创建生成式AI策略
足彩外围网站 学术诚信政策 正在修订中，以包括人工智能, 因为滥用人工智能通常属于剽窃和歪曲工作的标准. However, 因为人工智能工具的日益普及以及对其使用的困惑, 制定自己的人工智能政策是个好主意.
要看情况而定!
教员 oppose 所有人工智能的使用可能只需要几句话:
- 确定你对人工智能的全面禁令.
- 解释为什么你认为这项禁令对你正在做的工作很重要，以及人工智能的使用如何导致来之不易的技能退化.
- 举例说明滥用的具体后果.
- 链接回足彩外围网站 学术诚信政策.
教员 鼓励 建议在所有情况下使用人工智能:
- 确定(通过例子)人工智能将如何被使用.
- 解释为什么你认为拥抱人工智能对你正在做的工作很重要.
- 解释一下人工智能剽窃了受版权保护的资源, 显示了偏见, 编造事实, 然后捏造整个消息来源. 最后, 这些工具应该经过事实核查，并在学生使用时慎重考虑, 不是人工智能, 谁对任何错误负责.
- 澄清(并要求)学生 引用人工智能工具 有参考文献和正文引文.
- 链接回足彩外围网站 学术诚信政策.
- 准备好教学生如何在各自的课程中使用人工智能.
教员 介于两者之间 should:
- (用例子)确定你认为人工智能合适的用途和时间，以及你认为人工智能不合适的用途和时间.
- 解释为什么你认为你的期望对你正在做的工作很重要.
- 解释一下人工智能剽窃了受版权保护的资源, 显示了偏见, 编造事实, 然后捏造整个消息来源. 最后, 这些工具应该经过事实核查，并在学生使用时慎重考虑, 不是人工智能, 谁对任何错误负责.
- 解释人工智能的使用会导致来之不易的技能退化.
- 举例说明滥用的具体后果.
- 澄清(并要求)学生 引用人工智能工具 (在允许的情况下)注明参考文献和正文引文.
- 链接回足彩外围网站 学术诚信政策.
- 考虑允许学生共同制定他们的政策，这样就会有更多的学生参与进来.
- 准备好教学生如何在各自的课程中使用人工智能.
Many! 这些会让你开始.
佩珀代因大学 有一个很好的决策树工具，可以帮助你制定人工智能政策——而且他们慷慨地免费提供了这个工具. 这是一个很好的工具，让你开始.
旧金山州足彩外围网站人工智能教学大纲政策的建议 包括三个示例政策声明, 一个侧重于禁酒令, 一个关注的是透明度, 一个专注于整合和关键的人工智能.
在制定策略时可以参考的其他资源包括 人工智能生成的课堂政策 由Lance Eason创建的工具，并通过AI in Ed列表和这篇题为 为ChatGPT更新你的课程大纲.
最后，像 ChatGPT, Gemini, and Claude.AI 我能帮你起草保单吗. 但如果你用了，告诉你的学生. 这样才公平.
解决生成式人工智能的滥用问题
不幸的是，滥用生成式人工智能工具是很常见的. 防止这种误用的最好方法是 create 有意义的作业 学生们会觉得自己投入了精力去完成这些任务，并从中培养出独特的人类技能, 有一个明确的生成式人工智能政策, 奖励过程而不是产品, 并使用不奖励人工智能在没有人类帮助的情况下可以完成的工作的规则. 下面的例子包含在Bowen和Watson(2024)的AI教学:人类学习新时代的实用指南中.
| 缺席(0%) | AI等级(50%)= F | 好(80%)= B | 很棒(100%)= A | |
|---|---|---|---|---|
| 论文、观点、分析(20%) | 没有主题或重点. | 这篇文章集中在一个单一的论点或观点上. | 这篇论文很有趣，至少包含了一个原创的观点. | 这篇论文是原创的，贯穿始终的观点引人注目. |
| 证据(30%) | 几乎没有详细的证据来支持论文. | 有些证据可能是缺失的、不相关的或模糊的. | 支持所有主张的证据，但它不那么有力或完整. | 各种强有力的，具体的，适当的证据来支持每一个主张. |
| 组织(20%) | 几乎没有组织. | 有一个清晰的介绍, 正文和结论, 但有些段落需要集中和/或移动 | 论文的每个部分都有更好的过渡, 但是需要更多/更少的段落和/或更有力的结论 | 每一段都有重点，顺序正确. 伟大的过渡和每个点的适当数量的细节. 引言和结论是相辅相成的. |
| 语言、成熟度(10%) | 频繁和严重的语法错误使意思不清楚. | 写作清晰，但句子结构简单或重复. | 语言很清晰，有复杂的句子和各种各样的结构，但可以更清晰，更引人注目. | 创造性的词语选择和句子结构增强了文章的意义和重点. |
| 风格声音(10%) | 对作者和观众都没有感觉. | 写作是泛泛的，缺乏对作者声音或激情的感觉. | 这篇文章恰当地向观众致辞，并且具有强烈的声音感. | 作者的声音有一种敏锐的感觉，文字传达了激情. |
| 引用(10%) | 没有引用的材料. | 好的引用，但还不够多. | 所有的证据都被正确引用和格式化，并且大多来自最好的来源. | 所有的证据都是正确引用的，而且总是来自最好的来源. |
小心行事. 除非学生承认作弊，否则你很难证明这一点. 但是，您可以按照以下步骤尝试更好地理解发生了什么.
- 好好审查提交的内容(尤其是引文，这是人工智能经常发明的)。.
- 准备反馈(通常是, 人工智能生成的文字相当笼统，没有给出具体的文本证据. 考虑到人工智能的强大标题(见上文)可以帮助你解决这个问题.
- 与学生交谈. 问一些足彩外围网站任务的具体问题. 看看学生能否谈论他们所写的内容. 如果他们不能，那就深入调查到底发生了什么.
-
根据您所创建的AI策略的期望进行操作.
人工智能检测工具-注意事项 & 限制
唉，你真的不能——不能百分之百确定. 检测AI使用情况的最佳方法是亲自尝试主要AI模型，这样你就能更好地了解它们的优缺点.
虽然有人工智能检测工具，但它们对文字的识别程度有过低也有过高. 也有第三方程序和服务采用人工智能写作并重新解释它，使其看起来像人类. 此外，人工智能被认为是人类写作的功劳.
- 识别由法学硕士撰写的原始学生写作
- 今天是免费的，明天就会变得昂贵或不可用
- 共享教师数据和学生数据
- 容易识别来自一个法学硕士(如ChatGPT)而不是另一个法学硕士(如Claude)的写作。.
- 很容易识别来自一个LLM迭代(如ChatGPT 3)的写入，但不是更新的(如ChatGPT 4)
- 制造一场法学硕士军备竞赛，将教师的注意力从教学转移到管理法学硕士的使用上
底线是:很难证明某些东西是由人工智能编写的. 即使探测器是对的, 学生们可能会说这是错误的, 你能做的也不多.
为了亲身体验AI检测器的有效性，你可以尝试以下方法:
虽然人工智能检测功能目前可用, 这是一个有限的功能预览，将是 2024年6月1日退役. 此时此刻, 校园没有单独购买Turnitin AI检测功能的计划, 因为该工具有上面列出的许多问题. Further, Turnitin对高于预期的假阳性率不太乐观. 请参阅 高等教育内幕 article Turnitin的人工智能探测器:高于预期的误报.
Yes, 加州州立大学学术技术小组主任起草了以下声明:
科罗拉多州立大学学术技术主任足彩外围网站人工智能检测平台的声明
“生成式人工智能(AI)是一项快速发展的技术，对传统的大学教育产生了重大影响. 在短期内, 重要的是要记住，检测人工智能生成内容的能力目前并不是100%可靠. 与传统形式的剽窃检测不同——将剽窃文本的原始来源作为学术不诚实的证据——人工智能检测平台目前没有这样的证据. 而一些人工智能检测平台声称准确率高达99%, 即使是1%的潜在假阳性或假阴性率，也会对加强学术诚信构成相当大的挑战，因为教师无法向独立的观察者“证明”他们的案例. 此外,一个 最近的研究 (Liang等)., 斯坦福大学研究人员2023年的一项研究表明，人工智能探测器容易对非英语母语作家产生偏见, 增加了已经被边缘化的学习者出现误报的风险. 建议的策略包括学生和教师之间的建设性讨论, 以及通过课程大纲和作业说明，就人工智能在作业和评估中的应用进行清晰的沟通.”
重新设计作业 & 评估
这很困难，因为技术正在迅速变化和发展. 这学期人工智能无法完成的作业，下学期人工智能可能很容易完成. 这里有一些建议:
- 在第一周的课程中获得一个亲自写作的样本，这样你就可以建立一个基线.
- 要求学生保持他们的写作的详细修改历史 Office 365 Word or 谷歌文档.
- 要求学生一次综合(而不是总结)多个特定的资料.
- 要求学生画出或创建信息的图形表示. 然后让他们以书面形式反映他们是如何/为什么创建图形表示的.
- 个性化的作业，让学生必须结合自己的经验.
- 分配实时呈现或必须执行的工作，例如实时Q & A，一段像抖音一样的视频，一场现场辩论，或者一场没有笔记的演讲.
- 让学生分析你带到课堂上的原始研究或实物吗.
- 学生是否分析了不太为人所知/未发表的案例研究.
- 将你的讲座或其他未发表的文本合并到作业中.
- 布置对学生个人有意义的作业.
- 使解决问题社会化.
- 融入当下(播客，多媒体提交，抖音等).). 这些都是与职业相关的!
- 学生是否通过棋盘游戏或其他实物来展示对主题的深刻而灵活的理解.
- 与社区成员合作, 其他类, 你的部门, 图书馆, 以及校园里的其他办公室来解决一个问题，这个问题是你的学科问题解决方法可以解决的.
- 让学生思考他们的思维(元认知). 他们现在知道了哪些上课前不知道的东西? 他们还有什么问题? 他们还需要什么答案呢? 输出的强度是多少? 缺点是什么??
- 专注于阅读与人工智能工具，如 Perusall (画布外部工具)和 Packback，帮助学生放慢速度，融入内容.
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要有创意! 你是人类! 利用你的人类创造力来重塑作业和评估的样子!
加强教学 & 利用人工智能学习
专业人士可能会越来越多地使用法学硕士, 允许学生使用它们并没有错，这样他们就可以获得与职业相关的技能. 但在你让学生与生成式人工智能合作和使用之前, 确保他们了解自己的优势和劣势，并知道如何核实AI可能包含的信息. 以下是一些建议:
- 质疑AI(提示工程). 与人工智能合作，接受任务提示并提出越来越具体的问题，直到你想出一个可以修补的草稿. 学生是否提交了过程和结果的记录.
- 与人工智能核对事实. 人工智能会犯错. 给人工智能一个提示，让学生(单独或小组)进行事实核查，尤其是资源核查.
- 用人工智能进行评估. 给AI一个提示，让学生(单独或小组)评估AI的优点和缺点.
- 修改AI. 给AI一个提示，让学生(单独或小组)用课堂笔记中的细节/例子来修改AI.
- 挑战人工智能的偏见. 给AI一个提示，让学生(单独或小组)识别AI呈现信息的偏见.
- 人工智能研究. 学生是否会问AI (Try Elicit或Research Rabbit), 它们是生成式人工智能，可以帮助你找到一个主题上被引用次数最多/最具影响力/任何同行评审的10个研究来源. 然后让学生在Google Scholar的图书馆数据库中找到这些文章，并让他们从他们找到的来源的参考页面中再找到10个来源. 他们是否反思过这个过程和他们获得的见解.
- 用人工智能进行评估. 学生是否选择了标准并为作业制定了标准. 辩论和修改一个共同的，商定的标题.
- 与AI一起反思. 学生们用人工智能做了什么，然后反思了他们的过程吗, insights, 经历, 新知识.
- 考虑用户对AI的认知. 人工智能是否使用不同利益相关者的“声音”来制作故事/文章/营销计划/任何东西. 然后让学生试着理解这些声音的不同之处. 修改，使声音更真实. 反思过程. 或者让学生们用自己真实的声音来写作.
- 与AI进行头脑风暴或制定大纲. 让AI头脑风暴提示，然后让学生反思AI的优点/缺点/偏见.
- 用AI解决问题. 使用即时工程设计出可行的解决方案来解决你的课程所涉及的问题. 学生是否评估、质疑和修改解决方案.
- 用AI创造. 使用提示工程来创建插图/原型等. 然后让学生反思他们为什么要这样创作，并解释他们的创作想要表达什么.
要有创意! 你是人类! 利用你的人类创造力来重塑作业和评估的样子!
下一个步骤
在一天结束的时候, 学生被要求做的高阶思维在先进的人工智能时代不会改变. 如果有什么区别的话, 传统的学习方式(如阅读和写作)将变得更加重要，因为它们总是为获得深入的知识提供了出色的途径, 变得更加元认知, 并建立人类的自我认知特征, empathy, 以及视角. 让教室成为这些事情发生的地方. 帮助学生理解，他们应该投资于帮助他们管理人工智能的技能, 否则他们可能会被人工智能管理.
布鲁姆的《足彩外围网站》在帮助教师和学习设计师思考学习过程以及他们要求学生做什么方面一直很有帮助.
这种分类法仍然有用, 但现在考虑一下人类仍然能带来的明显的人类技能可能会有所帮助. 这是俄勒冈州的Bloom分类法的修订版(下图)，它确定了人工智能可以做什么, 人类能做什么, 你可能需要修改或修改什么样的作业，这样你才能培养出独特的人类技能. 当你开始重新想象在这个新时代课堂上的学习是什么样子的时候，想想这个图表.
http://ecampus.oregonstate.edu/faculty/artificial-intelligence-tools/blooms-taxonomy-revisited.pdf
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