How I changed teaching after AI managed to do all my homework assignments
11 hours ago
- 人工智能的进步迫使教师重新设计评估方式，将重点从书面作业转向面对面互动、口头检查和视频演示。
- 尽管偏离了循证最佳实践（如频繁的低风险作业），教师仍优先考虑真实参与而非传统方法，以应对人工智能滥用。
- 书面反思已被15分钟的助教对话取代，评分方式为通过/不通过，并提供重试机会，以减少公平性问题并维持学习成果。
- 由于大型语言模型（LLM）的替代作用，阅读测验被取消；现在阅读内容已整合到课堂讨论中且不计分，承认大多数学生依赖人工智能。
- 编程任务现在涉及更大规模的生产级作业（例如Zulip），要求使用交互式AI代理，并通过面对面知识检查和视频演示进行验证。
- 评分转向课堂活动，考试现在占总成绩的25%（从15%上升），AI自动评分（LLM作为评判者）减少了助教工作量，同时保留人工审核以进行扣分。
- 教师有意设计一些AI会自信犯错的任务（例如安全问题），以教导学生关于自动化偏差的知识并校准信任。
- 学生普遍接受这些变化，尽管学习成果难以衡量；成绩分布略有下降，但这在人工智能变革之前就已开始。
- 随着人工智能的进步，持续适应是必要的，需要每学期重新评估作业和教学策略。