人工知能 (AI) の大型モデルがアップグレードを続ける中、ChatGPT、Wen Xinyiyan、BingChat などに代表される生成 AI ツールは教育分野に大きな影響を与えています。このタイプの技術ツールは、ユーザーの指示に従って読み物を分析し、テキストを翻訳し、論文を執筆し、推敲することができ、大学生の間で多くの注目を集め、使用されています。
では、生成 AI ツールによって作成されたコンテンツ テキストの特徴と制限は何でしょうか?ライティングに関する限り、学生が AI を使用してライティングを行う場合、一般の人文科学コースを提供するという大学の目標と矛盾しますか?将来的には、こうした生成型AIツールを「学術不正行為」の「共犯者」から人文教育の「助っ人」に変えることは可能だろうか。
生成 AI ライティング ツールは教育に新たな課題をもたらします
著者は中外共同大学で「中国と西洋文化の比較」コースを提供しています。これは同校の必修科目であり、毎年4,000人以上の学生がコースを選択し、コース評価に参加しています。かつては多くの新入生が高校時代の作文の抜粋を大学の授業に持ち込んで知らずに引用し、不正行為の問題を引き起こしていた。
OpenAI が 2022 年に ChatGPT を発表した後、多くのインターネット企業も独自の大規模言語モデルを発表しました。 2023年以降、大学に入学する新入生も時代の波に乗り、課題や最終レポートで最新のテクノロジーを直接使って文章を書くようになる。その結果、学生が提出した小論文の高い盗作チェック率は大幅に減少すると同時に、AIツールを使った執筆の痕跡も大幅に増加した。
数千件のコースの最終レポートのうち、10% 以上に AI ツールを使用して全文が生成された明らかな痕跡があり、部分的に AI ソフトウェアを使用して書かれた疑いのあるコース ペーパーも多数あります。著者は、課題を検討する過程で、一部の生徒がテキストの最後にある AI に与えられた指示を削除し忘れたり、AI ライティング ツールの試用透かしを削除し忘れたり、英語の AI ツールを使用してコンテンツを生成し、翻訳ソフトウェアを使用して中国語に翻訳すると、文法上のエラーが発生するケースがあります。
学生にとって、AI ツールを使用して論文のゴーストライティングを行うのは、明らかに誘惑に満ちています。わずか数分で、コースで要求される論文のトピックを入力するだけで、読みやすく、回避できる可能性が高い記事を生成できます。特に忙しい最終学期には、システムによる記事の盗用チェックが可能になり、学生にとっては非常に便利です。著者の統計によると、AIライティング機能を使って学生が提出した書類の中で、最も短い編集時間はわずか1分だという。しかし、教育の観点から見ると、このような AI ツールの出現により、教師の仕事に多くの新しい要件と課題がもたらされました。
AIは確かにアウトプットはしているが、論文を書いているわけではない
過去 2 年間で、完全な内容とスムーズなロジックを備えた AI によって生成された論文がインターネット上に多数登場し、これらの作品が本物の人間によって書かれたものであるかどうかを見分けることが困難になりました。しかし、著者がこれまでに直面した何千もの最終論文の中で、AI ライティングの特徴は非常に明白です。
1つ目は、形式と構造の類似性です。このタイプの記事では、段落の先頭に「最初に」、「次に」、「最後に」、「要約」などの単語がよく使用され、読者に明確な論理と整然とした順序の印象を与えようとします。しかし、各段落の説明には「そんな薄い視点をそんなに階層分けする必要があるのか？」と思われるような一般的な言葉が少ない。
同時に、生成AIライティングツールは、実際に考えるのではなく、ユーザーが入力したキーワードに基づいて言語を検索および再構成するため、記事を生成する際にもキーワードの出力を重視し、答えを使用します。対応するキーワードに基づいたフォーマットが提示されるため、このタイプのテキストのフォーマットと構造が均一になります。
たとえば、「教育の観点から中国文化と西洋文化の違いを議論する」というテーマの論文の場合、AI を使って書いた学生は非常に明確なテキスト内容の形式を持っており、「整然としている」とさえ言えます。多くの場合、テキストは要点を明確にするためにいくつかのキーワードを中心に展開されます。しかし実際には、よく見てみると、この記事には厳格な解答形式の断片感があり、コースで要求される「完全な文章」とは程遠いことがわかります。
教育の伝統に関連するトピックに関する短い論文を例に挙げてみましょう。AI によって生成されたコンテンツは、中国の教育と西洋の教育のそれぞれの特徴について言及しています。これらの結論は誰もがよく知っていますが、これらの表現は、本書の対応するトピックとは一致しません。コースで学んだことを組み合わせると、伝えられる意見はまったく異なります。たとえば、私たちの特別なトピック「アカデミーと大学」では、宋の時代の中国のアカデミーと、中世西部の都市の台頭とともに徐々に出現した大学を比較し、学生にさらなる研究のための論文と参考文献を提供しました。読む。 AIによって生成される小論文には、関連する事例や史料は一切含まれません。
答えを「与えられる」ことで生徒の固定観念はさらに深まる
実際、私たちのコースが一般人文科学必修科目として挙げられているのは、教育目標に「中国と西洋の文化の多様性についての理解を促進し、それに基づいて自分自身の文化に対するアイデンティティーの形成と強化」が含まれているためです。文化。" "。このコースは、比較研究の手法を通じて、学生のこれまでの印象を打ち破り、より広範で多様な学習の視点を獲得したいと考えていますが、AI によって生成されたコンテンツは、正確性を保証できない均一な見方で学生の固定観念を深め続けています。文化的偏見を助長する。
その理由は、このような AI ライティングツールの動作メカニズムは、人間が生成した大量のテキストからデータを抽出し、統合して答えを生成することであるため、その答えの生成は「投資」に依存しているからです。どのデータがどのくらいの量で供給されるかによって、容易にバイアスの問題が発生する可能性があります。
同時に、AI によって生成されたコンテンツはその正確性を保証できません。例えば課題では、宋代の詩人陸游の「秋の夜は柵の門から出て涼を迎える」を「秋の夜は柵の門から出て涼を迎える」と誤って書くという常識的なミスがありました。唐代の詩人杜牧の「涼を迎える柵門」、「明代の小説『紅楼夢』」などの誤った主張もあり、根拠のない文献と併せると、重大なナンセンスであると言えます。
同時に、AIが生成する記事のロジックは混沌としていて無秩序です。内容の誤りと並行して、文章に明確で合理的かつ秩序立った論理が欠如しており、これがこのタイプのテキストの「ナンセンス」な性質をさらに悪化させています。経済発展の観点から中国文化と西洋文化の違いを議論しようとする課題では、中国文化の利点は家族と社会の関係に焦点を当てていることであると述べられており、この見解は他の多くの AI にも見られます。 -さまざまなトピックに関する課題を生成します。言うまでもなく、多くの繰り返しのわかりにくい文章は、テキスト全体の中で多くのスペースを占めています。
AIを「学術不正行為」の助長から「学習アシスタント」に移行させよう
生成 AI ツールは大学での学術論文にますます深く関わっており、そのようなテクノロジーを標準化して管理することが急務となっています。しかし、過去 2 年間に AI を使用して多くの生徒が作成したテキストに直面したとき、著者は、人々に考えさせるいくつかの興味深い現象も発見しました。規範的および制度的レベルで AI ツールの使用を管理することに加えて、教師にとってテクノロジーが「学術的不正行為」を助長することから「学習補助」に転換できるよう、コースデザインや指導モデルなどの観点から改革を実行できるだろうか。
まず第一に、このタイプの生成 AI ツールは、より複雑で高度な問題について論文を出力するのが苦手です。コースの最終評価では、学生は 3 つの質問のうち 1 つだけを選択して記述する必要があります。2 つは壮大な質問で、1 つはより具体的な質問です (学生は特定の歴史的状況と登場人物を設定する必要があります)。その結果、AI が作成した課題を提出したと特定された学生は全員、最初の 2 つの質問を選択し、AI が生成したコンテンツの特徴は非常に典型的でした。
学期中の毎日の課題である小論文を振り返ると、ライティングのテーマは対応するテーマと密接に統合されており、学生が読む必要がある具体的な文献と完了する必要がある実践的な内容がリストされていました。たとえば、「都市と商業」のテーマでは、学生は「平江地図」を観察し、古都蘇州を訪問し、蘇州都市計画展示ホールを訪問し、都市の歴史に基づいて中国の関連都市計画について議論する必要があります。国内外の学者によって書かれた研究論文。河坊市システムの進化に関する問題。この種のテーマに関する論文が AI によって生成されることはほとんどありません。したがって、コースの内容とタスクを設計する際、教師は一般的な言葉で話しやすい質問の設定を避け、質問をコースのトピックとより密接に統合し、より多くの参加を促進するために実践的および経験的な要件を強化することを望むかもしれません。学習者の。
第二に、学生が選んだ海外のAIソフトと国産のAIソフトでは生成される論文のスタイルに明らかな違いがある。これは疑問を抱かずにはいられません。国内外の生成型 AI ツールの違いは「書く」能力にあるのでしょうか、それとも異なる AI ツールを選択した学生自身の質問やテキスト内容の整理の仕方に違いがあるのでしょうか。
実際、AI技術を使って全文を生成しても、同じテーマの記事でも品質は異なります。したがって、教師は実際にこの現象を指導プロセスで利用して、生徒が AI によって生成されたコンテンツについて比較文化的な観点から批判的に考えるように導くことができます。たとえば、学生が書いたコンテンツと AI によって生成されたコンテンツを比較したり、同じトピックや質問についてさまざまな AI ツールによって得られた回答を比較したり、異なるテキストの違いは何か、その理由を尋ねたりします。この違いは起こるのでしょうか？教師は、この比較と分析のプロセスを宿題に含めることができる一方で、生徒がテストの問題を AI に直接与えることを防ぎ、生徒を「ただ座って結果を楽しむ」こともできます。コースのトピックとそれに対応するトピックの理解を深めながら、新しいテクノロジーを合理的に使用する。
生成型 AI ツールに直面した場合、教師は、生徒が「怠け者」になるという理由でツールに抵抗したり禁止されたりするのではないかと心配するのではなく、生徒がより自主性を発揮し、参加意識を高め、積極的に疑問を発見できる新しい指導課題に変換する必要があります。結局のところ、AI が生成する記事の内容の質は質問の角度と密接に関係しています。
将来的には、より多くの仕事内容に AI 生成の痕跡が含まれることが予想されます。教育過程で新たな試みを行うことに加えて、学校が AI テクノロジーの使用に関してより健全な規制を制定することを願っています。ここでもう 1 つ質問しておきますが、現在の生成型 AI テクノロジーは、学生が論文のゴーストライティングによく使用されています。それでは、いつか、自動的にレポートをレビューできる AI ソフトウェアが登場するでしょうか。教師が「魔法に対して魔法を使う」ためにスコアを生成するために AI テクノロジーを使用していることを生徒が知ったら、彼らは自信を持って大胆に全文ゴーストライティングを AI に依存するでしょうか? ?