AI摧毁大学写作后会发生什么?
AI摧毁大学写作后会发生什么?它不会消失——而是围绕聊天机器人无法伪造的证据重新组织:具有可见历史的草稿、关于论文自身选择的简短对话,以及与该周特定课堂中发生的特定事项相关的作业。花费多年为单一完成论文打分的教师正在转向过程证据,不是因为居家写作变得毫无价值,而是因为单独的完成草稿不再充分证明谁真正写了它。本文探讨了这种转变在实践中的样子,而不是关于任何特定的检测工具。
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当AI能在几秒钟内起草论文时,实际上发生了什么变化?
在大学论文的大部分历史中,完成的草稿是几件事同时的合理证据:学生理解了指定材料、能够组织论证,以及花费真实时间在页面上解决问题。大型语言模型一步就打破了这种联系——它可以在几乎任何提示上在不到一分钟内生成流畅、结构完整的草稿,学生无需理解材料。这并不意味着写作作业作为教学工具停止有效。这意味着完成的论文本身不再是证明它曾经证明的东西的可靠证据,教师必须找到现在做这项工作的是什么。论文作为思考问题的方式并没有变差——作为独立证明特定人员进行了思考的方式变差了。
为什么教师正在转向远离居家论文?
居家论文之所以受欢迎,部分原因是它很有效率——教授可以布置作业、收集30篇完成的论文,并在不观察30个独立写作过程展开的情况下对输出进行评分。一旦完成产品便宜且很难与AI输出区分开来,这种效率就完全破裂了。许多教师不是放弃写作作业,而是重新分配成绩:最终论文的份额较小,周围部分的份额较大——课堂写作样本、提交的大纲、关于论证的简短对话。居家论文仍然没有从大多数课程大纲中消失;它只是不再仅凭自己完成整项工作。
- 课堂上的限时写作,建立学生自己散文的基准样本
- 分阶段提交——大纲、初稿、最终稿——作为单独检查点评分
- 学生解释他们在论文中所做选择的简短口头部分
- 关于草稿之间发生了什么变化及原因的简短反思性说明
"过程证据"实际上是什么样的?
过程证据是任何记录写作如何组织的东西的通用术语,而不仅仅是完成后的内容。实际上这通常很平凡:文档的版本历史显示论文在多个会话中构建而不是一次性出现、在论文前一周提交的手写大纲、学生实际阅读和注释的来源边注。这些单独证明不了什么——版本历史可以被操纵、大纲可以事后写——但放在一起,在整个学期中,它们构建了一个比单个抛光论文更难被令人信服地伪造的模式。
- 文档修订历史,当作业通过跟踪平台提交时
- 与最终论文分开提交的注释来源列表
- 成为最终论证种子的简短课堂自由写作
- 一段说明如果草稿之间论文论点为什么改变的段落说明
论文的修订历史往往讲述比完成的草稿更真实的故事。
书面作业的口头答辩实际上如何进行?
口头答辩并非新事物——它们已经存在论文和学位论文。改变的是教师现在为更短的作业运行同一想法的缩小版本:五到十分钟的对话,有时在办公时间,有时作为课前或课后的快速检查。重点不是质疑学生或在谎言中抓住他们。这是一种快速判断提交论文的人是否能够解释和为其中的选择辩护的方法,这是AI生成的文本本身无法给予学生练习做的事情。
- 大声总结你自己的论证,不看论文
- 解释为什么你选择了一个你考虑过的来源而不是另一个
- 说出如果论文必须长度的一半,你会首先切掉什么
- 命名论文不涉及的反论点,以及为什么
教师仍然能识别学生的真实写作风格吗?
在整个学期中伪造风格比在单个论文中伪造风格要困难得多,这是为什么一些教师故意在学期初建立基准——课堂诊断论文、在第一周纸上写的简短回应——在任何东西作为居家作业到期之前。学生的真实写作往往带有小的、一致的习惯:特定的句子节奏、重复的单词选择、他们对声明进行对冲或在想法之间移动的特定方式。这些习惯正是当草稿来自语言模型时会磨平的,正是已经读过学生未经打磨的课堂写作的教师开始注意到缺失的。
注意借来的声音的最简单方法是已经知道学生真实声音听起来像什么。
AI检测器实际上在这个图片中的位置在哪里?
AI检测器是这个图景的一部分,但份额比很多报道建议的要小。在一个教师可能要评分80或100篇论文的大型讲座课程中,检测器分数是标记少数值得仔细查看的提交的实用方法,而不是任何人视为自身判决的东西。转向过程证据和口头检查正是存在的原因,因为百分比分数,无论如何产生,不是教师可以仅凭自己采取行动的东西——它是与这里描述的所有其他东西一起权衡的一个信号,而不是替代任何它。已经考虑过这个问题的部门倾向于将这种区分明确写入政策:检测器标志打开与学生的对话,它不关闭。
课堂设置中检测的实际限制是什么?
每个AI检测器都共享相同的几个限制,它们在课堂中比几乎任何其他地方都更重要,因为错误调用的赌注是学生的成绩或学术记录。轻微编辑的AI草稿——几句话由手工改写——经常得分低于未编辑草稿会得分,而没有实际上更多地是学生自己的工作。非英语本地使用者的标记率明显高于英语本地使用者,原因与他们是否使用AI无关。简短的作业会产生不稳定的分数,在少数编辑的句子上大幅摇摆。没有任何东西使检测器无用,但这正是为什么没有合理的政策将检测分数视为自身充分证据的原因。
- 轻微编辑的AI草稿经常得分较低,而不会更有意义地成为学生自己的工作
- 非英语写作模式的标记率更高,原因与AI使用无关
- 简短的提交在少数编辑中产生大幅摇摆的分数
- 没有检测器的输出被设计为在学术诚信案件中独立作为证据
写作作业如何在这些限制中重新设计?
因为没有检测器能够完全单独关闭间隙,很多真正的重新设计工作已经在作业级别发生。提示越来越多地要求学生对该周课堂中发生的特定事项做出反应——特定讨论、客座演讲、同学的演讲——通用模型无法看到的材料。投资组合评分,其中学生的写作在整个学期中构建的多个部分中评估,而不是基于一个孤立的论文进行判断,使任何单个AI草稿提交变得远不那么重要且更容易作为异常值被发现。这是对AI摧毁单个课程中大学写作后会发生什么的公平总结:不是崩溃,而是围绕通用模型无法伪造的东西构建的重新设计。
- 与该周的特定课堂讨论、阅读或事件相关的提示
- 整个学期的基于投资组合的评分,而不是一个高风险论文
- 分阶段、单独评分的检查点,而不是单个最终提交
- 更大份额的成绩来自课内或监督的写作时间
学生现在实际上应该做什么不同?
对于学生,对所有这些的实际反应更少是关于完全避免AI,更多是关于能够说明自己的工作。在维护版本历史的平台中写作,即使没有人曾要求看到它。保留你的大纲和来源笔记,而不是在最终草稿完成后删除它们。准备用自己的话解释,不看论文,你为什么做了你所做的选择——因为那个对话,比任何单一分数更多,是很多评分实际上所依靠的。这都不意味着写作必须感觉像它在监视下;主要只是意味着将自己的草稿过程视为作业的一部分,而不是一旦最终版本完成后就丢弃的草稿工作。
那么大学写作现在实际上是什么样的?
AI摧毁大学写作后会发生什么,最终并不是写作从课程中消失。论证、证据和清晰思维仍然是重点——转变在于教师用来检查这些东西是否真正是学生自己的东西。完成的论文仍然是图景的一部分,但现在它与更难以外包的草稿、笔记和简短对话一起。NotGPT的文本检测器是一门课程可能与所有这些一起使用的一个小部分——一个具有突出显示部分的概率分数,作为早期标志而不是最终答案很有用——但此处描述的更大变化发生在作业如何构建,而不是学校碰巧运行的检测工具。
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“The implementation of artificial intelligence in modern educational environments presents numerous compelling advantages that merit careful consideration…”
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