伝統的なライティングの割り当ての近代化：フロリダ大学での教授のアプローチからの教訓
公開: 2025-05-13AIが進むにつれて、大学や大学は、学業の完全性を維持しながら、学生の仕事をどのように評価するかを再考しなければなりません。フロリダ大学では、プロボスト教授であり、ブライアン・ハーフ教授博士は、彼の大規模な登録一般教育コースの伝統的な執筆課題がAIに生成された反応に対してますます脆弱になっていることを観察しました。テクノロジーに抵抗する代わりに、彼は学生の学習をサポートする方法でコースワークにどのように組み込むことができるかを調査しました。 Grammarlyの著者機能は彼の個人的なアプローチの重要な部分になり、学生の執筆の透明性を促進し、学生がAIと批判的に関与することを奨励しました。
課題：AIの時代における伝統的な執筆課題の評価
ハーフ博士は、彼のコースで成長する課題を観察しました。AIツールの急速な発展は、学生の理解を評価するための新しい困難をもたらしました。 AIが学生の反応を模倣するコンテンツを作成し、理解と批判的思考を正確に評価することが難しくなるため、標準的なエッセイタスクは危険にさらされていました。
これに応じて、ハーフ博士は、プロセスの一部としてAIを含めるように彼のコースの終わりの評価を再設計しました。 AIの使用を禁止するのではなく、彼は学生にAIを使用して初期ドラフトを生成するように依頼しました。その後、学生はAIの出力を批判し、自分の個人的な視点と洞察を反映するためにそれを修正する必要がありました。このアプローチは、AIの使用が警察する必要性を削除しながら、元の学生学習目標を維持しました。学生が執筆や思考ツールとしてAIの長所と短所を探求する魅力的な学習機会を提供しました。
当初、Harfe博士は、手動の色コーディングシステムを使用して、作品のどの部分がAIに生成されているかを個人的に執筆しているかを示すように学生に依頼しました。ただし、このアプローチには制限がありました。それは学生に負担をかけ、一部の人が自分の貢献を不正確に表す可能性があるというリスクを導入しました。ハーフ博士は、より信頼性の高いスケーラブルなソリューションの必要性を認識しました。
解決策：教室での文法著者のテスト
ハーフ博士は、文法の著者が市場に出ていることを知ったとき、彼は彼の初期の実験に基づいて構築する機会を見ました。 Authorshipは、AIに生成されたテキストと学生が作成したテキストを区別するプロセスを自動化し、学生がAIの生成コンテンツとどのように相互作用するかについてのより深い洞察を提供しながら、手動追跡の摩擦を削除することができます。彼は、彼のコースで著者を使用して、その実用的な教室アプリケーションと教育ツールとしての可能性の両方をテストすることにしました。
統合ワークフローの手順：
- 初期AIドラフト：学生は、エッセイドラフトを作成するためにAIツールを促すことで課題を開始しました。これにより、学生は自分の思考を構築するのに役立ち、AIの視点と自分の信念の間の整合性を評価する機会を提供しました。
- 個人的な修正：学生は、自分の視点をよりよく反映し、批評、洞察、分析を追加するために、AIに生成されたドラフトを改訂しました。これにより、学生はAIの受動的使用を超えて、反射的な編集に従事することが促進されました。
- 自動化されたテキストの帰属： Authorshipは、AIの生成または人間が作成したコンテンツをリアルタイムで自動的に分類します。これにより、手動の色分けの必要性がなくなり、著者のより正確で客観的な記録が作成されました。
- 透明性の向上： Authorshipは、学生が修正と言い換えツールをどのように使用したかを追跡し、外部ソースからのコピーペーストコンテンツにフラグを立て、学生の執筆プロセスに関する追加のコンテキストを提供しました。
- リアルタイム分析とリプレイ：ツールのリプレイ機能により、ハーフ博士は各提出の進化を確認することができました。これは、学生がAIに生成されたテキストを変更し、独自の思考を追加した方法を視聴しました。これにより、学生の学習の旅のより完全な写真が作成されました。
結果：反射と観察
310人の学生は、著者を使用して最終課題を正常に提出し、レビューするデータと学生行動の大規模なサンプルを提供しました。
- エンゲージメント：幅広い参加により、構造とツールが与えられたときにAIを透過的に使用する学生の意欲が示されました。
- 理解：学生の90％は、著者のデータが理解し、解釈しやすいと報告しました。
- 学生の洞察： 79％は、著者のレポートとリプレイ機能が自分の執筆プロセスを反映する上で価値があることを発見しました。
「AIが使用できるものを生徒に示すことは本当に重要です：良い、悪い、ugい、そして彼らが将来の生活でそれをいつ、どのように使用すべきかを決定させます。文法の著者は、学生とのより協力的な方法でそのプロセスを促進するツールです。」
- フロリダ大学の教授兼副宣教学長ブライアン・ハーフ博士
学んだ教訓と将来の意味
Harfe博士のアプローチは、AIを教育と評価に有意義に統合する方法を探る他の教育者にとって貴重な例を提供します。彼の著者の使用は、本質的に探索的であり、ツールの促進ではなく、学生の学習と透明性についての好奇心に根ざしています。洞察は、機関が変化する景観にどのように適応することができるかについて、より広範な考慮事項を指摘しました。
キーレッスン：
- 適応性：教育戦略はテクノロジーとともに進化する必要があります。ハーフ博士の割り当て設計は、コースのコア学習目標を犠牲にすることなく、AIの機能を受け入れました。
- 透明性と説明責任： Authorshipの分析と帰属は、学生とインストラクターの推測を減らし、学生の努力と関与のより透明な評価を可能にしました。
- 批判的なエンゲージメントと学生代理店： AI対応の起草を含めるための課題を構成し、それに続いて学生の改訂が作成され、反射的で批判的なエンゲージメントのためのスペースが作成されました。
結論
AIツールが進化し続けるにつれて、教育者はコアバリューを損なうことなく、教育を適応させる実用的な方法を求めています。ハーフ博士の文法著者に関するコースレベルの実験は、そのような例の1つを提供します。彼の焦点は、学生がAIを思慮深く、透明に、そして自分の学習をサポートする方法で使用する方法を理解するのを支援することに残りました。
ブライアン・ハーフ博士とつながり、彼の研究についてもっと学びましょう。