Modernisation de la mission d'écriture traditionnelle: leçons de l'approche d'un professeur à l'Université de Floride

À mesure que l'IA avance, les collèges et les universités doivent repenser la façon dont ils évaluent le travail des étudiants tout en maintenant l'intégrité académique. À l'Université de Floride, le professeur et le prévôt associé, le Dr Brian Harfe, a observé que les affectations d'écriture traditionnelles dans son cours d'enseignement général à grande instruction devenaient de plus en plus vulnérable aux réponses générées par l'AI. Au lieu de résister à la technologie, il a exploré comment il pourrait être intégré aux cours d'une manière qui a soutenu l'apprentissage des élèves. La fonctionnalité de la paternité de Grammarly est devenue un élément clé de son approche personnelle, favorisant la transparence dans l'écriture des étudiants tout en encourageant les étudiants à s'engager de manière critique avec l'IA.

Le défi: évaluer la mission d'écriture traditionnelle à l'ère de l'IA

Le Dr Harfe a observé un défi croissant dans son cours: le développement rapide des outils d'IA a posé de nouvelles difficultés à évaluer la compréhension des étudiants. Les tâches d'essais standard étaient en danger car l'IA pouvait produire du contenu qui imitait les réponses des élèves, ce qui rend plus difficile l'évaluation de la compréhension et de la pensée critique avec précision.

En réponse, le Dr Harfe a repensé son évaluation de fin de cours pourinclurel'IA dans le cadre du processus. Plutôt que d'interdire l'utilisation de l'IA, il a demandé aux étudiants de générer un projet initial en utilisant l'IA. Les étudiants devaient ensuite critiquer la production de l'IA et le réviser pour refléter leurs propres points de vue et idées. Cette approche a maintenu les objectifs d'apprentissage des étudiants originaux tout en supprimant la nécessité de contrôler l'utilisation de l'IA. Il a fourni une opportunité d'apprentissage convaincante aux étudiants d'explorer les forces et les faiblesses de l'IA en tant qu'outil d'écriture et de réflexion.

Initialement, le Dr Harfe a demandé aux étudiants d'indiquer quelles parties de leur travail ont été générées par AI par rapport à une personne écrite personnellement à l'aide d'un système manuel de codage couleur. Cependant, cette approche avait des limites. Il a imposé un fardeau aux étudiants et a introduit le risque que certains puissent représenter de manière inexacte leurs propres contributions. Le Dr Harfe a reconnu la nécessité d'une solution plus fiable et évolutive.

La solution: tester la paternité grammaire en classe

Lorsque le Dr Harfe a appris que la paternité grammaire arrivait sur le marché, il a vu l'occasion de s'appuyer sur ses premières expériences. La paternité pourrait automatiser le processus de distinction entre le texte généré par l'IA-Généré et les étudiants, supprimant le frottement du suivi manuel tout en fournissant des informations plus approfondies sur la façon dont les élèves interagissent avec le contenu généré par l'IA. Il a décidé d'utiliser la paternité dans son cours pour tester à la fois son application pratique en classe et son potentiel en tant qu'outil d'enseignement.

Étapes de workflow intégrées:

• Projet IA initial:les étudiants ont commencé leurs devoirs en invitant un outil d'IA à créer un projet d'essai. Cela a aidé les étudiants à structurer leur réflexion et ont fourni l'occasion d'évaluer l'alignement entre la perspective de l'IA et leurs propres croyances.
• Modification personnelle:les étudiants ont révisé le projet généré par l'AI pour mieux refléter leurs propres perspectives, en ajoutant une critique, une perspicacité et une analyse. Cela a encouragé les élèves à aller au-delà de l'utilisation passive de l'IA et à s'engager dans l'édition réfléchissante.
• Attribution de texte automatisée:la paternité a automatiquement catégorisé le contenu comme généré par l'IA ou sur l'homme en temps réel. Cela a éliminé le besoin d'un codage couleur manuel et a créé un enregistrement plus précis et objectif de la paternité.
• Transparence améliorée:la paternité a suivi la façon dont les étudiants ont utilisé des outils de révision et de paraphrase et ont signalé tout contenu à copie à partir de sources externes, fournissant un contexte supplémentaire autour du processus d'écriture de l'étudiant.
• Analyse et relecture en temps réel:la fonction de relecture de l'outil a permis au Dr Harfe de passer en revue l'évolution de chaque soumission - regardant comment les étudiants ont modifié le texte généré par l'IA et ont ajouté leur propre réflexion. Cela a créé une image plus complète du parcours d'apprentissage de l'élève.

Résultats: Réflexions et observations

310 Les étudiants ont soumis avec succès les devoirs finaux à l'aide de la paternité, fournissant un large échantillon de données et de comportement des étudiants à examiner.

• Engagement:une large participation a démontré la volonté des étudiants d'utiliser l'IA de manière transparente lorsqu'elle a donné la structure et les outils pour le faire.
• Compréhension:90% des étudiants ont déclaré que les données de la paternité étaient faciles à comprendre et à interpréter.
• Insights des étudiants:79% ont constaté que le rapport de la paternité et la relecture sont utiles pour réfléchir à leur propre processus d'écriture.

«Il est vraiment important de montrer aux étudiants pour quoi l'IA peut être utilisé: le bien, le mauvais, le laid, puis les laisser prendre des décisions sur le moment et comment ils devraient l'utiliser dans leur vie future. La paternité grammaire est un outil qui facilite ce processus pour les professeurs d'une manière plus collaborative avec les étudiants.»

- Dr Brian Harfe, professeur et prévôt associé, Université de Floride

Leçons apprises et implications futures

L'approche du Dr Harfe offre un exemple précieux pour d'autres éducateurs explorant comment intégrer l'IA dans l'enseignement et l'évaluation de manière significative. Son utilisation de la paternité était de nature exploratoire, enracinée dans la curiosité de l'apprentissage et de la transparence des élèves plutôt que dans la promotion des outils. Les idées ont acquis des considérations plus larges sur la façon dont les institutions peuvent s'adapter à un paysage en évolution.

Leçons clés:

• Adaptabilité:les stratégies d'enseignement doivent évoluer aux côtés de la technologie. La conception de la mission du Dr Harfe a adopté les capacités de l'IA sans sacrifier les principaux objectifs d'apprentissage du cours.
• Transparence et responsabilité:l'analyse et l'attribution de la paternité ont contribué à réduire les suppositions pour les étudiants et les instructeurs, permettant une évaluation plus transparente de l'effort et de l'engagement des étudiants.
• Engagement critique et agence d'étudiants:structurer les affectations pour inclure la rédaction compatible AI, suivie d'une révision des étudiants a créé un espace pour un engagement réfléchissant et critique - donnant à la propriété des étudiants sur le processus et le produit.

Conclusion

Alors que les outils de l'IA continuent d'évoluer, les éducateurs recherchent des moyens pratiques d'adapter leur enseignement sans compromettre les valeurs fondamentales. L'expérimentation au niveau du cours du Dr Harfe avec la paternité grammaire en fournit un exemple. Son objectif est resté sur l'aide aux élèves de comprendre comment utiliser l'IA de manière réfléchie, de manière transparente et de manière à soutenir leur propre apprentissage.

Connectez-vous avec le Dr Brian Harfe pour en savoir plus sur ses recherches.