OfS报告:AI检测难靠谱,英国高校或转向监督式考核

资讯 AI 开发者社区 作者:编程导航 全文 579 字 · 约 2 分钟读完 配图 1 张 分类模型发布教育 AI学术研究

英国高等教育监管机构学生办公室(OfS)近日发布报告,指出现有AI检测工具难以可靠判断学生是否使用人工智能完成作业,建议高校重新审视传统居家论文和开卷考试等评估方式,逐步转向监督式考核。 报告认为,AI检测工具准确性不足,容易出现误报,随着生成式AI模型能力持续提升,识别AI生成内容的难度也在增加。相比依赖检测技术追踪

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英国高等教育监管机构学生办公室(OfS)近日发布了一份报告。报告直言,眼下这些AI检测工具没法可靠地判断学生作业是不是人工智能代劳的,并建议高校重新掂量传统的居家论文、开卷考试这类评估办法,一步步转向有监督的考核。报告给出的理由是,检测工具准确率不够,误报时有发生;加上生成式AI模型的本事还在往上走,想认出AI生成的内容只会越来越难。与其靠检测技术去追查AI的使用痕迹,高校恐怕得动评估体系,把无监督、无控制的考核形式减下来。

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如今已有越来越多的大学用起线下笔试、口试和过程性评估,在文献综述、研究过程等环节分阶段看学生的表现,不再只盯着最终论文打分。不过报告也提到,封闭式考试可能和真实的职业环境对不上,对部分残障学生也会带来不利影响。

报告还提醒,AI工具正在改变学生的学习方式,也改变了成绩的比拼方式。不少学生认定,用AI是拿高分的有效路子,不用反倒可能吃亏。另外,付费AI工具和免费工具之间的能力差距,也可能让教育资源的不平等更严重。这股风向已经引起全球教育界的注意:纽约市和挪威此前都出过限制学生使用生成式AI的措施。OpenAI这边则推出了ChatGPT for Teens和Study Mode,想引导学生自己去解决问题,可这些功能仍有被绕开的可能。

随着AI一步步渗进教育场景,高校面对的核心难题正在从怎么识别AI作弊,转到怎么重建学习评价体系,在技术应用、学术诚信和教育公平之间找一个新的平衡点。

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