arraigada en curiosidad sobre el aprendizaje de los estudiantes y la transparencia en lugar de la promoción de herramientas. Las ideas ganadas apuntan a consideraciones más amplias sobre cómo las instituciones pueden adaptarse a un panorama cambiante.

Lecciones clave:

• Adaptabilidad:las estrategias de enseñanza deben evolucionar junto con la tecnología. El diseño de asignación del Dr. Harfe abrazó las capacidades de IA sin sacrificar los objetivos de aprendizaje básicos del curso.
• Transparencia y responsabilidad:el análisis y la atribución de la autoría ayudó a reducir las conjeturas para estudiantes e instructores, permitiendo una evaluación más transparente del esfuerzo y el compromiso de los estudiantes.
• Compromiso crítico y Agencia de Estudiantes:Asignaciones de estructuración para incluir la redacción habilitada para la AI seguido de la revisión de los estudiantes creó espacio para la participación reflexiva y crítica, dando la propiedad de los estudiantes sobre el proceso y el producto.

Conclusión

A medida que las herramientas de IA continúan evolucionando, los educadores buscan formas prácticas de adaptar su enseñanza sin comprometer los valores fundamentales. La experimentación a nivel de curso del Dr. Harfe con autoría gramatical proporciona uno de ello. Su enfoque se centró en ayudar a los estudiantes a comprender cómo usar la IA pensativa, transparente y de manera que apoye su propio aprendizaje.

Conéctese con el Dr. Brian Harfe para obtener más información sobre su investigación.